私は中国の人工知能産業の最新動向を追っていて、非常に重要な点に気づきました。それは議論に値します。8年前、Zhongxingの物語はグローバルサプライチェーンへの依存の厳しい教訓でしたが、今や状況は全く異なっています。

真の問題は決してチップそのものではなく、CUDA - NVIDIAのプログラミング環境であり、世界のAI市場の90%以上を独占していました。ほぼ全ての開発者がこのプラットフォームで自己研鑽し、ほぼ切り離すことが不可能になっていました。しかし、最近数ヶ月の動きは本当の変革を示しています。

DeepSeekは全く異なるアプローチを取りました。NVIDIAと直接競争するのではなく、アルゴリズムの根本的な改善に集中しました。彼らのモデルV3は6710億のパラメータを持ちますが、推論時にはわずか5.5%だけが活性化します。結果は？GPT-4の訓練コストは7800万ドルから約560万ドルに削減されました。このコスト差はサービス価格に直結し、DeepSeekはClaudeより25倍から75倍安価です。

しかし最も重要なのは、ローカルでの訓練能力に関する部分です。新華などはLoongsonプロセッサと中国製Taichu Yuanqiカードを用いた完全なローカルコンピューティングサーバーを展開し始めました。これは単なる推論ではなく、大規模モデルの実訓練です。2026年1月には、中国製チップだけで画像生成の最先端モデルが訓練されました。今や本当の飛躍的進歩を語っています。

華為は自社のAscendプロセッサを中心に完全なエコシステムを構築しています。2025年末までに、開発者数は400万人を超え、200以上のオープンソースモデルが適応されています。華為の新しい水冷チップは、性能面でNVIDIAのA100に近づいており、無視できない進展です。

もう一つ非常に重要なのは電力です。中国はアメリカの2.5倍の電力を生産し、西部の工業用電気料金はアメリカの4〜5倍安いです。アメリカが電力不足とデータセンター建設の遅れに直面している一方、中国は急速にインフラを拡大しています。

今起きていることは、80年代の米日半導体戦争に似ています。しかし今回は、中国は教訓から学び、単なるグローバルな製品供給者ではなく、完全に自立したエコシステムを構築しています。アルゴリズムからチップ、ソフトウェア環境、エネルギーまで。

DeepSeekのデータはこの状況をより明確に示しています。30.7%が中国からのユーザーですが、13.6%がインド、6.9%がインドネシアです。これは、中国製モデルが新興市場を支配し始めていることを意味します。中国国内では、DeepSeekが市場の89%を占めています。

2026年2月に公開された国内チップ企業の財務報告は、実情を物語っています。確かに、いくつかは数十億ドルの損失を出しましたが、収益は何百パーセントも増加しています。これらの損失は管理の失敗ではなく、独立したエコシステム構築への投資です。1ドルの損失は、研究開発やソフトウェアサポート、技術的課題解決に使われています。

私たちと80年代の日本との最大の違いは、外部の力に支配されたシステムの中で最高の製品を作るだけで満足しないことです。私たちはゼロからシステム自体を構築しています。これはより難しいですが、AI時代における真の独立への唯一の道です。