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の専門家や業界リーダーは、今後5年から10年以内に終結すると 推定 しているAGIへの競争は、 国家安全保障 と 経済成長に大きな利害関係を握っています。コスト の低下 と人間レベルのAIモデルの一般提供(AIは、これまで人間が行っていたほとんどのタスクを人間よりも うまく 実行できるようになる)は、仕事の未来を 混乱 させると同時に、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15兆7,000億ドル貢献すると 推定されています 。研究者らは、化学的、生物学的、放射線学的、核(CBRN)の脅威 の促進 から、民主的プロセスの 標的化 、 攻撃的な サイバー作戦 の支援に至るまで、AIの存続的リスクと敵対的使用について 議論 を続けている。「AIの優位性」という概念は、米国と中国が 先駆者であると考えられているAGI競争の地政学的な利害関係を捉えています。

2025年1月20日、中国の AI 調査会社DeepSeekは、OpenAIの当時最先端のo1モデルと競合するオープン情報源推論大規模言語モデル(LLM)であるR1を リリース しました。 翌週、米国のAIハードウェア企業エヌビディアはその後、時価総額が5,930億ドル の損失 を被り、米国史上最大の時価総額損失となった。メディアの見出しは、DeepSeekによる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 、1957年10月4日にソ連がスプートニク衛星を軌道に突然打ち上げた後、攻撃者、犯罪組織の能力が急速に予想外に変化したことに 言及 した。

米ソの「ミサイルギャップ」理論は、現在の脅威認識のより正確な冷戦の例えである可能性が高い。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変換する国家エコシステムの能力(冷戦勝利)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、米国の指導者がソ連のミサイル能力に関する不正確なデータを 長い間保有していた 限り、正確である。衛星画像の革新により、意思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取得 できるようにな ったのは1961年になってからでした。ソ連の大陸間弾道ミサイル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に続いて、リンドン・ ジョンソン米国 大統領は1967年に「我々は宇宙計画に350億ドルか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ました。私たちは構築する必要のないものを構築していました。私たちは抱く必要のない恐怖を抱いていました。」同様に、中国のAI開発の進歩(現実か投機的かにかかわらず)は、AI設備投資が2025年に 3,200億ドル以上に達すると予測 されている米国における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 に影響を与えている可能性が非常に高い。

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・モーメント」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「新一代人工知能開発計画」(AIDP;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、アプリケーション を達成 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た。これらの目標を達成するために、AIDPは(一部)以下に挙げる活動を呼びかけています。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、その他のリソースやアウトプットにおけるブレークスルーの欠如など、中国が当時直面し、ある程度直面し続けている主要な課題についても概説した。それ以来、中国の大学や企業は AI 研究の最前線で AI カンファレンスにますます関与するようになり、何百もの生成 AI モデルをリリースしてきました。同時に、中国の半導体産業は、国際的な制限にもかかわらず、着実に能力を高めています。

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

中国の科学技術イノベーション 機構 は、研究所や国有企業(SOE)を含む政府、産業界、学界間の協力を 重視 している可能性が非常に高い(不十分であると認識されている)。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 開発企業に貢献しています。 3つのセクターすべてのエンティティは、 AI 研究開発とアプリケーションへの顕著な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 年から権威ある AI に焦点を当てた神経情報処理システムに関する会議 (NeurIPS) に採択された学術論文に見られます。表1は 、政府、産業界、学術機関の例を示しています エンティティ 会議で受理された論文(2021年から2024年)の1人以上の共著者の所属として名前が挙げられた上位15の機関から。 中国のNeurIPS貢献者上位15社のうち、国有企業はいないことに注意してください。 表1 には2つが含まれており、一部の国有企業がフロンティアAIの進歩に貢献しようとしており、時には成功していることを示しています。

表1: NeurIPSの提出件数が最も受け入れられている中国の政府、産業界、学術機関(2021年から2024年) (情報源: PaperCopilot)

上海AI研究所(SHLAB; 上海人工智能实验室)は、中国の科学技術システムがセクター間およびセクター内のコラボレーションをどのようにサポートしているかを例示しています。SHLABは、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2020年に 設立 されました。SHLABは「大規模な包括的な研究基地」(大型综合性研究基地)と称され、特定の分野でのAI開発を促進するオープン情報源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、その OpenMMLab は「オープン情報源 コンピュータービジョンアルゴリズム システム」であり、学術および産業アプリケーション を促進する ことを目指しています。100以上の国と地域からのユーザーがいると主張しています(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 主張している 。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の安全性を促進するための付随する政策文書の作成も開始している。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、百度、ファーウェイ、奇虎360、チャイナモバイル、iFlytek、アリババの企業 で構成され る大規模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)の創設を発表した。

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月現在、中国では302の生成AIサービスモデルが完全 に登録 されている。中国のLLM能力に貢献している注目すべきフロンティアモデル企業には、DeepSeek、Alibaba、Baidu、01.AI、Tencent、Stepfun、ByteDance、Infinigence AI、ModelBestなどがあります。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、学界と産業界の連携の重要な役割を示すものである。

中国の半導体産業は、AIDPの目標を達成するためにほぼ確実に重要なAI開発のための国のエコシステムをサポートする上で重要な役割を果たしています。AIと半導体の両方における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、国内の半導体産業に対する中国の支援(財政支援を含む)はほぼ確実に加速している。国家主導の投資手段の1つである多 段階中国 集積回路産業投資基金(「ビッグファンド」、国家集成电路产业投资基金)は、2023年2月現在、少なくとも74社の国内半導体企業の少数 株主を保 有している。ファーウェイは中国の半導体産業にとって特に重要かつ新たな 貢献を しているが、複数の中国企業が進歩を遂げているか、最先端の能力には程遠いものの、現在は国内需要には不十分である可能性が高いが、長期的には中国の米国やその他の国への依存を緩和する可能性を秘めている方法(表2)を試している。2025年3月、ブルームバーグは(匿名の情報源を引用して)中国のアントグループが、米国のチップを使用して得られたものと比較して同様の結果が得られ、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見つけたと報じた(匿名の情報源)。

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)

国家主導であろうとなかろうと、経済スパイ活動も、AIおよび半導体産業の発展における中国の進歩を支援する可能性が非常に高い。すべての進歩をこの活動のせいにするのは不正確ですが、政府が指示し、暗黙のうちに許可されたスパイ活動は、近代化を達成するための中国の ツールキット の重要な手段であり続けていることはほぼ確実です。2023年10月、ファイブアイズ同盟の諜報指導者らは、AIが中国の違法行為の標的となる分野の一つであると 指摘 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機密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 した。エンジニアは、この情報を使用して、自身と別の初期段階の AI 関連企業をサポートするつもりだったとされています。2024年11月、韓国のSKハイニックス社の元従業員が、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、保管しようとしたとして 有罪 判決を受けた。必ずしもスパイ活動の一形態ではありませんが、中国の AI セクターは 、外国人 材 を惹きつけ て 採用 するための協調的な取り組みからさらに恩恵を受ける可能性が非常に高いです。さらに、中国企業が外国のプラットフォームの利用規約を回避し、モデル蒸留技術を通じて自社のモデルを強化した という証拠 もあります。

政府およびベンチャーキャピタルの資金調達

AI関連技術への資金調達は、2025年初頭の時点で米国と中国 の両方で増加 傾向にある可能性があります。定義上の問題と、特に中国に関してはデータの不透明性により、直接比較することは困難ですが、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、民間(非軍事)AIに対する米国連邦政府の資金は、中国中央政府の資金を年間最大数十億米ドル上回る可能性があります(おそらくCOVID-19が一部原因と思われます)。州レベルと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(広義の定義)に年間約160億ドルを投資している。米国における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はるかに上回っている。

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、27%近く増加しました。2025会計年度予算では、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)の支出を差し引くと、民間用途向けの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。このうち、「コア」AIの予算(19億5,500万ドル)が最大の構成要素ですが、AI関連の可能性のある大容量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「コア」AIと「クロスカット」AIに対する米国連邦予算を合わせると28億ドル(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 最大の政府運営 機関である中国国家自然科学基金(NSFC)と中国科学院(CAS)の2つの機関が、近年の基礎、応用、実験的研究開発へのAI関連の投資の可能性を示しています。具体的には、 図3 は、特にAI に焦点を当てた 3つのCAS機関の予算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に概念的に割り当てられた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、中国の国家重点研究所(SKL)のほぼ半分を 監督する 2つの組織である教育省とCASは、関連する研究開発項目に合計24億人民元(3億2,700万ドル)の予算を計上しました。このうち、約29%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すると、情報通信技術分野のSKLに送られます。

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ところ、中国の中央政府はAI関連の研究開発に年間数十億米ドル程度を費やしており、これは米国政府の「コア」および「クロスカット」AIへの 支出 とほぼ同じであるという信頼度の低い推定値に至っています(米国国防総省とDARPAを除く)。「コア」AIと「クロスカット」AIには明確な定義があり、中国の資金提供の見積もりは、中国が対象とする研究プログラムの不完全な可視性に依存しているため、AIに対する米国連邦政府の資金提供は中国中央政府の資金よりも高い可能性が高い。しかし、ガイダンスファンドを通じた中国政府主導のAIへの投資総額は、米国の連邦および州の累積投資を上回る可能性があります(後述)。

2020年代初頭までの減少傾向は、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が、他の中央政府の資金調達チャネルからのデータが欠落していることも考慮して慎重に見るべきである。2025 年初頭の時点で、中央政府関係者は AI への関心の高まりを示唆しています。2025年1月、中国銀行は、少なくとも1兆人民元(1,380億ドル)のAI産業バリューチェーンを財政的に支援する5カ年計画を 発表 した。2025年3月、中国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 した。新しいファンドは「航空母级」ファンドと呼ばれ、AI、量子科学、未来エネルギーなどの「フロンティア領域」の新興企業、初期段階、中小企業に投資を集中させながら、1兆人民元(1,382億ドル)の調達を目指します。「忍耐強い資本」の概念に焦点を当てていることを示すこのファンドのデュレーションは20年に設定されており、他のほとんどのガイダンスファンドよりも約5年長いと伝えられている。

2025年3月に発表されたような政府指導基金は、中国の複数のレベルの政府で設立され、政府と非政府の情報源(企業情報源を含む)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課題が生じます。しかし、全米経済調査局(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、2000年から2023年の間に「20,000件以上の取引を通じて9,623のユニークなAI企業に投資し、総額1,840億米ドル」であり、その大部分は2013年以降に発生していることが 判明 した。2013年から2023年の期間にわたってこの推定を年率換算すると、年間平均167億ドルの支出が示されていますが、NBERの調査でAI企業を特定する方法は非常に広範であり、過大評価につながる可能性があります。米国には、ニューヨークのエンパイア・ AI ・コンソーシアムなど、州レベルの取り組みがあり、公的および民間から5億6,500万ドルの 資金 提供を受けている情報 源が、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。 2025年1月、中国の国営投資 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。

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。