編集者注：AI競争は、モデル能力の競争から、より複雑なシステム全体の競争へと移行しています。

本文は、Anthropicが米中AI競争について下した最新の判断を扱っている。著者は、今後2〜3年が最先端AIの構図が形成される鍵となる時期であると指摘している。一方で、米国およびその同盟国は、先進チップ、モデル能力、資本投入、グローバル技術スタックにおいて依然として優位を保っている。他方で、中国のAIラボも人材、データ、エンジニアリング効率、急速な追いつき能力を活かして、最先端に着実に近づいている。

これを踏まえ、Anthropicは、現在の核心的な任務は、計算能力とモデル能力における優位性を維持することであると認識している。これは、先進チップの輸出規制を強化し続けることだけでなく、海外データセンター、チップ移転、モデル蒸留などの技術流出経路を制限することを含む。でなければ、中国のAI企業は計算能力の獲得とモデル能力の複製を通じて、2028年までに米国の最先端モデルとの差をさらに縮小する可能性がある。

この記事は、より大きな業界の判断を示しています。AIが能力の加速期に入ると、競争の焦点はもはや「誰が最強のモデルを保有しているか」ではなく、モデルの能力をインフラストラクチャー、産業効率、グローバル市場、そしてガバナンスルールにどのように変換できるかに移っています。AI技術が汎用的能力に近づくほど、その背後にあるチップサプライチェーン、資本投資、政策ツール、グローバル配信ネットワークが、将来の構図を決定する鍵となる変数になります。

以下が原文です：

私たちは、米中AI競争に関する私たちの見解を説明する新しい論文を発表しました。

米国およびその同盟国は、中国などの主要な競合国に対してAI分野で優位性を維持する必要がある。AIの能力が急速に向上する中、この技術はまもなく社会統治、国家安全、国際的な力のバランスに深く影響を及ぼすだろう。一方で、AIの発展速度はますます加速しており、各勢力が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の枠組みを形成するための時間的余裕は限られている。このような背景のもと、米国が優位性を維持するために必要な措置を提案する。

AIを発展させるための重要な要素の一つは、モデルの訓練に使用される計算チップ、すなわち「計算能力」の獲得である。最先端のチップは主に米国およびその同盟国体制内の企業によって開発されており、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る。最近の経験は、これらの規制措置が明確な効果をもたらしていることを示している。実際、中国のAI研究所が米国とほぼ同等のモデルを開発できたのは、主に人材優位性、輸出規制の穴の活用、および大規模モデル蒸留（すなわち、米国モデルの出力と機能を抽出して技術成果の一部を迅速に複製する行為）によるものである。

本記事では、2028年における世界の可能性のある姿を2つのシナリオとして提示します。その頃には、革新的なAIシステムが既に登場していると予想されます。

第一のシナリオでは、米国は自国の計算能力の優位性を維持した。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方法で米国の最先端技術を取得する余地を狭め、米国およびその同盟国によるAIの採用を加速した。この世界では、米国が主導する技術エコシステムがAIのルール、標準、ガバナンス枠組みに更大な影響を及ぼすことができる。このシナリオにおいて、米国はAIセキュリティを巡って中国と効果的な対話を進める可能性が高くなる。可能な範囲で、私たちはこれを支持する。

第二のシナリオでは、米国は十分な行動を取らなかった。政策立案者は、中国が先進的な計算能力を取得する経路を閉ざすことに失敗し、中国のAI企業はこの隙間を迅速に活用してAIの最前線に追いつき、一部の分野では逆転さえ実現した。この世界では、AIのルールや標準がより多くの国々によって競われ、最先端のモデルは大規模な社会統治、ネットワーク行動、安全保障能力の構築に利用される可能性がある。このような状況が米国の計算能力と米国技術の流出に基づいて築かれているとしても、それは米国およびその同盟国の長期的な利益に反する。

米国およびその同盟国は、AI競争に大きな優位性を持って参入した。AIの主導権に必要な鍵となるツールは、米国およびその同盟国システム内における高度に革新的な企業エコシステムによって構築されてきた。過去の成功は、現在最も重要な課題が、既存の優位性を無駄にしないこと、つまり中国がより簡単に追いつくのを防ぐことであることを意味している。

2028年における米中AI競争の2つのシナリオ

AIの開発と導入は、今後のグローバルな技術ルール、産業標準、ガバナンスフレームワークの方向性を決定づける。AI分野でリーダーシップを維持できるのは、これらのシステムの動作方式をより強く形作る可能性が高い。

現在、米国およびその同盟国は計算能力において顕著なリードを保っています。計算能力は最先端のAIモデルを開発する上で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に由来するだけでなく、米国両党が支持する輸出規制政策にも起因しています。しかし、モデルの知能レベルにおいて、中国のAIラボはもはや遠くありません。私たちは中国のAI発展に注目していますが、これは中国人民および中国AIコミュニティの能力と貢献を否定するためではなく、中国が米国以外で唯一、十分なリソースとトップレベルの人材を有し、最先端のAI技術を体系的に追いつこうとしている国だからです。

中国は情報検閲、社会統治、サイバーセキュリティ、軍事能力構築などの分野でAI技術を活用している。中国のAI研究所には世界レベルの人材が揃っている。それらがさらに追いつくのを真正に制限しているのは、計算能力の制約である。中国の研究所が最先端に近い位置を維持できる理由の一つは、米国の輸出規制政策の穴を活用し、大規模モデルの蒸留を通じて米国モデルの一部の機能を取得することで、自らのモデル訓練と能力の追いつきを加速していることにある。

計算能力の供給が急速に拡大する中、AIは新モデルの訓練を強化するためにますます活用されており、AI能力が高速で加速する時代に入っています。「データセンター内の天才の国」と呼ばれる、我々が変革的なAI知能レベルと理解するものが、すでに目の前に迫っている可能性があります。この加速は、政策対応をさらに緊急のものとしています。

これまで、輸出規制の回避やモデル蒸留などの問題が継続しているため、中国のAIシステムは最先端の進化に近い状態を維持してきた。しかし、米国およびその同盟国が現在行動を起こし、計算リソースの取得とモデル能力の流出という両方の問題に同時に取り組めば、最先端能力において12〜24か月のリードを確保することが依然として可能である。2028年までに、このようなリードは重要な戦略的意義を有するようになる。この優位性は、米国と中国のAI専門家間でのAIセキュリティおよびガバナンスに関する対話能力を強化するだろう。私たちはこうした対話を支持する。しかし、このリードを確保する機会の窓は永遠に開かれているわけではない。

ここでは、2028年における米中AI競争の状況について、二つの可能性のあるシナリオを提示します。一つ目のシナリオは、米国およびその同盟国が、モデルの知能、アプリケーションの採用、グローバルな配布において顕著なリードを築くというものです。政策立案者が現在行動を起こし、中国の研究機関への先進的計算能力の供給を制限し、米国の最良のAIモデルを蒸留して追いつく余地を狭め、米国およびその同盟国におけるAIの採用を加速すれば、このシナリオは実現可能です。

二番目のシナリオは、中国が最前線の位置で競争力を有している場合である。政策立案者が既存のリードをさらに拡大しない、または中国企業が先進的な計算能力にアクセスすることへの制限を緩和した場合、このシナリオが実現する。

米国議会およびトランプ政権には、輸出規制の導入、モデル蒸留攻撃の抑制、および米国AI技術スタックの海外展開を支持する多くの人物がすでに存在する。これらの政策が進展する中、我々は米国およびその同盟国が2028年までに顕著なリードを確保し、2年後に中国と高度に接近した並走競争に陥らないことを望んでいる。

リードを維持する必要性

私たちは、先進的なAIが今後数年間で経済と社会に深い影響を及ぼすと予想しています。これは『Machines of Loving Grace』や『The Adolescence of Technology』で描かれた通りです。私たちのミッションは、人類が変革的なAIへの移行期を安全かつ有益に乗り越えることを確保することです。成功した移行は、医療、発明、経済成長において重要なブレークスルーをもたらすと信じています。

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どの技術エコシステムによって最初に構築されるかに部分的に依存します。最先端のAIが置かれる産業体系、規制環境、ガバナンスフレームワークが、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どうか、誰の安全を守るか、そして最終的にどの利益に奉仕するかに影響を与えます。

AIの最前線が、軍事的優位性、ネットワーク作戦、社会統治、情報統制にその利用を限定するシステムによって設定されるならば、この技術的移行はより高い不確実性とセキュリティリスクに直面する。

歴史的に見ると、大規模なガバナンスと監視能力は人手による実行コストに制限されてきた。強力なAIシステムは、このようなコストを削減し、自動化されたガバナンス、識別、意思決定能力をより大規模に展開可能にする。したがって、中国がAI分野でリーダーシップを獲得することは、グローバルなAIガバナンスとセキュリティの構図に重要な影響を及ぼす可能性がある。

中国掌握著龐大的經濟、軍事和國家治理資源。它也是除美國之外，唯一擁有資源充足、人才高度集中的AI實驗室並正在追趕前沿的國家。此外，中國高度重視將自身打造為領先的AI強國。北京已向中國的AI和半導體產業投入了數百億美元。

中国は情報検閲、社会統治、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る。顔認識、生体認証データ収集、通信監視などの関連技術が一部地域に導入されていることから、AIが大規模な統治に応用可能な可能性が示されている。最先端のAIシステムは、これらの能力の維持コストを低減し、カバー範囲を広げ、自動化レベルを高める。関連技術が海外に拡散するにつれ、AIはさらに多くの国々によって統治および監視能力の強化に利用される可能性がある。中国が主導するAIの最先端は、世界規模での技術利用方法と統治モデルを大きく変える可能性がある。

最先端のAIは、未来の軍事力のバランスを形作るだろう。中国はAIを未来の戦場における重要な変数と見なし、軍事システムの知能化を推進している。中国軍の戦略立案者は、軍事力の「知能化」を、自らの軍事能力を追いつき、最終的に向上させる重要な道筋と見なしている。中国軍は、DeepSeekモデルを用いて無人機クラスターを調整し、ネットワーク作戦能力を強化するなど、中国の民間企業が開発したAIシステムを軍事目的で調達し始めている。

これらの能力は徐々に広まることはない。新しいモデルが自律的な標的選定、脆弱性発見、またはクラスタ協調などの面で新たな能力レベルに達した場合、それを掌握した側は数年待つのではなく、数週間以内に実際のアプリケーションに導入できる。

先端AIが他の重要な技術の加速器となるため、リスクはさらに重なり合います。先進的なAIモデルは、半導体、バイオテクノロジー、先進材料分野の研究開発サイクルを短縮できるようになります。先端AI分野でのリーディングは、国家が全般的な国家安全保障技術スタックにおいて優位性を拡大し続けることを可能にします。

もし中国のAI実験室がアメリカの実験室よりも先にClaude Mythos Previewレベルのモデルを開発した場合、中国はソフトウェア脆弱性を自ら発見し連携させるシステムを最初に手に入れ、それをさらにネットワーク行動能力の向上に活用する可能性がある。今後のモデルの能力は指数的に向上するため、米国および他の国の安全保障利益への影響もさらに大きくなる。

米中AI研究所間の並走競争は、業界および政府主導のセキュリティとガバナンスへの取り組みをさらに困難にすることがある。中国の研究所が米国のモデルに追随したり、米国のモデルと同等のレベルに達したりすると、米国および中国の民間AI企業は、十分なセキュリティ評価を完了する前に新モデルや製品をより迅速にリリースする圧力を感じる可能性がある。各国政府も、後れを取ることを恐れて、責任あるAIの開発と展開を促進する政策を導入することをためらう可能性がある。

中国のAI研究機関や政策界では、AIの安全リスクに注目する研究者が増加しているが、この傾向は米国の研究機関と同等の安全対策へと転化していない。昨年時点では、中国の上位13のAI研究機関のうち、安全評価結果を公表したのは3機関に過ぎず、化学・生物・放射性・核リスク（CBRN）評価を公開した機関は1つもなかった。AI標準化・イノベーションセンター（CAISI）は、一般的なジャイル技術を用いたテストで、DeepSeekのR1-0528モデルが94％の明確な悪意のあるリクエストに応答したのに対し、米国の参照モデルは8％であったことを発見した。この傾向は、最近リリースされたモデルにおいても継続されている。例えば、今年4月に実施されたMoonshotのKimi K2.5に対する独立評価では、米国の最先端モデルと比較して、このモデルがCBRN関連リクエストを拒否しなかった割合が高かったことが明らかになった。

さらに深刻なことに、中国の研究機関は、軍民両用能力を有するモデルをオープンウェイト形式で公開することが多い。モデルのウェイトがオープンになると、元々このような悪用を防ぐために設計されていたセキュリティ対策が無効化され、どの国や非国家行為体も、ネットワーク攻撃やCBRNの悪用などの目的でそのモデルを悪用できるようになる。

私たちの政策目標：米国およびその同盟国のために優位性を創造し、維持すること

私たちは、米国および他の国々が、知的レベル、国内導入、およびグローバル配布の面で中国に対して安全で最近のリードを確立・維持する政策を支持します。このリードは、米国およびその同盟国の国家安全保障利益を保護し、AI技術の不適切な使用を防ぐために不可欠です。また、これが前提条件であり、米国およびその同盟国が将来のグローバルAIガバナンスにおいて有利な立場を獲得できるようにします。

Anthropicは中国人民を深く尊重しており、中国のAIコミュニティが達成した成果も尊重しています。私たちは、中国と世界が平和な関係を保つことを願っています。私たちの懸念は、具体的には、どの強力な国家システムも先進的なAIシステムを獲得した際に、グローバルな安全とガバナンスに及ぼす可能性のあるリスクに向けられています。

可能な限り、Anthropic は中国のAI専門家との国際的なAIセーフティ対話を支援しています。AIがどこで開発・展開されようとも、世界は安全なAIに対して共通の利益を持っています。最先端のAIシステムは多様なリスクをもたらす可能性があり、それらのリスクには米国と中国の間での対話が必要です。共通の課題を特定し、それらのリスクに備え緩和するための理念を推進することは、両者の共通の利益に合致します。

米国が大きな能力優位を維持する際、建設的接触の見込みが最も高い。最先端AIの開発と展開において責任ある形でリードを築くことは、米国が中国およびその他の地域におけるAIセキュリティ実践に影響を与える力を強化する。

Mythos Preview は、今年4月にProject Glasswingの一環として一部のパートナーに公開したモデルです。このモデルは、能力加速期が到来したことを示しており、政策対応の緊急性を高めています。このモデルのアクセス権を獲得した後、Firefoxが先月修正したセキュリティ脆弱性の数は、2025年全体で修正された脆弱性の合計を上回り、2025年の月平均修正数の約20倍に達しました。このモデルについて、中国のサイバーセキュリティアナリストは「中国はまだ刀を研いでいるところだが、相手は突然フルオートガトリング機関銃を構えてしまった」と述べました。

最先端のAI能力は、劇的なAIのビジョンである「データセンター内の天才の国」に急速に近づくでしょう。この加速は、拡張法則の論理によって推進されます：計算力とデータ入力が増加するにつれて、モデルの性能は予測可能に向上するためです。同時に、AI自体も新しいモデルの開発を加速するためにますます活用されています。

将來振り返ったとき、2026年は米国がAIで画期的なリードを確立する機会の窓口だったと見なされる可能性が高い。米国の研究機関は、最先端のAIモデルを保有しており、前線を推進するために必要なAIチップの数と品質において大きな優位性を有し、収益と資金調達によって、関連投資を支えるのに十分な資本的優位性を備えている。中国の研究機関も確かに実質的な優位性を有している：世界級のイノベーション人材、十分で安価なエネルギー、そして大量のデータ。これらは最先端の知能を発展させるために必要な条件である。しかし、中国は国内の計算能力が不足しており、この競争を資金面で支えるだけの収益と資本も十分に備えていない。

競合の4つの戦線

米国と中国は、AIなどの先端技術を巡り、戦略的優位性をめぐる競争を繰り広げている。北京とワシントンからの公式な発言は、この判断を反映している。この競争を「レース」と呼ぶと、どこかにフィニッシュラインがあり、それを越えた側が完全に勝利を確定するかのような誤解を招く可能性がある。実際には、これは継続的な優位性の奪い合いとなる。AI時代の価値、規則、規範を民主主義国がより成功して形作るか、それとも非民主主義国がより成功して形作るかは、この長期的な競争の行方次第である。

この競争は四つの戦線で展開されています：

知的機能：どの国が最も強力なAIモデルを開発できるか。
国内採用：どの国がAIを商業部門および公共部門に最も効果的に統合できるか。
グローバル配信：世界経済を支えるAIテクノロジースタックを展開できる国はどこか。
レジリエンス：経済移行の過程で政治的安定を維持できる国はどこか。

この4つの戦線のうち、知的機能が最も重要である。我々は、最先端モデルの機能が地政学的競争に最も深い影響を及ぼすと予想している。モデルの機能は、市場の採用とグローバルな配布を推進する中心的な要因でもある。

しかし、知能だけでは十分ではない。中国が、最先端に近いAIシステムを経済および安全保障システムにより速く、より効率的に統合し、低コストで補助金付きのAIを世界中に普及させることができれば、モデルの知能における差異があっても、その差を相殺する十分な優位性を獲得できる可能性がある。北京の「AI+」行動や「具現化された知能」への重視は、最先端の知能を経済および国家システムに統合することへの政策的重視を示している。トランプ政権のAI行動計画における「米国AI技術スタックの輸出を促進する」ことへの重点も、世界的な普及がもたらす戦略的優位性を示している。

本稿では「レジリエンス」这一戦線に重点を置きませんが、我々はこれがAI競争における重要な要素となると考えています。この時期に安定性、結束力、そして優れた政策立案能力を維持することは、重要な優位性となるでしょう。逆に、それらを実現できない国にとっては、脆弱性となるでしょう。

計算力——つまり、最先端のAIを訓練および展開するために必要な高度な半導体——は、上記のすべての競争戦線における重要な投入要素である。グローバルなAIリーダーシップを巡る競争は、本質的に計算力の競争である。過去10年以上にわたり、モデルの能力は計算力の規模の拡大に伴って向上してきた。歴史的に見ても、AI能力の大部分の性能向上は、より大規模な計算力の利用によってもたらされてきた。

また、計算能力は新しいモデルの訓練に使用されるだけでなく、ユーザーがAIを使用する「推論」機能を支えるためにも必要です。最も高度なモデルの訓練から、これらのモデルを商業および国家安全保障分野に導入するまで、計算能力は不可欠です。優れた人材、膨大なデータ、重要なアルゴリズムのブレークスルーも、知能競争において重要ですが、計算能力が不足すれば、これらの投資は十分に発揮できません。

現在、民主主義国が計算能力のリーダーシップ争いを勝ち得ている。輸出規制が中国の独自先端チップサプライチェーンの開発を加速する可能性があるという懸念があるが、中国の自立化努力が米国およびその同盟国による先端計算技術におけるリーダーシップに挑戦できるという証拠はほとんど存在しない。輸出規制が実施される前から、北京は中国のチップ産業に多大な資源を投入し、「中国製造2025」や国家集積回路産業投資基金などの主要産業政策を導入してきた。しかし、こうした国家支援の投資にもかかわらず、中国のAIラボやチップメーカーは、米国およびその同盟国による先端チップおよび半導体製造装置の輸出規制の制約を受け続けている。

結果として、計算能力の差は拡大しているようだ。华为とNVIDIAの製品ロードマップを分析したところ、2026年には华为がNVIDIAの総計算能力の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%になるとされている。さらに重要なのは、NVIDIAが米国およびその同盟国の計算能力エコシステムの一部にすぎないということだ。GoogleとAmazonも、米国の最先端AI研究所およびその顧客の需要に応えるために、それぞれTPUとTrainiumという独自のチップの生産を加速している。

中国が半導体サプライチェーンの複数の最も技術的に複雑な分野で進展が限られていることが、中国の計算能力の不足をさらに悪化させている。極紫外露光（EUV）技術を入手できず、特に政策立案者が深紫外露光（DUV）技術およびその保守・メンテナンスの抜け穴をさらに閉ざした場合、中国の半導体メーカーは、米国の計算能力のリーダーシップに挑戦するのに十分な量と品質のチップを生産することが困難になる。中国が高帯域幅メモリを大規模に製造できないことも、この差をさらに広げている。ある研究によると、米国が中国による米国計算能力の取得をさらに制限した場合、米国が保有する計算能力は中国のAI産業の約11倍になると推定されている。

計算能力のリードは主に二つの理由によるものです。

最初の理由は、NVIDIA、AMD、Micron、TSMC、Samsung、ASML などの企業が、米国、日本、韓国、台湾、オランダなどの民主主義経済圏で継続的にイノベーションを推進していることです。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独自の技術を構築しています。これらの技術的ブレークスルーと数十年にわたる継続的な研究開発投資がなければ、今日のAIの成果は実現できませんでした。

二番目の理由は、過去三つの米国政権が前向きで決断力のある政策を実施してきたことです。両党が推進した政策により、中国の管轄下にある企業が米国のAI技術スタックにアクセスすることを制限し、米国およびその同盟国のイノベーションのエンジンを保護しました。我们的CEO也曾公开评论出口管制的重要性。過去数年間、これらの規制は、最高レベルのAIチップおよび半導体製造装置の中国への販売を制限してきました。北京がこの分野に大量の国家資源を投入したにもかかわらず、中国の最先端AIの発展は制約されています。米国の計算能力への中国のアクセスを制限しなければ、中国は米国と同等、あるいはそれ以上のAIを開発するためのすべ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、計算能力の取得を制限することで、中国のAI研究所が他の方向で革新を迫られ、米国のリードを弱める可能性に懸念を示している。中国の研究所は確かに革新を行っているが、これまでのところ、その革新は計算能力の差を補うには十分ではない。アルゴリズムの改善は計算能力の関数であり、計算能力の乗数であるが、計算能力の代替品ではない。これらのアルゴリズムの進歩を発見すること自体も、計算能力に大きく依存するプロセスである：より多くの計算能力があれば、研究所はより多くの実験を実行でき、その結果、より多くのアルゴリズムの改善を発見できる。最先端モデルがAI研究開発にますます関与するようになると、このサイクルはさらに強化され、最先端モデルが自らの次世代を構築するのに貢献するようになる。要するに、計算能力の優位性はさらにアルゴリズムの優位性へと転化され、最終的にはAI全体における持続的なリードへとつながる。

現在、米国の最先端システムは、知的水準において中国のトップモデルを少なくとも数ヶ月リードしていると推定されているが、このような推定には避けがたい不確実性が伴う。中国のオープンウェイトモデルは多くの注目を集めているが、企業導入面ではクローズドソースの最先端モデルに遅れをとっており、公開市場の投資家たちはその商業化の課題に注目し始めている。さらに、中国のAI研究所は、オープンソース路線から離れ、最良のモデルをプライベートに保つ方向へとシフトしているようである。

中国AI分野のリーダーも、輸出規制の影響と米国チップへの重要な需要を確認した。中国トップのAI研究所の経営陣は、計算能力の制約により中国がさらに後れを取ると懸念を示してきた。中国の主要研究所は、計算能力の希少性をモデル能力の向上を加速する主要な制約として挙げ、その原因として輸出規制を挙げている。中国の大手クラウドベンダーの経営陣は、輸出規制対象の米国チップを中国に供給することは「巨大で、本当に巨大な」影響をもたらすと述べ、供給の穴が中国AIの発展に深刻な影響を与えると補足した。同時に、米国チップの輸入が中国の自立化努力を遅らせるという懸念を却下した。中国国内で「輸出規制は無効」と主張する主要な声は、明らかに公式発表や国営メディアから発信されており、その目的は米国の政策立案者に影響を与えることにあるようだ。

出口規制は現在の優位性を築く上で効果的であったが、その強度は依然として不十分である。中国は国内で十分な量の先進チップを製造できず、海外でも合法的にこれらのチップを購入できないが、中国のAIラボは依然として二つの回避策を通じて、モデルの知能面で最先端に近い位置を維持している。

第一の方法は、回避的な計算能力の取得であり、AIチップを直接中国へ密輸するか、海外のデータセンターにアクセスすることを含む。第二の方法は、不法なモデルアクセスであり、米国の最先端モデルに対して蒸留攻撃を実施し、これらのモデルをツールとして自社のAI開発を加速することである。

中国回避美国出口規制は公然の秘密である。たとえば、米国連邦検察官は、Supermicroの共同創設者と他の2人を、先進的な米国チップを搭載したサーバーを中国に移送したとして起訴した。米国政府およびメディアの報道によると、DeepSeekは、中国への販売が禁止されている先進的な米国チップを用いて最新モデルをトレーニングした。『フィナンシャル・タイムズ』は、アリババとバイトダンスが、東南アジアのデータセンターで、輸出規制対象の米国チップを用いて自社の主力モデルをトレーニングしていると報じている。現在の規制がこの経路をカバーできない理由は、米国輸出法がチップの販売を規制するものであり、チップへのリモートアクセスまでは規制していないためである。米国輸出規制体制は、中国のAIラボが米国の先進的な計算能力を取得する問題に苦慮している。

蒸留攻撃は、米国の同行を追い抜き、輸出規制の影響を弱めるために用いられる別の手段である。この手法では、中国の研究機関が多数の偽アカウントを作成して、米国のAIモデルへ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て最先端の能力を複製する。この手法により、関連する研究機関は、米国が数十年にわたり行なった基礎研究、数百億ドルの投資、そして世界最高レベルのエンジニアたちが共同で開発した最先端モデルの成果を無償で利用できるようになる。その結果、中国は極めて低コストで最先端に近い能力を獲得でき、そのコストは実質的に米国が補助していることになる。長期的な国家安全保障の観点から見れば、これは重要な技術に対する体系的な産業スパイ活動に相当する。OpenAI、Google、Anthropic、Frontier Model Forumはすべて、蒸留攻撃を公に非難している。

中国のAI専門家も、蒸留攻撃が中国AIの発展に及ぼす規模と重要性を公に認めた。最近、国有メディアの記事は、米国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、それがビジネスモデルの核心的構成要素であると述べた。元字節跳動の研究者は、中国のAI研究所が蒸留を用いてモデルの訓練における近道とし、自らデータパイプラインを構築するための投資を回避していると語った。

米国の政策立案者は、この脅威に対応するために迅速に行動を取ってきた。ホワイトハウス科学技術政策局は、蒸留攻撃に関する覚書を発表した。ホワイトハウス、米国戦争省、および議会の上級官僚らも、この問題に懸念を示している。最近、米国下院外交委員会は、蒸留攻撃に対処することを目的とした関連法案を提出し、委員会内で全会一致で可決された。

もし米国およびその同盟国の政策立案者が、中国のAIモデルの発展を支えるこの2つの経路——回避的な計算リソースの取得と不法なモデルアクセス——を閉ざすことができれば、優位性を確実に固定するための珍しい機会を得られる可能性がある。

2028年の2つのシナリオ

以下に、今日の政策行動が2028年の競争環境をどのように形作るかを示すために、二つの仮想的な将来のシナリオを説明します。

米国の計算能力の優位性は依然として安定している。中国が半導体産業への国家支援を強化しているにもかかわらず、中国の半導体メーカーは、先進的な半導体製造装置、関連サービス、保守を入手できないという理由の一部により、米国およびその同盟国と比べて数年遅れている。米国およびその同盟国の半導体製造能力が稼働し、先進的な半導体メーカーがさらに効率的で高性能なチップの開発を継続するにつれ、米中間の計算能力の差は拡大している。

一方で、米国の政策立案者は、米国の経済安全保障ツールの穴を塞ぐために行動を起こしています。執行リソースが充実するにつれ、チップを中国へ密輸したり、海外のデータセンターで輸出管理対象チップにアクセスしたりする試みは、ますます困難になっています。

したがって、米国のAIモデルは知的能力で12〜24ヶ月リードしており、その差はさらに広がり続けています。最も知的で、最も強力で、最高のパフォーマンスを誇るモデルを手掛けるのはごく少数のAI研究所であり、これらすべてが米国に位置しています。「データセンター内の天才の国」は、サイバーセキュリティ、金融、医療健康、ライフサイエンスなどの重要な業界においてすでに現実のものとなっています。

2028年に米国の最先端研究所が、2026年4月のMythos Previewと同程度の相対的影響をもたらす能力の飛躍的向上を実現する新モデルを公開した場合、中国は2029年または2030年までそのようなAI能力を獲得できない可能性がある。これは、民主主義諸国が最先端AIシステムのルールと規範を策定するための重要なバッファ期間をもたらす。

米国のAIが世界経済のインフラとなり、新たな経済的・科学的活力を促進している。トランプ政権が国内でのAI採用を推進し、米国AIの輸出を促進した取り組みは成果を上げ、強力なAIが国内外で広く採用され、その恩恵は前例のない経済成長と技術進歩を推進している。米国AIの世界的な採用率は大幅に上昇した。民主主義諸国が能力と計算力で優位にあるため、中国のAI企業は一部の国市場を除き、グローバルな市場シェアを競うのが困難となっている。世界最高水準の先端AIシステムは民主主義的価値観によって形成されており、これにより一部の国々がAIシステムを用い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る。

サイバーセキュリティおよびその他の国家安全保障上の利点がさらに拡大している。公共部門および民間部門のサイバーセキュリティ担当者は、高度なAIシステムを活用して、米国およびその他の民主主義諸国における攻撃面を縮小し、中国が関連システム内でネットワークの足がかりを獲得し維持する能力を弱体化させることで、国家安全保障資産、知的財産、通信ネットワークをより安全にしている。米国の圧倒的なAI優位性は、外部リスクを抑止する重要な力ともなっている。

自己強化のサイクルは、民主国家のリーダーシップを一層強化する。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る。この同盟関係は、米国のAI市場を拡大するとともに、グローバルなAI規範を策定する同盟を広げる。その結果、市民の自由を保護し、安全で信頼できるAIシステムの開発と導入が促進される。世界トップレベルの技術・科学人材は、先端技術の構築拠点へと引き続き流入し続ける。これにより、米国はAIガバナンス、戦略的競争、貿易などの重要な課題において北京と協力するための重要な交渉材料を手に入れる。

この循環は自己強化を繰り返す：リードを確保した同盟が強化され、その同盟がさらにリードを強化する。民主国家が主導する国際秩序も、変革的なAIへの移行期において安定化するだろう。

中国が開発・導入したAIは、モデルの知能面で最先端に近づいている。半導体生産能力が弱いにもかかわらず、中国のAIラボが訓練したモデルは、米国のモデルと数ヶ月の差しかない。継続的な蒸留攻撃、海外の計算リソースへのアクセス、半導体製造装置の輸出規制の緩い執行、および米国の半導体輸出規制の緩和が、中国の追いつきを支援している。米国の最先端AIを継続的にAI研究開発に活用することで、中国のAIラボは米国同行との差を縮め、近づいている。

商業および国家レベルでの採用が急速に進んでいる。北京は「AI+」政策を通じて国内全体の採用を推進している。中国のAIモデルの能力が米国モデルやや劣るとしても、中国の採用推進の取り組みはすでに成果を上げている。その結果、中国は経済、軍事、技術の分野で最先端に近いAI能力をより有利に活用でき、力の均衡を中国側に傾けている。

中国のAI強化ネットワーク能力は深刻な脅威となっている。中国は、AI強化ネットワーク能力を既に高度に発展したネットワーク力の体系に統合し、中国軍を引き続き脅威的なネットワーク競争者として位置づけている。関連するネットワーク行動体は、米国および世界の大多数の国々の重要なインフラや軍民両用インフラへのアクセスを拡大し、重要な国家安全保障および社会機能を妨害できるようになった。AIが最も重要なシステムにさらに深く統合されるにつれ、民主主義国がこの技術を先に開発したとしても、AIセキュリティにおいて中国に対して優位性を築くことはできない。

北京はコストとローカライズされたデプロイの柔軟性により、世界的な採用を獲得しています。ファーウェイとアリババのデータセンターは、特にグローバルサウスの低コスト市場において広く存在していますが、これらの地域に限定されません。これらのデータセンターは、より古いチップを基に拡張能力を備えています。中国がこれらのチップを輸出できるのは、国内市場が輸出許可を取得して米国製チップを購入したり、中国へ密輸されたチップを利用したり、海外のデータセンターにリモートでアクセスしたりすることで需要を満たせるからです。これらのデータセンターには、中国の研究機関が開発したセカンドラインモデルが搭載されており、最上位モデルではありませんが、価格が低く、依然として有効です。

华为が過去に採用した「安価で十分」という戦略と同様に、中国の最先端に近いモデルとハードウェアは、世界経済において無視できず急速に成長する部分を支えている。このインフラストラクチャー上の優位性により、中国は関連市場で重要な影響力を持つことになる。

最終的に最初のシナリオに導くために、私たちは以下の政策行動の方向を支援します。

脆弱性の修正：チップの密輸、海外データセンターへのアクセス、および半導体製造装置。
現在、中国の研究機関は、密輸および海外データセンターを通じて輸出管理対象の米国製チップを入手しており、半導体製造装置の規制の穴が、その自立化への取り組みを加速させています。規制を強化し、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穴を塞ぐことができます。これにより、中国の計算能力の上限が低下し、そのAIの進展が相応に遅れ、民主主義諸国のAIにおけるリード優位を維持・拡大することにつながります。なお、計算能力の上限が低下すると、中国のAI研究機関が不法な蒸留を効果的に行うために必要な一定の計算能力の閾値に達することが難しくなるため、蒸留攻撃も実質的に弱体化する可能性があります。

私たちの革新を守る：モデルへのアクセスを制限し、蒸留攻撃を抑止する。
米国議会および行政機関の政策立案者は、中国の研究機関からのディスティレーション攻撃を罰し抑制する一方で、米国の研究機関がディスティレーション攻撃を発見・阻止するのを支援するための措置を継続的に推進できる。これらの措置には、立法を通じてディスティレーション攻撃を違法行為として明確に位置づけ、米国内の研究機関間、および研究機関と米国政府間での脅威インテリジェンスおよび技術の共有を促進することが含まれる。このような行動を抑制することで、今後数ヶ月から数年間にわたり、民主主義諸国が持つ優位性を実質的に延長できる。

アメリカのAI輸出を促進する。
グローバルな公共部門および商業部門におけるAIの採用が増加する中、トランプ政権は、民主主義の原則に基づいて開発・形成された信頼できるAIハードウェアとモデルの世界的な採用を推進し続けるべきである。現在、信頼できる米国インフラを確立することで、中国のAIエコシステムが将来、コストおよび採用競争に必要な世界的な拠点を獲得することを防ぐことができる。

結論

米国およびその同盟国は、世界で最も先進的なAIモデルを開発し、世界で最も高度なAIの主要投入資源を掌握している。これにより顕著な優位性を獲得している。もし我々がこれらの技術への優先的アクセスを維持できれば、この優位性はさらに拡大するだろう。しかし、これらの技術が競合相手に直接渡されれば、この優位性は失われる。今年の政策決定者は、変革的なAIの未来を左右する。我々は、2028年までに米国およびその民主主義同盟国がリーダーであり続けることを確保するために尽力する人々を支持する。