AIレースで中国が1つ勝ち、米国がもう1つ――ただしどちらも先行する可能性がある

7 minutes ago

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Misha Glennyand

Luke Mintz

BBC

20世紀後半には、核兵器の開発をめぐるレースがあり、米国とソビエト連邦の一部の優秀な頭脳がそれに取り組んでいた。

今、米国は別の種類のレースに直面しており、別の相手もいる。相手は中国だ。目的は技術を支配すること、具体的には人工知能（AI）を支配することにある。

これは研究ラボ、大学のキャンパス、そして最先端のスタートアップのオフィスで繰り広げられる戦いであり、世界有数の裕福な企業のリーダーや、政府の最上層が見守っている。費用は数兆ドル規模だ。

そして双方には強みがある。認知神経科学に取り組むNick Wright（University College London（UCL）所属）が、「brains（頭脳）」と「bodies（身体）」の戦いとして、見事に要約している通りだ。米国は伝統的に、いわゆるAI「brains」で優位に立ってきた。チャットボット、マイクロチップ、そして大規模言語モデル（LLM）の領域だ。中国はAI「bodies」で優れてきた。ロボットだ（とりわけ、人間にぞっとするほど似た「ヒューマノイド」ロボット）。

だが今は、双方とも相手に支配を許したくないため、そうした優位が永久に続くとは限らない。そして、今後数年でレース自体がさらに別の形へと変えられていく可能性もある。

LLM支配をめぐる戦い

2022年11月30日、カリフォルニア拠点のテック企業OpenAIが、新しいチャットボットを発表した。6文からなる声明で、同社は新モデルを「会話のような形でやり取りする」ために訓練したと発表した。

それはChatGPTと呼ばれた。直ちにテック業界は見とれてしまった。

「どんな種類のソーシャルネットワークでも、そこにはこの新しくインターネット上に現れた小さなテキストボックスを、人々がさまざまな形で使っているという投稿が、ただ溢れかえっていたのです」と語るのは、Bloombergのコラムニストで、Supremacy: AI, ChatGPT, and the race that will change the worldの著者であるParmy Olsonだ。

これは、最初の主流の大規模言語モデル、つまりLLMの誕生だった。LLMは、インターネット上ですでに存在する膨大な量のテキストやデータを分析し、それを使って、アイデアがどのように表現されるかのパターンを学習する。

そして今、専門家の大半は、AI「brains」の領域では米国が優勢だと広く一致している。

OpenAIは、ChatGPTを毎週利用している人が9億人を超えたと主張している。これは地球上で8人に1人にほぼ相当する。Anthropic、Google、Perplexityといった他の米国のテック企業も追い上げようと競い合い、ライバルのLLMシステムを作るために、数十億ドルを投じた。

こうしたAI企業は、うまくいけばLLMが、人間がいま担っているホワイトカラー職の多くの機能を引き継ぎ始め得ることを理解している。そして商業的な勝利は、簡単に手に入る現金の大きな流れにつながる。

アメリカが自分のチップをどう切ったか

しかしワシントンの人々は、もう1つ別の問いにも目を向けている。これらの動きは、世界での覇権をめぐる米国の中国とのレースにどう影響するのか、ということだ。

BBCに話した米国の上級当局者によれば、米国の戦略的な優位の鍵は、驚くべきアルゴリズム的なコーディングというよりも、莫大な計算力を生み出すハードウェア、特にマイクロチップにあるという。

要するに、世界のハイエンドで強力なコンピューターチップの大半――シリコンバレーの企業がLLMの創出を後押しするために使っているもの――は米国が管理している。実際、それらの大半は、カリフォルニアの1社によって設計されている。Nvidiaだ。10月、Nvidiaは世界で最初に時価総額5tnドル（£3.8bn）という評価に到達した。同社が史上でもっとも価値のある企業になる可能性があると、The Thinking Machineの著者であるStephen Wittは述べている。

そしてワシントンは、中国がそうした強力なチップに手を伸ばせないようにするため、厳格な輸出管理のネットワークを張り巡らしている。この政策は大まかに言えば1950年代にまで遡る。米国が、ソビエト連邦と同盟関係にある国々への先端エレクトロニクスの輸出を止めた時期だ。だがAIレースが過熱したのを受けて、2022年にジョー・バイデン大統領によって大幅に強化された。

Bloomberg via Getty Images

オランダ企業ASMLが作る有用な機械が中国に届かないよう、米国が確保している

米国は、輸出管理で腕力を振るうことができる。とはいえ、それらの強力なチップの大半は、そもそも米国内で製造されていない。実際、かなりの部分が台湾（米国の同盟国）で製造されている。台湾セミコンダクター・マニュファクチャリング・カンパニーによってだ。

米国は、そうした台湾で作られたハイエンドチップが中国に行き着くのを、非常に少数にとどめている。それを実現しているのが「foreign direct product rule」であり、外国企業に対し、輸出する製品に米国の部品が含まれる場合、あるいは米国の技術に由来する場合には、米国のルールに合わせることを求めている。

台湾のマイクロチップ工場は、中国本土からほとんど見える。だからこそ、この島が北京にとって魅力的な獲物になり得る理由がわかる。

では、なぜ中国の工場は、そうした強力なチップを自分たちで作り始めないのか。それは簡単ではない。ハイエンドのチップを作るには、紫外線の露光装置が必要だ。こうした装置を作っている会社は世界で1社だけ――オランダの小さな町に拠点を置くASMLだ。米国は同じ戦術（「foreign product direct rule」）を使い、そのオランダ企業がそうした有用な機械を中国へ送るのを阻んでいる。

この保護主義的な政策は、AI「brains」の領域で米国が優位性を保つうえでは、大部分がうまくいったように見えていた。

だが今、中国は反撃している。

DeepSeekの対抗攻撃

2025年1月、ドナルド・トランプが2度目の就任を果たしたのと同じ週、億万長者のテック仲間に囲まれる中、中国は、自国のAI搭載チャットボットを投入した。DeepSeekだ。

利用者の体感としては、ChatGPTとかなり似ている。質問に答え、コードを書けて、無料で使える。

重要なのは、DeepSeekが、ChatGPTやClaudeのような米国のLLMを作るのに必要だった金額のほんの一部で済んだと見積もられていることだ。

それは衝撃波を生んだ。2025年1月27日、Nvidiaは米国株式市場の歴史で、単日としては最大の時価総額の減少を被った。およそ$600bn（£450bn）だ。

「ワシントンにとって、ものすごく場を取り乱す出来事だった」と語るのは、AIジャーナリストのKaren Haoだ。彼女は、輸出管理という米国の政策が裏目に出た可能性があると考えている。強力なチップを手にできない中国の開発者は、それでもやりくりせざるを得ず、創意工夫を強いられた。「結果として…中国の自立を加速させた」と彼女は言う。

Reuters

DeepSeekは、中国もAI「brains」を作れることを示した

「DeepSeekの決定的な特徴は、当時の時点で、Open AIやAnthropicのような米国のモデルと似た能力を持っていたにもかかわらず、そのモデルを学習させるためのコンピューターチップの量が、はるかに少なかったことです。」

一方、北京でははっきりとした楽観があったと、Selina Xuは語る。彼女は、元GoogleのトップであるEric Schmidtのオフィスで、中国のAI政策に取り組む研究者だ。「みんなが『DeepSeekはどうやってやったのか？』を突き止めようとしていました。そして実際に…中国のAIエコシステムにとって、非常に前向きな触媒になってきました。」

さらに、この2国がどのように運営しているかには、はっきりした違いも浮き彫りになった。米国ではAI企業が知的財産を厳しく守っているが、中国ではより大きい割合で「オープンソース」的なアプローチが取られてきた。普及とイノベーションを加速させようという努力の一環として、中国の企業はしばしばコードをオンラインで公開し、他社の開発者がそれを参照できるようにしている。

「つまり、中国の技術企業が新しいAIモデルを作るとき、最初からゼロに戻って始める必要がないということです」とOlsonは言う。「そのモデルを取り込んで上に積み重ね、より良いものにできる。」

結果として、AI「brains」のレースは、もうそれほど単純に白黒がつくものではなくなった。米国は、LLMが自分たちの武器庫にある強力なツールだと考えていた。だが今や、中国もそれを作れる。

「米国のクローズドな専有モデルのほうがたぶん良い。でも、その差はそれほど大きくないのかもしれない」とSelina Xuは言う。「中国のモデルは、おそらく90%くらいの出来だ。でもコストは10%しかかからない。」

ロボット戦争における中国の優位

そしてAI「bodies」、つまりドローンとロボティクスの世界に関しては、中国は歴史的に優位に立ってきた。

2010年代から、中国政府はロボット開発への支援を急激に強めてきた。研究に資金を出し、ロボットメーカーに対して、数十億ドル相当の補助金を提供していた。現在、中国には稼働中のロボットが約200万台あると見積もられており、それは世界のそれ以外を合わせた数より多い。

Olsonは、この成功の多くは、中国が製造業の経済であることに起因すると言う。「つまり、電子機器を作るためのあらゆる専門知識が集まっていて、それを活かせる。そして、その先には信じられない…ロボティクスのスタートアップが生まれてくるんです。」

ShenzhenやShanghaiを訪れる国際的な来訪者は、日常生活にロボットが深く統合されている点にしばしば驚かされる、とXuは言う。たとえば、注文した食べ物のためのドローン配送のようなものだ。

AFP via Getty Images

ロボットによる食料品配送は、中国で急速に進んだ

中国は、いわゆる「ヒューマノイド」ロボットで特に秀でてきた。人間のように見え、人間のように振る舞うように広く設計された機械だ。

超党派の米国シンクタンクであるCSIS（Center for Strategic and International Studies）は、中国南部のChongqingにある「ダークファクトリー」について報告している。同工場には2,000台のロボットと自律走行車があり、それらが一体となって、新しい車を毎分届けられる、と同報告では主張されている。暗黒工場と呼ばれるのは、完全に自動化されており、理論上は人間がいなくても暗闇の中で稼働できるからだ。

Xuによれば、北京は国内の急速に進む高齢化を認識している。政府は、ヒューマノイドが、人間の労働者が退職して労働力が職場から引いていくときに生じる空白を埋められると考えている。特に介護の領域だ。「2035年ごろには、中国で60歳以上の人数が、米国全体の人口を上回る見込みです」と彼女は言う。

中国は、自国の巨大な人口に奉仕するためにロボットを作っているだけではない。さらにいま、中国はすべてのヒューマノイドロボット輸出の90%を占めている。

機械の中の幽霊

しかし落とし穴がある。

中国はロボットの「身体」を作ることでは世界をリードしている。だが、それらの身体それぞれに、脳――ロボットのさまざまな金属パーツに何をさせるかを指示するオペレーティングシステム、あるいはソフトウェア――がまだ必要だ。

ロボットが、繰り返し作業のような単調なタスクをこなすだけでよい――たとえば、そのChongqingの自動車工場で行うようなタイプの仕事――なら、比較的単純なロボットの脳で足りる。中国はそれを自分たちで作れる。

だが、ロボットが多様で、複雑なタスクをこなすには、別の形のAIによって駆動される、賢い脳が必要になる。agentic AIと呼ばれるものだ。これは、複数ステップを含む割り当てをこなしながら、より独立した行為者のように振る舞うAIプログラムである。

つまり、高性能なbrainsの領域では、アメリカは依然として優位にある。

「ロボットの『脳』に関しては、米国は間違いなくまだリードしています」とWrightは言う。UCLの研究者だ。「それは、ロボットが実際のタスクをこなすのを助けるチップとAIソフトウェアです。そして念頭に置くべきなのは、ロボットの価値の約80%がその脳にあるということです。」

ロボット犬とドローン

今、米国も中国も、ロボットをagentic AIと組み合わせるレースをしている。そして、成功するロボットを提供できるのは中国企業だけではないことを、米国の企業が示してみせた。誰が勝つのかは重要だ。というのも、それは胸躍ると同時にぞっとするような技術になり得るからだ。

米国の工学企業Boston Dynamicsは、すでにそれを使っている。同社の犬のようなロボット、Spotは、テック愛好家の間でオンライン上のアイコンになっており、YouTubeの再生回数は何百万にも達している。ロボット犬には強力な「目」（熱画像を含むハイテクカメラ）と、「耳」（音響モニタリング）がある。

Web Summit via Getty Images

Spotは、検査にagentic AIを使っている

Spotは、同社の倉庫周辺で検査を行えるようになり、機器の過熱、ガス漏れ、こぼれといったものを検知できる。そして、その情報を産業AIソフトウェアの提供者であるIFSへ渡す。AIはその後、分析し、意思決定を行う――人間の入力なしで問題を解決するための判断を下す可能性もある。

より不気味な側面として、Wrightは、ロボットとagentic AIの組み合わせが、私たちがすでに目にしている別の場所でも見られると言う。戦場のドローンだ。

昨夏、UkraineはGogol-M――ロシア国内へ数百キロ飛べる空中「母艦」型ドローン――の運用を始め、そこで2機のより小型の攻撃用ドローンを放出できるようになった。人間の制御がない状態で、それらのドローンはAIの脳を使って地上をスキャンし、目標を見定めたうえで、目標へ向かって飛行し、爆発物を起爆した。

誰が勝つのか？

フィニッシュラインがどこにあるのか分からない以上、誰がレースに勝つのかを予測するのは難しい、とGreg Slabaughは言う。ロンドン大学Queen Mary校でコンピュータビジョンとAIを教える教授だ。

「『勝利』が、月に着陸するような単発の瞬間になる可能性は低い」と彼は付け加える。「代わりに重要なのは持続的な優位だ。能力面で誰がリードし、AIを自国の経済全体に最も効果的に組み込み、誰が世界的な基準を定めるのか。」

電気やコンピューティングのような技術についてProf Slabaughは言う。システムを最初に作ったのが誰かよりも、経済全体に最も効果的に展開したのが誰かが重要だった。「同じことがAIでも起こるかもしれません。」

InDepthより

AI「slop（スラップ）」がソーシャルメディアを変えている――そして反発が起き始めている

1兆ドル規模のAIレースの核心にある矛盾

AIセラピストは本当に人間の助けの代替になり得るのか？

私たちは、AIが私たちをどこへ連れていくのか分からない。大手の米国テック企業は、ガードレールなしでその未知の未来へ突っ込みたい。中国共産党は、州（国家）がその研究を監督することを望んでいる。

一方は、消費者資本主義の超・ハイパー版を約束している。もう一方は、国家がこの技術を使ってあなたにできること、できないことを決める世界だ。

「双方とも、それぞれのゲームで勝つための最適な立場にある」と、University of Oxford’s Said Business SchoolのMari Sakoは言う。「2人のプレイヤーが、それぞれ異なるルールで戦うなら、より広い観客――ユーザー、導入者など――に迎合するプレイヤーが勝ちやすいのではないか、と私は思います。」

そして賭け金は大きい。21世紀に向けて、米国と中国のどちらがより強い存在として浮上するのかは、いまだ不透明だ。AIレースが決定打になる可能性は十分ある。

追加リポート：Ben Carter

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