BBC大哉問：米中「AI軍備競争」は一体何を争っているのか？ 専門家が予測する3つの結末

今年の夏、わずか1か月の間に世界人工知能大会と世界ロボット大会が上海と北京で相次いで開催され、中国が最も戦略的な新技術分野における野心を浮き彫りにした。 両大会は「世界」と名乗りながらも、実際には中国が主導する「1＋N」式の外交プラットフォームである。このモデルは2014年に浙江省烏鎮で始まった世界インターネット大会にさかのぼり、現在はインターネットから人工知能やロボットへと拡大している。 アメリカでも、人工知能は同様に戦略的優先事項に位置づけられている。両大会の間に、トランプ大統領は「外国製の先進ロボット機器」を国家安全保障上の規制対象に加えることを承認した。特に中国企業への影響が注目されている。中国の人型ロボット出荷台数は世界の80％以上を占めており、宇樹科技（ユニットリー）だけで32％を占める。 AIモデル、先端半導体、ロボットに至るまで、米中の競争はテック企業の製品比較から産業構造と国家安全保障のレベルへと拡大しており、「新しいAI軍備競争」とも表現されている。では、米中は一体何を争っているのか？ AIは本当に「軍備競争」になりつつあるのだろうか？ 米国元国務長官のキッシンジャーは、AIは「破滅への狂気の競争」になるかもしれないと警告した。マスク氏もAIが「第三次世界大戦」を引き起こす可能性があると述べた。米国議会の米中経済・安全保障審査委員会は、「AI版マンハッタン計画」の実施を提言している。 マンハッタン計画とは、第二次世界大戦中に米国が核兵器を開発した極秘プロジェクトである。 以来、今日のAI競争を20世紀の核開発競争に例える声がますます増えている。 この競争の場では、「追いつき・追い越せ」の激しい展開が見られる。2022年11月、OpenAIがChatGPTを発表し、業界は米中のAI格差を2年と評価した。2025年1月、DeepSeekがR1を発表し、米国資本市場に衝撃を与えた。格差は1年に縮小した。今年7月、Kimi K3が発表され、一部のアナリストは格差が4～9か月にまで縮まったと分析している。 米ソも核技術で同様の追走劇を演じた。 1945年7月、米国が世界で初めて原子爆弾を実験。1949年8月、ソ連が初の原子爆弾実験に成功。1952年11月、米国が初の水素爆弾を実験。それから10か月も経たず、1953年8月、ソ連も水素爆弾の実験に成功した。原子力の民生利用では、ソ連が逆転した。1954年6月、世界初の原子力発電所がソ連のオブニンスクで商業運転を開始した。 「この類似性は一定程度成り立つ。AIと核兵器はともに極めて重要な戦略的意味を持つからだ」と、地政学コンサルティング会社エurasia Groupの魯曉萌（ルー・シャオメン）氏はBBC中文に語った。 しかし、両者には違いもある。 魯氏は、AIは幅広い商業応用があるが、核エネルギーにはない点を指摘する。一般人が日常的に「民間用核システム」を使うことを想像するのは難しいが、AIはすでに個人のデバイスに搭載され、広く使われている。 ブルッキングス研究所ジョン・サンターン中国センターの研究員、陳凱欣（ケイリー・チャン）氏は、違いはさらに多いと指摘する。核兵器の用途は大規模破壊のみだが、人工知能は多様な技術であり、形態や能力、用途もさまざまである。悪用されればサイバー攻撃の強化や生物兵器の開発に使われる可能性があるが、同時に何百万人もの個人や企業が日常的に使うツールでもある。 「したがって、人工知能を核兵器と同一視するのは誤解であり、誤った政策対応を招く可能性がある」と陳氏は述べた。 しかし、米中はこの競争をますます真剣に捉えている。両国がAIが将来の国家競争力を左右すると考える中、彼らはこの技術で何を実現しようとしているのか？ 米国は限界突破を目指し、中国は応用拡大を目指す 「米中は人工知能においてまったく異なる道を歩んでいる」と陳氏は言う。 米国のAIは、少数の大手民間企業が専有モデルを提供し、政府はほとんど関与せず、業界の自己規制に任せる。 このモデルは極めて強力なモデルと巨額の投資・収益を生み出したが、リスクへの対応や政府規制の役割についての懸念も高まっている。 米国の主要AI企業はいずれも汎用人工知能（AGI）の実現を目指している。 OpenAIは定款で「AGIの実現を確実にし、全人類に利益をもたらす」ことを使命とし、AGIを「経済的価値のあるほとんどの作業で人間を上回る高度に自律的なシステム」と定義している。 Google DeepMindは、最終的なAGIが歴史的な変革をもたらすとし、「人間と同等以上の認知能力を持つAI」と定義している。 この路線の核心は「スケーリング・ロー」（規模則）であり、モデルのパラメータを拡大し、計算能力を積み重ねることで大規模モデルを進化させ、最終的にAGIを実現する。 このモデルでは、AI企業のモデルは多くがクローズドソースであり、ユーザーはトークン単位で課金され、安定したキャッシュフローが得られ、企業はモデルを強くコントロールできる。 要するに、米国は「次の技術的飛躍」に賭けている。 中国は根本的に異なるアプローチを取っている。 陳氏によれば、中国のAIは中央政府の強力な指導と規制のもとで、産業は普及と実体経済への統合に重点を置いている。政策立案者は、大規模な失業を引き起こす可能性のある超知能の開発よりも、あらゆる産業の生産性向上を目指している。 半導体アナリストで、シンガポールのテックメディアTechTechChinaの編集長、卓薇安（ヴィヴィアン・トー）氏は、中国のAI戦略は西洋のエコシステムを破壊するのではなく、「低コスト・高協力」の新しいレーンを開拓していると指摘する。 魯氏も両国の違いを強調する。中国企業は「クイック・フォロワー」戦略を採用し、低コストで「十分に使える」モデルを提供して世界的な普及を推進。米国企業はより先端技術に注力し、業界をリードしようとしている。 要するに、中国の戦略は「拡散」、つまりAIがどれだけ早く多くの産業に浸透できるかにある。 去年に「人工知能＋」を提唱したのに続き、今年の「十五五」計画はこの路線をさらに明確にした。その論理は11年前の「インターネット＋」と一脈相通じるもので、技術力をあらゆる産業に組み込み、全要素生産性を向上させる。 この拡散は国内にとどまらない。 今年、さらに「一帯一路」イニシアティブと連携した。世界人工知能大会で、ロシア、ブラジル、ベネズエラなど発展途上国を含む29か国が協定に署名し、世界人工知能協力機構を設立した。この機構は事務局を設置し、中国へのAI研修に5000人の枠を提供する。 「もちろん、これは先端半導体の調達が制限される現実下での、中国の実用的な産業戦略でもある」と卓氏は述べた。 どちらの戦略が最終的に優位に立つかは、まだ不透明である。 魯氏は、グローバルAI競争において、政府の介入よりも企業戦略が重要であり、最終的にはAIラボが技術競争の最前線であると指摘する。 米国企業が「次のビッグイベント」（例：AGI）を実現できれば、中国企業に対して実質的なリードを築ける。そうでなければ、中国のモデルは応用率で米国を上回り、より大きな世界市場シェアを占めるだろう。 どちらの路線が成功するかは、もう一つの問題にかかっている。誰が十分な資源を持ち、AIを本当に大規模化できるのか？ 中国は半導体不足、米国は電力不足 AIの基盤インフラは半導体と電力である。半導体と電力が組み合わさって計算能力（算力）を生み出す。算力はAI時代の石油である。 米中のそれぞれの弱点は、相手の強みとちょうど逆になっている。中国は半導体と資本の二重の制約に直面し、米国は電力供給と地域社会の反発という二重の制約に直面している。 中国に関して、陳氏はさらに説明する。米国がNVIDIAの最上位チップの輸出を規制したことで、中国のAIラボは大規模モデルの訓練・展開に必要な計算能力を得るのが難しくなった。中国のテック企業の規模も米国に比べてはるかに小さく、計算インフラへの投資も及ばない。 最近のAI人気製品が一時的に混雑や利用制限に見舞われた背景には、計算能力の供給不足がある。 DeepSeekはサーバーの負荷軽減のため価格を引き上げる可能性を発表。Kimiはユーザーが多すぎてサーバーの処理能力を超え、登録を一時停止し、候補リスト制を導入した。 高性能チップに加え、陳氏は中国のもう一つの制約は資本であると指摘する。 米中がAI分野に投入した資金は、約5000億ドルと900億ドルの差がある。これは計算能力の積み上げ、人材の給与、モデルの訓練などに影響を及ぼしている。 しかし、中国にも独自の強みがある。 陳氏は、中国は時間の経過とともに計算能力の問題を段階的に解決できるとみる。米国に完全に追いつくことは難しくても、国産AIチップやハードウェアシステムが「十分に使える」代替手段を提供しており、中国のAI産業は前進を続けられるとする。 米国が直面する問題は異なる。 魯氏は、米国はエネルギー制約に直面しており、その一因は州ごとの電力システムが比較的古いためだと指摘する。中国の発電量は米国の約2.5倍である。 陳氏は、米国は電力供給を拡大し続けているが、地域社会が新設データセンターに反対する声が高まっており、将来的な計算能力の拡大が阻害される可能性があると指摘する。例えば、最近テキサス州知事は新規データセンターの電力網接続申請の審査を一時停止した。 「比較すると、米国が直面する問題の方が厄介だ。根本的には技術問題ではなく、政治的・社会的問題だからだ」と陳氏は述べた。