一、核心内容の平易なまとめ
現在、国内の計算力分野では非常に奇妙な「氷と火の二重天」の現象が起きています。一方では、各地で巨額の資金を投じて建設された500以上のスマートコンピューティングセンターがありますが、そのうちの約70％の機器が使われておらず、放置されています。特に西部の産業団地や小さな県で投資された計算力プロジェクトは、年間で数千万円の損失を出しています。資金を提供している地方投資プラットフォーム自体が既に高い負債を抱えており、その穴はどんどん大きくなっています。一方で、アリババ、テンセント、字節などのAI大手企業は計算力を争っており、アリババクラウドのサーバー内には空いているAIチップさえ見つかりません。計算力を確保するために、これらの大手企業はウランチャブのような信頼できる計算力クラスターに押し寄せるだけでなく、数十億ドルを投じて東南アジアに海外の計算力センターを建設しています。実際には市場に計算力の過剰はなく、地方の建設評価基準と企業の実際の計算力需要が完全にミスマッチしており、さらに国産の高級AIチップの生産能力が追いついていないために、「使われない計算力と必要な計算力が見つからない」という荒唐無稽な資源の無駄遣いが発生しています。
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二、詳細な解説
1. 対比を明確にする：10台の機器のうち7台が空いているのに、大手企業が海外で計算力を買うという奇妙な現象を見たことがありますか？
この対比がどれほど大きいかを直感的に理解するのは難しいかもしれませんが、一般の人がわかりやすい例で説明しましょう。現在全国で使用されている500以上のスマートコンピューティングセンターの平均使用率は30％に過ぎません。つまり、10軒のインターネットカフェを開いたとしても、そのうち7台のコンピューターが一日中使われていないということです。西部の新しく建設された計算力産業団地では、10台の機器のうち2台しか使用可能なサーバーが設置されておらず、年間で数百万から数千万円の損失が出ています。人口40万人にも満たない山東省東阿や遼寧省喀左のような小さな県でも、数十億円もの計算力センタープロジェクトが計画されていますが、結局は見せかけに過ぎません。
しかし、需要側の状況は全く異なります。アリババは2026年までに2000億円を計算力に投じる予定で、テンセントと字節を合わせると4800億円になります。これら3社が今年だけで計算力に費やすお金は、いくつかの省の年間の一般予算に匹敵します。国内の計算力が不足しているため、大手企業は東南アジアに進出しています。マレーシアのジョホール州だけでも、中国系企業が投資した計算力プロジェクトは490億ドルに上り、字節だけで21億円を投じています。現在、東南アジアには290の運用中のデータセンターがあり、135のセンターが建設中で、そのほとんどに中国の大手企業の影響があります。
要するに、現在の「計算力の過剰」は表面的なものであり、実際には使われていない計算力が多く、大手企業が争っているのは大規模なモデルを安定して実行できる高性能な計算力です。
2. 空き機器の理由：地方官僚の愚かさではなく、計算力に対する考え方が根本的に異なる
なぜ使用率が低くて損失が出ているにもかかわらず、各地で計算力センターの建設が続いているのかと疑問に思う人もいるでしょう。これは実際には計画がうまく実行されているからです。
当初、中央政府が掲げた目標は「計算力の自主性とコントロールの実現」でしたが、これは目に見えない能力目標でした。地方では、報告書に記載できたり評価に使える具体的な指標に変える必要がありました。そのため、計算力センターは投資額が明確で、機器の数が数えられ、開所式がニュースになり、成果として示せる完璧な選択肢でした。
その結果、全く異なる2つの評価システムが生まれました。地方の考え方は「今年にいくらの計算力投資を行い、いくつの機器を新たに追加したか」というもので、建設後に企業がそれを使用するか、計算力のコストが妥当かどうかは評価基準に含まれていません。一方、大手企業の考え方は「この機器を1時間使用するのにいくらかかり、安定しているか、大規模なモデルのトレーニングに耐えられるか」というものです。これら2つの指標には何の関連性もなく、地方が計画を立て、大手企業が運用するという状況が生まれました。
3. なぜ大手企業は国内の空き機器を使わずに海外で計算力を建設するのか？
なぜ国内にたくさんの空き機器があるのに、大手企業は海外で計算力を購入するのかと疑問に思う人もいるでしょう。その理由は2つの現実的な問題にあります。
第一に、高級AIチップの生産能力に大きなギャップがあります。2026年には国内のAIチップの総需要は少なくとも420万個に達する見込みですが、年間の生産能力は260万個に過ぎず、40％の不足があります。このような需要の高いチップはほとんどが大手企業によって事前に買い占められており、空いている計算力センターでは適切な高性能チップを手に入れることができません。機器はあっても大規模なモデルを実行することができず、大手企業が海外で計算力を建設する方がコストが安いのです。
第二に、海外での計算力建設は現在の規制の抜け穴を利用しています。チップは海外のデータセンターに直接設置され、中国国内に輸入する必要がなく、チップに関する規制にも違反しません。エンジニアは国内でコードを書き、海外の計算力を遠隔で呼び出してモデルを実行します。これは規則を回避する方法であり、過去2年間で中国の大規模なモデルが急速に進化し、シリコンバレーのペースに追いつくための重要な要因でした。
もちろん、国内の計算力がすべて無駄になっているわけではありません。ウランチャブのような場所は北京に近く、電気代が安く、政府も形だけの建設を行わないため、大手企業のニーズに実際に応えています。現在、ウランチャブはアジア太平洋地域で最も急速に成長しているAI計算力クラスターとなっており、運用規模は2年間で10倍に増加し、需要と供給が実際にマッチしている数少ない地域の一つです。
4. 計算力の混乱の背後には、中国のAI産業の特別な「発展の秘訣」が隠されている
現在、多くの人が計算力の無駄遣いを非難していますが、この「急いで大規模に建設する」方針にも利点はあります。もし地方が計算力インフラに資金を投じなければ、中国の計算力の規模が短期間で世界第2位になることはありませんでした。これにより、大規模なモデル企業に必要な基盤が整いました。現在、DeepSeekからKimiに至るまで、中国のオープンソースの大規模なモデルはシリコンバレーとの差を半年以内に縮めており、アプリケーション分野でも独自の道を歩んでいます。このインフラ投資の恩恵は確かにあります。
しかし、現在のバブルは警戒が必要な段階にあります。ほとんどの計算力センターの投資は地方投資プラットフォームが行っており、これらのプラットフォームは既に高い負債を抱えています。もし無駄な建設が続けば、最終的には地方政府が損失を負担することになり、AI産業の発展を妨げることになります。
今後変えるべきは、計算力の評価基準を「機器の数を数える」という行政的なものから、「実際にどれだけのビジネスが行われ、企業にどれだけのコスト削減がもたらされたか」という市場的なものに変えることです。成果を上げるために無駄な建設を行うのではなく、資金を国産チップや高性能計算力に投じることで、中国のAI産業はこの困難な時期を乗り越えることができるでしょう。