今、中国がAI産業を掌握している。
The AI industry in the US is doomed. Now China owns it all.
Inside China Business
ウォール街とシリコンバレーが作ったAI産業のビジネスモデルは崩壊しつつある。ユーザーからの利用料が企業の計算コストをはるかに下回っているからだ。また新規データセンター建設に対してほぼすべての地域で激しい反発にあっており、電力網の制約や資本予算の不足で数十のプロジェクトが遅延している。シリコンバレーのAI企業のトップ経営陣もまた厳しい世間の監視にさらされている。特に、イランとの戦争の初動が惨憺たる結果に終わった後はなおさらだ。AI産業は、エネルギー、チップ、インフラ、モデル、アプリケーションの5つの層で構成されている。いま中国のLLM（大型言語モデル）が中国製チップでの動作に最適化され、世界中の企業ユーザーの間で人気が急上昇している。米国の業界トップ関係者でさえ、今後は中国の技術が支配的になると認めている。
私のチームは中国で翻訳ソフトを多用しているがその基盤となっているAIシステムは非常に優れている。数年前、友人が最新モデルのベータ版を扱っていた際、一緒にそのソフトを試してみた。
野球やアメリカンフットボールなどネイティブなアメリカ英語のイディオムを難なく処理できることに私は非常に感銘を受けた。会話の中で「Hail Mary」や「out of left field」といった表現を使ってみたが、全く問題はなかった。その後、化学の学術誌を取り出し、私は長い段落を翻訳ソフトに読み上げ、彼がそれを中国語に翻訳し、さらに私の英語に戻して読み返してくれた。その一節を選んだのは、私たち二人とも化学者ではなく、おそらく単語の発音を間違えているだろうと思ったからだ。語順はわずかに変わっていたが、それ以外は完璧だった。
次に、最近の米国債入札に関する市場の内情を扱ったZeroHedgeの記事を取り上げた。非常に高度な金融内容だったが、翻訳ソフトはここでも往復翻訳を行って完璧だった。
数ヶ月後、私のチームは広東省でプレハブ住宅を製造する工場の技術者たちと面会した。この工場グループは世界数十カ国向けに小型住宅や建物を製造しており、彼らに米国市場向けの設計が可能かどうかを尋ねた。私は彼らにサウスウエスト・スタイルの住宅設計について尋ねた。彼らはそれをシステムに入力し、数分で設計図と概算価格を生成した。その後、私はランチョスタイル、コンテンポラリースタイル、そしてリゾート地で人気のカバナハウスについても同様に依頼した。そのたびに、AIソフトは包括的な設計図と価格を生成した。
私たちは興奮した。これらの工場を活用すれば、北米やヨーロッパで広大な新市場を開拓できるからだ。その後、北東部で非常に人気のあるクラフツマン様式やケープコッド様式の住宅について尋ねてみた。
彼らのソフトウェアは設計図やプラン、コストを生成したが、エンジニアたちはそれらを建てることを拒否した。彼らは異なる屋根の勾配やドーマーを好まず、特に煙突や暖炉を嫌った。そのようなものを建設した経験がなく、ソフトウェアが方法を示しているにもかかわらず、建造を断ったのだ。
その後、翻訳ツールにいくつかの問題があることに気づいた。それは誰もが使っているものだ。例えば、私が「その問題は来年対処しよう」と言ったとき、AIはそれを文字通り翻訳し、中国のチームは日付を書き留めた。しかし、私の意図はそうではなかった。このフレーズの意味は、英語を話す人がどのように言うかによって異なる。通常、私たちはその問題について今は考えたくない、他に優先すべきことがあるので、後でまた取り上げようという意味で使う。しかし、このAIは確率モデルに基づいて動作し、話者が「最も言おうとしているであろう」に基づいて回答を生成する。
また、時間表現にも問題があった。例として「来年中にそれを直さなければならない」という文では、ソフトウェアは「今日から1年後、つまり来年の今日」と解釈した。確かにその意味かもしれないが、「来年（2027年）が終わる前までに直さなければならない」という意味で言った可能性もある。
プロの翻訳者、つまり人間なら、翻訳の解釈が分かれる可能性があるため、会話を中断して具体的な説明を求めるはずだ。真の「インテリジェント・エージェント」ソフトウェアシステムも同様に振る舞うべきなのだ。
特に時間や金銭に関する議論では、これまで以上に注意を払う必要があることを学んだ。これらのシステムが、中国語と英語の両方の難解な慣用句を処理できることに我々は感心するが、スケジュールや予算編成といった重要な問題に関して、混乱を招くような翻訳を出してしまうことには懸念を抱いている。
「人間的要素」こそがすべてである。それは非常に強力で効果的なツールだが、適切に使いこなす方法を知り、画面に表示される内容を注意深く監視し、必要に応じて上書きする必要があることを理解している人々が使う場合に限られる。
中国では、ビジネスや産業のあらゆる分野で誰もがこれらのツールを使用している。製造業、エンジニアリング、学術界、医療、法律、会計・金融の分野において、これらは至る所で使われている。しかし、経験豊富な人材に取って代わるような思考や業務を機械に任せられる段階には、まだ程遠いのが現状だ。
しかし、シリコンバレーのAIハイパースケーラーやAI大手企業が約束していたのは、そのようなことではない。この問題を説明するために、中国国内で広く利用されているAIのあり方と、米国での利用状況、そして中国で開発されたアプリケーションとの違いを考えてみてほしい。より正確に言えば、私たちが本来手に入れるはずだったものと、実際に手に入れたものとの違いである。
ジェフリー・ヒントンは、機械学習と人工ニューラルネットワークにおける先駆的な功績により、ノーベル物理学賞を受賞した。「AIのゴッドファーザー」として知られるようになった彼は、2016年の講演で、AIが放射線医学に変革をもたらすため、もはやそれを学ぶことさえ時間の無駄になると予測した。「人々は今すぐ、放射線科医の育成をやめるべきだ」と。「5年後にはディープラーニングが放射線科医よりも優れていることは、完全に明白だ」と。
結局その予測ははずれた。しかし、2000年生まれの優秀な成績の子供が、ノーベル賞受賞者のその演説を聞いたとしたら、それが将来の進路選択にどのような影響を与えるか想像してみてほしい。医学部に進むべきだろうか？それとも、ウォール街やシリコンバレーへ向かうほうが良いのだろうか？
世界には十分な放射線科医がいない。その問題は中国や発展途上国で特に深刻だ。画像診断を行う技術や機器は揃っているが、それを読み解ける人材が不足しているのだ。
中国では、AIが放射線科で広く活用されている。AIがあれば、より短時間でより多くの仕事をこなせるからだ。これは一流の医学教育を受けた専門家にとって重要なツールであり、 そのため、大学レベルではAIのカリキュラムが組み込まれている。医療画像診断において、AI技術と患者診断における効率性・正確性の追求は密接に関連しており、特に高齢者医療において顕著である。AIシステムは中国の病院システム全体に導入が進んでおり、まず国内のトップ放射線科センターで導入され、その後、一級都市以外の病院の医師（医療専門家）にもツールが提供されている。
これは、後のために覚えておくべき問題だ。中国は自国民の患者データを極めて機密性の高いもの、さらには国家安全保障上の問題とさえ見なしている。したがって、中国の医療データがシリコンバレーで使用されている大規模言語モデルと共有されることは考えられない：
しかしそこにある2つ目の文は事実だ。中国の研究者は、それらのモデルで使われている他国の患者データセットへのアクセスを享受している。だから中国やその近隣諸国ではAIが医療全般で活用され、つい最近まで主要都市でしか受けられなかった最高水準の診療アドバイスや診断ケアの質を再現しつつある。そして、米国でもまさに同様の展開が見られた。米国の放射線医学業界は順調で、特に大都市では放射線科医の収入がかつてないほど増加している。米国の病院に入院すれば、最新のAIツールを駆使し、年収数十万ドルを稼ぐ放射線科医による最高水準のケアを受けられるかもしれない。
しかし、深刻な問題が生じているのは、個人や一般家庭のユーザーレベルにおいてだ。医療専門家ではなく一般の人々がAIを使用する場合、そのAIは単に十分な性能を備えていないが、ユーザーはそれを知らない。数千万人のアメリカ人がチャットボットから健康アドバイスを受けているが、その結果は悲惨なものとなっている。これは『Journal of the American Medical Association』誌に掲載されたばかりの研究で、臨床環境で使用されるLLMの信頼性を測定しようとしたものだ。21のモデルがテストされ、複数の病状が考えられるケースでは80％以上の確率で誤った判断を下した。研究者が身体検査の記録や検査結果を入力した場合でも、誤答率は40％だった。
米国の成人の4人に1人はすでにOpenAIやその他のチャットボットを医療相談に利用しており、その動機の多くは費用の問題にある。41％が、医療費を支払いたくない、あるいは支払う余裕がないと回答した。6,000万人以上のアメリカ人がChatGPTに、自身の病状が深刻かどうか、特定の皮膚の発疹が感染しているかどうか、あるいは自身の症状が伝染病である可能性があるかどうかなどを尋ねているが、80％の確率で誤った回答が返されているのだ。一般ユーザーにとって、LLMは「幻覚」を見ているようなものだ。
そして、これは「大人の監督」の問題、さらにはAIとはそもそも何なのかという問いへと立ち返る。私が日常生活や仕事でこれらのツールを使う際、非常に高速な検索機能に優れたソフトウェアが組み合わさったものに過ぎないという感覚を拭いきれない。プレハブ住宅会社は単にケープコッド様式の家についてインターネット検索を行い、その結果をCAD/CAMソフトウェアに入力していただけなのだ。アメリカのスポーツに由来する難解な英語の慣用句も、オンラインで調べ、フィードバックさせることができる。CAD/CAMもインターネット検索も新しいものではない。新しいのは、これらのツールが私のノートパソコンではなく、iPhoneに入っているということだ。では、この物語のヒーローは、私のスマートフォンにより高速なプロセッサとより高性能なマイクを搭載したフォックスコンやアップルの連中なのだろうか？それとも、至る所に5Gを整備したファーウェイやZTEの人々なのか？（これらのツールは4Gや旧式の電子機器ではうまく機能しない）。
おそらく何よりも、私はこの技術に対してほとんど誰もお金を払っていないという事実を知った。私たちは皆、この技術を多用しているが、それは無料なのだ。そこで私は、誰が数百億ドルもの投資を行っているのか、そして彼らはどのようにしてその投資を回収しようとしているのだろうと疑問に思った。
これら巨額の設備投資（CAPEX）の正当な根拠は何なのか？Amazon、Microsoft、Google、Meta（旧Facebook）、Oracleの5社は、ChatGPT-4のリリース以降だけで設備投資額を4倍に増やしている。
経費の最大の増加要因は、LLMを稼働させるための高額なコストであり、これらはユーザーから課金されていない。つまり、これらの企業はいずれもAI事業で赤字を出しているわけだが、幸いなことに、ほとんどの企業は他の事業部門から巨額の営業キャッシュフローを得ており、その費用を賄っている。
ちなみに、例外がオラクルだ。同社の状況は全く異なる。そして今日、業界はこうした事業拡大の資金源となった債務の償還期限が迫るという「津波」に直面している：
借金を返済するための特効薬はない。他のどんな企業でも同じである。その借金は借り換えが必要で、その大部分はジャンク債並みの金利で借り換えることになる。あるいは何らかの形で株式に転換することもあるが、それは誰もが銃を突きつけられているような状況でなければ行われない。またはこれらの企業がAIユーザーから、現在支払っている額よりもはるかに高い利用料を突然徴収できるようにならない限り、破産によって借金を帳消しにするしかないだろう。
各社はこの業界の創業以来の基盤となってきたビジネスモデルから早急に方向転換する必要がある。ユーザーは利用しているAIサービスに対して、十分な対価を支払っていないため、今や業界全体の投資理論そのものが脅かされている。
しかし倫理的・道徳的な観点からも、深刻な疑問が提起されるべきである。カレン・ハオは業界内部からの視点で執筆している。彼女はMIT出身で、AIを開発する企業の関係者の多くと個人的な面識がある。彼女は非常に説得力のある著書を執筆しており、最近ではポッドキャストへの出演も増えている。（投資家への注記：AI関連テーマに投資しているなら、これらの企業を率いる人々が自身の価値観に合致しているかどうか、時間をかけて自問してみることを強くお勧めする。）
彼女の結論は、少なくとも、それらの組織の責任者たちはあまり賢くないということだ。彼らは優秀ではない。つまり、彼らはトランジスタやワープロ、スプレッドシート、インターネットを発明した人々ではない。彼らは単に多額の資金を任されただけの人々で、自社が一体何をしているのか、あるいはAIとはそもそも何なのかといった基本的な質問にさえ答えられないのだ。
自ら学び、思考できる汎用AIの実現にはまだ程遠く、おそらく永遠に到達することはないかもしれない。そして、そうあってほしいと願うべきだ。すでに投じられた数千億ドルは基本的な質問に答えたり翻訳したりする機能、つまり、私たちがすでに持っていたもの以外、ほとんど何ももたらしていない。
せいぜいこの業界は大げさな約束をして、期待外れの結果しか出せていない。しかし彼女は、それよりもはるかに深刻な問題を指摘している： 人権侵害。プライバシーの侵害と労働搾取。より多くの金を稼ぐために、人間が非人道的な行為を行っているのだ。
彼らは彼女の大学時代の同級生であり、友人であり、もしこれらの企業が存在せず、それらを運営する人々が生まれてこなかったなら、世界はもっと良い場所になっていたのではないかと彼女は思っている。
今、世界中の人々も同じ疑問を抱いている。米国戦争省はミサイルの標的選定をAIに外注したようで、イランとの戦争初日、米国は戦争犯罪を犯した。米海軍スプルーアンス艦から発射されたトマホークミサイルが学校を爆破し、少なくとも175人が死亡した。その大半は子供たちだった。これは「標的選定のミス」だったという。その学校はかつて近くの軍事基地の複合施設の一部であり、中央軍（CENTCOM）の標的座標は古いデータに基づいていた。
10年前、校舎は軍事基地とフェンスで隔てられた。監視塔は撤去され、一般に開放され、イラン人は遊び場や運動場を作った。国防情報局（DIA）や他の機関には、最新の衛星データを用いて標的リストを作成することを仕事とする多数の分析官がいる。「軍事標的の選定は複雑で、複数の機関が関与する」ものであり、データが正しいかどうかを「多くの担当者が検証する」責任を負っている。「しかし、戦争の初期段階のような状況が急速に変化する中では、情報が検証されないこともある」。
ここで指摘したいのは、これらの標的は戦争が始まる前にすでに選定されていたこと、そしてこれまで言及された人々は皆、遠く離れた安全でエアコンの効いたビルの中に座ってこれらを行っているということだ。戦闘部隊が砲火を浴び、生死を分ける瞬時の判断を下し、巻き添え被害が生じる可能性のある「戦場の霧」のような状況から行っていたのではない。
多くのアメリカ人は、爆撃機やミサイルが標的に向けて発射される前に、まず大勢がその衛星データを精査し、それが本当に軍事基地であることを確認していると考えるだろう。その場所の上空に衛星を配置し、数日間監視していれば、誰かが「これは本当にロケット基地なのか？だって兵士の出入りがない。ほとんどが小さな子供たちだ。ここが幼稚園じゃないと確信できるのか？ だって幼稚園にそっくりなのだから。」と言っただろう。
ニューヨーク・タイムズ紙の表現は控えめだ。「ここ数十年で最も壊滅的な単一の軍事的過ちの一つ」。
これは戦争犯罪であり、当然ながら、関与した者たちは皆、自己保身のためにできる限りこの件から距離を置こうとしている。以下は、その2週間後のミリタリー・タイムズの記事だ：下院の民主党議員たちが「メイヴン・スマート・システム」について質問している。メイヴンは、AIと機械学習を兵站および標的選定に統合し、CENTCOMの作戦に組み込まれている。これはパランティア社が開発したもので、同社は「多すぎる情報」という問題に対処するため、国防総省から13億ドルの資金を得ている。このシステムは衛星画像、ドローンの映像、レーダー、信号情報（SIGINT）を統合し、さらに機密指定された標的を組み合わせて攻撃パッケージを生成し、「キルチェーンの推論と意思決定を、これまでに見たことのない最速のタイムラインに圧縮する」のだ。
もしこれが『ターミネーター』の冒頭シーンに酷似しているように聞こえるなら、 パランティアがまさにスカイネットを構築したかのように思えるなら、そう感じるのはあなただけではない。さらに、メイヴンはアンソロピック社の「クロード」と連携し、このクロードAIは各攻撃を正当化するための法的な要約書も作成する。運用開始から24時間以内に、このシステムが数百の標的を生成し、米国が最初の24時間で1,000以上の標的を攻撃することを可能にしたのだ。
標的の正確性、あるいは正当性さえも、人間がどこかの時点で検証したのだろうか？ まだ答えは出ていない。もし誰かが実際に名乗り出て「そうだ、私がやった」と言ったら、我々は衝撃を受けるはずだ。なぜなら、これは戦争犯罪であり、清算の時が来ているからだ。そして米国の納税者は13億ドルで何を得たのか？ より優れたシステムを手に入れたのか？メイヴン・システムは60％の精度で標的を正しく識別できる。人間の分析官は84％。つまり答えはノーだ。しかもメイヴンは悪天候下ではさらに性能が低下する。空軍がAIを用いた試験を行った際、実戦条件下での精度はわずか25％だった。しかし、これもまた戦場環境下で誤った情報が投入された結果だった可能性がある。
その言葉の一つひとつが恐ろしいものであり、人間の分析官による86％という精度でさえ、到底十分とは言えない。しかし、イランのこの学校の場合、理性的な人間にとって、なぜこのような事態が起きたのか理解に苦しむ。その学校にはウェブサイトがありオンラインで検索可能だった。衛星写真のアーカイブによれば、少なくとも8年間はそこに学校が存在しており、最近の画像には校舎や校庭が写っている。
では、関係者はどこにいたのか？パランティア社のAIが出力した情報が幻覚ではないことを確認する役割を担う者は誰だったのか？ その情報が真実であることを保証する者は？いずれにしても国防総省は「メイヴン（Maven）」を全速力で推進している。これは今や公式のプログラムとして記録され、全軍種に展開されている。
そして国防総省だけではない。パランティアはFAA（連邦航空局）と密かに協力し、米国の航空管制システムの刷新に取り組んでいる。これはその後のことだ。日付は4月である。国防総省がパランティアのソフトウェアを使ってイランの少女たちで溢れる学校を爆破してからわずか6週間後、今度はFAAが民間航空旅行システムを再設計する「極秘プログラム」のために同社を必要とした。
これはまだ終わりの兆しすらない。調査が行われることになるが、その行方はすでに予想がついている。関与した人間は一人残らず、自己保身のために責任を逃れるためなら何でもするだろう。権限は法的に委譲できても、責任は委譲できない。だから、そのシステムを設計し、起動させた者たちに責任が降りかかることになる。そして、指揮センターの最高幹部から、発射ボタンを押した男、議論すらせずにこの戦争に拙速に承認を与えた議員に至るまで、誰もがAIのせいにするだろう。イランの少女たちの遺族が、当然受けるべき正義を得られるかどうかは未知数だが、事態の行方はすでに決まっている。
この状態がこれ以上長く続くはずがない。あり得ない。アメリカ国民は今、シリコンバレーの企業やその経営者たちにこれらの決定を委ねた結果がどうなるかを目の当たりにし、激怒している。これまで、エド・ジトロンやカレン・ハオのようなごく少数の者を除き、誰も厳しい問いを投げかけてはいなかった。
だが、ついに状況は変わりつつある。『ニューヨーカー』誌は先日、OpenAIのサム・アルトマンに対する極めて批判的な記事を掲載した。その前には、タッカー・カールソンがYouTube史上最も衝撃的なインタビューの一つを行った。ここではリンクを貼るだけにし、結論は読者の皆様に委ねたい。
彼らは世界で最も裕福で、最も権力を持つ人々だ。ウォール街であり、シリコンバレーであり、ホワイトハウスであり、国防総省そのものである。幸いなことに、今やはるかに多くの人々が注目し始めている。そして、特に称賛に値するのは、最初から疑問を投げかけ、自らの大きなリスクを冒してそうしてきた人々だ。
遅すぎるがようやく人々は、この業界が何であり、誰がそれを支配しているのかに気づき始めた。これらの企業のトップたちは、自社の取締役会やビジネスパートナーからさえも深く不信感を抱かれている。彼らは、自らが統括しているはずの科学や技術さえ理解していないため、自社のエンジニアリングチームからさえも深く軽蔑されているのだ。
一般のアメリカ人にとって、この取引から何が得られるのかを見極めるのは常に困難だった。シリコンバレーの企業やウォール街は、私たちの個人データ、病歴、閲覧履歴、すべての銀行取引、そして私たちが何を買いたいか、何を購入し、何を着て、何を読むかといった情報、さらには私たち自身の仕事の成果物までも奪い取る。そして、それらをクローズドソースの大規模言語モデルに詰め込み、企業に利用料を請求するのだ。その結果、企業は数十万人の従業員を解雇することになる。
ちなみに、これらすべてを機能させるためには、私たちが巨大な新発電所の建設を許可することに同意しなければならない。その発電所は彼らのデータセンターだけが利用を許されている。彼らによれば、もう医師など必要ないという。航空管制官も不要だ。写真に写った学校を識別してミサイル攻撃を中止できる軍事アナリストも不要だ。事後の法廷準備書面を作成する弁護士さえ必要ない。ただ、あの連中を信用すればよい。
一般のアメリカ人にとってこれほど恐ろしい話だが、 北京で、あるいはどこかの国の首都で、この話がどう受け止められるか、不思議に思う必要はない。例えば、中国が自国民の医療個人データを、より優れた医療用LLM（大規模言語モデル）を構築するために利用したいシリコンバレーの企業と共有する政策を見直しているだろうかと思う必要もない。ウォール街の投資家がその利用料を徴収できるようになるような話だ。そんなことはあり得ない。
これがジェンセン・フアンだ。フアンはNvidiaのCEOでNvidiaはGPUやチップを製造している。それらは、超高速な検索や出力が行われるデータセンターで使用されている。Nvidiaは時価総額5兆ドルの企業であり、ジェンセン・フアンは、投資家から資金を引き出すことしかできず、カレン・ハオが言うような自社が何をしているのか説明できない凡庸な人物ではない。彼は説明できる。彼はエンジニアリングを深く理解しており、科学についても深い理解を持っている。
彼は中国についても深く理解している。だからこそ自分とNvidiaには大きな中国問題があることを知っている。彼はこのポッドキャストに出演して1時間3分頃からNvidiaやアメリカのAI業界の他の企業にとっての懸案事項を語っている。
彼は「The 5-Layer AI Stack （5層のAIスタック）」について繰り返し言及している。これを「AIの5層ケーキ」と呼ぶ人もいる。最下層、つまり土台となるのはエネルギーだ。なぜなら、膨大なエネルギーを消費するからだ。その次にチップがあり、これが彼の会社の位置する層だ。チップの上にはデータセンターがあり、そこには大量のチップとエネルギーが必要となる。その上に大規模言語モデルがあり、最上層はアプリケーション層だ。アプリケーション層とは、誰が、どのような目的でこの技術を利用しているか、そしてそれらのユーザーが、その下にあるすべての要素や関係者の費用を賄えるだけの対価を支払っているかということである。
ジェンセン・フアンは、中国がすでにこのスタックの4つの層を掌握していることを認識している。そしてNvidiaはチップ分野でかろうじて持ちこたえている状態だ。そのため彼は、今後、中国の大規模言語モデルがファーウェイ（5G基地局やAIを活用した下流製品など、多くの製品を手掛ける中国の半導体メーカー）製のチップ上で動作できるようになった場合、それが何を意味するのかについて深刻な懸念を抱いている。
中国には豊富なエネルギーと優秀な人材がいる。そして、中国国内の10億人のユーザーに加え、世界中のさらに数十億人のユーザーが利用する中国製アプリケーション（そこには中国のすべての工場、サプライチェーンの拠点、そして貿易パートナーも含まれる）が完全に統合された「完全中国製」のスタック上で動作するようになれば、米国のAI産業にとってゲームオーバーとなる。
しかしの移行はすでに始まっている。「Delete America（アメリカ排除）」は中国政府の公式政策であり、その言葉通りの意味を持つ。2022年、規制当局は中国のすべての国有企業に対し、2027年までに外国製ソフトウェアを置き換えるよう指示した。
この規制は金融、エネルギー、サプライチェーン管理に至るまであらゆる分野を網羅し、半導体を含むすべての分野での自給自足を目指す長期的な取り組みの一環である。ジェンセン・フアンは、それが自社にとって何を意味するか理解している。つまり、Nvidiaはファーウェイやその他の中国のチップメーカーに対し、圧倒的なリードを維持し続け、中国のLLM（大規模言語モデル）においてNvidia製チップが中国製チップに置き換わる日を可能な限り先延ばしにしなければならないということだ。それらのモデルが中国のアーキテクチャ上で動作するように最適化され、そのAIが世界の他の地域でも採用されれば、テクノロジーの未来は中国一色となるだろう。
DeepSeekは中国の大型言語モデルだ。そのバージョン3は、旧式のホッパー（Hopper）システムアーキテクチャを採用した旧型Nvidiaチップ上で動作していた。DeepSeek v4がリリースされたばかりだが、最初の報告によると、これはファーウェイのAscendチップ上で動作するとのことで、すでに数十万台分の注文を受けている。さらに2つのモデルが控えており、これらも中国の半導体上で動作するように設計されている。
ファン氏は問題の核心をこう説明する：誰もがNvidiaのチップの方がはるかに高性能であり、Nvidiaの技術が圧倒的に先行しているため、Huaweiのチップではこれらのモデルを十分に動作させられないと想定している。しかし彼は、それは事実ではないと主張する。中国では電力が実質的に無料であるため、チップをより多く、異なる構成で積み重ねて使用することが可能であり、その結果、計算コストはシリコンバレーの企業が支払う電気代をはるかに下回るのだ。
豊富なエネルギーはスタックの第一層だ。中国にはそれがあるが、米国や欧州にはない。もしAIデータセンターがひとつの国だとすれば、それは世界で5番目に大きなエネルギー消費国となるだろう。その消費量の45％を米国が占めており、2030年までにその量は2倍以上になる見込みだ。つまり、データセンターだけで、カナダ全体の電力消費量に相当する分が米国の電力網に追加されることになる。
とはいえ、そんな事態にはならないだろう。すでに反発は激しく、昨年（2025年）に完成予定だったデータセンターは未だに完成しておらず、今年稼働開始予定だった容量の多くは建設すら始まっていない。
データセンターは建設されておらず、つまり企業がNvidiaにすでに発注したすべてのマシンを稼働させるための電力は、今後決して確保されないということだ。
こうしたエネルギー面のボトルネックは中国には存在しない。この議論において、それらは懸念事項としてさえ認識されていない。
2024年、中国の発電量は米国、EU、インドを合わせた量を超えた。米国では、過去25年間で発電量はわずかに増加し、4,000テラワット時弱から4,000テラワット時強となった。EUではわずかに減少した。同じ期間に、中国の発電量は10倍以上に増加した。わずか4年間で、中国は米国が100年以上にわたって建設した発電容量全体を上回る規模を建設した。中国は1年間で、多くの国が生産する総量よりも多くの発電容量を「追加」している：
インフラとは主に5G基地局とデータセンターである。そしてデータセンターはチップで稼働しており、そのチップはNvidiaやHuaweiなどから供給されている。現在、中国では561のデータセンターが稼働しているが、驚くべきことにその多くはシリコンバレーのハイパースケーラー企業によって建設・運営されている。Nvidiaにとってさらに悪いニュースは、最新施設ではNvidia製ではなく中国製半導体が使用されていることだ。Alibabaもチップを製造している。さらに、Qwen大規模言語モデルの開発に加え、製造製品向けの世界最大のB2B取引プラットフォームを運営している。
そして米国や欧州ではデータセンターの建設が全く進んでいないのに対し、中国ではAI分野においても他のあらゆる産業と同様の戦略をとっている。将来の需要を見越して、現在の需要に応えるのではなく、過剰な供給能力を生み出すために過剰に建設しているのだ。つまり、中国では北米とは正反対の状況が生まれている。現在、供給能力もチップも過剰なため、市場は崩壊しつつある。わずか1年前には、NvidiaのH100チップが闇市場で2万8000ドルで取引されていたが、今日では価格が大幅に下落し、全く入札がつかない状態だ。コストは急落しており、 利益も同様に減少している。
つい最近まで、中国の大型言語モデル（LLM）を稼働させるためにNvidiaから高価なGPUを購入・レンタルすることは大きなビジネスだった。しかし、その業界は死滅した。その主な要因は、中国のLLMがシリコンバレーのモデルとは異なる動作をすることだ。最新の中国製モデルは計算能力に最適化されており、 つまり、Nvidiaの高性能だが消費電力の大きいチップへの需要がなくなるということである。それらのGPUのレンタル費用は半額以下に下落し、現在は史上最低水準にある。Nvidiaのチップは運用コストが高い一方で、エンドユーザーが支払う価格は下落しているため、中国では電気代が実質無料であるにもかかわらず、Nvidiaを稼働させるデータセンターは電気代さえ支払えない状況に陥っている。
この問題に対する業界のアプローチを一変させ、最新かつ最高のAIシステムを開発するのにどれほどのコストがかかるかという計算を覆したのはDeepSeekだった。また、シリコンバレーのハイパースケーラーによる巨額の設備投資（CAPEX）の正当性にも疑問を投げかけた。これは、新しいLLMを開発する際の一連のプロセスと、コストの発生源を的確にまとめたものである。https://newsletter.semianalysis.com/p/deepseek-debates
DeepSeekが成し遂げたのは、単に計算リソースに資金を投じるという傾向を覆すことだった。DeepSeekの財務報告によると、バージョン3のトレーニング費用は600万ドル未満だったという。これには主要なコストの一部が含まれていないが、米国のモデルをトレーニングするための同等のコストは、その数倍にも上る。DeepSeekは、システム自体のネットワークアーキテクチャを再設計することでこれを実現した。同社は最先端のチップを利用できなかったため、イノベーションを余儀なくされ、その結果、全く異なる製品が生まれ、運用コストも大幅に削減された。
さらに、DeepSeekはオープンソースであり、制限がほとんどないため、世界中の開発者に急速に採用された。この論文は、DeepSeek、ChatGPT、Geminiを直接比較し、この驚くべきコスト差が、極めて効率的なアルゴリズムとクラウドシステム、そして全体的なリソース最適化の向上に起因することを説明している。https://softwareoasis.com/development-cost-comparison/
このグループは、DeepSeekの開発総費用はおそらく5億ドルを超えると見ているが、DeepSeekモデルの全体的な効率性は、欧米の研究所によって即座に模倣されるだろうとしている。これは能力面での飛躍的な進歩であり、彼らは、DeepSeekの構築にどれほどの費用がかかったかは実際には大した問題ではなく、結果を生み出すために必要なコストを考慮すれば、単にはるかに優れたモデルであるとの結論を下している。
KimiはMoonshot AIのLLMで、以前はAnthropicやOpenAIなどの独自APIを使用していた開発者たちがKimiへと移行しつつある。すでにAIシステムの基盤となっている。
つまり、中国製LLMが台頭している。それらはシリコンバレー発のモデルに少なくとも匹敵する性能を持ち、運用コストははるかに安いからだ。そしてNvidiaにとっての最悪の悪夢はすでに現実となっている。なぜなら、それらのLLMは中国製のチップで動作するため、もはや誰もNvidiaのチップを必要とせず、価格は暴落している。したがって、ジェイソン・ファンには多くの懸念材料がある。AIスタックにおける米国企業に巨額の投資を行っている投資家たちも同様だ。
アプリケーション層がすべてであり、断然最も重要だ。そこにはユーザーがいる。企業やクリエイター、工場、経営者、エンジニアリングチーム。彼らはこれらのツールを活用して業務効率を高めている。アプリケーション層は、そもそもデフォルトで中国になる運命にあった。なぜなら、工場があるのは中国だからだ。世界のすべてのサプライチェーンとグローバル物流はここを通っている。BRICS諸国やグローバル・マジョリティ諸国は、そのすべての貿易を処理するために、SWIFTや欧米の銀行・規制当局、そして米ドルとは別の金融システムを構築してきた。そして改めて覚えておいてほしいのは、これらを運用するために米国製のソフトウェアを一切使用しないというのが、中国政府の公式な政策なのだ。
この産業、つまりAI産業がなくなることはない。すでにあまりにも重要であり、製造業、サプライチェーン、医療、IoT、クリーンエネルギー、輸送、物流、海運、金融における生産性の主要な原動力となっている。倫理的に利用し、その結果を注意深く見守っている人々の手にある限り、極めて重要な役割を果たすことになる。
しかし、この産業は米国から離れていくだろう。なぜなら、米国の企業は、ユーザーではなく自社だけを豊かにし、権力を強めるために設立されたからだ。しかも、そのAIが賢く、有能な人々や善良な人々の代わりになるほど優れているという口実の下で。だが、それは決してそうはならなかった。。
参考資料とリンク：
スターゲート・プロジェクト：トランプ氏とOpenAIが5,000億ドルのAIベンチャーを発表https://mashable.com/article/stargate-project-trump-openai-oracle-softbank-500-billion-venture-ai-infrastructure
原子力発電データセンター：マイクロソフト、クラウドの電力源としてSMRに賭けるhttps://www.captechu.edu/blog/nuclear-powered-data-centers-microsoft-bets-smrs-fuel-cloud
Meta、AIデータセンターの電力供給に向け原子力エネルギーに関する3件の契約を締結https://www.cbsnews.com/news/meta-nuclear-power-deals-ai-data-centers/
中国がオープンソースLLM競争で勝利した理由――そしてその重要性https://thisweekinaiclub.substack.com/p/how-china-won-the-open-source-llm?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web
ダリオ・アモデイ氏がAI関連職の雇用に関する警告をさらに強めた。今、何が違うのかhttps://www.forbes.com/sites/kolawolesamueladebayo/2026/02/21/dario-amodei-doubled-down-on-his-ai-jobs-warning-heres-whats-different-now/
サム・アルトマンは私たちの未来を左右するかもしれない——彼を信頼できるのか？https://www.newyorker.com/magazine/2026/04/13/sam-altman-may-control-our-future-can-he-be-trusted
AIによるエネルギー需要https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
NVIDIAのジェンセン・フアン氏、DeepSeek AIモデル向けファーウェイ製チップは米国にとって「最悪」だと警告https://www.scmp.com/tech/article/3350460/nvidias-jensen-huang-warns-huawei-chips-deepseek-ai-models-would-be-horrible-us
ドワルケシュ・パテルとジェンセン・フアン – NVIDIAの競争優位性は持続するか？https://www.youtube.com/watch?v=Hrbq66XqtCo
独占：DeepSeekが間もなく発表する新AIモデルはHuaweiのチップ上で動作可能となる見込み。これは中国の半導体自給自足に向けた取り組みにおける大きなマイルストーンとなる。https://www.reuters.com/world/china/deepseeks-v4-model-will-run-huawei-chips-information-reports-2026-04-03/
DeepSeekのV4モデルはファーウェイのチップ上で動作する見込み、The Informationが報じるhttps://x.com/theinformation/status/2040055486905487735
DeepSeekの新しいAIモデルはファーウェイにとっての勝利となるだろうhttps://www.theinformation.com/articles/deepseeks-new-ai-model-will-victory-huawei
中国、2025年に543ギガワットの発電容量を新規に追加https://oilprice.com/Latest-Energy-News/World-News/China-Added-543-Gigawatts-in-New-Power-Capacity-in-2025.html
中国の4年間にわたるエネルギー投資ラッシュは、米国の電力網全体を上回ったhttps://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-28/china-s-four-year-energy-spree-has-eclipsed-entire-us-power-grid
2024年の発電量トップ国https://www.globaltimes.cn/page/202506/1335418.shtml
ランキング：年間発電量上位国（1985年～2024年）https://www.visualcapitalist.com/ranked-top-countries-by-annual-electricity-production-1985-2024/
Kimi K2での開発に2ヶ月を費やした――それは静かにAIのオープンソースのバックボーンになりつつあるhttps://medium.com/@mohit15856/i-spent-2-months-building-on-kimi-k2-its-quietly-becoming-ai-s-open-source-backbone-d1e0cd3d885c
開発コストデータ＋統計比較：DeepSeek R1の560万ドル対ChatGPT-4およびGoogle Gemini Ultra
DeepSeek 論争：コスト、真のトレーニングコスト、クローズドモデルの利益率への影響における中国の主導権https://newsletter.semianalysis.com/p/deepseek-debates?utm_source=substack&utm_campaign=post_embed&utm_medium=web
大規模AIの構築に数十億ドルかかる理由――そして中国のスタートアップDeepSeekが計算式をいかに劇的に変えたかhttps://theconversation.com/why-building-big-ais-costs-billions-and-how-chinese-startup-deepseek-dramatically-changed-the-calculus-248431
DeepSeekのハードウェア投資額は最大5億ドルに達する可能性、新たな報告書が推計https://www.cnbc.com/2025/01/31/deepseeks-hardware-spend-could-be-as-high-as-500-million-report.html
アリババが支援するMoonshot、中国のAI競争が激化する中、4ヶ月で2度目のAIアップデートを公開https://www.cnbc.com/2025/11/06/alibaba-backed-moonshot-releases-new-ai-model-kimi-k2-thinking.html
何百万人ものアメリカ人が医者に行く代わりにAIと会話しているが、AIはひどく欠陥のある医療アドバイスを与えているhttps://futurism.com/artificial-intelligence/millions-americans-ai-instead-doctor-bad-advice
大規模言語モデルの性能と臨床推論タスクhttps://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2847679?utm_campaign=articlePDF
AIに対する大規模な反発の兆しが見られるhttps://futurism.com/artificial-intelligence/signs-massive-ai-backlash
AI規制の枠組みにおける世界のエネルギー需要https://www.brookings.edu/articles/global-energy-demands-within-the-ai-regulatory-landscape/
エネルギー市場、AIの電力ボトルネック解決へ奔走https://www.morganstanley.com/insights/articles/powering-ai-energy-market-outlook-2026
Military Times、イランの学校への致命的な攻撃が、国防総省のAI標的選定推進に影を落とすhttps://www.militarytimes.com/news/your-military/2026/03/24/deadly-iran-school-strike-casts-shadow-over-pentagons-ai-targeting-push/
深刻化する放射線科医不足の問題：中国の視点https://www.kjronline.org/pdf/10.3348/kjr.2023.0839
中国の医療におけるAI：医療画像診断からAI病院へ
AI in Chinese healthcare: From medical imaging to AI hospitals
ニューヨーク・タイムズ紙、イランの学校への空爆は米国の過失、予備調査が示すhttps://www.nytimes.com/2026/03/11/us/politics/iran-school-missile-strike.html
中国はすでに放射線医学および医療画像分野におけるAIの強国だ。次は世界進出だ。https://www.youtube.com/watch?v=3RJlqhYt2XQ
ノーベル賞、ジェフリー・ヒントンhttps://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/hinton/facts/
エド・ジトロン『Where’s Your Ed At』https://www.wheresyoured.at/
AI企業の経営者たちについてカレン・ハオはこう語る。「多くの人が、この世界がそう長くは続かないと考えているため、子供を持たないことを選んでいる」https://www.irishtimes.com/culture/books/2025/08/09/karen-hao-on-ai-tech-bosses-many-choose-not-to-have-children-because-they-dont-think-the-world-is-going-to-be-around-much-longer/
Maven Smart Systemhttps://www.missiledefenseadvocacy.org/maven-smart-system/
爆撃されたイランの女子校は、鮮やかなウェブサイトを持ち、長年にわたりオンライン上で存在感を示していたhttps://www.reuters.com/investigations/bombed-iranian-girls-school-had-vivid-website-yearslong-online-presence-2026-03-12/
FAAがAI搭載の航空交通管理システムを密かに開発中
FAA quietly developing AI-enabled predictive air traffic management system
中国が自国の技術から「アメリカを排除する」動きを強化https://www.wsj.com/world/china/china-technology-software-delete-america-2b8ea89f
ファーウェイへの制裁が失敗し、中国のサプライチェーン全体で「アメリカ排除」キャンペーンが生まれるhttps://www.youtube.com/watch?v=ebGXnWA-EkU
中国のデータセンター所在地 (561)https://www.datacenters.com/locations/china
中国がAI推進を加速する中、アリババが自社製チップ1万個を搭載したデータセンターを立ち上げhttps://www.cnbc.com/2026/04/08/china-alibaba-data-center-ai-chips-zhenwu.html
中国はAIブームに乗るため数百のAIデータセンターを建設した。しかし現在、その多くが未使用のまま放置されている。https://www.technologyreview.com/2025/03/26/1113802/china-ai-data-centers-unused
AI内部告発者：AI企業にガスライティングされている、彼らは真実を隠している！ – カレン・ハオhttps://www.youtube.com/watch?v=Cn8HBj8QAbk
シリコンバレー・インサイダーがカルト的なAI企業を暴露 | アーロン・バスタニがカレン・ハオにインタビューhttps://www.youtube.com/watch?v=8enXRDlWguU
「問題はサム・アルトマンだ」：OpenAI内部関係者はCEOを信用していないhttps://arstechnica.com/tech-policy/2026/04/the-problem-is-sam-altman-openai-insiders-dont-trust-ceo/
2026年に計画されている米国のデータセンターのほぼ半数が、遅延または中止に直面しているhttps://www.techspot.com/news/111947-nearly-half-us-data-centers-planned-2026-facing.html
YouTube、タッカー・カールソン、サム・アルトマンが語る神、イーロン・マスク、そして元従業員の不可解な死https://www.youtube.com/watch?v=5KmpT-BoVf4
https://www.youtube.com/watch?v=ny_3PRz6Zeg