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中国は遅れていない。誰かが私たちの先を行っているのか？中国は私たちのすぐ後ろにいる。つまり、私たちは非常に非常に近い関係にある。これはジェンソン・フアンの発言です。そのビデオでは、彼が中国は遅れていないと明確に述べているのがわかります。そして仮に遅れているとしても、全く遠くは遅れていないということです。
今日のビデオではそのことについて話していきます。中国は実際に遅れているのか？そして遅れているとすれば、どれくらい遅れているのか、そして追いつく可能性はあるのでしょうか？
「中国は遅れていない。誰かが私たちの先を行っているのか？中国は私たちのすぐ後ろにいる。つまり、私たちは非常に非常に近い関係にある。しかし覚えておいてほしいのは、これは長期的な、無限のレースだということです。この世界には、2分間の四半期末というようなものはありません。そんなものは存在しないのです。だから、私たちは長い間競争していくことになります。そして覚えておいてほしいのは、これは強い意志と優れた技術力を持つ国だということです。世界のAI研究者の50%は中国人です。ですから、これは私たちが競争していかなければならない産業なのです。」
実際の答えはあなたを驚かせるかもしれません。なぜなら、中国とアメリカ、そして他の隣国がどのようにAIを支配しようとしているかについて、オンライン上では様々な情報が飛び交っているからです。しかし最近、これらすべてを事実に基づいて追跡しているAIレポートを見ていました。
こちらの新しいスタンフォードのレポートでは、米国の中国に対するリードが急速に縮小していると述べています。これはジェンソン・フアンが発言する数週間前のことでした。つまり、米国が中国に対するリードを失いつつあるというテーマは今や一般的なものとなっています。もはや驚くべきことではありません。
実際に記事を見てみると、モデルの品質について述べています。レポートでは、月曜日に発表されたスタンフォードAIインデックスの第8版によると、米国の機関は2024年に注目すべきAIモデルを40個生産したのに対し、中国ではわずか15個、ヨーロッパでは3個だったとしています。
しかしレポートはまた、中国のモデルが品質面で急速に追いついていることも明らかにしています。1年前は米国の主要モデルに対して二桁のパーセンテージで遅れていた中国のモデルが、近いベンチマークに達したと指摘しています。つまり、これらの中国のモデルはAI革命の先駆けではなかったにもかかわらず、自分たちの強みを倍増させ、追随することに成功して急速に追いついてきたのです。
こちらのグラフでそれがより明確に示されています。このグラフが示しているのは、LMSYS chatbot arenaという特定のベンチマークにおいて、様々な観点、特にモデルに対する人間の評価を測定したものです。2024年1月以降、米国はGPT-4などによってリードを維持してきましたが、時間の経過とともに、中国のモデルがゆっくりと確実にそのギャップを埋めてきているのが分かります。
ここでギャップは約150ポイントほどでしたが、ここではLMSYSアリーナでのポイント差は約20ポイントほどになっています。つまり、全体的な品質に関して、これらのフロンティアモデル間にそれほど大きな違いはないのです。
毎日AIモデルを使用している人間として正直に言うと、Claude 3.7 SonnetのようなモデルとDeepSeekのようなオープンソースモデルの間には確かに大きな違いがあります。人々が日常的に使用している、これらのモデルの実世界での応用があるからです。モデルをテストすると、特定のベンチマークとは確かに異なりますが、彼らは確実に追いついてきていると言えます。
最近の例として、多くの人が気づいていないものの一つがQwen 3です。私は正直、Qwen 3はDeepSeekの瞬間ほどではないかもしれませんが、実際に使ってみるとかなり良いモデルだと思います。これらのモデルについて理解しなければならないのは、これから示すベンチマークが実際の世界でのシナリオでのモデルのパフォーマンスを示すものではないということです。
現在、モデルがどのようにパフォーマンスを発揮するかについての直感として使われていたのは、本質的に数学の試験、LiveCodeBench、Code Forces、LiveBenchやArena Hardなどのような試験での品質です。これらのベンチマークは通常、モデルが持つ生の知能がどの位置にあるかを示す指標を提供します。
しかし、その生の知能が必ずしもモデルが有用であることにはつながりません。それは単に試験で正しい答えを出すということだけです。そのため、試験で優れたパフォーマンスを発揮したり、さらには試験ではそれほど良くないモデルが、業界固有のタスクに日常的に使用した場合に、より良いパフォーマンスを発揮することがあります。
これが私がQwen 3で発見したことです。これは数日前に中国からリリースされたオープンソースモデルです。ベンチマークは驚くべきもので、Arena HardではGemini 2.5 Proと同等、数学のベンチマークではLiveCodeBenchやCode Forcesと同レベルです。これは本当に良いモデルだと言えます。実際、私はAIコミュニティのメンバーにこのAIモデルを推奨し、モデルを使用するためのベストプラクティスについてクイックスタートガイドを書いているほどです。なぜなら、それは基本的に無料で、本当に優れたソフトウェアだからです。
話が逸れましたが、コーディングなどの一部の領域では不足していますが、重要なのは中国が多くの人が考えているほど遅れていないということです。そして中国は永遠に遅れ続けることはないでしょう。米国が長い間この想像上のリードを維持してきたと考えるのは必ずしも真実ではありません。小規模なモデルでさえ、非常に優れたパフォーマンスを発揮しています。
この30Bパラメータモデルは、Deepseek V3やGPT-4oと同等で、思考モードを持つ推論モデルもベンチマークテストでより賢くなっているのが分かります。これは本当に信じられないことです。
また理解しておくべきことは、中国は常に新しいモデルを発表しているということです。気づかないうちにリリースされたモデルもあるでしょう。例えば先日、Ernie X1がリリースされました。これはBaiduがリリースしたErnie X1 Turboで、DeepSeek R1やOpenAIのo1と同様の推論モデルです。ここで見ると、Deepseek R1やOpen AIのo1と同等のパフォーマンスを、ほんの数セントのコストで実現しています。この質問ごとのコストは数セントで、正直かなり印象的です。多くの人がこれらのモデルを使わない唯一の理由は、それらが存在することを知らないからだと思います。
もちろん、ほとんどのモデルには素晴らしい製品とチャットユーザーインターフェースがあります。例えば、OpenAIはChat GPTユーザーインターフェースの周りにラップされており、比較的使いやすいですが、これらの一部は少し疑問のあるブラウザの選択肢にあります。しかし正直なところ、これらのベンチマークを見るだけなら、これらのモデル間に本当に大きな差はありません。
ここで1〜2%の差があるかもしれませんが、これらのモデルを使用する際、実際にはそれほど大きな違いはありません。ここで見ることができるGemini 2.5 Pro、Chat GPT-4、Grok 3などのフロンティアモデルは、1位の周りに収束しているようで、大規模言語モデルが一定のレベルに達し、モールドを破ったモデルはないように見えます。
個人的には、実世界での使いやすさという点では、米国はまだかなり先を行っていると思いますが、ベンチマーククラッキングに関しては、かなり前から飽和状態にあると思います。
中国が米国に追いついた速さを見ると非常に興味深いことがありました。2つのクリップを見てみましょう。2024年、元GoogleのCEOであるエリック・シュミットはAIとの世界的な関係や、どの国が遅れているかについて会議で話していました。彼は基本的に、良いニュースは米国が大幅にリードしているということだと述べました。これが2024年だったことを覚えておいてください。彼は2024年に中国は2〜3年遅れていると言いました。そして2025年に彼が何を言ったかをお見せします。
「良いニュースは、米国が中国や他のすべての国よりもはるかに先行しており、それがしばらく続くと思います。私にとって、国家競争力は今後10年か20年の課題です。なぜなら、中国は特定の産業を支配することに本当に焦点を当てており、私たちは彼らと競争して勝たなければならないからです。人工知能の場合、私たちは中国よりもおそらく2〜3年はかなり先行しています。」
では、彼が2025年、実は2025年後半ではなく、2024年後半/2025年初頭に何を言ったか見てみましょう。これはDeepSeekがリリースされた頃です。
「今週、中国から2つのライブラリがオープンソースでリリースされました。1つは非常に強力な問題解決者であり、もう1つはmetaからのllama 3 400億のモデルと同等か、場合によってはそれを超える大規模言語モデルです。中国との会話で彼らは2〜3年遅れていると思っていたので、これを読んだときは衝撃を受けました。今では1年以内に見えます。つまり、米国があり、その後中国が1年以内という状況です。他のすべての国は遥かに遅れています。」
このクリップを見せた理由は、1年未満で彼の口調がこれほど変わったからです。以前は「中国は2〜3年遅れている。他のすべての国は遥かに遅れている」と言っていました。文字通り12ヶ月もたたないうちに、彼は中国から出てきたものに絶対的に驚いたのです。これはインターネットをランダムに閲覧している人ではなく、元GoogleのCEOです。彼はAIとテクノロジーの世界で何が起きているかを理解する才能を持っています。
これは私にとって警鐘でした。中国は非常に速く進んでおり、彼らは長い間AIイニシアチブを持っていました。彼らは長い間このAIゲームに取り組んできました。だからChat GPTの瞬間が来たとき、これが未来を変えるという事実に彼らは集中し、おそらく何十億ドルも投資しているのでしょう。
このことで狂気なのは、米国がなぜこのAIレースに勝つことが不可欠なのかを理解していない人が多いということです。多くの人はただ市場シェアを欲しいだけ、もっと顧客が欲しいだけだと思っているかもしれません。いいえ、これは非常に深刻な問題です。
ここで、エリック・シュミットは米国が今レースに負けるという事実について米国議会に警告し、それが起きた場合に何が起こるかについて話しています。
「私たちが想像できない攻撃が中国によって対抗的に解き放たれる状況を想像してみてください。私たちは自分たちよりも知能の高いスーパーインテリジェントな相手と戦うという概念を持ち合わせていません。みんなミサイルや空母の戦いだと思っていますが、それは正しくありません。それはドローンの群れの戦いになるでしょう。それらのドローンは非常に知的で、高度に計画され、誰も予測できない動きをするでしょう。私たちは集合的にそれに備えていません。
中国が軍事攻撃と防御のための新しいアルゴリズムを発明し、私たちが想像すらできない状況を想像してみてください。覚えておいてください、私は人間が自分たちの集合体よりも賢いパートナーを持つ世界について話しています。これは私たちの生涯に起こるだろうし、私たちが最初にたどり着くことが重要です。
ウクライナ、ロシアを見てみると、未来の戦争が見えます。私の想定では、中国はサイバー攻撃から始めるでしょう。これらの新しいシステムが、私たちが予見できないゼロデイエクスプロイトを考え出す証拠があります。ゼロデイエクスプロイトとは、私たちが今まで見たことがなく、予測できないものです。生物学的攻撃が可能だと心配している人も多く、今週の新興生物脅威委員会からの詳細な報告書があり、機密版もあります。これらのことが可能であるという証拠は山ほどあります。」
実際、先週もこの部分について話しましたが、エリック・シュミットは基本的にこれが本当に重大な問題だと話していました。Scale AIのCEOであるアレクサンダー・ワンも、このレースに勝つことがなぜ絶対に不可欠なのかについて話しています。
「5〜10年以内に、すべてのアメリカ市民は電話やポケットにアインシュタインに相当するものを持つことになるでしょう。これは人間にとって大きな力の増加です。もしそのアインシュタインが中国のものだったらどうでしょうか？もし私たちが中国共産党に遅れをとると、この技術は中国共産党や他の権威主義政権が時間をかけて世界を実質的に乗っ取るために技術を利用することを可能にします。彼らはイデオロギーを輸出し、他の国に侵入するために軍事技術として利用し、実質的に彼らの政権を世界中でより広く広めることができるでしょう。」
オンラインで読んでいたことの一つは、人々が「中国はGPUを持っていない」と言い続けていることでした。私たちはこれらの輸出管理を行っており、彼らのメモリ、帯域幅、スーパーコンピューティングの使用に関する懸念を理由に、中国や他の国に対する制限を基本的に行っています。最近、この記事では、米国政府が中国へのH20の供給を締め付けたため、NVIDIAがGPUで55億ドルを償却したことについて述べています。
基本的に、もし注目していなかったのであれば、政府が中国の主要なGPU供給を遮断するという動きがありました。これは意図しない結果をもたらす可能性があります。なぜなら、これによりDeepSeekは限られた計算資源でより賢く効率的なAIを作る天才的な方法を考え出すことを強いられたからです。これは自分の足を撃つようなものかもしれませんが、限られたリソースでやりくりすると、時に非常に革新的になることがあります。
基本的に、H20はNVIDIAのH100の弱体化版で、以前の米国の制限に準拠するように設計されていました。しかし、それはAlibabaやTencentのような中国の主要企業の間で非常に人気になりました。NVIDIAのジェンソン・フアンのロビー活動と制限にもかかわらず、米国は進んで、AMDも制限しました。AMDは販売量が少ないため、影響は少ないですが。
米国はもちろんAIハードウェアの制御を強化しています。H20のような対応した性能低下したGPUさえもブロックし、もはや回避策を容認していないことを示しています。これは、先進的なAIモデルのトレーニングに不可欠な、中国の最先端AIコンピューティングへのアクセスを遮断するための幅広い戦略の一部です。
もちろん、これは中国のAIの進歩を遅らせる可能性があります。中国企業は160億ドル相当のチップを事前に調達していますが、その供給が枯渇すると、さらなる成長はボトルネックに直面するでしょう。これらのチップはAIインフラを支えており、それらがなければ、大規模言語モデルや自律走行車、監視などのアプリケーションの進歩が遅れたり、劣化したりする可能性があります。
米国企業は財政的な打撃を受けますが、戦略的優位性は維持します。NVIDIAの55億ドルの損失は短期的な財政的打撃ですが、戦略的には、米国は技術的優位性を維持するために利益を犠牲にする意思があることを示しています。
もちろん、これらの動きは基本的に中国自身のGPUエコシステムへの投資を加速させます。例えば、BurnやHuaweiなどの会社です。
これは本当です。数日前に何が起きたかを見てください。Huaweiが中国への大量出荷のために新しいAIチップを準備していることが分かりました。そして注目していなければ、ここから事態は面白くなります。中国はすでに十分な計算資源なしにギャップを埋めることに成功しているのを見てきました。米国が持っているのと同じだけの計算資源を彼らが手に入れたらどうなるでしょうか？それがすぐに起こるとは言いませんが、これは後退せず、常に競争力を維持している国だと考えなければなりません。
Huaweiは最近、特に新しいAscend 910Cと910Dプロセッサでのプロセスの急速な進展によって、AIチップ技術の分野で急速に進歩しています。これらの発展は主に中国国内のAIエコシステムを強化していますが、米国の輸出管理がNVIDIAの中国市場へのアクセスを制限する中、テクノロジー分野における米国の優位性に対して増大する課題をもたらしています。
もちろん、いくつかの重要な点があります。Huaweiは910Cと910Dチップを大量生産しており、これらはNvidia H100チップのパフォーマンスに匹敵するように設計されています。これらは基本的に中国のテクノロジー企業に、入手困難なことで知られるNvidia GPUの国内代替品を提供しています。
驚くべきことに、HuaweiはすでにH100と同等のチップを量産することを目指しており、今は中国で生産されるAIチップの4分の3以上を占め、地域のエコシステムを破壊し、多くの中国企業にとってNvidiaの最も実用的な代替品として台頭しています。
これにより、彼らは米国の技術への依存を減らすことができます。ここで驚くべきことは、Huaweiのチップは個々のパフォーマンスと電力効率の面でNvidiaの最高級製品に遅れをとっているかもしれませんが、そのギャップは縮まっているということです。NvidiaのCEOであるジェンソン・フアンは、このビデオの最初のように、ギャップが狭まっていると述べました。
これらの会社は永遠に遅れることはありません。彼はHuaweiを世界で最も手強いテクノロジー企業の一つと表現しました。
全体的に、みなさんはどう思いますか？中国はこのAIレースに勝つと思いますか？そしてジェンソン・フアンが言ったように、これは無限のレースです。だから、それは永遠に続くことはないでしょう。
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