米中AI競争で誰が本当に勝者なのかを示す6つのグラフ

米中AI競争で誰が本当に勝者なのかを示す6つのグラフ


2025 年 1 月 20 日に 2 つの重要なことが起こりました。ワシントン DC では、ドナルド トランプが米国大統領に就任しました。中国の杭州では、ディープシークというあまり知られていない中国企業が、業界ウォッチャーが同国のAI業界にとって「スプートニクの瞬間」と呼んだAIモデル「R1」をリリースした。

「好むと好まざるにかかわらず、私たちは文明の将来を大きく左右するこの前例のないテクノロジーを開発し、定義するためのペースの速い競争に突然放り込まれている」とトランプ大統領は同年末、「競争に勝つ」と題した政権のAI行動計画を発表した際に語った。

AI企業とその政府がどこに向かっているのかについては多くの説明がある、経済へのAIシステムの導入、ロボットの構築、人間に似た汎用人工知能の作成など、AI政策研究者のレナート・ハイム氏は言う。

「ほとんどの指標において、米国が明らかにリーダーであると思います」と彼は言います。しかしハイム氏は、AIの進歩と導入を明確に把握するのは難しいと述べ、「最良の指標は、私たちが持っていない数字だ」と述べた。

これら 6 つのグラフは、米国が中国よりもどこで進んでいるのか、何が米国のリードを牽引しているのか、そしてなぜ米国が弱体化しているのかを示しています。

「現時点では、コンピューティングが AI 進歩の最大の推進力であることは間違いありません」と、AI の進歩の将来を予測する研究グループ、AI Futures Project のエグゼクティブ ディレクターであるダニエル ココタジロウ氏は、AI モデルのトレーニングに使用されるコンピューター チップについて言及しています。

これは中国企業にとって悪いニュースだ。バイデン政権は2022年以来、コンピューティング(AIモデルのトレーニングや実行に使用されるチップ)へのアクセスが制限されており、その際にバイデン政権はチップの製造に使用される先端製造装置の輸出を制限し、2023年にはチップ自体の輸出も制限した。

DeepSeekの梁文峰最高経営責任者(CEO)は2024年7月、「われわれにとってお金が問題になったことは一度もない。先端チップの出荷制限が問題だ」と述べた。

しかし、トランプ政権が1月に発表した輸出規則により、中国企業はエヌビディアのH200 AIチップ89万個にアクセスできるようになる可能性がある。これは、新アメリカ安全保障センターの報告書によると、2026年に中国メーカーが生産すると予想されるチップの数の2倍以上だという。

「先端チップへのアクセスが制限されていることが、中国のAI進歩に対する主な制約となっている。新たな輸出規則は中国のAI能力を大幅に強化するだろう」と報告書の執筆者の1人であるジャネット・イーガン氏はTIMEに語った。 「米国は本質的に主要な戦略的ライバルに武器を提供しているのだ。」

中国企業が新たに入手可能になったチップを利用できるかどうかはまだ分からないが、報道によると、中国の税関当局は当初、チップの輸入を阻止したという。

「中国には、中国のハイテク企業との関係において、中国のテクノロジー企業に国産チップの購入を強要したいため、またワシントンとの関係において、アメリカのチップは必要ないとワシントンに思わせたいため、チップを阻止できるかのように見せるインセンティブが大いにある」と『ニューヨーク・タイムズ』の著者クリス・ミラー氏は言う。 チップ戦争半導体業界の歴史のベストセラー。

DeepSeek の R1 モデルの成功は、才能あるチームが限られたリソースで何を達成できるかを示しました。スタンフォード大学の分析では、この躍進に貢献した研究者の半数以上が「教育や仕事のために中国を離れたことがない」ことが判明し、「生まれながらのAI人材において米国がリードしているという中心的な前提に疑問を投げかけている」。

AIのトップカンファレンスであるNeuroIPSの著者らの分析によると、中国は米国よりもはるかに多くのトップAI研究者を輩出している。彼らの多くは最終的に米国で働くことになるが、中国で働く人の割合は2019年から2022年の間に2倍以上になる見込みで、外国人材向けビザの新たな10万ドルの上限は「米国産業のイノベーションと競争力を損なう可能性がある」とテンプル大学フォックス・ビジネス・スクールのスボード・クマール教授は昨年TIMEに語った。

AI トレーニングは信じられないほど電力を消費します。米国のAI企業は、エネルギープロバイダーとの契約を獲得するために互いに競い合っている。

この点において、中国のAI企業は大きな優位性を持っている。 2010 年以降、中国は米国よりも多くのエネルギーを生産しています。「AI へのすべての主要な投入物の中で、米国の競争力が最も低いのはエネルギーです」とミラー氏は言います。

今のところ、中国のAI開発はAIチップ不足によって妨げられているが、米国製チップの輸出規制の緩和や国内生産の増加によって在庫が増加すれば、同国のエネルギーへのアクセスは極めて重要になる可能性がある。

現時点では、アメリカは AI チップを管理し、優秀な人材が多くのシェアを占めているため、世界で最も有能な大規模言語モデル (LLM) を生成することができています。 AI調査会社エポックAIによると、中国のLLMは米国のモデルに比べて平均7カ月遅れている。

さらに、中国モデルの競争力の一部は、開発者がより有能なモデルからの出力を使用して独自のモデルをトレーニングする「蒸留」によるものである可能性があるとハイム氏は言います。一部のユーザーは、中国企業DeepSeekのモデルが、身元を尋ねられた際に「OpenAIが開発した言語モデルであるChatGPT」だと答えたと報告した。

「蒸留がなければ、AI モデルのパフォーマンスの差はさらに大きくなると予想します」とハイム氏は TIME に語った。

「収益とは、人々が有用だと思うものに対して支払うものです」とミラー氏は言います。 「AI 導入の最良の指標は、AI 製品から生み出される収益だと思います。」

中国発の最も高性能なモデルの一つである Quen シリーズを製造するアリババは株式を公開しており、収益の数字も公表している国内では数少ない AI 開発者の 1 つです。

しかし、Quenの開発は、国内最大のWebサービスプロバイダーである同社のクラウドインテリジェンス部門の追加の取り組みであり、同グループの収益が同社のAIモデルで稼ぐ金額の上限となっている。

それでも、この数字は、米国の AI スタートアップ企業(少なくとも 6 年後に設立され、AI 開発のみに焦点を当てた企業)のペースを急速に上回っているという数字です。 9 月に、Alibaba Cloud は年間収益 220 億ドルを達成しました。 2か月後、OpenAIのCFOサラ・フライヤーは、OpenAIの売上高が200億ドルを超えたと書いた。



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