[AIと新文明標準スペシャルレポート] 経済的挑戦①：米中人工知能エコシステムのデカップリング

I. 米中AI競争とパラダイムの差別性

人工知能（Artificial Intelligence: AI）が科学技術、産業、経済を含む多方面で革命的変化をもたらすと予想されるにつれて、世界の主要国が一斉にAI競争に参入している。AI競争は、研究開発（R&D）、人材、インフラ、商業化など多様な領域にわたって優位を確保しなければならないなど、単面的な競争ではなく、多面的な競争の性格を内包している。AI競争の現況と展望に関する多様な分析と評価が、AI技術革新の主体である研究機関や企業のランキングだけでなく、政府の戦略を主要な評価要素の一つとして含めて国家ランキングを発表するのはこのためである。

米中のAI競争は、単なる技術力競争に留まらない。実行（implementation）、革新（innovation）、投資（investment）はAIの3大競争領域として知られている。実行は人材、インフラ、運用環境、革新は研究と開発、投資は政府戦略と民間（スタートアップや投資）に区分される。米国と中国に続き、シンガポール、英国（投資）、ドイツなどが米国および中国と大きな隔たりを置いた3位グループを形成している（<表1>参照）。

<表1> 世界主要国のAI能力

出典: Tortoise Media. “The Global AI Index.”

競争様相を米国と中国に絞ると、米国は人材、インフラ、研究開発など商業投資領域で均等に優位を示している。民間投資において米国の優位が特に際立っている。2013年から2023年の期間中、米国の民間投資は3,352億ドルであり、中国の民間投資1,037億ドルを圧倒している（Bomey 2024）。米国はまた、AIの中核人材の確保においても優位な地位を維持している。米国の機関で活動する上位20%のAI研究者の割合が27%（2019年）から38%（2022年）に増加したことがこれを裏付けている。

<図1> 米国と中国のAI投資パターン

出典: World Economic Forum. 2020. “World order is going to be rocked by AI – this is how.” February 13.

それにもかかわらず、米中AI競争が本格化しているとの観測が支配的な理由は、米国と中国がAIの商業化と規制において非常に異なるAIエコシステムを形成していることと密接な関連がある（Lazard 2023）。米国は民間投資を中心に巨額の資金が投入される一方、一体性のあるAI国家戦略は相対的に脆弱な面がある。対照的に、中国は政府主導の産業政策を推進する中で、米国に比べて政府投資の割合が圧倒的に高い。中国政府投資の規模は、他の全ての国のAI公共投資を合わせたものの1.5倍に達すると示された。

運用環境において、米国が相対的に低い水準に留まっていることが示される。これは、AI規制に対する米国政府の方針が自主規制と政府規制の間で流動的に変化しており、AI活用の拡大に対する世論の懸念が増大している点と関連がある。一方、規制面で中国政府は2023年4月にAI開発者および展開者に新たな規則を発表するなど、国家戦略レベルで迅速に動いている。国家主権および体制転覆防止といった社会主義の核心的価値を実現させるようにした点で、米国のAIパラダイムと根本的に相反するという点は明らかである。

米中間の人材移動が徐々に減少し、自国に留まる割合が高まっている点も、米中間の協力が減少し、競争が激化することを示唆する。これを具体的に見ると以下のようになる。米国AI分野の人材の82.6%が米国の大学院を卒業している。中国で学部を卒業した後、米国の大学院に進学したAI分野の人材も31.2%に達する。一方、中国の大学院を卒業した米国のAI人材は1.93%に過ぎない。特に、米国AI人材のうち、中国で学部、大学院を両方卒業した人の割合は1.54%とさらに低い（<図2>参照）。

中国の場合、中国で大学院を卒業したAI人材の割合は75.5%であり、中国で学部、大学院を両方卒業したAI人材の割合は74.6%に達する。この数値は米国よりやや低いが、中国がAI人材を独自に育成していることを示唆する。ただし、中国AI人材のうち、中国での学部卒業者が8.8%米国大学院に進学しており、米国大学院卒業後に中国国内での就職率も10.65%に達するという点で、米国へのAI人材の移動率が高い（<図2>参照）。

<図2> AI人材移動（2023年）

出典: MacroPolo. 2023. “The Global AI Talent Tracker 2.0.”

II. 米国の戦略

AIはそのもの自体としても波及効果が大きいだけでなく、長期間持続する未来の競争力の確保に決定的な鍵となるため、米国と中国の間での競争が激しくならざるを得ない。米国は中国との技術格差を維持・拡大するために国内能力を蓄積する一方、中国のAI追撃速度を遅延させるための牽制を強化している。米国は中国と可能な限り最大の格差（“as large of a lead as possible”）を維持するために全能力を投入している（The White House 2022）。米国は特にAI半導体、電子設計自動化（Electronic Design Automation: EDA）ソフトウェア、軍事用半導体に対する輸出統制を通じて、中国との技術格差を拡大するという戦略を追求する。米国の対中輸出統制が厳格に実行される場合、中国の追撃を効果的に牽制できるというのが一般的な見通しである。米国の対中牽制戦略は、無形技術の移転を遮断するにまで拡大している。米国は教育、研究開発を通じた技術流出を先制的に予防し、人材補充も技術流出の観点から変化を追求する。

米国は特にAIが中国の軍民融合を促進すると見て、核心AI技術へのアクセスを根本的に遮断するために輸出統制の強度を継続的に高めている。「中国軍が米国の半導体の最終使用者」であることが明らかになるにつれて（Weinstein 2021）、中国軍が軍事作戦にスーパーコンピューターシミュレーションを導入する可能性に対する懸念が米国内で次第に大きくなっている。2022年8月にバイデン政権がNVIDIAとAMDの半導体輸出統制を強化した背景である。

米国の対中戦略は、米国のAI技術が軍事用途に転換される連鎖を根本的に遮断すると同時に、米国AI産業の競争力を高める両面戦略と言える。米国政府の輸出統制は、中国の軍民融合だけでなく、Baidu、Tencent、Alibabaなど中国の代表的なAI企業のクラウドサービスにも大きな影響を与える両面的な効果があるためである。米国政府は、輸出統制が効果的に維持される場合、中国のAI追撃を遅延させることで、現在の格差を維持または拡大できると期待している。

III. 中国の戦略

中国は開発初期段階から米国とは異なる、さらには相反するAI発展パラダイムを追求してきた。2017年に中国国務院が「次世代人工知能発展計画（一代人工智能发展规划）」を発表したことを起点に、国家戦略レベルでAI技術革新を推進した。中国政府が「関鍵核心技術対応のための新型国家体制」（关键核心技术攻关新型举国体制）を掲げたように、AI技術の自立と自強（自立自強）を通じて米国の牽制を突破するという構想を公式化した。これに関連し、中国は米国が中国を牽制するために動員しうる「チョークポイント」（卡脖子）技術35個を選定し、そのうち21技術において米国の牽制に対応する能力を備えたと判断している（EET China 2023）。

輸出統制などの米国の牽制に対応するため、独自の能力を強化しようとする努力はAIにおいてもよく現れている。中国は米国のAI戦略が中国の追撃を遅延または阻止する牽制戦略の強度と範囲を強化・拡大すると見て、独自の能力構築に優先順位を置いている。中国政府は、米国がAIバリューチェーンの主要な地点をチョークポイント（choke point）として活用する戦略を継続するため、これを突破する唯一の方法は国内で革新能力を強化することであるという結論に至った。中国政府は、特別基金などを通じた資金支援と多様な財政的インセンティブ、国内市場を活用した半導体国産化政策、産業と教育システムを連携させるAI人材育成に注力している。特に、米国との研究交流が弱まるにつれて、高度人材の不足が深刻化すると予想される。中国政府は2024年に約25万人のAI人材を育成し、米国以外の他国の人材を積極的に誘致する戦略を推進する。

中国AI戦略の特徴は、政府の調整と市場基盤の革新を有機的に組み合わせることで、独自のAIエコシステムを構築することにある。国家研究所と先導企業間の協力を促進することが代表的な事例である。また、中国政府はインフラとしてコンピューティングパワー（computing power）向上のための超大型プロジェクトを進めることを決定し、2023年3月時点で30都市にデータセンターを建設中である。制度的にもこれを支援するため、中国政府は国家データ局（国家数据局）を設立し、東部沿岸地域のデータと内陸地域のコンピューティングパワーを結合する戦略を推進している。

中国は特にAIファウンデーションモデル（foundation model）開発のために国家的な努力を傾けており、この過程で地方政府が重要な役割を担っている。Peng Cheng Lab（PCL）の事例に見られるように、広東省と深圳市がAI競争の核心要素であるデータ、コンピューティングパワー、アルゴリズム間のシナジーを高めるために協力している。PCLは2023年9月、Huaweiとの協力を通じて大規模言語モデル（Large Language Model: LLM）であるPeng Cheng Mind（鹏城脑海）を発表したが、このモデルは2,000億個のパラメータを使用し、中国が独自に開発したコンピューティングを活用して事前学習を行ったとされている（Ding and Xiao 2023）。

米国の牽制が相対的に弱い点を活用することも、中国の対応戦略の特徴である。2023年10月のNVIDIAとAMDの半導体に対する輸出統制措置に見られるように、米国の対中ハードウェア輸出統制は今後も継続的に強化される見通しである。中国が米国の輸出統制を短期間で根本的に解決することには限界があるが、在庫拡大、迂回路を通じた輸入などで対応している（Wang 2024）。それに加えて、中国はオープンソース基盤のソフトウェアを開発することに注力し、米国以外の国々との協力による新たな革新システムを追求する。中国政府が欧州との共同研究に60%の財政支援を行ったことから、この戦略がうかがえる。

中国は現在まで米国の牽制戦略に対応する受動的な戦略を活用しているが、中長期的には攻勢的かつ先制的な戦略への変化を模索する可能性がある。中国が汎用半導体の製造基盤を急速に拡大している点を考慮すると、汎用半導体で自立基盤を優先的に確保し、さらに米国と米国の同盟およびパートナーが中国汎用半導体に依存するようにする戦略を追求する。汎用半導体を逆に中国のチョークポイントにしようとする戦略である。

中国はまた、半導体新素材分野で競争力を高め、米国を追い抜くという戦略も推進している。中国がシリコンベース半導体で米国の支配的地位を追い抜くことは難しい一方、新素材の開発で対等な競争力を備えなければならないという「弯道超车」戦略である。電気自動車に使用されるシリコンカーバイド（Silicon Carbide: SiC）と窒化ガリウム（Gallium Nitride: GaN）市場が2026年までに3倍以上に増加すると予想され、2020年基準で25プロジェクト、109億ドルに達する大規模投資を行ったことが中国戦略の一端をよく示している（Lapedus 2021）。

IV. 米中競争とグローバルAIガバナンス

米国と中国が相反するAIパラダイムを追求しているということは、米中AI競争がさらに激しく展開されることはもちろん、AIグローバルガバナンスが分断される可能性が高まることを示唆する。特に、米国と中国がAI核心技術を中心にエコシステムを分化させる傾向が次第に強化されると見られる。こうした趨勢はAI人材の移動パターンにおいて既に感知されている。AI研究分野においても分断が進んでいる。AIは国際共同研究が活発に行われる代表的な分野であったが、米国と中国の共同研究が減少している。さらに、AI人材が米国と中国のブロック内で移動する傾向が次第に強まる一方、ブロック間の移動は弱まっている。

米国が最上位2%のAI人材を圧倒的に多く吸収しているが、最上位AI人材が自国に留まる傾向も増加している。特に、最上位AI研究者の移動性が著しく減少し始めている。他国で活動する外国人AI研究者の割合が2019年の55%から2022年の42%に減少したことから、こうした変化が確認される。これは米中AI競争の激化のような地政学的リスクの増加と、国家間のAI競争が激化していることを示唆する。

グローバルAIガバナンスの分断可能性は、既に世界の主要国がそれぞれAI国家戦略を発表したことからも感知される。<図3>に示すように、世界の主要国が一斉にAI国家戦略を発表した。これは、世界の各国がAIが将来の国家競争力と安全保障に与える影響が大きいことを認識した結果である。同時に、個別の国家レベルのAI戦略は、グローバルAIガバナンスの樹立を一層困難にする要因として作用する可能性が高い。各国の利害関係に基づき作成されたAI戦略を調和させることが現実的に容易ではないためである。

<図3> AI戦略発表国

出典: Cohen, Jared, and George Lee. 2023. “The Generative World Order: AI, Geopolitics, and Power.” Goldman Sachs. December 14.

コンピューティングパワー、人材、データ、インフラなど、AIの競争力を構成する4大要素において地政学的リスクが大きいことから、地球的次元でのAIガバナンス樹立の見通しは明るくない。このうち、コンピューティングパワーと人材分野において地政学的リスクが相対的に大きいと評価されている（Cohen and Lee 2023）。コンピューティングパワーは、AI半導体やデータセンターなどAIモデルを開発する上で決定的に重要であるだけでなく、米国が韓国、日本、台湾、オランダなどと協力して中国を牽制できる主要な手段であるという点で、地政学的リスクが高い代表的な分野である。

人材はAI競争力を構成する核心要素であり、米国、中国、欧州、インドなどがしのぎを削っている状況である。米中競争が激化するほど、人材を誘致しようとする努力と流出を防ごうとする努力が同時に強化される見通しである。データ領域は、中国、インドなど多くの人口を抱える国々が相対的に有利な分野であるが、それを活用し事業化するのに必要なアプリケーションにおいては米国が相対的に先行している。地政学的リスクは中程度であるが、将来的に米国と中国の間だけでなく、データのローカライゼーションの動きが強化される可能性があるという点で、地政学的リスクも次第に増加する可能性がある。

<表2> AI競争と地政学的リスク

出典: Lazard. 2023. “The Geopolitics of Artificial Intelligence. October 17.

ただし、グローバルAIガバナンスを樹立する可能性が全くないわけではない。AI能力は既に国家別に格差が拡大している。米国と中国が先頭で競争を繰り広げる中、カナダ、フランス、イスラエル、英国、シンガポール、韓国、インドなどは、独自に相当なAI能力を構築した国と評価されている（Cohen and Lee 2023）。これらの国々は、米国と中国のAIエコシステムとの連携可能性を模索しているため、米国と中国のAIエコシステムがそれ以上分離されることを防ぎ、限定的なレベルでグローバルAIガバナンスを構築しようとする動きが強化される可能性がある。

V. AIとグローバルサウス（Global South）

AIの効果は既に国家別に差別化されて現れているだけでなく、今後その格差はさらに拡大する見通しである。一部の先進国がAIの恩恵を享受する一方、大多数の途上国はAI競争から遅れをとる可能性が次第に高まっている。こうした点で、中国はグローバルサウスとの協力を自国AIモデルの影響力を拡大する主要な手段として活用する可能性が高い。<図4>に示すように、中国は既に米国の強力な牽制にもかかわらず、Huaweiの機器を中央アジア、東南アジア、アフリカ、中南米の多数の国々に輸出している。これは、中国政府がデジタルシルクロード（Digital Silk Road: DSR）に参加する国々に進出できるよう側面から支援した結果である。

中国の中央集権的なAI戦略は、権威主義的な傾向を持つ途上国にとって魅力的である。これらの国々は、AIの商業的、経済的効果と同様に、AIを政権の安定と社会的統制の手段として活用する現実的な必要性があるためである。中国が財政支援を含む多様なインセンティブを提供することも、途上国が中国AIモデルの受け入れに開放的な態度をとる要因となっている。中国はグローバルサウスとのAI協力を拡大・強化することで、米国主導のAIガバナンスの樹立を牽制し、代替的ガバナンスを提示する戦略を追求する可能性が高い。グローバルサウスは、AIの死角地帯から脱却するために中国との協力を強化する一方、データ主権を主張することで、米国主導のAIガバナンス樹立プロセスを一層複雑にする結果を招く可能性がある。

<図4> 中国のデジタルインフラ参加現況

出典: Hillman, Jonathan, and Maesa McCalpin. 2019. “Watching Huawei’s ‘Safe Cities.’” CSIS.

米中AI競争は、科学技術、産業と経済、インフラなど、互いに異なるレベルで展開されており、レベルに応じて競争の様相が差別化される現象が現れると予想される。これをさらに細分化すると、アルゴリズム、コンピューティングパワー、商業用アプリとサービス、インフラなどに区分できる。3つのレベルをすべて結合した時、グローバルAI秩序は短期的には米国と中国を中心とした分断、中長期的にはブロック化の可能性が高い。AIのブロック化は、米国と中国の競争が極限に達するか、逆にブロック化の弊害を緩和するために世界の共同統治秩序を樹立するかの二つのシナリオのいずれかに繋がる可能性がある。この過程で、AI中堅国（middle powers）が米国と中国のAI競争を緩和する役割を果たす機会の窓が開かれる可能性がある（Effective Advocate 2024）。

V. 今後の展望：技術競争からエコシステム競争へ

米国と中国はAI主導権を確保する上で最も基本的な要素として、核心技術の優位を先取りするための競争が一段と激しく展開される可能性がある。こうした展望を可能にする趨勢が既に現れている。米中両国の戦略競争が本格化する前は、共同研究を含む国際協力が活発に進められていたが、米国と中国の科学技術界の共同研究が次第に減少し、陣営内の共同研究が深化・拡大する現象が強化されているのがそれである。AI人材の米中間の移動が急速に減少する一方、陣営内の移動が拡大するのも、米国と中国が核心技術の優位を追求する間接的な指標である。

第一に、米国と中国は核心技術における優位の確保に加え、AI技術の産業的または経済的活用に向けたAIエコシステムを形成するための競争に突入するだろう。現在までAIサービスの持続可能な収益モデルを創出できていないため、産業レベルで米国と中国のAI企業を中心としたM&Aが相当期間行われるだろう。この過程で、AIエコシステム競争を推進する米国と中国のパラダイムの差別性がより明確になるだろう。米国の場合、AIを産業化・商業化する過程で、技術革新の主体が大学や研究機関から企業へと移行する傾向が強化され、研究と開発の間の連携がより緊密になる変化が現れるだろう。また、産業レベルでAI競争が「マネーゲーム（money game）」の様相を呈するにつれて、財源調達のための国家間の競争がさらに激しくなるだろう。この過程で、国家が民間に資金を投じる中国式モデルと、ビッグテックが保有する資金や民間投資資金を動員する米国式モデルとの競争がさらに激しくなるだろう。

第二に、米国と中国は今後、技術および産業レベルの接近を超え、生存のための国家戦略レベルでAI競争を追求する可能性が高まるだろう。先端技術競争と国家安全保障に影響を与えうる産業レベルではデカップリング（decoupling）を追求し、AI分野での市場先取りのための産業的競争が激化するだろう。ただし、この過程で米国はインド太平洋地域と欧州の同盟およびパートナー、中国は一帯一路参加国およびグローバルサウスとの協力をAI競争のための手段として活用する可能性が高い。米国と中国はこれを基盤に、産業レベルだけでなく、自国に有利なグローバルAIガバナンスの樹立に向けた競争を展開すると見られる。米国はEUとAI規制に関する異見を最小化する努力をすることで、中国とAI規範および規則競争のための戦列を整えるだろう。中国は自国AIモデルの拡散のためにグローバルサウスに多様なインセンティブを提供し、さらにアップグレードされたAI権威主義モデルを輸出しようとするだろう。

ただし、世界の主要国がそれぞれAI戦略を発表したように、米国と中国の陣営内でも国家間の競争が加速化する現象が同時に現れる可能性がある。AI能力を保有する一部の国々が産業レベルの競争に参入する場合、AIエコシステムの分断が促進されうる。こうした可能性が現実化することを防ぐために、AI中堅国の役割が求められる。 ■

参考文献

Bomey, Nathan. 2024. “Charted: U.S. is the private sector AI leader.” Axios. July 9. https://www.axios.com/...sector.

Cohen, Jared, and George Lee. “The Generative World Order: AI, Geopolitics, and Power.” Goldman Sachs. 12月 14日. https://www.goldmansachs.com/...power.

Ding, Jeffrey, and Jenny W. Xiao. 2023. “Recent Trends in China’s Large Language Model Landscape.” Centre for the Governance of AI. 4月. https://cdn.governance.ai/...LLMs.pdf.

EET China. 2023. “中国“卡脖子”の35項目の重要技術、現在少なくとも21項目を克服！(中国は今、停滞した35の重要技術のうち少なくとも21項目を解読しました！).” 4月9日. https://www.eet-china.com/mp/a209546.html.

EffectiveAdvocate. 2024. “Middle Powers in AI Governance: Potential paths to impact and related questions.” Effective Altruism Forum. 3月16日. https://forum.effectivealtruism.org/...and.

Hillman, Jonathan E. and Maesea McCalpin. 2019. “Watching Huawei’s ‘Safe Cities.’” Center for Strateic & International Studies (CSIS). 11月4日. https://www.csis.org/...cities.

Lapedus, Mark. 2021. “China Accelerates Foundry, Power Semi Efforts.” Semiconductor Engineering. 11月22日. https://semiengineering.com/...efforts/.

Lazard. 2023. “Geopolitics of Artificial Intelligence.” Geopolitical Advisory Research Brief. 10月. https://www.lazard.com/...intelligence/.

MacroPolo. 2020. “The Global AI Talent Tracker 2.0 – 2023 Update.” https://macropolo.org/...tracker/.

The White House. 2022. “Remarks by National Security Advisor Jake Sullivan at the Special Competitive Studies Project Global Emerging Technologies Summit.” Briefing Room. 9月16日. https://www.whitehouse.gov/...summit/.

Tortoise Media. 2023. “The Global AI Index.” https://www.tortoisemedia.com/...#rankings.

Wang, Che-jen. 2024. “4 Ways China Gets Around US AI Chip Restrictions.” The Diplomat. 6月28日. https://thediplomat.com/...restrictions/.

Weinstein, Emily. 2021. “Don’t Underestimate China’s Military-Civil Fusion Efforts.” Foreign Policy. 2月5日. https://foreignpolicy.com/...efforts/.

■ イ・スンジュ, EAI貿易・技術・変革センター所長、中央大学政治国際学科教授.

■ 担当・編集:パク・ジス, EAI研究員

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