米中AI格差の評価

Executive Summary

中国は、2030年までにAIの分野で世界的リーダーになるという野心を表明しており、その目標には、メディアの大きな注目を集めることが多い個別のAIモデルの性能だけでなく、AIの幅広いイノベーションと、経済的・地政学的な利益のためにAIを広く採用することも含まれます。Insikt Groupは、政府やベンチャーキャピタルの資金調達、業界規制、人材、技術普及、モデルパフォーマンス、計算能力など、AIの覇権をめぐる米中競争を左右する業界の主要な要素を分析した結果に基づき、中国が希望するタイミングで米国を持続的に上回る可能性は低いと評価しています。現在、中国はこれらの要素のいずれにおいても米国に遅れをとっているか、米国を明確にリードしていません。米中のAI競争は激化する可能性が高く、中国のAI業界は世界的に米国に次ぐ第2位となり、中国のAIモデルは時々、または一部の分野では米国を上回る可能性があります。Insikt Groupが公開しているEloベンチマークの分析に基づくと、本稿執筆時点では、中国の生成AIモデルは米国の競合他社に約3〜6か月遅れている可能性がありますが、エージェント型および協調型のAIシステムとともに、新たなアルゴリズムのブレークスルーが起こり、2030年までに米国や中国のモデルの競争力を大きく揺るがす可能性があります。

中国政府は、2017年に当局がこの目標を達成するための専用計画を採択して以来、世界をリードし、世界的に影響力のあるAI産業の発展を加速させようとしてきました。DeepSeekが2025年1月にR1を発表したことは、この取り組みの重要なマイルストーンでした。R1の能力は、中国のAIエコシステムにおける注目すべき進歩と取り組みを反映し、継続的な取り組みを支えています。中国のAI研究コミュニティは、政府の支援的な政策環境、政府主導の投資イニシアチブ、質の向上著しい人材プールへのアクセス、学界と産業界とのつながりの増加から恩恵を受けている可能性が非常に高いです。DeepSeekをはじめとする中国のAI企業は、革新を進め、オープンソースを積極的に採用することで、パフォーマンスの向上を実現しています。また、これらの企業は、米国の同業他社や国内のライバル企業が導入した手法を採用し、国内市場での競争力を維持するためにコスト効率を優先することにも長けています。中国のオープンソースモデルは国内外で採用されており、中国の開発者や企業は、ソフトウェア、金融、エネルギーなどの多くの主要産業で生成AIアプリケーションの特許を申請しています。

この進展にもかかわらず、中国のAI産業は重要な課題に直面しています。AIへの民間セクターの総投資額は米国に大きく遅れをとっており、中央政府からの資金提供は米国連邦政府からの投資を僅差で下回っている可能性があります。中国は国内のAI関連人材へのアクセスを改善し、国内産業の魅力を高めていますが、依然として不十分であり、米国が歴史的な優位性を維持している可能性が高いです。中国の規制は、先駆的であるものの、製品を公開することに関心を持つチームにとって、イノベーションの妨げになる可能性が高いです。さらに、中国の半導体産業は、専門技術の国際的な輸出規制にもかかわらず顕著な進歩を遂げていますが、AIアクセラレーターチップの急速に増加する需要を満たすことはまだ難しいです。

汎用人工知能（AGI）の競争でリーダーシップを維持することは、中国と米国でほぼ確実に、自国の国家安全保障にとって重要であると認識されています。この目的のために、中国は、経済スパイ活動や外国人人材の採用など、国家発展を促進するための合法・違法な手段を使い続けることはほぼ確実です。米国とその同盟国政府は、出願や特許などのAI普及の指標を監視するだけでなく、中国の生成AI企業による主要な開発と研究開発（R&D）への官民投資を注意深く監視する必要があります。欧米のAI企業は、モデル蒸留や知的財産の盗用から積極的に身を守ることを検討すべきです。輸出規制の対象となる欧米のハードウェアメーカーは、コンプライアンスを維持し、米国が制裁対象とする事業体の代理人に販売することを避けるために、エンドユーザーのデューデリジェンスプロセスを継続的に改善する必要があります。欧米の政府、学術機関、企業は、グローバルなAI人材の採用と維持を促進する政策を採用する必要があります。

主な調査結果

• 急速に成熟しつつある中国のAIエコシステムは、政府、産業界、学界の連携をますます促進する可能性が高く、半導体製造の着実な進歩に支えられています。
• AI関連技術に対する政府の資金は、2025年初頭の時点で、米国と中国の両方で増加傾向にあると考えられ、中国の全体的な政府主導の資金は、米国連邦政府と州政府の投資を上回っている可能性があります。しかし、米国のAI企業への民間部門の投資総額は、中国への民間部門の投資を大幅に上回っています。
• 中国の規制制度は中国のAI能力を阻害し、開発と展開のタイムラインを延長する可能性が高いが、これは一般向け製品を目指す開発者に限られ、最先端の進歩が妨げられることはないでしょう。
• 国際的なAI人材プールは、移民の優位性（減少しつつあるものの）とエリート教育機関の質の高さにより、米国に有利な状況が続いていると思われますが、AI競争におけるこのリードの現実的な意味合いは損なわれつつあります。
• イノベーションではなくAIの普及が、この技術から経済的・地政学的に利益を得る競争の「勝者」を決定する可能性が非常に高いですが、米国と中国のどちらの普及レベルが高いかは不明です。それでも、1つの指標（特許）は中国が多くの業界でリードしていることを示しています。
• Insikt Groupがモデルベンチマーク、Eloスコア、業界専門家の評価を分析したところ、中国の生成AIモデルは、米国の競合と比べて3〜6か月の性能差があるようですが、このタイムラグは短縮されつつあります。
• コスト競争力を維持しつつパフォーマンスの差を埋めることは、中国の生成AIモデルの国内外での採用を促進し、中国にとって非常に利益をもたらす可能性が非常に高いです。
• 高品質なトレーニングデータと知的財産へのアクセスは、米国が競争優位を維持する可能性が高い、ますます競争が激化する分野です。両国の企業は、ユーザー生成コンテンツ（UGC）を活用して生成AIモデルをトレーニングしている可能性があります。
• オープンソースの採用は中国のAI企業でより一般的になっており、中国は米国の独自モデルよりも広くAIモデルを普及させることができる可能性があります。
• また、米国の輸出規制により、中国政府がAIハードウェアや半導体産業、およびAIモデルのトレーニングとホスティングのための高性能コンピューティングインフラへの資金提供を加速したことはほぼ間違いありません。
• 中国の半導体産業は、サブ7ナノメートル（nm）チップの製造において依然としてボトルネックに直面している可能性が高く、国内のAIアクセラレータ生産を促進するために、代替技術を用いて独自の極紫外線（EUV）リソグラフィツールを開発しようとしていることはほぼ確実です。
• 米国の現政権は、AI開発における米国の主導的地位の維持が優先事項であると示唆していますが、科学への公的資金の削減やビザ違反の疑いで留学生を標的にする早期の措置は、この目標を損なう可能性があります。

背景

AIの専門家や業界のリーダーたちは、AGIへの競争は今後5年から10年以内に終了すると予想しており、これは国家安全保障と経済成長にとって重要な意味を持ちます。コストの低下と人間レベルのAIモデルの一般提供、つまり、以前は人間が行っていたほとんどのタスクをAIが人間よりも優れた方法で実行できるようになったことで、仕事の未来が混乱する可能性が非常に高くなると同時に、爆発的な経済成長につながる可能性が非常に高く、AIは2030年までに世界経済に15兆7000億ドル貢献すると推定されています。研究者たちによる議論では、化学・生物・放射性物質・核（CBRN）の脅威の促進から、民主的なプロセスの標的化や攻撃的なサイバー作戦の支援まで、AIの実存的リスクと敵対的使用が取り上げられています。「AIの覇権」という概念は、AGI競争の地政学的な利害関係を捉えており、米国と中国は多くの人に先駆者と見なされています。

2025年1月20日、中国のAI研究会社DeepSeekは、この時点でのOpenAIの最先端o1モデルに対抗するオープンソースの推論大規模言語モデル（LLM）となるR1をリリースしました。翌週、米国のAIハードウェア企業Nvidiaは時価総額が5,930億ドル減少し、米国史上最大の時価総額損失を記録しました。メディアの見出しは、DeepSeekのR1のリリースを宇宙開発競争の「スプートニクの瞬間」に例えました。これは、1957年10月4日にソビエト連邦がスプートニク衛星を軌道に打ち上げたことにより、敵対勢力の能力に対する認識が急速かつ予期せぬ変化を遂げたことを指しています。

米ソの「ミサイルギャップ」理論は、現在の脅威認識をより正確に冷戦時代に例えたものと思われます。ミサイル生産と同様に、AGI競争は、 イノベーション能力（スプートニクの打ち上げ）だけでなく、 拡散能力、つまり資本、人材、政策を調整してイノベーションを経済的に生産的なプロセスに迅速に転換する（冷戦に勝利する）国家のエコシステムの能力によっても測定されます。ミサイルギャップのアナロジーは、米国の指導者たちが長期間にわたりソ連のミサイル能力に関する不正確なデータを持っていたという点でも正確です。1961年になって初めて、衛星画像の革新により、政策決定者がこのいわゆる「ミサイルギャップ」に関する信頼できるデータを入手できるようになりました。ソ連のICBM能力と中国の核実験を監視するコロナ衛星プロジェクトの打ち上げ後、アメリカのリンドン・ジョンソン大統領は、1967年に次のように 認めています。「我々は宇宙計画に350億ドルから400億ドルを費やした。[...]私たちは、やる必要のないことをしていた。作る必要のないものを作っていた。抱く必要のない恐怖を抱いていた。」 同様に、中国のAI開発の進歩（現実のものであれ、憶測のものであれ）は、AIの設備投資が2025年に 3,200億ドル以上に達すると予測 されている米国でのAI研究への資金提供を促進し、AI規制などの問題に関する 意見 に影響を与える可能性が非常に高いです。

中国のAIに対する脅威認識を正確に維持することは、今後数年間で、米国とそのパートナーの主要なビジネスおよび国家安全保障の意思決定者にとってほぼ確実に重要な鍵となるでしょう。「スプートニクの瞬間」というレンズを通して、突然の不透明な進歩が世間に認識されているにもかかわらず、中国のAIエコシステムの発展は、長期的な投資、反復的なイノベーション、そして厳しいチップ輸出規制に直面した効率性の向上の必要性の成果であることはほぼ間違いありません。

中国のAI産業と情勢

2017年7月、中国国務院は「新一代人工智能发展规划」を発表し、2030年までに「世界をリードする」AI理論、技術、応用をを実現し、世界の主要なAIイノベーションセンターになるための野心的な道筋を概説しました。これらの目標を達成するために、AIDPは、以下に示す活動を（部分的に）呼びかけています。AIDPはまた、基本的なAI理論、アルゴリズム、ハイエンドチップ、その他のリソースとアウトプットにおけるブレークスルーの欠如など、当時中国が直面していた、そしてある程度は現在も直面している主要な課題についても概説しています。それ以来、中国の大学や企業はAI研究の最前線でのAIカンファレンスにますます積極的に関与するようになり、数百の生成AIモデルを発表してきました。同時に、中国の半導体産業は、国際的な制約を受けながらも、着実に能力を進化させています。

AIDPによると、中国は、この報告書で文書化されているように、多くの点で次のことを追求し、多くの方法で始まっています。

• 産学界など、産学が連携して分野横断的なイノベーションを追求できる開発体制の支援
• R&D、アプリケーション、AI関連の産業チェーンを含む業界全体でのブレークスルーの追求
• AIに特化することに加えて、他の分野でのAIの応用にも焦点を当てた人材育成と採用の改善
• 業界、企業、サービス全体にわたるAIアプリケーションとAI関連のイノベーションの促進
• 主要プログラム、メガプロジェクト、拠点、人材計画など、中国の主要な科学技術（S&T）の柱全体にわたってAIへの支援を調整
• AIの開発を支援するための法律、規制、規範のシステムを採用
• 中国のAIの進展に関するニュースを広め、AI開発に熱心で支援的な社会を育成

中国のS&Tイノベーション機構は、政府（研究所や国有企業［SOE］を含む）、産業界、学界の連携を重視している（ただし、連携が不十分であると認識されている）と思われます。したがって、これらの各セクターのエンティティは中国のAI開発事業に貢献しています。すべての3つのセクターのエンティティが、AIの研究開発とアプリケーションにおいて注目すべき貢献をますます生み出しています。理論研究への貢献は、2021年以降に権威あるAIに焦点を当てたニューラル情報処理システム会議（NeurIPS）に受理された学術論文に見られます。表 1 は、会議（2021年～2024年）で採択された論文の 1 人以上の共著者の所属として名前が挙がった上位15の機関のうち、政府、業界、学術機関の例を示しています。なお、中国からのNeurIPS貢献者上位15社にはSOEは含まれていません。 表1には2社が含まれており、これはSOEが最先端AIの進歩に貢献しようと試み、時には成功していることを示しています。

セクター	組織	論文数（順位）
アカデミア	清華大学	643（1位）
アカデミア	北京大学	458（2位）
業種	Huawei Technologies	228（6位）
業種	Tencent AI Lab	197（第7位）
政府（研究機関）	上海AI研究所	141（第11位）
政府（研究機関）	中国科学院自動化研究所	118（12位）
政府（SOE）	中国航天科工集団のインテリジェント科学技術アカデミー	9（該当なし）
政府（SOE）	中国電信公司	2（該当なし）

表1： NeurIPSの提出件数が最も多い中国の政府、産業界、学術機関（2021～2024年）（情報源：PaperCopilot）

上海AIラボラトリー（SHLAB、上海人工智能实验室）は、中国の科学技術システムが部門間および部門内の協力をどのように支援しているかを示しています。SHLABは2020年に、ほぼ確実に国営の「新型科学研究機関」（新型科研机构）として設立されました。SHLABは「大規模総合研究基地」と称され、特定の領域におけるAI開発を促進するオープンソースの情報リポジトリとプラットフォームを提供しています。たとえば、OpenMMLab は、学術および産業アプリケーションを促進することを目的とした「オープンソースのコンピュータービジョンアルゴリズムのシステム 」です。100 を超える国と地域からユーザーがいるとしています（図1 は、報告されたユーザーの所属を示しています）。SHLABのウェブサイトにはさらに、中国全土の少なくとも13の大学との戦略的パートナーシップを結んでいると記されています。この研究機関は、中国の「AIの安全性に関する技術研究」にも大きく貢献しており、AIの安全性を推進するための付随する政策文書の作成も開始しています。2023年7月、中国の国家人工知能標準化総合ワーキンググループ（国家人工智能标准化总体组）は、SHLABが主導し、Baidu、Huawei、Qihoo 360、China Mobile、iFlytek、Alibabaの企業 で構成される 大規模なモデルに焦点を当てたワーキンググループ（大模型专题组）の設立を発表しました。

図1：2024年9月時点でOpenMMLabを使用している、またはユーザーと提携していると報告されている機関（情報源：OpenMMLab）

中国サイバースペース管理局が発表した情報によると、2025年1月時点で中国では302の生成AIサービスモデルが完全に登録されています。中国のLLM機能に貢献している注目すべきフロンティアモデル企業（最も多くは民間部門からで、NeurIPSのデータにも見られるもの）には、DeepSeek、Alibaba、Baidu、01.AI、Tencent、Stepfun、ByteDance、Infinigence AI、ModelBestなどがあります。産学連携の重要な役割を示すものとして、中国の「新しいAIの虎」であるBaichuan AI、MiniMax、Moonshot AI、Zhipu AIは、清華大学の教員と卒業生によって 設立されました 。

中国の半導体産業は、AI開発のための同国のエコシステムを支える上で重要な役割を果たしており、これはAIDPの目標を達成するためにほぼ確実に重要です。AIと半導体の両方で中国の進歩を抑制しようとする米国の明確な取り組みに直面して、中国の国内半導体産業に対する財政支援を含む支援はほぼ確実に加速しています。国家主導の投資手段の1つである 多段階 のChina Integrated Circuit Industry Investment Fund（Big Fund、国家集成电路产业投资基金）は、2023年2月時点で少なくとも74の国内半導体企業に少数株主権を保有しています。ファーウェイは中国の半導体産業において特に重要で、かつ台頭しつつある貢献者ですが、複数の中国企業が、最先端の能力にはほど遠く、現時点では国内需要には不十分であるとは思われるものの、長期的には中国の米国やその他の国々への依存度を軽減する可能性を秘めた手法（表2）を進歩させたり、試行したりしています。2025年3月、ブルームバーグは、中国のAnt Groupが、米国のチップを使用して得られるものと比較して、より安価なコストで同様の結果をもたらす、国産チップを使用してAIモデルをトレーニングする方法を発見したと報じました。

中国の半導体開発
ファーウェイは現在、7ナノメートル（nm）のAscend 910Bおよび910C AIチップを大量生産しており、歩留まりがわずか40％と報告されているにもかかわらず、大きな進歩を遂げています（ただし、ファーウェイの歩留まりは1年前には20％と報告されていました）。
中国は現在、2026年までに世界最大のICウェーハ製造源になると予測されており、これはおそらく、Semiconductor Manufacturing International Corporation（SMIC）、Hua Hong Semiconductor、Runpeng Semiconductor（润鹏半导体、China Resources Microelectronicsの子会社）、Tiancheng Advanced(天成先进)、Yandong Microelectronics（燕东微）、Zensemi（广州增芯）などのビッグファンド投資先による12インチウェーハファブの成長に牽引されていると予測されています。
中国企業は現在、極端紫外線（EUV）リソグラフィ装置を製造するための代替技術を模索しており、ハルビン工業大学（哈尔滨工业大学）と上海微電子設備（SMEE、上海微电子）は、それぞれレーザー誘導放電プラズマ（LDP、激光诱导放电等离子体）とレーザー生成プラズマ（LPP、激光产生的等离子体）EUV光源を研究しています。
中国は深紫外（DUV）リソグラフィ装置の国産化を進めており、最近では湖北鼎龙（鼎龙）と深圳容大感光（容大感光）がDUVフォトレジストの国産化に成功しました。

表2：中国国内半導体産業の発展とマイルストーンの証拠（情報源：Insikt Group）

経済スパイ活動は、国家主導であろうとなかろうと、中国のAIおよび半導体産業の発展を支えている可能性が非常に高いです。すべての進展をこの活動のせいにするのは正確ではありませんが、政府主導で暗黙のうちに許されたスパイ活動は、中国の近代化達成のための 重要な 手段であり続けていることはほぼ間違いありません。2023年10月、ファイブアイズ同盟の諜報機関のリーダーは、AIが中国の違法行為の標的となっているセクターの1つであると指摘しました。2025年2月、米国司法省は、2022年半ばから2023年半ばにかけて、大規模なAIモデルをサポートするスーパーコンピューティングを可能にするハードウェアとソフトウェアの専有情報を盗もうとした疑いで、Googleの元ソフトウェアエンジニアを 起訴しました。このエンジニアは、自社および別の初期段階のAI関連企業を支援するために情報を使用するつもりだったとされています。2024年11月、韓国のSK Hynix Inc.の元従業員が、2022年半ばに半導体製造ソリューションに関する専有文書を印刷し、保持しようとしたとして 有罪判決 を受けました。これは、ファーウェイでの新しい役職で新しい役職に就くことを 容易にするためだったと見られています。必ずしもスパイ活動の一形態とは限りませんが、中国のAI部門は、外国の人材を誘致し、採用するための協調的な取り組みから、さらなる利益を得る可能性が非常に高いでしょう。さらに、中国企業がモデル蒸留技術を通じて自社のモデルを強化するために、外国のプラットフォームの利用規約を回避しているという証拠があります。

政府およびベンチャーキャピタルの資金調達

2025年初頭の時点で、米国と中国の両国において、AI関連技術への資金提供は上昇傾向にあると考えられます。定義上の問題や、特に中国に関してはデータの不透明性があるため、直接的な比較は困難ですが、特に2023年頃まで中国政府による支出が減少しているという証拠を考慮すると、米国連邦政府が民間（非軍事）AIに資金を提供していることは、中国中央政府の資金を年間最大数十億米ドル上回っている可能性があります（おそらくCOVID-19の影響もあるでしょう）。州および省レベルでの活動を含めると、政府主導の投資のバランスは中国に有利に傾く可能性が高く、ガイダンスファンドは公的資本と民間資本を組み合わせて、AI関連企業（広義）に年間約160億ドルを投資しています。米国におけるAI企業への民間投資総額は、中国における民間投資をはるかに上回っています。

Federal Budget IQによると、米国連邦政府はAIとITの研究開発費を2021年の82億ドルから2024年には104億ドルに増やしており、約27%の増加となっています。2025会計年度の予算では、AIとITの研究開発支出に112億ドルが割り当てられました。米国国防総省（DoD、20億3,500万ドル）と国防高等研究計画局（DARPA、14億1,000万ドル）による支出を差し引くと、民間用途のAIおよびIT研究開発に対する米国連邦政府の支出は約73億3,000万ドルに相当します。この中で、「中核的」AIの予算（19億5,500万ドル）が最大の構成要素ですが、AIに関連する可能性が高い高性能コンピューティング分野への資金も急速に増加しています。2025会計年度の「中核的」AI技術と「分野横断型」AI技術の米国連邦予算は28億ドルです（米国国防総省とDARPAを除く）。

中国では、AIに対する中央政府の資金総額ははるかに不透明です。図2と図3 は、中国最大の政府系機関である中国国家自然科学基金（NSFC）と中国科学院（CAS）の近年における基礎、応用、実験研究開発へのAI関連投資の見込みを示しています。具体的には、 図3は、AIに特に重点を置いた3つのCAS機関の予算からのデータを示しています。 図4は、中国の「新世代人工知能」メガプロジェクト（科技创新 2030—"新一代人工智能"重大项目）の下で実施される研究のための名目上の資金を示しています。これらのデータポイントと傾向に加えて、中国の国家主要研究所（SKL）のほぼ半分を監督する2つの組織、教育部とCASは、関連する研究開発項目の下で累積24億人民元（3億2700万ドル）の予算を計上しました。このうち、約29%は情報通信技術分野のSKLに支払われると予想されていますが、これは、これらの組織が監督するすべてのSKLに資金が均等に分配され、他の既知の未知数を考慮していないと仮定しています。

Insikt Groupが上記にまとめたデータと他の中央政府の資金調達チャネルからの証拠を検討した結果、中国中央政府がAI関連の研究開発に年間数十億米ドル程度を費やしているという、信頼性の低い推定に至りました。これは米国政府の「中核的」および「分野横断型」AI（米国国防総省とDARPAを除く）への支出とほぼ同じです。「中核的」AIと「分野横断型」AIには明確な定義があり、中国の資金調達の見積もりは、対象とする研究プログラムの可視性が不完全であることに依存しているため、AIに対する米国連邦政府の資金は中国の中央政府の資金よりも高くなる可能性があります。ガイダンスファンドを通じた中国政府主導のAI投資総額は、米国の連邦および州の累積投資額を上回る可能性がありますが、詳細は以下で説明します。

図2: NSFC National Natural Sciences Fund Information Science Department（ISD）のAIと自動化のための研究開発支出 （実績）、2018 年から2024年（すべての年の人民元は2025年のドルに換算）（情報源：Insikt Group）

図3：AIに特化したCAS研究機関の研究開発費（2018～2023年の実績、2024年の予算）、2018～2024年（すべての年の人民元は2025年のドルに換算）（情報源：Insikt Group）

図4: 「新世代人工知能」メガプロジェクト、2018年および2020年～2022年（2019年のデータはありません。すべての年の人民元は2025年のドルに換算）（情報源：Insikt Group）

2020年代初頭にかけての減少傾向は、COVID-19が中国経済に与えた影響に関連している可能性が高いですが、他の中央政府の資金調達チャネルからのデータが不足していることを考えると、慎重に検討する必要があります。2025年初頭の時点で、中央政府の関係者はAIへの関心が高まっていることを示しています。2025年1月、中国銀行はAI産業のバリューチェーンに最低1兆人民元（1380億ドル）を財政支援する5カ年計画を発表しました。2025年3月、中国の国家発展改革委員会は、国家イノベーション投資指導基金（国家创业投资引导基金）の設立 を発表しました 。この新たなファンドは「航空母艦級」ファンドと呼ばれ、AI、量子科学、未来エネルギーといった「フロンティア領域」のスタートアップ、初期段階、中小企業への投資に重点を置きながら、1兆人民元（約1382億ドル）の調達を目指します。「ペイシェントキャピタル（長期資本）」という概念に重点を置いていることを示すため、ファンドの存続期間は20年に設定されています。これは、他のほとんどのガイダンスファンドよりも約5年長いと報告されています。

2025年3月に発表されたような政府ガイダンスファンドは、中国の複数の政府レベルで設立されており、政府と非政府資金（企業資金を含む）からの資金が混在しています。これは、中央政府の資金だけを分離しようとするときに課題を生み出します。しかし、全米経済研究所（NBER）が発表した調査によると、これらのガイダンスファンドは、中央政府、州政府、地方政府全体で、2000年から2023年の間に「20,000件以上の取引を通じて9,623の個別AI企業に投資し、合計1,840億米ドル」であり、取引の大部分は2013年以降に発生しています。この推定値を2013年から2023年の期間に年間換算すると、年間平均167億ドルの支出が示唆されますが、NBERの調査ではAI企業を特定する方法が非常に広範であり、過大評価につながる可能性があります。米国には、ニューヨークのEmpire AIコンソーシアムのように、公的および民間の資金源から5億6,500万ドルの資金を受け取っていますが、着実に増加している中国の地方資金には及ばない可能性が高いです。2025年1月、国営の中国投資会社2社が、初期登録資本金600億元（82億ドル）の国家人工知能産業投資基金（国家人工智能产业投资基金）の設立 を発表しました 。

AI投資総額では中国政府がリードしているかもしれませんが、中央政府の支出の小さな遅れがガイダンスファンドを通じた地方投資の大きなリードである可能性が高いことと比較すると、米国のAI企業への民間部門の投資総額は、中国への民間部門の投資を大幅に上回っています。これは、スタンフォード大学の人間中心人工知能センター（Stanford HAI）とジョージタウン大学のセキュリティ・新興技術センター（CSET）のプロジェクトである新興技術観測所（ETO）の両方によって収集されたデータ（図5）に表れています。前述の中国のガイダンスファンドの投資と民間部門の投資データとの間には重複する可能性が高いことに注意してください。つまり、このデータは、政府からのAI企業への投資を除外していない可能性が高いです。しかし、この民間部門の投資データは範囲が狭く、ETOのデータは2,100社の中国AI企業への投資のみを反映しているのに対し、NBERの調査では9,000社以上が対象となっています。

図5：中国と米国における公開された民間投資、2013～2023年（情報源：Stanford HAI；ETO）

分析全文を読むには、ここをクリックしてレポートをPDF形式でダウンロードしてください。