原文タイトル：2028年：グローバルAIリーダーシップの2つのシナリオ
原著者：Anthropic

Editor's Note: AI競争は、モデルの能力競争から、より複雑なシステム全体での競争に移行しつつあります。

この記事では、Anthropicが中米AI競争について最新の見解を述べています。著者は、将来2～3年はAIのフロンティア形成の重要な時期であると考えています。一方で、米国およびその同盟国は、先進チップ、モデル能力、資本投資、およびグローバルテックスタックにおいて優位に立っています。他方で、中国のAIラボは、人材、データ、エンジニアリング効率、および追いつき能力によって、フロンティアに進出しつづけています。

このため、Anthropicは現在の中心的な任務は、コンピューティングパワーとモデル能力の先行優位性を維持することだと考えています。これには、先進チップの輸出規制の強化や、海外データセンターやチップ移転、モデル蒸留などの技術の流出経路の制限が含まれます。さもないと、中国のAI企業は、コンピューティングパワーの取得とモデル能力の複製を通じて、2028年までにアメリカのフロンティアモデルとの差をさらに縮小させる可能性があります。

この記事は、さらに大きな産業判断を提示しています：AIが能力の加速期に入ると、競争の焦点は単に「最強のモデルを持っているか」ではなく、モデル能力をインフラ、産業効率、グローバル市場、およびガバナンス規則にどれだけ変換できるかに移行しています。 AI技術が一般能力に近づくにつれ、その背後のチップ供給チェーン、資本投資、政策ツール、およびグローバルディストリビューションネットワークが、将来の構造を決定する鍵となります。

以下は原文です：

私たちは中米AI競争に関する私たちの見解を示す新しい論文を発表しました。

米国およびその同盟国は、中国などの主要競合国に比べてAI分野で優位を維持する必要があります。 AI能力が急速に向上する中、この技術はすぐに社会統治、国家安全保障、国際力学に重大な影響を与えるでしょう。同時に、AIの発展は加速しており、競争ルールを設定し、技術リスクを管理し、グローバルガバナンスフレームワークを形成する時間は限られています。この背景の中、米国が先導地位を維持するためには、どのような措置を講じる必要があるかを提案しています。

AIを開発する上で最も重要な要素の1つは、モデルトレーニングに使用される計算チップ、「コンピューティングパワー」の獲得です。最先端のチップは主に米国およびその同盟国内の企業によって開発されているため、米国政府は現在、輸出規制を通じて中国が関連チップを入手することを制限しています。最近の経験から、これらの規制措置が明らかな効果を上げていることが示されています。実際、中国のAIラボが米国水準に近いモデルを開発できた主な要因は、人材優位性、輸出規制の抜け道の利用、および大規模なモデル蒸留行動によるものであり、つまり米国のモデルの出力と能力を抽出し、一部の技術成果を迅速に複製することです。

本文では、2028年の世界の展望について2つのシナリオを提案しています。その時点では、変革的なAIシステムが既に登場していると予想しています。

最初のシナリオでは、米国が自国の計算力優位を守り抜いています。政策立案者は輸出規制をさらに強化し、中国がモデル蒸留などの手法を通じて米国の先端能力にアクセスする余地を減らし、米国およびその同盟国がAIを採用するスピードを加速させています。この世界では、米国主導のテクノロジーエコシステムがAIの規則、基準、およびガバナンスフレームワークにより大きな影響を与える可能性があります。また、このシナリオの下では、米国が中国とAIの安全に関する効果的な対話を展開する可能性が高くなります。そのような取り組みを広く支持しています。

二番目のシナリオでは、米国が十分な行動を取らなかった状況です。政策立案者は中国が先進計算力を取得する経路を阻むことに失敗し、中国のAI企業は迅速にこれらの余地を活用し、AIの最前線に追いつき、一部領域でリードを取る可能性さえあります。この世界では、AIの規則と基準は、より多くの国々が競い合うことになり、先進モデルがより大規模な社会ガバナンス、ネットワークアクション、およびセキュリティ能力構築に使用される可能性があります。米国の計算力と技術の外部流出に基づいているとしても、このような状況は米国およびその同盟国の長期的利益には合致していません。

米国およびその同盟国はAI競争に強い優位性で参入しています。AIの支配権を獲得するためには、米国およびその同盟国システム内の高度に革新的な企業エコシステムによって形成された重要なツールが必要です。過去の成功は、現在最も重要な任務が、既存の優位性を無駄にしないようにすることであることを意味しており、中国が追いつくのを容易にしないようにすることが鍵です。

2028年の米中AI競争の2つのシナリオ

要約

AIの開発と展開は、将来の世界の技術規則、産業標準、およびガバナンスフレームワークを決定します。AI分野でリードを維持できる人物がこれらのシステムの運用方法をより多く形成する可能性が高くなります。

現時点では、米国およびその同盟国は計算力の面で著しいリードを持っています。計算力は先進AIモデルの開発において最も重要な要素の一つです。このリードは、米国およびその同盟国の技術革新から来ており、また米国の二大政党が支持している輸出規制政策からも来ています。ただし、AIモデルの知能レベルでは、中国のAI研究所はすでに遠くない地点にいます。私たちは中国のAIの発展に注目していますが、これは中国人民や中国のAIコミュニティの能力や貢献を否定するためではなく、米国以外で、充分なリソースとトップクラスの人材を持ちながらも、前進AIを体系的に追いかけている唯一の国であるためです。

中国はすでに情報検閲、社会統治、ネットワークセキュリティ、および軍事能力構築などの領域でAI技術を活用しています。中国のAI研究所は世界レベルの人材を持っています。彼らが追いつくのを制限しているのは、計算力の制約です。中国の研究所が前進地点に近づき続ける理由の一部は、彼らが米国の輸出規制政策の隙間を利用し、米国モデルの一部の能力を大規模モデル蒸留によって取得し、自らのモデルトレーニングと能力追い上げを加速させているためです。

計算能力の供給が急速に拡大する中、AI は新しいモデルのトレーニングにもっとも利用されるようになっています。私たちは AI 能力が急速に向上している時代に入っています。いわゆる「データセンター内の知識の国」、つまり私たちが革新的な AI の知能レベルとして理解しているものが、すぐそこにある可能性があります。この急速な進展により、政策行動がより緊急なものとなっています。

現在まで、輸出規制の回避やモデルの蒸留といった問題がまだ残っているため、中国の AI エコシステムは前進曲線に密着し続けています。しかし、もしアメリカとその同盟国が今行動を起こし、同時に計算能力の取得とモデルの能力の外部流出の両方の問題を解決すれば、12～24ヶ月のリードを確保する可能性がまだ残されています。2028年までに、このようなリードの幅は重要な戦略的意味を持つでしょう。このような優位性は、アメリカと中国の AI 専門家が AI のセキュリティとガバナンスに関する意見交換を行う能力を強化し、私たちはこのような接点をサポートします。ただし、このリードを確保する機会はずっと続くわけではありません。

ここでは、2028年における中米 AI 競争の2つのシナリオをご提案します。最初のシナリオは、アメリカとその同盟国がモデルの知能、アプリケーションの採用、そしてグローバルな普及で著しいリーダーシップを築くシナリオです。政策立案者が今行動を起こし、中国の先進的な計算能力に対する規制を強化し、中国が蒸留によってアメリカのベスト AI モデルを追い越す余地を減らし、アメリカとその同盟国が AI を採用する速度を加速させれば、このシナリオが実現するかもしれません。

2番目のシナリオは、中国が競争力を持ってほぼ前衛的な立場にいるシナリオです。政策立案者が既存のリードをさらに前進させないか、中国企業が先進的な計算能力を取得する障壁を緩和すれば、このシナリオが発生します。

アメリカ議会やトランプ政権の中には、輸出規制やモデルの蒸留攻撃の阻止、そしてアメリカの AI 技術の海外展開を支持する人々が多くいます。これらの政策が前進するにつれ、私たちは2028年までにアメリカとその同盟国が著しいリードを確保し、2年後に中国との激しい接触競争に陥らないよう願っています。

リードを維持する必要性

私たちは、前衛的なAIが今後数年間で経済と社会に革命的な影響を与えると予測しています。これは、『Machines of Loving Grace』や『The Adolescence of Technology』で説明されているようなものです。私たちの使命は、人類が変革的なAIへの移行を安全かつ有益に行うことを確実にすることです。成功裏にこの移行を遂げることで、医療、発明、経済成長に重要なブレークスルーがもたらされると信じています。

AI 開発の安全性とガバナンスリスク

この移行がスムーズに進むかどうかは、最も強力なシステムが最初にどのような技術エコシステムによって構築されるかに部分的に依存しています。先進の AI が位置する産業エコシステム、規制環境、およびガバナンスフレームワークは、この技術の開発と展開のルールを形作ります。逆に、これらのルールは、この技術が安全であるか、誰の安全を保護するか、そして最終的にどの利益に役立つかに影響を与えます。

AI の最先端が主に軍事的優位性、ネットワーク行動、社会ガバナンス、および情報制御に使用されることを想定しているエコシステムによって設定されている場合、この技術の移行はより高い不確実性と安全リスクに直面することになります。

歴史的に、大規模なガバナンスおよびモニタリング能力は通常、人的遂行コストの制限を受けてきました。強力な AI システムは、この種のコストを低減し、自動化されたガバナンス、識別、および意思決定能力をより広範囲に展開する可能性があります。したがって、中国が AI 分野で先行しており、これがグローバルな AI ガバナンスおよびセキュリティの状況に重要な影響を与える可能性があります。

中国は巨大な経済、軍事、および国家ガバナンスリソースを有しています。また、米国以外でリソースが豊富で専門家が高い AI ラボを所有しており、最先端を追求している国でもあります。さらに、中国は自国を主要な AI 大国に育成することを重視しています。北京は数百億ドルを中国の AI および半導体産業に投資しています。

中国は既に情報検閲、社会ガバナンス、ネットワーク行動、およびセキュリティ能力構築などの分野で AI システムを活用しています。関連技術の地域への展開、顔認識、バイオメトリックデータ収集、およびコミュニケーションモニタリングを含む一部の技術は、大規模ガバナンスにおける AI の適用可能性を示しています。先進の AI システムは、これらの能力の維持コストを低減し、カバー範囲を拡大し、自動化レベルを向上させる可能性があります。関連技術が海外に拡散するにつれて、AI は他の国々でもガバナンスおよびモニタリング能力を強化するために使用される可能性があります。中国主導の AI 最先端は、世界規模での技術利用の方法とガバナンスモデルを大幅に変える可能性があります。

AI は軍民両用技術です

先進の AI は将来の軍事力バランスを形作ります。中国は既に AI を将来の戦場の重要な要素と見なし、軍事システムのインテリジェント化を推進しています。中国の軍の戦略立案者は、軍事力の「インテリジェンス化」を、自らの軍事能力を追い越し、最終的に向上させる重要な道筋と見なしています。中国の軍は、中国で商用開発された AI システムを購入し、軍事目的で使用しており、その中にはディープシークモデルを展開して無人搭載車両群を調整し、ネットワーク行動能力を強化するものも含まれています。

これらの能力は急速に普及していきます。新しいモデルが自律的な照準、脆弱性の発見、またはクラスター協調などの面で新たな能力水準に達したとき、それを把握している一方は、数週間ではなく数年後に実際の運用に投入することができます。

リスクはさらに重なる可能性があります。というのも、最先端の AI は他の重要な技術を加速させるでしょう。先進的な AI モデルは、半導体、バイオテクノロジー、先進材料の研究開発サイクルを圧縮する能力を持つようになります。最先端の AI 開発のリードは、ある国が国家安全保障技術スタック全体で優位性を拡大し続けることを可能にします。

中国の AI ラボがアメリカよりも先に、Claude Mythos Preview レベルのモデルを開発すれば、中国は自律的にソフトウェアの脆弱性を発見し連鎖的に結びつけることができるシステムを最初に手に入れ、さらにネットワーク攻撃能力を向上させる可能性があります。将来のモデルの能力は指数関数的に向上するため、これによりアメリカや他の国の安全保障利益により大きな影響を与えるでしょう。

並行競争が責任ある AI へのインセンティブを低下させる可能性があります

中米の AI ラボ間の並行競争は、産業および政府主導のセキュリティとガバナンスの取り組みをより困難にする可能性があります。中国のラボがアメリカのモデルに追いつくか、または同じレベルにある場合、アメリカと中国の民間AI企業は、十分な展開前のセキュリティ評価を完了していないにもかかわらず、より速く新しいモデルや製品をリリースするプレッシャーを感じる可能性があります。各国の政府も、後れを取ることを懸念して、責任ある AI の開発と展開を奨励する政策を導入することをためらうかもしれません。

中国の AI ラボや政策界では、AI のセキュリティリスクに対する関心が高まっていますが、この傾向がアメリカのラボと同等のセキュリティプラクティスにどの程度変換されているかはまだ明確ではありません。昨年までに、中国のトップ13のAIラボのうち、セキュリティ評価結果を公開したのはわずか3つであり、化学、生物学、放射線学、核リスク（CBRN）の評価などは一つも開示されていません。AI Standards and Innovation Center（CAISI）によると、一般的なエスケープ技術の下、DeepSeekのR1-0528モデルは、明らかな悪意のある要求の94％に応じる一方、アメリカのリファレンスモデルでは8％です。このパターンは、最近公開されたモデルでも続いています。たとえば、今年4月に公開されたMoonshotのKimi K2.5に関する独立評価では、アメリカの先端モデルと比較して、このモデルはCBRN関連リクエストを拒否する能力が低いことが発見されました。

さらに深刻なことに、中国のラボは、軍事と民生両方に利用可能なモデルをオープンウェイト形式で頻繁に公開しています。モデルがオープンウェイトになると、既存のセキュリティ対策が削除される可能性があり、どの国や非国家行為体もそのモデルを悪用することができるようになります。これには、ネットワーク攻撃やCBRNの悪用を含む悪意ある目的でそのモデルを使用することが含まれます。これらのセキュリティ対策はもともと、そのような悪用を防止するために設計されていました。

我々の政策目標：アメリカおよびその同盟国にリードを築き、維持する

米国および他国が政策を採用し、知的レベル、国内採用、および世界的な普及の面で、中国に対する安全で近未来のリードを確立し、維持することを支持します。このリードは、アメリカとその同盟国の国家安全保障利益を保護し、AI 技術が不適切に使用されることを回避するために不可欠です。これを行うことは、アメリカとその同盟国が将来のグローバル AI ガバナンスで有利な地位を獲得できることを確保する基本的な前提でもあります。

Anthropic は中国人民を深く尊重し、中国の AI コミュニティが達成した成果を尊重しています。私たちは中国と世界が平和な関係を維持することを望んでいます。私たちの懸念は、先進的な AI システムを取得した任意の強国体系が、世界の安全性とガバナンスにもたらすリスクを指しています。

AI セキュリティ・コンタクトの機会

可能な場合、Anthropic は中国の AI 専門家との国際的な AI セキュリティ対話を支援します。どこで AI が開発および展開されているにかかわらず、世界は安全な AI に共通の利益を持っています。先端の AI システムはさまざまなリスクをもたらす可能性があり、これらのリスクについてアメリカと中国の間で対話する必要があります。共通の課題を特定し、関連する考え方を推進してこれらのリスクに備え、緩和することは、両国の共通の利益に合致しています。

アメリカが大きな能力優位性を維持している場合、建設的な接触の展望は最も良いです。最先端の AI の開発および展開においてリードを築く責任ある方法で、アメリカが中国および他の地域の AI セキュリティ実践に与える影響を強化するでしょう。

Mythos Preview がもたらす警告

Mythos Preview は、今年 4 月に Project Glasswing の一部として一部のパートナーに公開されたモデルです。これは、能力の加速期が到来したことを示し、そのため政策行動がより緊急になりました。このモデルにアクセス権を取得した後、Firefox は先月修復されたセキュリティ脆弱性の数が、2025 年に修復された総数を超え、2025 年の月平均セキュリティ脆弱性の修復数の 20 倍近くになっています。このモデルについて、中国のネットワークセキュリティアナリストが「中国はまだ研ぎ澄ましているが、相手は突然フルオートのガトリン機関銃を据えている」と述べています。

先端の AI 能力は、「データセンターの天才の国」における変革的な AI ビジョンに迅速に近づいています。この加速は、拡張定律の論理によって推進されます。計算能力とデータ入力が増加するにつれて、モデルのパフォーマンスが予測可能に向上し、同時に AI 自体が新しいモデルの開発を加速するためにますます使用されています。

我々は、2026 年がアメリカが突破的なリードを取る機会の時窓だったと後で見なす可能性が高いです。アメリカのラボは、最先端の AI モデルを取得し、最先端の AI チップの量と品質を推進するために必要な大きな先行優位性を持ち、収入と資金調達により関連する投資を支えるだけの大きな資本的優位性を持っています。中国のラボには実際の優位性があります：世界クラスの革新的な人材、豊富で低コストのエネルギー、および膨大なデータ。これらは先進的知能を発展させるために必要な条件です。しかし、彼らは競争するために十分な国内計算力を持っていないし、この競争に資金を提供するための十分な収入や資金を持っていません。

競争の四つの戦線

アメリカと中国は、AIなどの先端技術を巡る戦略的優位を巡る競争を展開しています。北京とワシントンからの公式発表は、この判断を反映しています。この競争を「レース」と表現すると、誤解を招くかもしれません。まるでゴールラインがあるかのように、一方がそれを越えれば勝利が確定するかのように。しかし実際には、これは継続的な優位争いとなります。民主国家と非民主国家のどちらがAI時代の価値観、規則、規範をより成功裏に形作るかは、この長期的な競争の展開にかかっています。

この競争は、以下の四つの戦線で展開されています：

知能の能力：どの国が最も能力の高いAIモデルを開発できるか。
国内導入：どの国が最も効果的にAIをビジネスセクターと公共セクターに統合できるか。
グローバル展開：どの国が世界経済の運営を支えるAIテクノロジースタックを展開できるか。
レジリエンス：どの国が経済転換過程で政治的安定を維持できるか。

この四つの戦線の中で、知能の能力が最も重要です。我々は、先端モデルの能力が地政学的競争に最も影響を与えると予測しています。モデルの能力はまた、市場導入とグローバル展開を推進するための中核要素です。

しかし知能の能力だけでは不十分です。中国がより速やかにかつ効果的にAIシステムを先端に近づけ、経済体制や安全保障体制に取り込み、低コストで補助金付きのAIを世界的に採用推進することができれば、モデルの知能に差があっても、中国はその差を相殺するだけの利点を得る可能性があります。北京の「AI+」イニシアティブや「具体的知能」への重視は、先端知能を経済や国家体制に統合することへの政策方針の高い重要性を示しています。トランプ政権のAIイニシアティブ計画および「米国AIテクノロジースタックのグローバル展開促進」についての重点も、世界的な導入を促進することがもたらす戦略的利点を示しています。

本稿では「レジリエンス」という戦線に重点を置きませんが、AI競争において重要な側面となるでしょう。この時期に安定性、結束力、良い政策決定能力を維持することは、重要な優位性となります。逆に、これができない国にとっては、脆弱性となります。

現在の競争状況

コンピューティングパワー、つまり先進半導体を訓練および展開するために必要なものが、上記の各戦線での重要な投入です。グローバルなAI主導権争いは、大部分がコンピューティングパワーの争いです。過去10年以上にわたり、モデルの能力は、コンピューティングパワーの規模拡大に伴って強化されてきました。過去のAI能力向上の大部分は、コンピューティングパワーのより大規模な使用から実現されています。

さらに、算力は新しいモデルをトレーニングするだけでなく、AI の使用をサポートするためにも使用されます。これはいわゆる「推論」能力です。最もスマートなモデルをトレーニングするか、これらのモデルをビジネスや国家安全保障分野に展開するかにかかわらず、算力は非常に重要です。トップの人材、大量のデータ、そして重要なアルゴリズムの突破も、もちろん知能競争に非常に重要です。しかし、算力が不足しているとこれらの投資は本当の効果を発揮できません。

現在、民主主義国家は算力のリーダーシップを巡る争いに勝利しようとしています。輸出規制が中国の国内先進半導体供給チェーンの努力を加速させる可能性があると懸念する声もありますが、証拠はほとんどありません。中国が独自の努力で米国とその同盟国の先進算力技術のリーダーシップ地位に挑戦できると示すものはほとんどありません。輸出規制が実施される前から、北京は中国の半導体産業に多額の資源を投入し、「中国製造2025」や国家集積回路産業投資基金などの重要な産業政策を実施していました。これらの国家支援された投資があるにもかかわらず、中国のAIラボや半導体メーカーは、先進半導体や製造装置の輸出規制に制約されています。

結果として、算力のギャップは拡大しているようです。華為技術とNVIDIAの製品ロードマップに関する分析によると、総処理能力から見て、2026年に華為技術はNVIDIAの総算力の4%に相当する製品しか生産できず、2027年にはこの割合が2%になります。さらに重要なのは、NVIDIAが米国とその同盟国の算力エコシステムの一部であるに過ぎないことです。GoogleやAmazonも、各自のチップであるTPUやTrainiumの生産を加速しており、米国の先進AIラボとその顧客の需要に応えています。

さらに中国の算力不足を悪化させているのは、中国が半導体サプライチェーンの複数の技術的に最も複雑な側面で進展していないことです。極端紫外光リソグラフィ（EUV）技術を入手できない場合、特に政策立案者が深紫外光リソグラフィ（DUV）技術およびそのサービスメンテナンスの欠陥をさらに封じる場合には、中国の半導体メーカーは米国の算力リーダーシップに挑戦するには十分な量と品質のチップを生産することが難しくなります。中国は高帯域幅のメモリを大量生産することができないため、この差はさらに拡大します。ある研究によると、米国が中国に対する米国の算力能力獲得の制限を強化すれば、米国はおおむね11倍の算力を中国のAI産業よりも手に入れることができると推定されています。

民主主義国がリーダーシップを築く方法：ビジネス革新と効果的な公共政策

算力のリーダーシップは主に2つの理由によるものです。

1つ目は、NVIDIA、AMD、Micron、TSMC、Samsung、ASMLなどの企業が、米国、日本、韓国、中国台湾、オランダなどの民主主義経済圏での持続的なイノベーションです。これらの企業が共同で、世界で最も先進的な半導体に必要なユニークな技術を構築しました。これらのエンジニアリングの突破と、何十年もの継続的な研究開発投資がなければ、今日のAIの成果は実現しなかったでしょう。

第二の理由は、過去3回の米国政権が将来を見据えた果敢な政策行動を取ってきたことです。両党が推進した政策行動により、中国支配下の企業が米国のAIテクノロジースタックを取得することが制限され、米国およびその同盟国のイノベーションエンジンが保護されました。当社のCEOも輸出規制の重要性について公言してきました。過去数年間、これらの規制により、最先端のAIチップや半導体製造装置が中国に販売されることが制限されてきました。北京がこの分野に多くの国家リソースを投入しているにもかかわらず、中国の先端AIの発展は制約されています。中国が米国のコンピューティングパワーを取得することを制限しないと、本来なら中国が米国に匹敵する、あるいはそれ以上のAIを開発するための全ての条件を備えていた可能性があります。

一部の観察者は、コンピューティングパワーの取得を制限することが中国のAI研究所を他の方向に切り替え、結果として米国の先行する地位を弱体化させるかもしれないと懸念しています。中国の研究所は確かにイノベーションを遂げていますが、これらのイノベーションはまだコンピューティングパワーの不足を補うには至っていません。アルゴリズムの改善はコンピューティングパワーの機能であり、コンピューティングパワーの乗数効果であり、コンピューティングパワーの代替ではありません。これらのアルゴリズムの進歩を発見するプロセス自体も、大幅にコンピューティングパワーに依存しています。より多くのコンピューティングパワーは、研究所がより多くの実験を行い、より多くのアルゴリズムの改善を発見できることを意味します。先端モデルがAI研究開発にますます参加するにつれて、このサイクルはさらに強化され、先端モデルが自身の次世代を構築するのに役立ちます。要するに、コンピューティングパワーの優位性はさらにアルゴリズムの優位性に変わり、最終的にはAI自体の持続的なリードに変わります。

現時点では、米国の先端システムは知能レベルで中国のトップモデルよりも少なくとも数か月先行していると推定されていますが、この種の評価には不確実性が不可避に含まれています。中国のオープンウェイトモデルが注目されていますが、それらは企業が採用する面で閉源の先端モデルにはまだ及んでおらず、かつ公開市場の投資家は既にその商業化の問題に関心を持ち始めています。さらに、中国のAI研究所は、オープンソースの経路から離れつつあり、最高のモデルをプライベートに保持する方針を取りつつあります。

中国のAI分野のリーダーたちは、輸出規制の影響や米国のチップへの重要な依存性を認めています。中国のトップAI研究所の幹部は、コンピューティングパワーの制限によりさらに遅れを取る可能性があると懸念を表明しています。中国のトップ研究所は、コンピューティングパワーの不足をモデル能力の向上を加速させる主要な制約と位置づけており、輸出規制をこの制約の原因と見なしています。中国の大手クラウドプロバイダーの幹部は、輸出規制の対象となる米国のチップの供給が「非常に、本当に大きな」影響をもたらすと述べ、そして「任意の供給不足が中国のAIの発展に深刻な影響を与える」と補足しました。また、彼は、「米国のチップの輸入が中国の自立努力を遅らせる」という懸念を退けました。輸出規制が「無効である」という主な主張は、公式な声明や国有メディアからより多く発信されており、その目的はおそらく米国の政策立案者に影響を与えることでしょう。

中国の競争力を維持する方法：政策上の脆弱性は依然として存在

輸出規制は現在の優位性形成に効果的であるものの、その力はまだ不十分です。中国は国内で十分な量の先進的なチップを製造することができず、海外でこれらのチップを合法的に購入することもできませんが、中国のAI研究所は、モデルの知能について前線に近い位置を維持するために、2つの代替手段を通じて依然として成功しています。

最初の方法は、回避的な計算力の取得であり、これにはAIチップを直接中国に密輸するか、海外のデータセンターにアクセスすることが含まれます。2番目の方法は、違法なモデルアクセスであり、米国の先進モデルに蒸留攻撃を行い、これらのモデルをツールとして使用して、自社のAI開発を加速させる方法です。

中国が米国の輸出規制を回避していることは公然の秘密です。たとえば、米国の検察官はかつて、あるSupermicroの共同創業者と他の2人を、250億ドル相当の、先進的な米国製チップを含むサーバーを中国に転送したとして起訴しました。米国政府やメディアによると、DeepSeekは、中国に販売が禁止されている先進的な米国製チップを使用して、最新のモデルを訓練しました。Financial Timesによると、AlibabaやByteDanceは現在、東南アジアのデータセンターで、輸出規制の対象となっている米国製チップを使用して、フラッグシップモデルを訓練しています。現在の規制がこの経路をカバーできない理由は、米国の輸出法が主にチップの販売を規制しており、チップへのリモートアクセスを対象としていないためです。米国の輸出規制システムは、中国のAI研究所が米国の先端計算力を取得する問題に対処するのが難しい状況にあります。

蒸留攻撃は、米国の同業者に追いつくため、輸出規制の影響を弱めるために使用される別の手段です。この手法では、中国研究所は大量の偽のアカウントを作成し、米国のAIモデルのアクセス制御を回避し、これらのモデルの出力を体系的に収集し、前線能力を複製するために使用します。この手法により、関連する研究所は、米国の数十年にわたる基礎研究、数十億ドルの投資、世界の最高のエンジニアが共同で開発した前線モデルの成果を利用することができます。その結果、中国はほぼゼロコストで前線に近い能力を獲得することができ、そのコストは実際には米国が補助しているものです。長期的な国家安全保障上の観点からは、これは重要な技術の体系的な産業情報収集に相当します。OpenAI、Google、Anthropic、Frontier Model Forumはすべて、蒸留攻撃行為を公然と非難しています。

中国のAI専門家は、蒸留攻撃が中国のAIの発展においてどれほど重要かを公然と認めています。国営メディアの最近の記事では、米国のモデルに対する蒸留攻撃を、中国のAI研究所が依存する「バックドア」と表現し、それをビジネスモデルの中核的要素と呼んでいます。元ByteDanceの研究者は、中国のAI研究所が蒸留をモデルトレーニングのショートカットとして使用し、自社のデータパイプラインの構築に投資する必要を回避していると述べています。

米国の政策立案者は、この脅威に対処するために迅速に行動を起こしています。ホワイトハウス技術政策オフィスが蒸留攻撃に関するメモを発表しました。ホワイトハウス、米国国防総省、および議会のメンバーからなる上級職員は、この問題について懸念を表明しています。最近、米国下院外交委員会が提出した関連法案は、蒸留攻撃に対処することを目的としており、委員会で一致して可決されました。

もしアメリカおよびその同盟国の政策立案者が、中国のAIモデル開発を支援するこれら2つの経路――回避的な計算リソースの入手や不正なモデルアクセス――を塞げるならば、我々は稀な、かつリードを確実なものとする機会を得る可能性があります。

2028年の2つのシナリオ

以下に、私たちが仮定した2つの将来シナリオを示し、今日の政策行動が2028年の競争状況をどのように形作るかを説明します。

シナリオ1: アメリカおよびその同盟国が圧倒的かつ拡大し続けるリードを持つ

アメリカの計算リソースの優位性は依然として堅固です。中国が半導体産業に国家支援を強化しているものの、中国のチップメーカーは依然としてアメリカおよびその同盟国に数年の遅れをとっており、その一因として先進的な半導体製造設備や関連サービス、メンテナンスにアクセスできないことが挙げられます。アメリカおよびその同盟国のチップ製造能力の稼働開始や、先進的なチップメーカーがより効率的で性能の高いチップを開発し続けることで、中米間の計算リソースの差は拡大しています。

同時に、アメリカの政策立案者は行動を起こし、国内経済安全保障ツールの隙間を埋めています。取り締まりリソースが増加するにつれて、中国へのチップの密輸入や、輸出規制対象チップへの海外データセンターアクセスに対する取り組みがますます困難になっています。

したがって、アメリカのAIモデルは知能面で12〜24ヶ月のリードを持ち、そのリードは拡大し続けています。ごく少数のAI研究所が、最も知的で最も強力で、性能が最も優れたモデルを先駆的な位置に置いており、これらの研究所は全てアメリカに位置しています。『天才たちのデータセンター』が、ネットワークセキュリティや金融、医療保健、ライフサイエンスなどの重要な分野で実現されています。

アメリカの先駆的な研究所が、2028年に、2026年4月のMythos Previewと同様の影響を及ぼす実力向上した新しいモデルをリリースする際――中国が同様のAI能力を獲得するのは2029年または2030年になる可能性があります。これにより、民主主義国家が先進的なAIシステムの規則と規制を策定するための重要な猶予時間を確保できます。

アメリカのAIは、世界経済の基盤となり、新たな経済と科学の活力を推進しています。トランプ政権の国内AI導入推進や、アメリカのAI輸出を促進する取り組みが功を奏し、強力なAIが国内外で広く採用されており、その恩恵により前例のない経済成長と技術革新が促進されています。アメリカのAIの世界的採用率が大幅に向上しています。能力と計算リソースでの先行を持つ民主主義国家により、中国のAI企業は世界市場シェアでの競争が困難である地域以外では競争できません。世界のトップアジェンダのAIシステムは民主的な価値観によって形作られており、一部の国がAIシステムを利用して権利や市民の自由を侵害することがより難しくなっています。

ネットワークセキュリティおよび他の国家の安全利益がさらに拡大します。公共部門および民間部門のネットワークセキュリティ専門家が先進的なAIシステムを使用して、米国および他の民主国の攻撃面を縮小し、中国が関連システムでネットワークの足場を得る能力を弱め、国家安全資産、知的財産、通信ネットワークをより安全に保護します。米国の圧倒的なAI優位性は、外部リスクを抑制する重要な力となりました。

自己強化循環が民主国のリーダーシップ地位をさらに固めます。圧倒的なAI優位性により、米国およびその同盟国はより魅力的なパートナーとなります。この連合関係は、米国のAI市場を拡大し、グローバルAI規範の策定を推進しています。これにより、安全で信頼性の高いAIシステムの開発と展開が促進され、市民の自由が保護されます。世界のトップ技術と科学の才能が、先端技術の拠点に引き続き流入しています。これにより、米国はAIガバナンス、戦略的競争、貿易などの重要問題で北京との協力を推進するための重要な手段を得ています。

この循環は常に自己強化されます：先導的な利点が同盟を強化し、同盟が先導的な利点を強化します。民主国が主導する国際秩序も、革新的なAIへの移行において確固としたものとなります。

シナリオ2：中国の統制下でのAIエコシステムとの競争

中国が開発および展開したAIは、モデルの知能面で先端に近づいています。半導体生産能力は弱いものの、中国のAI研究所が訓練したモデルは、米国のモデルよりわずか数か月遅れています。継続的な蒸留攻撃、海外での計算リソースアクセス、脆弱な半導体製造装置の輸出監督、米国の半導体輸出規制の緩和により、中国の追いつきを支援しました。継続的な米国の先進AIの取得により、中国のAI研究所は差を縮め、米国の同僚に近づいています。

ビジネスと国家レベルでの採用が急速に進展しています。北京は「AI+」政策により国内での採用を推進しています。中国のAIモデルの能力がやや米国のモデルに劣るとしても、中国の採用推進の取り組みはすでに効果を上げています。したがって、中国は経済、軍事、技術分野で有利に先端のAI能力を展開し、力のバランスを中国寄りに傾けています。

中国のAIによるネットワーク能力は深刻な脅威となっています。中国はAIによるネットワーク能力を既存の高度に成熟したネットワークパワー構造に統合し、中国軍は依然として脅威のあるネットワーク競争相手となっています。関連するネットワーク行動体は、米国や世界の多くの国の重要インフラストラクチャや軍事民間両用インフラストラクチャへのアクセス能力を増大させ、重要な国家安全および社会機能を乱すことができるようになりました。AIが最も重要なシステムにさらに深く統合される中、民主国がこの技術を先導していても、中国に対してAIセキュリティで優位性を確立することはできません。

北京は、コストとローカライズ展開の柔軟性によって、グローバルな採用で成功しています。ファーウェイやアリババのデータセンターは、特に世界の南部の低コスト市場で広く展開されていますが、これらの地域に限定されるものではありません。これらのデータセンターは、より古いチップに基づく拡張性を持っており、中国がこれらのチップを輸出できる理由は、国内市場が米国のチップを輸出許可を取得して購入したり、中国に密輸されたチップを入手したり、海外のデータセンターにリモートアクセスして需要を満たすことができるからです。これらのデータセンターは、中国の研究所で生産された2線モデルをホストしており、最高水準には属しませんが、価格はより低く、効果的です。

過去にファーウェイが取った「安価で十分」の戦略に似ているが、中国の先進的なモデルとハードウェアは、世界経済の中で無視できない急速に成長している分野を支えています。このインフラストラクチャの優位性により、中国側は関連市場で重要な影響力を持つことができます。

リードを維持する方法

最終的に第1シナリオに向かうためには、次のような政策行動を支持しています。

脆弱性を解消する：チップの密輸、海外データセンターアクセス、半導体製造装置。
現時点で、中国の研究所は、米国の輸出管理制限の対象となるチップを密輸および海外データセンター経由で入手しており、半導体製造装置の管理制度のギャップも自律化の取り組みを加速させています。制御を強化し、執行予算を増やすことで、中国のAIエコシステムを支えるこれらの脆弱性を解消できます。これにより、中国の計算パワー上限が低下し、AIの進展が遅くなり、民主国家のAIリードの維持と拡大が実現されます。なお、より低い計算パワー上限は、実際には蒸留攻撃を実质的に弱体化させる可能性があります。なぜなら、中国のAI研究所はまだ一定の計算パワーの基準を満たさなければ、効果的に違法な蒸留を行うことができないからです。

イノベーションを保護する：モデルアクセスの制限、蒸留攻撃の封じ込め。
米国の議会および行政部門の政策立案者は、中国の研究所からの蒸留攻撃を罰し、抑制し、同時に米国の研究所が自身の蒸留攻撃を発見し、阻止するのに役立つ措置を継続して支持することができます。これらの措置には、立法を通じて蒸留攻撃を明確に違法行為と定義し、米国の同僚研究所間、および研究所と米国政府との脅威情報と技術共有を推進することが含まれます。このような行動を封じ込めることで、民主国家のリードを将来数か月および数年にわたって実質的に延長することができます。

米国のAI輸出を促進する。
世界の公共部門やビジネス部門がAIをますます採用する中、トランプ政権は、民主主義の原則に基づいて開発され、形作られた信頼できるAIハードウェアとモデルが世界中で採用されるよう推進し続けるべきです。信頼できる米国のインフラを確立することにより、中国のAIエコシステムが将来のグローバルな立場確保に必要なコストや採用競争力を得ることを防ぐことができます。

結論

アメリカおよびその同盟国は、世界でも最も先進的なAIモデルを開発し、世界でも最も先進的なAIへの主要投資を行っています。 これにより、著しい利点がもたらされています。 これらの技術への優先アクセス権を維持できれば、この利点はさらに拡大できます。 しかし、これらの技術が直接競合他者に渡されれば、この利点は失われます。 今年政策立案者が行う決定は、変革的AIの将来を左右します。 私たちは、アメリカおよび民主主義同盟国が2028年にリードを続けることを確実にすることに取り組む人々を支持しています。

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