Nvidia CEO のジェンスン・フアン氏は、中国が AI 競争でほぼ勝利した 2 つの単純な理由 (エネルギーと規制) を明らかにしました。
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公開日: 2025年11月6日 / 更新日: 2025年11月6日 – 著者: Konrad Wolfenstein
NvidiaのCEO、ジェンスン・フアン氏が、中国がAI競争でほぼ勝利した2つのシンプルな理由（エネルギーと規制）を明かす – 画像：Xpert.Digital
「中国が勝つ」：AI競争はチップではなく電源コンセントで決まる理由
AIパラドックス：西洋諸国は最高の技術を持っているにもかかわらず、なぜ遅れをとっているのか
世界的なAI競争におけるエネルギーと規制の重要要因：技術力の争いにおける過小評価されている側面
エヌビディアのCEO、ジェンスン・フアン氏が「中国は人工知能（AI）競争で勝利するだろう」と挑発的な発言をし、西側諸国で波紋を呼んでいる。しかし、この見出しの裏には、単なるチップの性能をはるかに超える、不快な真実が隠されている。AIの覇権をめぐる世界的な競争は、アルゴリズムや計算能力だけで決まるのではなく、根本的に過小評価されている2つの物理的要因、すなわちエネルギーの可用性と政府規制の有効性によって決まるのだ。西側諸国が技術優位という幻想に浸っている一方で、中国は真のボトルネックを認識し、戦略的に容赦ない行動をとっている。
第一の側面は、AIの飽くなきエネルギー需要です。データセンターの電力消費量は2030年までに倍増し、これは日本の年間総消費量に匹敵する規模となります。米国では電力網の不備が技術開発を阻害している一方で、中国は容赦ないながらも効果的な戦略を推し進めています。それは、巨額の電力補助金、数十基もの原子力発電所と石炭火力発電所の建設、そして前例のない再生可能エネルギーの拡大です。
第二の側面は規制のパラドックスです。米国は連邦レベルでは規制緩和を唱えていますが、州レベルでは矛盾した法律が入り乱れ、急速な発展を阻害しています。一方、中国は中央集権的なシステムを活用し、明確で戦略的な枠組みを構築することで、イノベーションを秩序ある形で導き、企業に計画の確実性を与えています。
この分析は、中国の実利的な国家主導のアプローチ、すなわち大規模なインフラ投資と戦略的な産業政策の組み合わせが、いかにして決定的な競争優位性を生み出しているかを示している。西側諸国が完璧な規制をめぐる議論に泥沼にはまっている一方で、中国は現場で事実を積み重ねている。AIの未来をめぐる競争は、最良のアルゴリズムを求める短距離走というより、最も堅牢なインフラを求めるマラソンと言えるだろう。西側諸国は、ゲームの真のルールを理解する前に、この競争に敗れるリスクを負っているのだ。
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真実の裏にある挑発：米国は AI 競争が本格的に始まる前からすでに負けている理由。
チップ設計企業NVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、中国が人工知能（AI）競争で勝利すると宣言し、欧米メディアで瞬く間に大きく報道された。しかし、この挑発的な発言の背後には、欧米の技術系エスタブリッシュメントが耳を貸そうとしない根本的な洞察が隠されている。AI競争は、チップ設計やソフトウェアの洗練度ではなく、2つのありふれた、しかし極めて重要な経済的要因によって決まるのだ。しかし、その重要性は体系的に過小評価されている。その2つの要因とは、利用可能なエネルギーインフラと、その拡張のための規制の柔軟性である。フアン氏は、中国が現実的に行動する一方で、欧米を麻痺させる一種のシニシズムについて語っている。
トランプ政権下の米国は規制緩和に尽力し、規制によってイノベーションが阻害されるべきではないことを認識している一方で、方程式の後半部分、つまりAIシステムをそもそも機能させるための物理的なインフラの提供という点では失敗している。これは抽象的な技術的な問題ではなく、世界的なAI競争の成否を左右する、厳然たる経済的現実である。
に適し：
AI競争のエネルギー面：なぜ電気が新たな石油なのか
エネルギー問題の深刻さを理解するには、まずAIシステムに必要な電力の膨大な量を考慮する必要があります。国際エネルギー機関（IEA）の予測によると、データセンターの世界の電力消費量は2024年の約415テラワット時から2030年までに約945テラワット時へと倍増以上になると予想されています。これは、現在の日本の年間総電力消費量とほぼ同等です。この急激な増加は、ほぼすべてAIアプリケーションによるものです。AIに最適化された最新のデータセンター1棟は、平均で約10万世帯分の電力を消費します。現在建設中の最大規模の施設は、その20倍の電力を消費する可能性があります。
最新の試算によると、世界の電力消費量増加のほぼ半分は米国が占めることになり、米国のテクノロジー企業がエネルギー供給に絶対的に依存していることが浮き彫りになっています。中国は約170%というさらに高い成長率を経験すると予想され、新たな供給能力の創出が急務となっています。一方、欧州は約70%の成長率で、これに遅れをとっています。
ここに経済の根本的な問題があります。米国は近代化されたエネルギーインフラを有していますが、AI産業の予想される電力需要を満たすには規模が不十分です。トランプ政権はAI行動計画に基づき、データセンターや発電所の許可手続きを迅速化するための前例のない規制緩和策を推進していますが、米国はこれらの施設の拡張を実際に進めていません。エネルギー長官はAIインフラが最終的に電力価格の引き下げにつながると発表しましたが、これは中期的な希望であり、現状では実現していません。
一方、中国は全く異なる戦略を追求している。中国はエネルギー補助金を大幅に増額し、大規模データセンターの電力コストを最大50%削減した。この投資は無作為でも短期的なものでもない。国内AI産業の保護と促進を目的とした体系的な産業政策の一環である。NVIDIAの黄CEOは、インフラが既に整備されているためエネルギーコストは実質的に無料になる可能性があると米国政府に主張せざるを得ない状況にあるが、中国はそれに応じて行動し、膨大な国家資源を投入して実際にコスト削減に取り組んでいる。
このエネルギー補助金の経済的意味は計り知れません。電力コストを50%削減できるデータセンターは、収益性を高めたり、エネルギーコストの高い国の競合他社が請求する価格の約半額でサービスを提供したりすることができます。これは、国家が競争条件を操作する典型的な例であり、国際貿易政策では通常、ダンピングの非難の対象となります。しかし、AI分野では、これは正当な国家安全保障政策とみなされています。
中国のAIデータセンターに関するエネルギー戦略は多面的である。中国は大規模な石炭火力発電所の新規建設を進めており、これは環境面では問題があるものの、エネルギー政策の観点からは現実的である。同時に、中国は20基以上の原子力発電所の新規建設に投資し、風力、水力、太陽光発電の拡大にも前例のない取り組みを進めている。その違いはスピードと焦点にある。アメリカでは漠然とした原子力発電所拡張計画が広まり、現実には遅延が生じているのに対し、中国は具体的な計画を進めている。
に適し：
規制のパラドックス：なぜ規則が少ないからといって競争力が高まるわけではないのか
トランプ政権は、前例のない規模の規制緩和政策を施行しました。AI行動計画は、AI開発の障害を取り除くことを目的とした90以上の措置で構成されています。政府機関は、AIの発展を阻害する可能性のある規則を特定し、改正するよう指示されています。連邦取引委員会は、独占禁止法を企業に配慮した形で解釈することになっています。データセンターと発電に関する許可手続きは迅速化されます。これらはすべて、書面上では素晴らしいように聞こえ、純粋に自由市場の観点から見ても、完全に理にかなっています。
しかし、黄氏は、こうした規制緩和だけでは不十分だと主張する。その原因は、いわゆる「アメリカの規制のパッチワーク問題」にある。ワシントン政府が規制緩和を唱える一方で、各州ではすでに独自のAI関連法が制定されている。カリフォルニア州、コロラド州、ユタ州、テキサス州は具体的なAI規制を可決しており、他に約15州が同様の規制を検討している。さらに、AIに間接的に影響を与えるデータ保護およびデータセキュリティに関する法律も数多く存在する。黄氏は、この連邦制によって約50もの新たな規制が生まれる可能性があると指摘し、イノベーションを阻害する規制の迷宮に警鐘を鳴らしている。
これは、文献で規制の断片化として知られる経済現象の典型的な例です。全国規模で事業を展開する企業は、地域ごとの規制の寄せ集めに対処しなければならず、コンプライアンスコスト、遅延、そして最終的には競争上の不利につながります。中国は中央集権的な権限体系のため、この問題に直面していません。地域差は確かに存在しますが、それらは統一された国家戦略に統合されています。AI業界は自らの立場と、何をすべきかを理解しています。
パラドックスは次の通りだ。黄氏は、西側諸国が規制によって阻害されているのは、まさにその規制が断片的で矛盾に満ち、絶えず再解釈されているからだと主張する。統一された欧州の規制制度は、たとえ制限的であったとしても、明確性をもたらす可能性がある。一方、米国の制度は両方の最悪の部分を併せ持っている。規制は存在するものの、地域ごとに断片的で、効果がなく、不必要なコストがかかるのだ。
したがって、米国は規制緩和の問題を抱えているが、それは実際には隠れた規制の問題でもある。これは根本的な疑問を提起する。アメリカの発展を阻害しているのは本当に規制なのか、それとも規制の運用上の欠陥なのか？
中国のアプローチ：中央計画と戦略的実用主義の融合
米国が各国に分散的に取り組みを進めている一方、中国は統合的かつ中央集権的に計画されたアプローチを追求しています。中国はAIが単なる技術的な問題ではなく、経済的、地政学的な問題でもあることを理解しており、大規模な投資枠組みを構築しています。バンク・オブ・アメリカの推計によると、中国は2025年までにAI投資を最大7,000億元（約980億ドル）にまで増やす計画です。これは前年比約48%の増加に相当します。この前例のない投資額は、中国の政治システムがAIを戦略的優先事項として扱っていることを示しています。
これらの投資は決して行き当たりばったりに配分されているわけではなく、明確な戦略に基づいている。中国は2025年に発表したAI+行動計画において、3つの段階を概説した。2027年までに、AI技術は科学、産業、消費、一般繁栄、行政、そして国際協力という6つの中核分野に統合される予定だ。これは革新的なスタートアップ・エコシステムのレトリックではなく、AIを包括的な産業政策のツールとして活用する中央集権的な超大国の言語である。
公共部門は直接かつ多額の投資を行っています。2025年に設立されるAI産業向けの政府系ファンドは、600.6億人民元（約72億ユーロ）の規模で、期間は13年です。国有銀行や金融機関が参加しています。この国家ファンドに加え、AIクラスターに特化したファンドも存在します。上海パイオニアAIファンドは約27億ユーロ、深センAI・ロボティクスファンドは約12億ユーロ、そして北京にはそれぞれ12億ユーロ以上の地域産業ファンドが8つあります。
これが中国のAI攻勢を支える制度的枠組みです。中国は課題を軽視していません。中国のAIチップの供給ギャップは、2025年までに100億ドルを超えると推定されています。HuaweiのAscend 910Bのような国産チップは、大規模言語モデルの学習性能において依然として遅れをとっています。中国のAIデータセンターの稼働率は20～30%で、かなりの容量が未使用のままであり、収益性が危ぶまれています。この問題に対処するため、中国は大規模投資のための戦略的能力を有しており、西側諸国は個々のプロジェクトの収益性を評価する必要があります。
国内半導体産業の経済的影響圏
中国のエネルギー補助金の主な理由は、国内半導体産業の重点的な振興です。これは、NVIDIAとHuaweiやCambriconといった中国の半導体メーカーとの相互作用を考慮せずには理解できません。
米国は、NVIDIAの最高性能チップの中国への輸出を厳しく禁輸しました。これは典型的な技術禁輸措置であり、歴史的に見て効果が薄い傾向にあります。なぜなら、各国に独自のソリューションの開発を強いるからです。黄氏自身も政府に対し、この禁輸措置は逆効果だと警告しています。輸出禁止は、中国のような国に代替ソリューションへの投資を強いることになるからです。
ここで特に興味深い事例がカンブリコンだ。主要顧客であるファーウェイがハイシリコンを通じて独自のAIチップを開発することを決定したことで、同社は破綻に追い込まれた。カンブリコンの収益の98%が一夜にして消えたのだ。しかし、NVIDIAが中国市場に事実上存在しないという新たな状況下で、カンブリコンは中国AI業界のスターとして台頭している。
同社は2020年から2024年にかけて、研究開発に総額56億人民元（約7億8000万ユーロ相当）を投資しました。重点はソフトウェア、特にNVIDIA GPUで学習したモデルをCambricoのSiyuanチップ上で動作させるインターフェースにありました。このソフトウェア互換性は、ソフトウェアの問題により既存システムへの統合が困難なHuaweiのAscendシリーズに対する決定的な優位性と考えられています。
2025年上半期、カンブリコンは10億人民元（約1億4000万ドル）の利益を達成しました。時価総額は数週間で倍増し、約5800億人民元に達しました。ゴールドマン・サックスのアナリストは、カンブリコンの売上高は2026年までに138億人民元に達し、市場シェアは現在の約3%から2028年には11%に拡大すると予測しています。これは、ファーウェイの競合企業の構築に強い関心を持つアリババ、テンセント、バイドゥといった中国大手企業の直接的な支援によって実現しています。
エネルギー補助金は、この発展に直接的な経済効果をもたらします。中国製AIチップを使用するデータセンターの電気料金が50%削減されれば、これらのチップの利用は経済的により魅力的になります。これは、産出量ではなく投入量への補助金支給による産業振興の典型的な例です。
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安価なエネルギーが中国のAIの優位性を可能にする理由
効率革命：DeepSeekと中国のAIスタートアップが技術パラダイムを変革する理由
中国のAI能力をめぐる西側諸国の混乱の多くは、DeepSeekという企業の華々しい登場に端を発しています。杭州に拠点を置く同社は、2025年にオープンソースAIモデルV3とR1で世界的なセンセーションを巻き起こしました。DeepSeekの革命的だったのは、モデルの品質ではなく、むしろ開発における驚異的なコスト効率でした。
DeepSeekは、高度な言語モデル「DeepSeek-V3」をわずか560万ドルで開発したと主張しました。これは、AI開発コストに関する欧米企業の認識を根本的に揺るがすものであり、世界のテクノロジー市場と投資市場に衝撃を与えました。OpenAIをはじめとする欧米企業は、同等のモデルに数十億ドルを費やしてきました。一方、中国のスタートアップ企業は、そのわずかなコストで同等のモデルを開発しているように見えました。
現実はもっと複雑です。Semianalysisの専門家は、DeepSeekのGPU群のハードウェアコストだけでも約16億ドルと推定しています。これに約9億4,400万ドルの運用コストが加算されます。これらの数字は、公式発表された560万ドルとは大きく異なります。これは、最終モデルの直接的な学習コストのみが報告され、インフラ全体、研究開発費が無視されている、典型的な誤解を招く情報の例です。
同時に、DeepSeekが巨額のインフラ費用を調達できたという事実は、同社を支える財源の強さを証明しています。民間のスタートアップ企業が、大規模な資金源の支援なしには、このような投資を行うことは不可能です。中国政府または政府系投資家との密接な関係は、しばしば憶測に基づいて議論されますが、明確な証拠は存在しません。
資金調達の構造がどうであれ、技術的な成果は現実のものです。DeepSeekは、インテリジェントなアーキテクチャとアルゴリズムがAIトレーニングの効率を大幅に向上できることを実証しました。同社はMixture of Experts Architectureと呼ばれる手法と、コンテキストの関連部分のみを処理するSparse Attention法を採用しました。これにより、優れたパフォーマンスと大幅に低いエネルギー消費量を備えたモデルを実現しました。
この効率化革命の経済効果は甚大です。DeepSeekはその後、API価格を50～75%引き下げ、欧米プロバイダーへの圧力を大幅に高めました。AIサービスを利用したい企業は、高価な欧米モデルか、より安価な中国製モデルかを選択できるようになりました。これは典型的な経済メカニズムです。競合他社が効率化によって価格を下げると、欧米プロバイダーの市場シェアは低下し、利益率は圧迫されます。
これは、エネルギーコストと技術効率の相互作用を明確に示しています。中国はより安価なエネルギーで実験を行い、より迅速に反復することができます。非効率なモデルは、中国では欧米よりもコストが低くなります。これにより、学習サイクルとイノベーションが加速します。DeepSeekは数百回に及ぶ試行錯誤の成果であり、その累積コストは欧米では経済的に法外なものとなるでしょうが、中国では安価なエネルギーによって賄われています。
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西側諸国の技術的幻想：Nvidiaチップの優位性は虚構である理由
黄氏は、米国の最新AIモデルは中国の競合相手を大きく引き離しているわけではないと主張している。これは西側諸国の技術優位性に対する自信を揺るがす不都合な真実である。西側諸国は、NVIDIAのチップと西側のAIモデルが単に優れており、より先進的で、より洗練されていると信じることに慣れてしまっている。トランプ氏自身も、新しいブラックウェルのチップは地球上のどのチップよりも10年先を進んでいると主張している。
これは誇張であり、おそらく性能と市場飽和度の混同に基づくものでしょう。ブラックウェルのチップは確かに素晴らしいものですが、10年先を行くものではありません。西側諸国の技術的優位性の大部分は、2つの要因に起因しています。1つ目は、西側諸国企業が優位に立つ独自のデータセットです。2つ目は、ハードウェアとソフトウェアの最適化における数十年にわたる経験です。
しかし、中国企業はどちらの分野でも急速に追い上げを見せています。DeepSeekのモデルは欧米の競合他社に劣ってはいませんが、特定の分野では優位に立っています。HuaweiのAscendチップは、NVIDIAほど先進的ではありませんが、多くの実用的なアプリケーションに対応できる性能を備えています。欧米の完璧主義、つまり「最善の解決策さえあれば十分」という考え方は、「十分」なものを受け入れる中国の実用的で満足のいくアプローチと比較すると、経済的に不利な状況に陥っています。
これは、過剰最適化の罠とも言える例です。欧米諸国はチップとモデルを完璧に最適化しようとしますが、それは費用と時間がかかります。一方、中国はより迅速かつ反復的に開発を進めるため、たとえソリューションが完璧でなくても、市場への浸透が速くなります。不完全なチップでも入手可能であれば、完璧なチップでも入手できないよりも良いのです。
中国の規制戦略：サンドボックスによる中央計画
中国は、中央集権的な管理と地域レベルでの実験という興味深い妥協点を模索しています。中国は、規制サンドボックスとして機能する国家AIイノベーション・パイロットゾーンを20カ所以上設置しています。これらのパイロットゾーンは、企業が規制の自由度をある程度確保しながらAI技術を試験できる場です。これは、中央集権的な枠組みを維持しながらイノベーションを可能にする、賢明な仕組みです。
これは、各州が独自のルールを競い合い、分断化につながるアメリカのシステムとは対照的です。中国にも分断は存在しますが、統一された国家AI戦略の枠組みの中で組織化されています。これにより、各州が独自のルールを作り直すことなく、国家レベルでの迅速な反復が可能になります。
同時に、中国はAIコンテンツとその利用に関して明確な規制戦略を策定しています。中国政府がコンテンツを管理しているため、オンラインで利用可能なAIモデルは監視され、中国の基準に準拠する必要があります。これは西側諸国のリベラル派にとっては受け入れ難いものですが、企業が自社の開発の方向性を正確に把握できるという経済的メリットももたらします。規制上の不確実性は存在しません。
同時に、中国は特に発展途上国向けにオープンソースAIモデルの普及を積極的に推進しています。これは、AIにおける西側諸国の独占を打ち破り、新興国を中国の技術圏に引き込むための地政学的戦略です。DeepSeekのモデルがアフリカ、南米、東南アジアで普及すれば、これらの地域はOpenAIや他の西側諸国のAIプロバイダーではなく、中国に依存するようになるでしょう。
文化的抑制としての西洋の楽観主義
黄氏は、いわゆる「西洋的シニシズム」について述べている。これは、テクノロジー競争に関する驚くほど洞察力に富んだ文化的診断である。彼が言いたいのは、西洋にはメンタリティの問題があるということだ。西洋は、規制がイノベーションを阻害している、大きな問題が迅速に解決されていない、政府は無能だと絶えず主張している。これは、行動を伴わない不平不満の連続だ。
一方、中国は大きな問題はすぐに解決できると主張し、建設に着手します。米国は原子力発電所が必要だと主張し、実際に1基建設するかもしれません。中国は24基の原子力発電所が必要だと主張し、実際に24基建設します。これは主に技術的な問題ではなく、文化的な信念と組織能力の問題です。
黄氏が訴える楽観主義は、ナイーブなものではない。それは、政治的意志さえあれば、主要なインフラ整備の課題は解決できるという理解に基づく楽観主義だ。歴史的に見て、米国はまさにこの楽観主義を体現してきた。鉄道、電化、高速道路、宇宙計画、そしてインターネットそのもの――これらすべては、巨額の公共投資と規制緩和によって可能になった。しかし、現代において、西側諸国の楽観主義は枯渇してしまったようだ。
エネルギー政策の側面：エネルギー転換とAIが競合する理由
ここにはまだより深い疑問が隠されています。AIデータセンターの膨大なエネルギー需要は、グリーンエネルギーへの移行と競合します。政府と企業は、2050年または2045年までに排出ゼロを目指すという目標を掲げています。これには、再生可能エネルギーと原子力発電への巨額の投資が必要です。同時に、彼らは前例のない規模のAIインフラを構築したいと考えています。
中国は、優先順位を定めれば、これら二つの目標は必ずしも矛盾しないことを突き止めました。一方では、環境問題のある石炭火力発電を拡大していますが、他方では、再生可能エネルギーと原子力発電にも膨大な資源を集中させています。中国のエネルギーミックスは、理想主義的なものではなく、現実的なものです。
対照的に、西側諸国はエネルギー転換と経済成長を純粋に環境に優しい手段で両立させようと試み、一種の麻痺状態に陥っています。原子力発電は望んでいますが、発電所の建設には何十年もかかります。再生可能エネルギーは望んでいますが、これは変動性があります。AIデータセンターは望んでいますが、同時に気候危機の解決も望んでいます。中国では、こうした緊張関係は現実的に受け入れられており、道徳的な配慮によって解決されることはありません。
マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏は先日、ポッドキャストで、電力供給インフラの不足により、何百万個ものAIチップが倉庫に放置されていると説明しました。これは進歩とは正反対です。資本はあっても、物理的なインフラが不足している状況です。これはインフラ政策の典型的な失敗です。
黄氏の訴えは警鐘：経済への影響
したがって、中国がAI競争で勝利するという黄氏の発言は、悲観的な予測ではなく、経済合理性に訴えるものである。彼は中国が技術的に優れているとか、より革新的だと言っているのではない。中国はAIが機能するためのインフラの前提条件を整えつつあり、西側諸国はその道を阻んでいると言っているのだ。
これはAI企業の収益性に直接的な影響を与えます。中国のデータセンターは、電力コストを50%削減することで収益性を高めるか、より安価なサービスを提供できます。これは欧米のAIプロバイダーに価格圧力をかけます。OpenAIがAIモデルのトレーニング実行1回あたり100ドルを提供しているのに対し、中国企業が同じサービスを50ドルで提供した場合、どちらが勝つでしょうか？
経済的な答えは単純です。より安価な企業が市場を支配するでしょう。これは特に、新興国など価格が決定的に重要な市場や、無制限の計算能力、つまりより大規模なモデルの学習を必要とする市場に当てはまります。
同時に、欧米企業には心理的な影響も生じます。中国の競合他社がより速く、より安価であれば、投資家は欧米のAIスタートアップの収益性にますます懐疑的になります。これは信用収縮につながり、ひいてはイノベーションの阻害につながる可能性があります。これは一種の自己成就的予言です。欧米の競争力に対する悲観論は投資環境の悪化につながり、ひいては競争力の低下につながります。
地政学的側面：AIの力
これらすべての経済的要因の背後には、より深い地政学的現実が横たわっています。AIはもはや科学的成果や経済的革新としてではなく、権力の道具として見られています。AIのリーダーである国は、経済的優位性だけでなく、軍事的、政治的優位性も有しています。
トランプ政権はこれを理解しています。だからこそ、NVIDIAのチップに対する中国への厳しい輸出制限が課されているのです。最先端のチップを輸出しないと発表しました。トランプ氏は、最先端の技術は米国外で入手できないと述べています。これは一種のデジタル禁輸措置であり、地政学の初期段階で行われた石油やその他の重要物資の禁輸措置に似ています。
中国の答えは現実的だ。西側諸国の技術が利用できないなら、自国で開発する。これは国際経済における典型的なパターンだ。技術から隔絶された国は、自国で技術開発に莫大な資源を投入する。ソ連はロケット技術と原子力でこれを行った。中国は半導体とAIでこれを行った。
西側支配の幻想
ここに重大な皮肉が隠されている。米国は輸出制限によって中国をコントロールできると考えている。しかし実際には、これは中国が自律型ソリューションをより迅速に開発することにつながるだけだ。DeepSeekは、こうした制限の産物と言えるだろう。もしNVIDIAのチップが自由に利用できれば、中国企業は独自のアーキテクチャを開発するインセンティブが減るかもしれない。
黄氏は米国政府に対し、繰り返しこう主張してきた。「NVIDIAが優位に立つオープンな市場は、中国が独自のソリューションを開発する分断された市場よりも米国にとって有益だ」。これはブーメラン効果の典型的な例であり、他国を支配しようとする試みが意図しない結果をもたらすのだ。
同時に、米国政府には経済合理性という要素も作用している。ブラックリストや輸出禁止措置は、中国を統制することが主な目的ではなく、むしろ米国主導の世界秩序を強化するためのものだ。これは覇権の問題である。米国はAI自体のリーダーでありたいだけでなく、他のすべての国を最高のAIチップに依存させようとしているのだ。
しかし、これは米国自体がこの要件を満たすのに十分な能力を持っていることを前提としています。NVIDIAは世界需要を満たすのに十分なチップを生産できません。ましてや、米国には全世界にAIを供給できるエネルギーインフラがありません。一方、米国が他国による最高のAIへのアクセスを拒否すれば、それらの国々は代替の解決策を探さざるを得なくなります。
経済的結果: AIを支配するのは誰か?
市場調査会社CCIDコンサルティングの推計によると、中国のAI市場規模は2035年までに1兆7,300億元に達し、世界全体の約30.6%を占めると予想されています。2024年の時点で中国は世界AI市場の約15～20%を占めていたことを考えると、これは非常に大きな市場シェアと言えるでしょう。
もちろん、米国は依然として巨大なAI市場であり続けるだろう。しかし、中国が前述の戦略を継続すれば、米国の相対的なシェアは縮小するだろう。これが黄氏の発言の背後にある経済的な論理だ。中国が技術的に優位になるわけではない。インフラ整備やエネルギーへの補助金を通じてAIの価格を下げ、市場を獲得することになるのだ。
西側諸国の議論でしばしば見落とされる点の一つは、優位性とは必ずしもその国が最高の技術を持っていることを意味するわけではないということです。優位性とは、ある国が市場を独占していることを意味します。IBMは1980年代に最高のコンピュータ技術を誇っていましたが、PC市場をコンパックのようなより高速で安価な競合他社に奪われ、その後はアジアのメーカーに奪われました。
AIとの類似性も重要です。欧米には依然として優れたモデルがあるかもしれません。しかし、中国のAIがより安価で、より高速で、十分な性能を備えているとすれば、市場は中国に引き寄せられるでしょう。これは技術的な優位性の問題ではなく、経済効率の問題です。
分析によると、米国は規制緩和政策を推進しているものの、規制緩和だけでは不十分であることを忘れている。規制緩和の効果を発揮させるための物理的なインフラも整備する必要がある。中国は規制ではなくエネルギーがボトルネックであると認識しており、電力コストに巨額の補助金を出している。これにより経済的優位性が生まれ、価格の低下とイノベーションの加速につながる。技術優位性が自動的に市場支配につながるという西側諸国の考えは、理論的な性能よりも価格と入手可能性の方が重要であるという経済の現実によって反証されている。したがって、黄氏の予測は悲観的なものではなく、合理的なものだ。
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