一、核心内容の迅速なまとめ
過去2年間、私たちは中国とアメリカのAI競争について議論してきましたが、主にOpenAIやZhipuといった有名企業の発表会や両国政府の産業計画文書を見て傾向を判断していました。つまり、「インターネット上で話題になっている動向」や「政策の意図」だけを見ており、実際の産業の実態には全く触れていませんでした。今回、ランド社は大きな努力をして、AIに関連する2万6千社を調査し、大規模なモデルを使って厳格な選別を行い、他人のモデルを利用して統合している企業をすべて除外しました。最終的に、自らAIを開発している1181社を選び出しました：アメリカが743社、中国が438社です。この結果は、以前の主流の認識を完全に覆しました。中国とアメリカのAIは同じレーストラックで競争しているのではなく、同じ技術的出発点から始まりながら、全く異なる産業環境の中で進化し、ほとんど関連性のない2つの発展路線をたどっています。どちらが先導しているわけでも遅れているわけでもなく、それぞれが自分たちの環境に最も適応した形で成長しているのです。
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二、詳細な解説
1. 過去2年間見てきたAIは、実際には「ウォームアップレース」に過ぎなかった
これまで、すべての注目はモデルAPIを販売する有名企業に向けられていました。どの企業のパラメータが大きいか、スコアが高いか、新製品の発表会をいつ開くかが焦点でした。しかし、この選別された実際のデータは事実を突きつけています：
- 中国でもアメリカでも、モデルAPIの販売で利益を上げている企業の割合は約10％で、合計しても100社程度です。
- 残りの90％のアメリカ企業と75％の中国企業は、AIを実際のアプリケーションに応用しており、顧客はその基盤となるGPTやオープンソースモデルには関心がなく、そのAIが仕事をこなせるか、コストを削減できるかだけを気にしています。
さらに興味深いのは、ゼロから基本的な大規模モデルを訓練している企業の割合が中国とアメリカで同じであることです。以前、中国が大規模モデルの開発に力を入れているとか、アメリカがTransformerに集中しているとかいうのは誤解でした。両国の核心的な技術基盤にほとんど違いはありません。つまり、私たちが2年間追い求めてきたのは、トラフィックや資金の90％を占める有名企業のパフォーマンスだけであり、AI産業が実際に利益を上げるかどうかを決定する90％のアプリケーション市場には全く触れていませんでした。
2. 中国とアメリカのAIの最も象徴的な違い：「脳」は同じでも「体」は全く異なる
ランド社はすべての企業に9つの技術的なラベルを付けましたが、驚くべきことに、両国の「AIの脳の構成」はほぼ同じでした。Transformerを使用している企業の割合は28％対27％、強化学習を使用している企業の割合は19％対19％、拡散モデルを使用している企業の割合も7％対7％で、技術選択の好みにもほとんど違いはありませんでした。
しかし、具体的な用途になると、両国の方向性は大きく異なります：
- アメリカでは強化学習を主に使用して、大規模モデルをより自然な話し方にしたり、人間の好みに合わせた回答をさせたりしています。つまり、AIに「優秀なカスタマーサービス」をさせています。
- 中国では強化学習を主に使用して、ロボットに歩かせたり、自動運転車に曲がり角を曲がらせたり、工場の生産ラインのパラメータを自動的に調整させたりしています。つまり、AIに「熟練した労働者」をさせています。
- アメリカのAI企業の61％は純粋なソフトウェア企業で、ハードウェアにはほとんど関与しておらず、医療記録の作成、科学研究データの分析、ネットワークセキュリティなどの分野に集中しています。
- 中国のAI企業の60％以上はハードウェアに関与しており、ヒューマノイドロボットの開発がアメリカの6倍、産業用ロボットや自動運転車の開発がアメリカの2倍で、工場や車隊、電力網などの物理的な環境に集中しています。
これは政策によって決まったわけではありません。中国の政策では以前から後Transformer型の脳計算の展開が提案されていましたが、実際にそれを行っている企業の割合はアメリカと変わりません。逆に、あまり推進されていなかった「具身知能」が広く普及しています。本質的な理由は、「何が高価で何が多いか」にAIが向かうからです。アメリカでは1時間あたり数百ドルを稼ぐ医師やプログラマー、アナリストが最も高価なため、AIはホワイトカラーの仕事を奪っています。中国には世界最大の製造能力と最も密集した工場やロボットがあるため、AIはブルーカラーの効率を向上させるのに役立っています。その結果、アメリカのAIは大学周辺のカフェで育ち、中国のAIは珠江デルタや長江デルタの工場で育っています。
3. 直感に反する数字：同じ割合で、全く異なる発展路線
報告書には興味深い「数字の嘘」があります。オープンソースモデルを使用している企業の割合は中国が17％、アメリカが15％で、この数字だけを見ると「両国のオープンソース化の程度はほぼ同じ」と思うかもしれませんが、実際には大きな違いがあります：
- アメリカの15％のオープンソース企業は小規模な企業で、主に端末向けの製品を開発しています。トップ3の企業であるOpenAI、Anthropic、Googleは小規模なモデルのみをオープンソースにしており、フラッグシップモデルはすべて閉じたまま高価で販売しています。
- 中国の17％のオープンソース企業は、テンセント、アリババ、DeepSeek、Zhipuなどの大手企業で、自社の最も強力なフラッグシップモデルを無料でオープンソースにしています。
その結果、世界中の開発者が使用するモデルの量では、中国のモデルがアメリカのモデルに匹敵しています。同等の性能のモデルで、中国の価格はアメリカの1/5から1/4です。現在、AIモデルの中級市場の価格設定権はもはやアメリカにはありません。まるでかつての家電市場のように、輸入ブランドの高級製品が1万円で売られていたのに対し、中国の同等の製品は2000円で売られ、最終的に中級市場は中国が支配しています。今、皆が最も先端のモデルの強さを競っていますが、中級市場の価格設定権が誰の手にあるかが、産業エコシステムの将来の方向性を決定するのです。
4. この報告書の最も正直な点：私たちが見ることができるのは、相手が公開したい情報だけ
ランド社自身も報告書で明言しています。最も核心的な技術データの表の3分の2は「不明」で、中国の68％の企業は使用しているモデルアーキテクチャを明確にしておらず、60％の企業は学習パラダイムを公開していません。
なぜランド社がそれを調べられないのでしょうか？実際にこの報告書が測定しているのは技術力ではなく、「企業の情報開示の意欲」です。アメリカのAI企業の多くは独立系のスタートアップで、資金を得ると自社の技術路線を公開ブログで自慢したがります。軍との協力契約を得ると10回もの発表会を開いて宣伝します。しかし、中国のAIチームの半分以上は独立系のスタートアップではなく、国家電網、自動車メーカー、通信事業者、国有企業の内部部門であり、外部にPRを行ったり資金を調達したりする必要がなく、技術路線を他人に公開する必要もありません。ランド社自身も認めていますが、彼らの検索ツールは英語情報しか認識できず、英語の地図で中国の地名を探すようなものです。以前は互いをより深く理解しようとしていましたが、実際に見えるのは相手が見せたい情報だけでした。
5. AIの競争など存在せず、それぞれが進化しているだけ
ランド社が最終的に出した結論は、これまでの「AI競争」という考え方を完全に覆しています。中国とアメリカのAIは同じレーストラックでゴールを目指しているのではなく、同じ祖先から来た鳥が全く異なる島に飛び立ち、それぞれ異なる形のくちばしを育てたのです。
アメリカの島には高給の知識労働者や成熟した企業ソフトウェア市場が多いため、AIのくちばしは細くて尖っており、仮想世界のホワイトカラーの仕事に特化しています。中国の島には世界最大の製造業クラスターや最も密集した物理的な環境があるため、AIのくちばしは太くて強力で、物理世界のロボットや生産ラインなどに特化しています。
どちらの路線が先進的かではなく、どちらの路線が自国の環境に最も適しているかです。もし将来AGIが物理世界に実装され、ロボットや実際の環境と相互作用しなければ進化できないなら、中国が現在蓄えている具身知能の力はアメリカにはない大きな強みです。もし将来AGIが仮想世界で利益を上げるなら、アメリカの純粋なソフトウェアの路線の方が合理的です。現在、未来の環境がどうなるかは誰にもわかりませんし、明確なゴールラインもありません。生き残るのは、自分たちの環境に最も適応したものです。