下課後の国際線》Kimi K3とDeepSeekが“焼け野原ゲーム”に終止符？楊光磊氏が語る半導体新版図：アメリカが大脳、中国が身体

米中間の科学技術戦争が激化する中、世界的な半導体産業はどのような構造に向かっているのか？

前台積電研究開発部長の楊光磊氏は、番組『下課後の国際線』において、かつての高度にグローバル化された単一市場から、徐々に『中国』と『非中国』の二つの並列システムへと分裂しつつあると述べた。

アメリカを中心とする非中国市場は、最先端のAI、チップ設計、そして高度な装置を掌握している一方で、中国は輸出管理により排除され、国内需要市場に頼って独自のサプライチェーンを構築している。

楊氏は、台積電の主要活動の9割以上が、依然としてアメリカ主導の非中国市場、特にNVIDIAや大手テック企業が生み出すAI需要に奉仕していると説明した。

中国の半導体が技術的に突破を遂げたとしても、このアメリカ主導の市場に入るのは難しい。障壁は製造プロセス能力だけではなく、地政学的要因とサプライチェーンにおける信頼性にあるという。

逆に、アメリカ企業も中国半導体市場に深く入り込むことが難しくなっている。楊氏は、アメリカがNVIDIAの高性能チップの中国販売を制限するのは、中国のAIおよび軍事能力の向上を防ぐためだと指摘。中国側も国産代替を推進し、アメリカ技術への依存を減らそうとしている。

両者は同じ市場で公平に競争しているわけではなく、政治的に分割された二つの競技場でそれぞれ発展しているのだ。

### アメリカが最強の大脳を作り、中国が次級の大脳を身体に組み込む

楊光磊氏は、「大脳と身体」という比喩を使って、米中の科学技術路線を説明した。アメリカは大規模言語モデル、基盤プラットフォーム、クラウドコンピューティング、最先端チップに長けており、まるで計算能力と分析能力が驚異的な大脳を構築しているようだ。

しかし、楊氏は、アメリカには最も強力な「大脳」があっても、技術を日常生活、製造、大量のエンド製品に迅速に投入する点では必ずしも得意ではないと指摘する。高コスト、産業の空洞化、応用シーンの不足により、多くの技術革新がプラットフォームやインフラ層に留まっているという。

中国の戦略は正反対である。AIモデルや先進チップの性能が一時的にアメリカに及ばなくても、「比較的劣る大脳」を電気自動車、ロボット、ドローン、決済、物流、家電、スマートシティなどに組み込み、膨大な人口と製造体制を通じて急速に試行、改善、量産を行うことができる。

### アメリカはモールの法則に従い、中国は支線で風景を見る

楊光磊氏は、台積電とアメリカのテック産業は「モールの法則」に従い、トランジスタを小さくし、先端プロセスを推進することで、まるで高速列車が一直線に進むように見えると述べた。

中国は先端設備の封鎖により、列車のエンジンが制限され、同じスピードで追いつくことはできず、28ナノメートルなどの成熟プロセスをより多く活用して、異なる製品や応用を開発せざるを得ない状況にある。

楊氏は、実際に最先端プロセスを使用できるグローバルな顧客はわずか約10社に過ぎないと指摘。大多数の企業は、成熟プロセス、特殊プロセス、パッケージング、システム統合、ソフトウェア最適化を通じて価値を創出できると強調した。このようなプロセス微細化のみを追求しない路線は、「モア・ザン・ムーア（More than Moore）」と総称される。

楊氏は、モールの法則が引き起こす資本競争を「暴走列車」と形容した。この列車は常に前進し続けなければならず、各世代のプロセスごとに、より多くの設備、研究開発、そしてより高い資本支出が必要となる。企業はこの高速走行の中で、次第に方向を見失う可能性さえある。

対照的に、DeepSeekやKimi K3という列車は、より安価な方法で前進でき、すべての駅で同様の莫大な資本を投入する必要がない。主線は速いが、支線では沿道の風景を楽しむことができ、多くの市場と応用の機会が残されている。低コスト路線が最先端モデルを完全に置き換えることはできなくても、投資家がAI需要を再評価させるのに十分な影響を与えるだろう。

（DeepSeekのAIチャットボット。微博より）

### DeepSeek、Kimi K3が衝撃波を送る

「モールの法則」と「韜の法則」のこの競争論理は、AIモデルにも拡張される。楊光磊氏は、DeepSeekとKimi K3の台頭が市場に重要なメッセージを伝えていると指摘する。それは、「企業は同じほど巨額の資金を投入しなくても、高価なモデルとほとんど変わらない実用効果を得られるかもしれない」というものだ。

彼は、最高レベルのモデルがベンチマークテストや能力では依然優位に立っているとしても、一般企業が実際にAIを使う際には、すべての能力が最高水準である必要はないと言う。より安いモデルでも、カスタマーサポート、翻訳、文書分析、プログラミング支援、または企業の業務プロセスを十分にこなせるのであれば、企業は自然と最も高価な計算資源を購入する必要があるかどうかを再評価するだろう。

これは単なるモデル競争ではなく、AIへの資本支出そのものの想像力に直接的な衝撃を与える。楊氏は、市場が「ずっと少ないお金で、結果はそれほど変わらない」と気づいたとき、Google、マイクロソフト、Metaといったテック大手が投資するデータセンターの規模が妥当なのか？GPUの需要は本当にこれまで通りの速度で成長し続ける必要があるのか？と疑問を呈し始めるだろうと述べた。

長期的には、中国は実用分野でますます強くなる可能性がある。電気自動車がその代表的な例だ。中国は基礎科学やコアチップのすべてでリードしているわけではないが、バッテリー、ソフトウェア、センサー、製造、サプライチェーンを統合し、大規模に輸出可能な製品に仕上げている。

（右：前台積電研究開発部長の楊光磊氏。左：風伝媒『下課後の国際線』司会の路怡珍氏。撮影：柯承惠）

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