◇真の武器は人材と市場

米国の規制圧力は、むしろ中国AI陣営の自立性を高める導火線となった。

今年、スタンフォード大学人間中心AI研究所（HAI）が発表したAIインデックスによると、米国のAI民間投資額（2859億ドル）は中国（124億ドル、政府投資額は含まず）の23倍に達する。しかし、両国の最上位モデル間の性能差は2．7％まで縮小した。ハードウェア調達を阻まれた中国が、アルゴリズム最適化とソフトウェア高度化に注力し、コストパフォーマンスに優れたモデルを生み出した結果だ。

スタンフォード大学経営大学院のファン・スンジン特別教授は、「中国は規制によって追い込まれた結果、かえって自立能力を高めた」とし、「米国の制約下でアルゴリズム最適化に集中した成果が、最近市場に衝撃を与えた中国系モデルだ」と指摘した。

米国中心のAIエコシステムを脅かす中国の真の武器は、高度化された人材エコシステムである。米国ポールソン研究所傘下のシンクタンク「マクロポロ」によると、世界トップクラスのAI研究者のうち、中国の大学出身者の割合は2019年の29％から2024年には38％へ増加し、米国の大学出身者（24％）を上回った。かつて米国留学を志向していた人材が国内に残り、イノベーションを主導する構造的変化が起きているのだ。

イ教授は、「中国は半導体人材育成が話題になるはるか以前の2017年の時点で、将来的に30万～40万人の高度人材が不足すると予測し、人材育成に力を入れていた」とし、「20年前の清華大学半導体専攻学生の進路希望は米国留学が第一だったが、現在は大半が国内就職や起業を選択する雰囲気だ」と説明した。

◇インフラ競争は“入場券”に過ぎない

専門家は、計算資源（コンピュート）がAI競争に参加するための入場券であることは間違いないが、それだけで勝敗は決まらないと指摘する。AI技術が研究室を離れ、実際の産業現場へ適用される段階に入るほど、データの品質や特定分野向け応用能力などが勝敗を左右する核心的要素として浮上するためだ。

米国がGPU封鎖戦略によって時間を稼いだとしても、それを製造・物流など現場へのAI普及へ円滑につなげられなければ、その成果は半減せざるを得ない。むしろ独自インフラの上で応用エコシステムを拡大している中国は、巨大な内需市場を土台として産業用AI導入の速度などで実質的成果を上げている。米国が技術的優位を維持しようとしても、中国が現場での採用率で先行する構図を覆すのは容易ではない。

韓国のAIデータ・信頼性評価専門企業「セレクトスター」のキム・セヨプ代表は、「中国系モデルは同等性能に比べてコストが低く、モデルの重みが公開されたオープンウェイト方式が多いため、企業が自社インフラ上で直接運用できる」とし、「その分、機密データを外部AIサービスに送信しなくても、各産業・業務領域に合わせたドメイン特化型のチューニングを行いやすい点が強みだ」と述べた。

「AIの覇権が逆転すれば民主主義は崩壊」…中国に追われる米国の「戦慄の警告」（1）