米国と中国の人工知能競争をめぐる議論では、どちらの国が最も強力なフロンティアモデルや最先端の半導体を有しているかに固執しがちだが、そのような枠組みは時代遅れになりつつある。AIが私たちのスクリーンから物理的な世界へと移行するにつれ、もはや問題は、誰のモデルが技術的なベンチマークを達成するかではなく、誰がAIを日常的な製品やサービスに組み込むエコシステムを構築し、維持できるかということになる。

このようなエコシステムは、3つの柱の上に成り立っていなければならない。第一に、自動車やドローンから産業機器に至るまで、さまざまな用途でAIシステムをホストできる、安価で信頼性が高く、広く配備されたハードウェアが必要である。第二に、企業が実際の使用から学ぶにつれて継続的に更新できるAIスタックの形をしたソフトウェアに依存する。そして最後に、データセンター、スマート道路、充電ステーション、送電網など、これらのシステムを安全に運用するためのインフラが必要となる。

このような観点から見ると、中国はAIのパフォーマンスに関する標準的な指標には表れない、明確な優位性を享受している。直感に反するかもしれないが、中国の強みは、エコノミストたちが長い間、最も深刻な構造的弱点の1つとして扱ってきた「過剰生産能力」から生じている。

過剰生産能力は中国の成長モデルに組み込まれている。何十年もの間、地方の役人たちは高い資本収益を上げるよりも、投資や生産目標を達成することで報酬を得てきた。国営銀行と地方金融機関は信用を維持し、産業政策は各省に鉄鋼、太陽電池、造船などの「戦略的」チャンピオンを育成するよう促してきた。最近では、このアプローチはバッテリー、電気自動車、クリーンエネルギーなどの新興セクターにも拡大している。

マクロ経済の観点から見ると、中国の成長モデルは、重複投資、激しい競争、薄利多売、余剰生産物が海外市場に流出することによる貿易摩擦など、深刻な歪みを生み出している。しかし、AI開発に関しては、同じ力学が競争上の優位性に転じる可能性がある。

EV部門はその最たる例である。自律走行機能を開発するには、高度な運転支援システムを搭載した最新の自動車を大量に導入する必要がある。中国は、生産能力の過剰が主な原因となって、他国が追随できない規模でそのような基盤を構築してきた。現在、中国で販売されているEVの60％以上に、部分的な自動運転をサポートする運転支援機能が搭載されており、多くの場合、消費者には追加費用はかからない。

これらの車両はそれぞれ、ローリング・センサー・プラットフォームとして機能する。すべてのアシスト・マイルは、センサーが何を見、人間のドライバーがどのように反応し、システムがどこで故障する可能性があるかについてのデータを生成する。EVの価格を下げ、普及を加速させることで、中国の過剰生産能力は、実世界データの継続的な収集に事実上助成金を出している。

同時に中国は、自律走行へのシフトをサポートするインフラを、民間の需要に先行して急速に構築している。例えば、「車両-道路-クラウド」戦略は、高密度の5Gカバレッジ、カメラや路側ユニットを備えたスマート道路、高精細地図、交通を調整するクラウドプラットフォーム、テストや配備を容易にするために規制を緩和するパイロットゾーンなどを通じて、自動車をより広範なデジタルネットワークのノードにすることを目指している。

同様の動きは、中国の政策立案者が「低高度経済」と呼ぶ、ドローンや空飛ぶタクシーによって新たな成長エンジンに変えようとしている、およそ1km以下の空域でも起こっている。少なくとも45の自治体がドローン工業団地を発表し、減税、補助金、安価なオフィススペース、調達契約などで企業誘致を競っている。

EV分野と同様、この投資熱は価格下落圧力となっている。DJIは中国最大の民間ドローンメーカーで、世界市場シェアは70～80％だが、最近、国内のオンラインショップで20％以上の値下げを行った。

価格の引き下げと補助金により、ドローンの普及が加速している。中国の大手食品配送プラットフォームであるMeituanは、主要都市の数十のドローンルートで60万件以上の注文を完了した。DJIによると、同社の農業用ドローンは現在、中国の全農地のおよそ3分の1を散布しているという。

中国は、AIの次の段階が依存するハードウェア基盤とインフラを着実に構築している。

アンジェラ・フユエ・チャン

同じ論理がロボット工学にも当てはまる。地方の手厚い補助金と国の産業政策に後押しされ、中国のロボット製造は近年急速に拡大している。現在、中国の工場では年間約28万台の産業用ロボットが導入されており、これは世界全体のおよそ半分に相当する。この大量導入は、中国のロボットAIの学習と改良を加速させている。

確かに、中国は最先端モデルの開発ではまだ米国に後れを取っている。しかし、過剰生産に至るまで積極的に規模を拡大する傾向のおかげで、EVやロボットからドローンや空飛ぶタクシーに至るまで、AIの次の段階が依存するハードウェア基盤とインフラを着実に構築している。

アメリカの政策立案者たちは、危険を顧みずこの変化を無視している。より優れたモデルやチップの競争に勝つことに焦点を絞ることで、米国は、最終的に世界経済を形成することになるインフラ、機械、日常生活にAIを組み込むという、より重大な競争に敗れる危険性がある。

• 南カリフォルニア大学法学部のアンジェラ・フユエ・チャン教授は、『High Wire：How China Regulates Big Tech and Governs Its Economy」（オックスフォード大学出版局、2024年）、「Chinese Antitrust Exceptionalism: How the Rise of China Challenges Global Regulation」（オックスフォード大学出版局、2021年）の著者。©Project Syndicate