What Comes After DeepSeek? Part Two of Three

by Hua Bin

パート１では、中国が次に打ち出す大きなAIの動きは、エンボディードAI、つまりロボットやヒューマノイドになるだろうと述べた。もう一つの大きなトレンドは、AI技術の広範な採用はおろか、水平的な基礎的LLMの影響をまだ受けていない垂直的産業におけるAI技術の応用になると私は考えている。AIの応用は、将来のAIの進歩において最も重要な決定要因となるだろう。

中国の産業的優位性と巨大な市場は、AI競争において明確な利点となるだろう。

アプリケーションにおけるAI

大まかに言えば、AIのエコシステムには3つのレベルがある。基礎レベルには、NvidiaのBlackwellチップ、HuaweiのAscend、データセンターなどのAIハードウェアがある。真ん中には、ChatGPT、Llama、DeepSeek、Qwenといった大規模な言語モデルである。上部には、ヘルスケア、銀行、製造、戦争など、さまざまなAIアプリケーションがある。

このアーキテクチャーは初期の世代のデジタル技術に似ていて、半導体チップ、PC、モバイル・デバイスなどのハードウェアが下部にあり、ウィンドウズ、アンドロイド、ハーモニーOSなどのオペレーティング・システムが中間にあり、アマゾン、WeChat、TikTokなどのアプリケーションが上部にある。

成熟したエコシステムでは、顧客と接する活動はアプリケーション・レベルで行われ、エコシステムで生み出される収益と利益の大部分はここになるはずだ。

現在、AIエコシステムではデジタル化時代の初期と同様、収益と利益のほとんどが基盤チップ・レベルに流れており、Nvidiaが最大の勝者となっている。しかし時間の経過とともに、業界の収益と利益はLLMやアプリケーション・レベルへと上昇していき、最終的には価値の大部分はアプリケーションに存在することになるだろう。

このような成熟したAIエコシステムはまだ数年先になるだろうが、複数の垂直型AIアプリケーションが水平型LLMモデルの上に構築され、そこで最も直接的でインパクトのある形でAIが我々の生活に入ってくるだろう。例えば、アリババQwen LLMの上に構築された新しい中国のAIアシスタントであるManusは、ユーザーの要求に応じて、ウェブサイトの設計や旅行の旅程の計画などのタスクを実行することができる。このような開発は、我々がいかに人工知能（AGI）に向かって進んでいるかを示している。AGIやシンギュラリティが本当に到来するのかという疑問はさておき（私は疑っているが）、AIが経済や日常生活でより広く使われるようになることに異論はないだろう。

スケーリング則の減速がすでに見られるように、OpenAIやMetaのようなハイパースケーラは、生の計算量に対するリターンの減少に直面している。また、トレーニングに使われるオンラインデータがほぼ枯渇しているため、新しいデータの不足にも直面している。しかし、垂直的な産業データは、その多くが今日オフラインで、まだほとんど利用されていない。

中国の戦略は、AIをチップやLLMレベルからアプリケーション・レベルへとできるだけ早く引き上げることだ。中国が世界で最も工業化された経済国であることを考えれば、AIを組み込んで生産性を向上させ、AIユーザーに高いROIをもたらす方法は数多くある。中国には、AIアプリケーションをリードする垂直モデルの訓練に使用できる製造、産業、銀行、ヘルスケアのデータが豊富にある。

ここ2ヶ月の間に、中国の大手自動車会社（BYD、Cherry、Geely、Nio）、通信会社（China Telecom、China Mobile）、エネルギー会社（PetroChina、Sinopec、CNOOC、China Nuclear）、工業メーカー（Sinochem、Baosteel、Jiangnan Shipping）、金融機関（ICBC、BOC、CCB、Ping’an Insurance）の大半がDeepSeekを業務に取り入れると発表したのはこのためだ。

こうした統合は、これら大企業以外にも進んでいる。数多くの病院、地方自治体、学校がDeepSeekをワークフローに組み込んでいる。

AI活用の好例は、上海の主要な病院で見ることができる。上海中山病院は2月、AIエージェントによる心血管診断と治療に焦点を当てた、心血管分野における中国初のAIモデルのベータ版を正式にリリースしたと報じられた。

中山病院と上海科学AIアカデミーが共同開発したCardioMindは、中国科学院会員で中山病院循環器科のGe Junboによるとトップレベルの経験を持つ循環器疾患の診断と治療に特化したAI医師になることを目指している。「我々はCardioMindにデータを与え、トップエキスパートのように考えるよう教えている」とGeはプレスリリースで発表した。

CardioMindは一般的な循環器疾患の診断と治療の知識に加えて、中山病院の循環器科から数十万件の電子カルテを吸収し、診断と治療における医師の考え方を学び、様々な難しい症例をピックアップしている。

「CardioMindの知識は、あらゆる種類の心血管疾患に的確に焦点を当てている」とGeは述べ、AIモデルは心電図、超音波画像、検査室からの様々な検査データを総合的に処理し、情報を処理することで診断と治療の結論を下すことができると付け加えた。

Geによると、中山病院の循環器科は昨年82万人の患者を受け入れた。「CardioMindの助けを借りて、当病院の医師はより多くの患者に対応し、全体的な仕事量を減らし、診断と治療の質を向上させることができる。」

CardioMindは、一流医療機関の一流医師の専門知識を、複製可能な「デジタル診断・治療能力」に変換する、とGeは述べた。CardioMindの普及と応用は、病院における質の高い医療資源の利用を加速させることができる。

このようなAIの展開のもうひとつの例は軍事的な戦闘シナリオである。中国軍はすでにAIやエンボディードAIを作戦に導入し始めている。

AIはすでに空中戦で使用されている。しかし、現在のAI空戦システムには致命的な欠陥がある。軌道ベースの予測に依存しているため、人間のパイロットが実行する突発的で非直線的な操縦を説明するのに苦労しているのだ。

中国のトップ兵器サプライヤーであるNorincoの主要研究部門である西北機械電気工学研究所は、空中戦で使用されている現在のAIをアップグレードすることでこの問題を解決しようとしている。同研究所の研究チームは、高度な赤外線画像処理とAIによる予測モデリングを組み合わせ、微妙な翼尾の動きを検知して相手戦闘機パイロットの動きを予測する技術を開発した。

改良型YOLOv8ニューラルネットワークを使用したこのシステムは、赤外線画像を分析し、飛行中の相手の操縦面（F-15の1.5メートルのラダーや2メートルのエレベーターなど）のミリメートルレベルの変形を検出する。

これらのリアルタイム観測データはアテンション重み付け機構を組み込んだLSTM（長短期記憶）ネットワークに取り込まれ、AIが機動動作を完全に展開する前に予測することを可能にしている。人間のパイロットは直感と予測不可能性に頼っているが、あらゆる物理的な操縦には機械的な前兆がある。ラダーの傾きやエレベーターのシフトなど、これらの兆候を解読することで、この新モデルは人間の意思決定の「ブラックボックス」を解決し、一瞬のうちに攻撃の決断を下すことができる。

AIが実生活の場面に組み込まれるにつれ、その国の産業基盤と消費者市場の範囲と規模が、将来のAIイノベーションの進展に決定的な役割を果たすだろう。

私の3つ目の予測は、AIの商業的発展についてである。私は、AIは過去の技術開発と同じ軌跡、つまりAIが大衆市場に浸透すれば安くなるだろうと考えている。長期的には、手頃な価格、効率性、革新性が競争の焦点となるだろう。

各業界で示されているように、中国市場は世界的に最も競争力があるため、中国企業は低コストで高品質の製品とソリューションを提供することに秀でている。その結果、中国は、EV、ソーラーパネル、バッテリー、スマートフォンなどと同様、世界で最も競争力のあるAIアプリケーション市場を持つことになるだろう。

すでに我々は中国企業がOpenAIやMeta、テスラとは異なるアプローチでAI開発に取り組んでいるのを目にしている。DeepSeek、アリババ、Unitree、BYDは、高い設備投資（CapEx）、独自のソフトウェア、高い利益率によって守られた堀を築くのではなく、オープンソース、エンジニアリングの最適化、無料／低コストのソフトウェアを通じてエコシステムを開発している。その目的は、迅速な採用、規模拡大、迅速な反復を推進し、長期的な市場シェア拡大を達成することである。

AIを大衆市場が導入

AIの技術的フロンティアが成熟し、アプリケーションが中心的な役割を担うようになるにつれて、手頃な価格が広く採用されるための重要な課題となる。コストは、特に大規模な言語モデルにおいて、AI実装の最も手強い障壁のひとつであり続けている。

DeepSeekはオープンソース戦略と費用対効果の高いトレーニング・ソリューションを提供することで、この障害を取り除き、以前は法外に高価だと感じていた企業や団体がAIにアクセスできるようにした。

これはおそらくAI開発におけるディープシークと中国の最も重要な貢献であり、さもなければ高度なAIソリューションを買う余裕はなかった企業や消費者のためにAIを民主化したのである。

これは単なる技術的ブレークスルーではない。中国内外の競合他社に自らのビジネスモデルの再考を迫るAI経済学の転換なのだ。DeepSeekのブレークスルーの結果、Chain-of-Experts（CoE）と呼ばれる新たなフレームワークが、高演算・高コストの古典的LLM（密なモデルとも呼ばれる）を超える次のフロンティアとして登場した。LLMは、推論中にすべてのパラメーターを同時にアクティブにするため、膨大な計算が必要となる。

CoEの目的は、古典的なLLMの限界に対処することで推論タスクの精度を向上させながら、LLMをより資源効率的にすることである。この新しいアルゴリズムフレームワークは、「エキスパート」（それぞれ特定のタスクに特化したモデルの分離された要素）を並列ではなく逐次的に起動することにより、モデル出力の速度と妥当性を大幅に加速する。

このような構造により、エキスパートたちは中間的な結果を伝達し合い、ほとんど無関係であるにもかかわらず多くの時間と計算リソースを要する膨大な量のデータを計算するのではなく、互いの仕事を徐々に積み重ねていくことができる。

ワシントンは、チップの規制を通じて中国のAIの進歩を阻害しようとしているが、これが中国をこの道に追いやることになった。中国企業は最高のAIチップを入手できないため、限られたコンピュートで高いAI性能を実現する革新的な方法を模索せざるを得ない。DeepSeekのブレークスルーとは、最高のハードウェアを使うことなく、そして関連する多額のコストを使うことなく、同等、いやそれ以上のパフォーマンスを達成したことだ。

よく言われるように、必要は発明の母である。ワシントンの好戦的な行動は完全にブーメランとなった。

低コストの大衆市場導入アプローチは、水平的な基礎LLMだけではない。同じ戦略が、中国メーカーが垂直アプリケーション・レベルでAIを製品に組み込む際にもとられている。

EVのトップメーカーであるBYD、吉利汽車、チェリーは、自社の自動車に自律走行AIソフトウェアを無料で搭載し始めた。BYDは1万ドル以下のSealモデルを含む全モデルに無料の自律走行を拡大した。対照的に、テルサは自律走行ソフトウェア・パッケージに8000ドル、または月額200ドルを請求している。

中国の家電メーカーは低価格の消費者向け製品にAIを組み込み、すでに広く使われている。Huaweiやシャオミのような企業は、スマートフォンや家庭用機器にAIを組み込み、購買力の低い市場でもAIを広く利用できるようにしている。

ハイエンドのコンピューティング・インフラを必要とすることが多い米国のAIモデルとは異なり、中国のAIは低消費電力のデバイス向けに最適化されており、デジタル・インフラが脆弱な地域にとってはより実用的だ。これは、欧米のAIソリューションが高価すぎたり、互換性がなかったりする市場において、中国に戦略的優位性をもたらす。

さらに中国は、一帯一路構想（BRI）諸国全体で190万以上の5G基地局を建設している。GPSに代わる中国の北斗衛星ナビゲーション・システムは120カ国以上で使用されており、農業、都市計画、セキュリティなどの産業向けに位置情報ベースのAIサービスを提供している。

手ごろな価格のAI搭載製品、デジタル・インフラへの投資、AIガバナンスにおける影響力の拡大により、中国は発展途上国におけるAIプレイヤーのリーダーとしての地位を確立しつつある。

中国のAI拡大は明確な戦略に導かれている。政府の2017年新世代発展計画は、2030年までに中国を世界のAIリーダーにするためのロードマップを示し、AIインフラ、アプリケーション、産業統合のブレークスルーに焦点を当てた。

この計画は、光ファイバーネットワーク、5G、クラウド・コンピューティング、AIを活用したサービスなどのデジタル・インフラ・プロジェクトを推進する中国の「デジタル・シルクロード」構想に合わせたものだ。デジタル・シルクロード構想は、習主席が2013年に打ち出したBRIの延長線上にある。

AIコストの引き下げがもたらすもうひとつの結果は、中国のテクノロジー・エコシステムの再調整だ。これまではアリババやテンセントのようなテクノロジー大手がAI投資を独占してきたが、DeepSeekやManusに代表されるリソースの少ない新興企業も、巨額の先行投資なしに同じ土俵で競争し、イノベーションを起こすことができる。

これは、より小規模で機敏な企業が既存企業に挑戦できるような、より多様なAI状況へのシフトを促している。また、エンジニアや研究者が中国で最も有望なフロンティア企業に引き寄せられるため、中国のAI人材プールも危機感を募らせている。

DeepSeekの最も注目すべき特徴の1つは、AI技術標準をオープンソースで提供していることだ。Ubtech Roboticsやアリババなどの企業も、ヒューマノイド技術やチップ技術プログラムにおいて、同じオープンソース・アプローチを採用している。Ubtechはヒューマノイドの設計をオープンソース化し、アリババは最新のRISC-Vチップの設計で同様のことを行っている。設計計画、ソフトウェア、詳細な回路図が自由に利用できるようになっている。

オープンソースのアプローチは、あらゆる開発者がゼロから始めることなくイノベーションを起こすことを可能にし、こうしたハイテク分野への参入障壁を効果的に低くしている。IEEE Robotics and Automation Societyのような組織が指摘しているように、技術的な青写真を共有することで業界全体のイノベーションを加速させることができる。

技術のオープンソース化は単に時間の節約やコスト削減だけではない。技術を標準化し、研究機関やテクノロジー企業間のコラボレーションを強化する世界的な動きにも火をつける。

オープンソースのコラボレーションは、プロプライエタリなシステムへの過度な依存によって引き起こされる市場の分断を防ぎ、代わりに迅速な反復と大規模な採用を促進することで、技術革新と市場応用の間のダイナミックな相乗効果を確保するのにも役立つ。

このような技術の民主化は、Linuxのようなオープンソース・ソフトウェアが、プロプライエタリ・システムに代わる強力でコミュニティ主導の選択肢を提供し、コンピューティングの世界をどのように変えたかを示している。

低コストのオープンソースAIを提供しようとする中国の動きは、イノベーションの波に拍車をかけ、さまざまな業界の中国企業と非中国企業の両方で幅広く採用され、最終的にはエコシステム内のすべての人に利益をもたらすであろう。

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