原文タイトル：Confidential Letter to Dimension Limited Partners: The Cross-Pacific Al Chessboard
原文著者：Dimension Capital

編集者注：米国が最先端モデルとハイエンドチップを掌握し、中国がより豊富な電力とより強いコスト制約を持つとき、世界のAI競争は一体どのような経路をたどって展開されるのだろうか？

Dimensionの内部レターはこの問いに答えようと試みている。著者は競争を算力、エネルギー、オープンソースエコシステム、アプリ収益、資本市場の価格設定など、相互に連動する複数の層に分解している。

著者の重要な判断は、輸出規制が単純に米中AI産業のつながりを断ち切ったのではなく、むしろ中国のラボに、よりエンジニアリング効率とオープンな重みを強調する技術路線を推進させたということだ。米国のモデル、NVIDIAの算力、中国のオープンソースモデル、クロスボーダーデータサービスはすでに同じサプライチェーンに組み込まれている：技術能力は国境を越えて流動できるが、収益、コスト、交渉力は必ずしも同期して移転しない。したがって、将来の勝敗はモデル性能だけでなく、誰が自らの最も希少な要素を解決し、より持続可能なビジネスループを構築できるかにもかかっている。

これはまた、なぜこの記事が米国の電力ボトルネックと中国のAI企業の高評価を同時に論じるのかを説明している。両地域が直面する構造的問題はちょうど正反対である：米国はより成熟した商業化能力を持つが、エネルギーとインフラに制約されている；中国は急速に拡大する電力供給とオープンなエコシステムを持つが、依然として先端チップ不足、支払い意欲の限界、収益規模の小ささといった制約に直面している。技術能力、商業収益、市場評価はこれにより明確なミスマッチを生じている。

説明しておくべきは、このレターは鮮明な投資機関の視点を持っており、その中の一部の収益、モデル出所、業界浸透率のデータはさらなる検証が必要である。しかし、それは注目に値する分析枠組みを提供している：米中AI競争はもはや単純な技術的優位性や政策封鎖で説明することは難しく、真に産業構造を決定するのは、算力、エネルギー、オープンソースの拡散、資本配分の間で絶えず変化するバランスかもしれない。

以下は原文である：

尊敬する各パートナー各位：

Dimensionの小規模チームは先週中国を訪れ、複数の主要ラボを訪問し、現地の投資家、起業家、技術専門家と交流を行った。今回の訪問は多くの点で再訪であり、2025年の上海訪問後に形成した判断を再検証するものでもある。当時、我々は中国の台頭する重要性がハードウェア分野を超えていると書き、語った。今、今回の訪問の収穫を総括するにあたり、この太平洋を越えたAIの棋局を再検討する必要があると考えている。以下に、我々の現在の考えの一部を共有する。注意すべきは、これらの見解は依然として進化し続けており、新しいデータが現れるにつれて、明日にも変わる可能性があるということだ。

1、希少性が進化を生む

輸出規制の当初の目的は、中国のAI発展を鈍化させることだった。しかし結果として、それらは進化圧力を生み出し、中国に独自の実験室を誕生させた。

計算リソースが制限される中、中国のチームはしばしばより低レベルの抽象層でエンジニアリング最適化を行い、米国の実験室はこれらの工程を無視することが多い。DeepSeekは3月にV3を発表した際、NVIDIA H800 GPU上でPTXレベルのCUDAプログラミングを通じて、最もエネルギー消費の高い正規化演算をGPU計算コアからシリアル相互接続専用の20コアに移行した。¹

これは米国の人材不足を反映しているというより、インセンティブの違いを反映していると我々は考える：米国の実験室の限界利益はより多くの計算リソースを追加することから生じる一方、中国の実験室の限界利益はコンパイラとチップの最適化余地を見つけることから生じる。

最終的に、中国の実験室はカーネル、オプティマイザー、サービスシステム、さらにはチップ設計に至るまで、フルスタックの効率文化を形成した。この文化がもたらす複合効果は、単一点の最適化の効果をはるかに超えている。希少性——誰が想像しただろうか——が発明の母となった；ここでは、システム、アセンブリ、コンパイラエンジニアリングを育んだのである。

2、中国ソフトウェアの現状は、2年前の欧米企業ソフトウェアが達成できた範囲を超えている：欧米の生産技術スタックへの浸透

中国のサプライヤーは、18ヶ月足らず前のゼロ浸透から、現在ではOpenRouterトークン量の25%以上を支えるまでに成長した。²

QwenはブラインドテストのアリーナでLlamaを上回り、引き続き頻繁に新モデルをリリースしている。2年足らずの間に、中国のモデルは「世界で5番目に優れたオープンソースモデル」から「米国の少なくとも80%のAIスタートアップが本番環境で少なくとも1つの中国製オープンソースモデルを使用している」状態へと発展した。³ オープンウェイトは調達障壁を回避する——無料ソフトウェアには審査すべきベンダーが存在しない。

本質的に、中国は急速に欧米のワークロードを獲得しており、欧米の収益は獲得していない。これまでと同様に、推論利益は当面、実際にトークンを提供するサービスプロバイダーに流れている。

意図的であれ、複雑なシステムが地球規模で自然に創発した結果であれ、中国のフロンティア実験室は米国の競合他社が依存する収益層をコモディティ化しており、主にオープンソース側でそれが行われている。これは我々の見解では偶然でも、単なる奇妙な実験でもない。

これらの企業の目標は、大規模で安定した低収益の運用体制を構築することだ。したがって、我々の中期的な判断は次の通りである：中国はオープンウェイトモデルに依存し、迅速に追随するエコシステムを推進し、米国の主要実験室の収益を圧迫している；同時に、収益をハイパースケールクラウドサービスプロバイダーと新型推論インフラへと誘導している。我々は、このトレンドが現在の競争環境への実質的な先進技術の参入を鈍化させ、あるいは阻害していると考える。

3、中国の最前線ラボ内部の競争は、欧米が通常認識しているよりもはるかに激しい

我々の判断では、現在の競争最前線にはDeepSeek、アリババのQwen、月之暗面Kimi、バイトダンスの豆包、智譜GLMが含まれており、互いの差はおおよそ四半期ごとのランキング変動程度に過ぎない。注目すべきは、テンセントが巨大な既存ユーザーベースを有しながらも、エコシステムの外側に位置していることだ。これ自体が注目に値する問題である。

これらのラボは、開発速度とモデル能力で正面から競争しつつ、同時にモデルウェイトを公開しており、米国の2つのクローズドラボとは全く異なる競争エコシステムを形成している。

繰り返し強調するが、我々は今後1〜2年の競争の焦点は、国家間の競争というよりも、異なるインセンティブメカニズム間の競争であると考える。我々が接触した中国のラボは、欧米メディアが誇張して報じる国境を越えた競争よりも、互いの競争に注目していることが多い。

4、現在、モデル能力は太平洋を往復2回渡り、最終的にエンドユーザーに届く

具体的な経路は以下の通りだ。米国の最先端ラボがより高性能なモデルを発表する。中国のラボがそれを蒸留し、モデルウェイトを公開する。米国のアプリケーション企業がその後、これらのオープンソース中国モデルを利用して製品を構築し、それを米国の企業顧客に売り戻す。

Cursorが独自開発したComposer 2は、Kimi K2.5を基盤に構築されたとされ、CognitionのSWE-1.5はカスタマイズされたGLM上に構築されているようだ。要するに、ある中国の最先端ラボの代表者から聞いた通り、米国はイテレーション速度が速く、中国はリリース速度が速い。

約1年前、これらの企業がLlamaやMistralのレベルに達していれば十分だった。現在、米国の最先端AIは中国のオープンウェイトシステムに統合され、米国の最先端インテリジェンスもその中に潜んでいる。

5、データ層も同様の軌跡を繰り返しているようだ

米国のデータプロバイダー——Mercor、AfterQuery、Turing——は、AnthropicやOpenAIなどの企業と商業提携を結んでいる。一方、中国では、一連のスタートアップが評価・検証インフラの構築を開始し、アノテーションサービスを支えている。

例えば、UniPatは北京大学の博士課程学生によって設立され、メルセデス・ベンツの支援を受けている。同社は2025年12月にシアトルにオフィスを開設し、中国の博士号取得者によるアノテーターを使用し、米国中西部の直行乗り継ぎルートを通じてこれらのプロジェクトに取り組んでいるとされる。

中国の研究所は、シンプルだが重要な問いを提起している：**計算リソースが制限され、一定の閾値を超えてはならない環境において、彼らはどのようにして計算プロセスに対する人的監督の品質を、適応能力を持ちほぼ無限のリソースを備えたモデルと同等に保証するのか？**⁴

我々は、エコシステム内で複数のチームがすでに対応する製品の構築を開始していることを観察している。そのうち少なくとも2社は、収益が急速に1億ドル以上へと向かっている。

6、米国と中国は、性質が異なり方向が逆の制約に直面している

中国は2024年に約429GWの新規発電設備を追加したが、米国は約51GWの増加にとどまった。2030年までに、中国の既存の建設中電力プロジェクトはさらに400GW以上の新規供給をもたらす可能性がある。対照的に、米国ではデータセンターの拡張が将来の新規電力需要の5分の1以上を占めると予想されている。⁵

我々が以前に書いたように、中国の制約は計算基盤の不足に起因する。一例として、月之暗面のK3新モデルは能力面で最先端にあるものの、推論容量の不足によりリリース時期が遅れた。

米国はチップ資源が豊富で、計算能力はますます電力に制約されている。中国は電力資源が豊富で、計算能力はますますチップに制約されている。

我々の判断は——これは業界の共通認識でもある——将来は現在最も不足している要素によって決定されるということだ：米国はデータセンター用地、送配電、送電線がどれだけ速く建設できるかに依存し、中国は中芯国際と華為の歩留まりとパッケージング能力に依存する。

7、米国と中国のAI収益の差は非常に大きく、ほぼ2桁の規模に近い

7月末時点で、Anthropicの年換算収益は65億ドルを超えている。8月時点で、OpenAIの年換算収益は400億ドルに達している。⁶

対照的に、中国で最も強いモデル収益は字节跳动であり、その動画モデルの年換算収益は約2億〜3億ドルである。収益が2番目に高いのは月之暗面で、約1億ドルである。DeepSeekの年換算収益は5000万ドル未満とされている。

消費者側では、豆包は毎月3.45億人のユーザーを抱え、DeepSeekの3倍以上である。両者とも商業手数料を含む複数の収益源を提供しており、我々の試算によると、人民元ベースの月間平均収益は約1元である。

歴史的に見て、中国の消費者はソフトウェアに料金を支払う習慣がない。また、中国経済が中産階級にこの習慣を迅速に変えるよう促すほど中立的であるとも考えていない。社内関係者は、商業化を試みるためのリソースを展開していると述べている。中国消費者のインターネット利用習慣は確かに10年前に変化した。

もちろん、中国のラボも最終的には商業広告を通じて収益化する可能性がある。米国のラボがこれまで頑なに避けてきた方法だ。

ここには、ためらいのない実用主義という要素もある。起業家たちは通常、誤った言葉や汚名とみなされる表現によって検閲や集中攻撃を受けることを心配していない。我々が香港の九龍の街を歩いていたとき、それは明らかだった。露店の商人たちは、米国のラボが広告やビジネスモデルを非合理的に回避していることについてのBen Thompsonの分析を聞いていたのだ。⁷

ちなみに、これはBenが初めてこの話を聞いた瞬間だった——Benは史上最も優れたアナリストの一人だ。

8、ハードウェアは半導体層、ソフトウェア層、データ層から切り離されつつあり、その相互連携の速度はどの政府も対応できないほど速い

米国のアプリは中国のモデル上で動作し、中国のラボはマレーシアとタイでレンタルしたNVIDIAの計算能力でトレーニングを行い、同時に米国のモデルの出力を蒸留している。専門家データも双方向に流れている。⁸

我々は、「誰が問題を書いているのか」という問い自体がもはや信頼できないことを発見した。

同様に、システムは現在、深く相互依存しており、これは「修辞上の国民国家至上主義」の想像に適合すると同時に、実際の運用では真のトランスナショナリズムを実現している——再帰的自己改善、すなわちRSIが現在のゲーム構造を実質的に変えない限りは。

9、我々は、中国のトップ研究者の一部が、より弱い形態のRSIをすでに習得したと信じていることを発見した

大まかに言えば、RSIは3つのタイプに分類できる：時間型、計算能力型、境界型RSIだ。最も初期のRSIは、研究者がモデルを自身の反復プロセスに関与させ、手動でモデルが研究者の計算能力や時間を消費する部分、あるいはその両方を加速させるのを支援するものと理解できる。ここで注意すべきは、この段階の「離陸」は、2100年までの数十年といった長い時間スケールでの指数曲線として現れる可能性は低いということだ。また、人間の総合力が個人や機械の能力を超えるという形でもない。

10、重要な分岐点

一次の自己改善が実際に存在すると仮定すると、計算能力の面では米国の優位性は非常に堅固に見える：2030年までに、2つのラボがそれぞれ約2GWの計算能力を運用し、それぞれさらに5GW以上の契約プロジェクトを抱えている。

理論上、これらのプロジェクトは十分な収益と強力な資本市場によって資金提供されている。大規模計算、水平思考、「自己改善」ループ、そしてこれらの能力を効果的に活用する方法の学習には、終わりがないように思われる。

しかし逆に見れば、真の制約が検証品質や時間進捗が曲線の想定範囲を超えることにあるならば、「生産能力の最適化と国内チップの冗長性」という言葉——聞き覚えがあるかもしれない——は、今後18ヶ月にわたって加速し続ける可能性がある：

米国のフロンティアモデル能力の商品化加速；

中国のオープンウェイトモデルが使用する独自のモデル能力の増加；

推論層の競争型AI企業がより高い交渉力を掌握；

算力サービスプロバイダーが外国の所有権比率の組み込みにより、より大きな取引量と利益を得る；

最終的に、これらの影響は推論サービスプロバイダー、例えばハイパースケールクラウドサービス事業者や新興クラウドベンダーにも波及する。

これは、電力インフラへの投資に巨大なミスマッチが生じることを意味する。

強調しておきたいのは、米国と中国のインフラに関する我々の分析は、これまで行ってきたすべての分析の中で、潜在的なリターン率が最も高い部類に入る可能性があるということだ。

未来について

11、将来このような世界が現れるかもしれない

将来、米国のフロンティア研究所は次世代の最先端モデルへのAPI開放を停止するかもしれない。実際、大多数のプログラム型エンタープライズアプリケーションにとって、既存の技術水準で十分である。将来のハイエンドモデルは使用量ではなく価値に基づいて価格設定され、同時に中国がフロンティア能力から利益を得る動きをますます促進するだろう。

したがって、米国の研究所はAPI収入の優先順位を高め、より高い価格・より低い使用量のモデルを支えるかもしれない；これは逆に、米国東海岸から太平洋を横断する重要な競争チャネルを断ち切ることになる。

少なくとも、これによりより多くのデータが中国国内で事前学習モデルを使用して処理されることを余儀なくされ、既存の算力ボトルネックへの圧力が増大する。

我々が把握している情報によると、一部の規模の大きい米国多国籍企業が、エンジニアリングや数学などのタスクを中国に移して処理するパイロットを実施している。

12、米中AI情勢

我々は、AIがすでに米国と中国の技術体系を深く絡み合わせており、規制措置がそのうちの1本の太平洋横断リンクを断ち切るだけでは、せいぜい一時的な効果しかないように思われる程度に達していると考える。

米国と中国の技術者は、ある意味で互いに会話している；この交流は、モデル蒸留、オープンウェイト、データアノテーション、推論など複数のレベルで現れる可能性があり、ソフトウェアはますますエージェント型検索インフラを活用している。

通貨流通の直接禁止、実体上場、保管禁止令、調達禁止などの措置は、ほぼ確実に米国のイノベーションを抑圧し、関連分野のリーダーシップを手放すことになり、最終的には資金を中国の競合他社へと流れさせることになるだろう。

欧米ではAI評価バブルに関する議論が盛り上がっているが、中国市場の雰囲気は明らかにさらに熱気を帯びている。

収益倍率で見ると、中国のラボの取引評価額は米国の最先端ラボの5〜10倍であり、収益規模で比較すると、中米の差はほぼ2桁に近い。

月之暗面（Moonshot AI）の直近の資金調達ラウンドの評価額は35億ドルで、7月の年換算収益は約1億ドル、評価額は収益の約35倍に相当する。新たな資金調達は、投前評価50億ドルで行われるとされており、これは約50倍の収益倍率に相当する。

智譜（Zhipu AI）は今年1月に香港で上場した際の時価総額が約100億ドルで、Anthropicの評価倍率の約20倍に相当する。同社の初期の公開市場での株価変動は激しく、上場時の約13億ドルの時価総額から、今年1月には約100億ドルまで上昇した。

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK（2613）も今年1月の約13億ドルの時価総額から約100億ドルまで上昇し、Luna AI（HKG:100）は約150億ドルから330億ドルまで上昇した後、約100億ドルまで下落した。

これらの2銘柄は、ロックアップ期間終了前に大幅に下落した。我々の判断では、これは主に市場構造が未成熟であることに起因する。数十年にわたる消費者ソフトウェア投資の経験を通じて、企業の財務開示やオープンソースフレームワークに関する慎重な評価能力が、ようやく蓄積されつつある段階だ。

これは、我々がバイオテクノロジー分野で見てきた状況と明らかに異なるものではない。香港の公開市場では、クロスオーバー投資家や専門的なテクノロジー・バイオテクノロジー投資家に起因する規制リスクはほぼ存在しない。

適切な投資家にとって、これは大きな機会を提供する。彼らは市場に参入し、これらのカテゴリーにおける初期の公開市場投資で主導的地位を築くことができる。

あなた方のパートナー、

Nan、Adam、Zivain

注釈

DeepSeek V3技術レポート：2048枚のH800 GPUを採用；PTXレベルプログラミング；ノード間通信専用の約3000万件のメッセージ。

2026年3月時点で、OpenRouterの週間トークンシェアは約42％で、上下約5％の変動があり、Qwenは約18％を占めています。注目すべきは、Hugging Faceのモデルダウンロードが中国のオープンウェイトモデル利用の約80％を占めるに過ぎず、残りの約20％は他の経路で配布されていることです。

Anthropicはかつて、月之暗面、DeepSeek、MiniMaxが数百万件のClaude会話データを収集したと正式に非難しましたが、この主張はその後、複数の企業によって否定され、反論されました。

異なる実行率手法間の会計処理の差異に関するコメントについては、本稿ではひとまず触れないこととします。

AlibabaとByteDanceは東南アジアのデータセンターでのトレーニングを、2026年4月20日の規制導入後に加速させました。これらの企業は、タイ、マレーシア、日本の非中国所有施設で計算リソースを賃借しています。米国ホワイトハウスの2026年3月のOSTP指令により、NVIDIAの輸出向けGB300サーバーがタイに導入され、K3トレーニングが実施されています。現在の輸出規制は、リモートアクセスよりもチップの所有権に重点を置いています。タイ、マレーシア、インドネシアの計算リソース賃貸コストは約30％高い一方、運用コストは約10％低くなっています。

ロックアップ期間が満了するまで、5％以上の株式を保有する機関は現金化できず、一般株主もロックアップ期間終了前に売却することはできません。

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