米国のチップ制限にもかかわらず、中国はいかにして AI 分野で進歩しているか

私2017年、北京 発表された この計画は、2030 年までに世界のリーダーシップを確保することを目的として、人工知能開発を主導する野心的なロードマップです。この計画では、2020 年までに AI の進歩を実証するために AI の「象徴的な進歩」を求めています。そして 2022 年後半、OpenAI による ChatGPT のリリースは世界を驚かせ、中国は不意を突かれました。

当時、中国の大手テクノロジー企業は、中国のテクノロジー部門から約1兆ドルを削り取った18か月にわたる政府の弾圧にまだ動揺していた。少数の中国の AI チャットボットが政府から一般公開の承認を受けるまで、ほぼ 1 年かかりました。検閲に対する中国の姿勢が影響するのではないかと疑問を呈する人もいた。 この国のAIの野望を妨げる。一方、ChatGPTのデビューのわずか1カ月前に発表されたバイデン政権の輸出規制は、大規模なAIモデルの訓練に不可欠な先端半導体から中国を切り離すことを目的としていた。最先端のチップがなければ、2030年までにAIの覇権を握るという中国政府の目標はますます達成できなくなるように見えた。

しかし、今日に目を向けると、中国の印象的なリリースが相次いでいることは、米国の AI リードが縮小していることを示唆しています。 11月には、 アリババ と中国のAI開発者 ディープシーク は、ある意味では OpenAI の o1-preview に匹敵する推論モデルをリリースしました。同月、中国のビデオゲーム界の巨人、テンセントは、オープンソース モデルである Hunyuan-Large を発表しました。 会社のテスト いくつかのベンチマークにわたって、米国で開発されたトップのオープンソース モデルよりも優れたパフォーマンスを示していることがわかりました。 そして、2024 年の最後の数日、DeepSeek は DeepSeek-v3 をリリースしました。これは現在、人気のあるオンライン リーダーボードでオープンソース AI の中で最高位にランクされています。 に対して自分自身を保持します OpenAI と Anthropic の最高パフォーマンスのクローズド システム。

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DeepSeek-v3 がリリースされる前に、このトレンドはすでに Google の元 CEO であり、米国の AI 政策に最も影響力のある発言者の 1 人であるエリック シュミットの注目を集めていました。 2024年5月、シュミット氏は、米国は次のような政策を維持していると自信を持って主張した。 AI分野で2～3年リード、「それは私の本の中で永遠です。」それでも11月までに、 話す ハーバード大学ケネディスクールでは、シュミットは態度を変えた。同氏は、中国がギャップを縮めている証拠として、アリババとテンセントの進歩を挙げた。 「これは私にとって衝撃的です」と彼は言った。 「私たちがチップに課した制限により、チップの流通が妨げられるだろうと思いました。」

国家威信の源泉を超えて、誰が AI で主導権を握るかは、世界的な勢力バランスに影響を与える可能性があります。 AI エージェントが労働力の大部分を自動化できれば、国家経済を押し上げる可能性があります。そして、武器を指示したり敵をハッキングしたりできる将来のシステムは、決定的な軍事的優位性をもたらす可能性がある。この 2 つの超大国に挟まれた国々が中国か米国の AI システムの選択を迫られる中、人工知能が世界的な影響力を持つ強力なツールとして台頭する可能性があります。中国の急速な進歩は、米国の半導体輸出規制が米国の優位性を維持するのに十分なのかどうかという疑問を引き起こしている。

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より強力な AI の構築は、データ、革新的なアルゴリズム、生のコンピューティング能力、つまりコンピューティングという 3 つの重要な要素に依存します。 GPT-4o のような大規模な言語モデルのトレーニング データは通常、インターネットからスクラップされるため、世界中の開発者が利用できることになります。同様に、アルゴリズム、つまり AI システムを改善するための新しいアイデアは、新しい技術が学術論文で共有されることが多いため、国境を簡単に越えることができます。たとえそうでなかったとしても、中国には豊富な AI 人材がおり、 トップAI研究者をさらに増やす 対照的に、高度なチップは製造が非常に難しく、アルゴリズムやデータとは異なり、国境で止められる物理的な商品です。

先端半導体のサプライチェーンはアメリカとその同盟国によって支配されている。米国企業の Nvidia と AMD は、AI に使用されるデータセンター GPU において事実上の複占状態にあります。その設計は非常に複雑で、トランジスタの測定単位は 1 桁ナノメートルであるため、現在、これらの最高級チップを製造しているのは台湾の TSMC だけです。そのために、TSMC はオランダの企業 ASML だけが構築できる数百万ドル規模のマシンに依存しています。

米国はこれを有利に活用しようとしている。バイデン政権は2022年に、中国への最先端チップの販売を防ぐ輸出規制法を導入した。この動きは、 トランプ第一次政権、中国のチップ製造技術へのアクセスを制限しようとした。こうした取り組みは、中国への先端チップの流入を制限するだけでなく、同国の発展を妨げている。 国内チップ産業。ジーナ・ライモンド米国商務長官は、中国のチップは「何年も遅れている」と語った。 60分 4月に。

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しかし、中国の開発者がまもなく制限されるチップを備蓄していると伝えられており、2022年の輸出規制は発表前に最初のハードルに直面した。 DeepSeek は、R1 と呼ばれる AI 推論モデルを開発している中国の開発者です。 OpenAIのO1プレビューに匹敵する、 組み立てられた のクラスター 10,000 輸出規制が導入される 1 年前に、間もなく禁止される Nvidia A100 GPU。

密輸 輸出管理の実効性も損なった可能性がある。 10月、ロイター通信 報告されました 制限されたTSMCチップが中国企業ファーウェイ製の製品で発見されたとのこと。中国企業もまた、以下を使用して制限付きチップを入手したと報告されています。 ダミー会社 中国以外では。他の人は持っています 回避された輸出規制 オフショア クラウド プロバイダーから GPU アクセスをレンタルすることによって。 12月には、 ウォール・ストリート・ジャーナル 報告されました 米国は中国が他国を通じてチップにアクセスする能力を制限する新たな措置を準備しているとのこと。

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米国の輸出規制により、中国による最先端半導体へのアクセスが制限されているものの、性能の劣るチップの販売は依然として許可されている。どのチップを許可すべきか、許可すべきではないかを決定するのは困難であることが判明しています。 2022 年に、エヌビディア 旗艦のデザインを微調整した チップを使用して、制限のしきい値内に収まる中国市場向けのバージョンを作成しました。このチップは依然として AI 開発に有用であり、米国は 2023 年 10 月に規制を強化することになった。「（中国が）基本的には同等の品質のチップを購入することができた年があった」と、AI およびコンピューティングのリーダー、レナート・ハイム氏は言う。 RAND コーポレーションのテクノロジーおよびセキュリティ ポリシー センター。同氏は、この抜け穴と、新しいチップがAI開発者のインフラに導入されるまでの時間のせいで、輸出規制が中国のAI開発に完全な影響を与えるには至っていないと述べた。

現在のしきい値が適切なバランスをとるかどうかはまだわかりません。 11 月、Tencent は Hunyuan-Large と呼ばれる言語モデルをリリースしました。 上回ります Meta のいくつかのベンチマークにおける Llama 3.1 の最も強力なバリアント。ベンチマークは AI モデルの全体的な知能を比較するための尺度としては不完全ですが、Hunyuan-Large のパフォーマンスは、非強力で制限のない Nvidia H20 GPU を使用してトレーニングされたため、印象的であると述べています。 研究 バークレーのリスクとセキュリティ研究所による。 「より優れたソフトウェアのおかげで、ハードウェアがより有効に活用されているのは明らかです」と、この研究の著者であり、国防総省の国防イノベーションユニットの顧問でもあるリトウィック・グプタ氏は言う。ライバルの中国研究所の DeepSeek-v3 は、 最強のオープンモデルが登場、また、驚くほど少ないコンピューティングを使用してトレーニングされました。ドナルド・トランプ次期大統領がAI政策にどのように取り組むかについては大きな不確実性があるが、複数の専門家は11月にタイム誌に対し、輸出規制は存続し、さらには拡大されると予想していると語った。

前に 新しい制限 12月に導入、中国企業が再び 備蓄した 「この戦略全体を再考する必要がある」とグプタ氏は言う。 「これらのハードウェア チップを使ってモグラたたきをするのはやめてください。」同氏は、米国はチップへのアクセスを制限して大規模な言語モデルの開発を遅らせようとするのではなく、軍事用AIシステムの開発を防ぐことに集中すべきだと提案している。軍事用AIシステムの開発には、訓練に必要な計算能力が少なくて済むことが多いと同氏は言う。しかし同氏は、チップ製造に使用されるASMLの機械など、チップサプライチェーンの他の部分に対する制限が中国国内のチップ産業の減速に極めて重要であることを認めている。

ハイム氏は、ここ1年で米国の差は縮まったと述べているが、中国は今や米国の最高のオープンソースモデルに匹敵するかもしれないが、トップのクローズドモデルに比べて約1年遅れていると指摘する。同氏は、ギャップが縮まっていることは必ずしも輸出管理が失敗していることを意味するわけではないと付け加えた。 「輸出規制が機能しているか機能していないかという二元論から脱却しましょう」と同氏は述べ、中国が輸出規制を痛めつけていると感じるまでにはさらに時間がかかるかもしれないと付け加えた。

過去 10 年間で、AI モデルのトレーニングに使用されるコンピューティングが目まぐるしく増加しました。たとえば、2023 年にリリースされた OpenAI の GPT-4、 推定されています 2019 年にリリースされた GPT-2 の約 10,000 倍のコンピューティングを使用してトレーニングされたと考えられます。米国企業が好むように、この傾向は今後も続くとの兆候があります。 × そして アマゾン 今日の主要な AI モデルのトレーニングに使用される計算能力をはるかに超える、数十万の GPU を備えた大規模なスーパーコンピューターを構築します。そうなれば、米国のチップ輸出規制により、中国がAI開発で歩調を合わせることが妨げられるだろうとハイム氏は予測する。 「輸出規制は主に量に影響を及ぼします」とハイム氏は言い、たとえ制限付きチップの一部が中国開発者の手に渡ったとしても、輸出規制により数が削減されるため、モデルを大規模にトレーニングして展開することが困難になると付け加えた。 「コンピューティングの重要性が変わらない限り、一般的に輸出規制の影響は時間の経過とともにさらに厳しくなると予想しています」と彼は言う。

カーネギー国際平和基金のテクノロジーと国際問題プログラムの客員研究員、スコット・シンガー氏は、米国政府内では「現在、中国を（交渉）のテーブルに着かせることにためらいがある」と語る。暗黙の推論：『（米国がリードしているなら）なぜ我々は何かを共有する必要があるだろうか？』

しかし同氏は、AIに関して中国と交渉する説得力のある理由があると指摘する。 「中国が必ずしも壊滅的なリスクの源になる必要はない」と同氏は述べ、コンピューティング制限にもかかわらず中国が進歩を続けていることは、いつか危険な機能を備えたAIを生み出す可能性があることを意味すると付け加えた。 「中国がもっと近いのであれば、双方のシステムの安全性を確保するためにどのような種類の会話を中国と行いたいかを検討してください」とシンガー氏は言う。