最近気づいたことの一つに注目すべき点がある。

去年2月、DeepSeekは新しいモデルが完全に国内のチップメーカーと協力し、NVIDIAに依存しないことを発表した。
「私たちはNVIDIAを使っていません」—シンプルな一言だが、重い意味を持つ。

最初、市場は疑った。
商業的に考えて、トレーニングチップ市場の90%以上を握るNVIDIAを放棄するのは本当に合理的なのか？
しかし、ここで起きていることは単なる商業的決定以上の深い意味を持つ。
それは真の計算力の自立性の問題だ。

実際に懸念されるのは、中国企業を窒息させているのはチップそのものではなく、CUDAというものだ。
これはNVIDIAのプラットフォームで、AIの世界のほぼすべてを支配している。
すべての開発者、すべてのフレームワーク、すべてのプロジェクト—皆これと絡み合っている。
代替環境を構築するには、何十年もかけて進化させてきたツールや経験をすべて書き換える必要がある。
誰がこのコストを負担するのか？

しかし、中国は異なる道を選んだ。
直接対決を避け、アルゴリズムの突破口を狙ったのだ。
2024年末から2025年初頭にかけて、中国のAI企業は一斉にエキスパートモデルへと移行した。
シンプルなアイデアだ：巨大なモデルを丸ごと動かすのではなく、小さなエキスパートに分割し、最も関連性の高いものだけを活性化させる。
DeepSeek V3はその典型例だ—6,710億のパラメータだが、そのうち37億だけを活性化させる、わずか5.5%。
トレーニングコストはわずか557万ドル。
GPT-4は約7800万ドルかかった。
この差は圧倒的だ。

この差は直接価格に反映されている。
DeepSeekのAPI価格はClaudeの25倍から75倍安い。
結果は、2024年2月、OpenRouterでの中国モデルのシェアがわずか3週間で127%増加し、初めて米国を超えたことだ。
一年前は2%未満だったのに、今や60%近くに迫っている。

しかし、ここで本当の部分が出てくる。
推論コストを下げても、根本的な問題—トレーニング—は解決しない。
それには膨大な計算能力が必要だ。

蘇州の小さな都市、ステンレス鋼で有名な場所に、国内製のラインが148メートルの長さで建設された。
契約から生産までわずか180日だった。
核心は？完全に国内製のチップだ：
Loongson 3C6000プロセッサとTaichu Yuanqiの産業用アクセラレータ。
フル稼働時には1分間に5つのユニットを出力できる。
そして、これらのチップはすでに巨大なトレーニングタスクを処理し始めている。

2026年1月、ZhipuはHuaweiと共同でGLM-Imageモデルをリリースした—
画像生成のための最先端モデルで、完全に中国製のチップ上で訓練された最初のモデルだ。
その直後には、中国のローカルな計算プールで巨大なスター型モデルも訓練された。

これは本当に質的な変化だ。
推論は比較的低い要求で済むが、
トレーニングは膨大なデータと複雑な微分計算を必要とする。
必要な計算能力は、10倍以上に跳ね上がる。

蘇州のAscendは、ここでの真の力だ。
2025年末までに、Ascendエコシステムの開発者は400万人を超えた。
3,000以上のパートナー企業。
産業界で訓練された主要モデルは43種類。
オープンソースのモデルも200以上が適応済み。

2026年3月のMWCで、Huaweiは初めて海外市場にSuperPoDを投入した。
Ascend 910Bの処理能力はNVIDIA A100に匹敵する。
このギャップは、使えない状態から使える状態へと変わった。

しかし、多くの人が語らなかったもう一つの側面がある：エネルギーだ。
計算能力の終着点は、実際にはエネルギーだ。
この点でのギャップは、まったく逆だ。

中国は年間10.4兆キロワット時の電力を生産している。
米国は4.2兆キロワット時。
中国は米国の約2.5倍だ。
重要なのは、
中国の家庭用電力消費は全体の15%に過ぎず、
米国は36%を占める。
つまり、産業用の巨大なエネルギーが、計算インフラの構築に向けられる可能性がある。

コスト面では、米国のAI集積地の電気料金は1キロワット時あたり0.12ドルから0.15ドルだ。
一方、西中国では約0.03ドル—米国の4分の1から5分の1の価格だ。
米国は深刻な電力不足に直面し、バージニアやジョージアでは新しいデータセンターの承認が停止されているが、
中国のAIは静かに海外へと進出している。

今回は、出ているのは製品や工場ではなく、
Tokenだ—AIモデルが処理する最小単位。
中国の計算工場で生成され、
海底ケーブルを通じて世界中に送られる。
まったく新しいデジタル商品だ。

DeepSeekのユーザーデータの分布はこの物語を語る：
中国30.7%、インド13.6%、インドネシア6.9%、米国4.3%。
37言語をサポート。
新興市場では非常に普及している。
世界中の2万6000社がアカウントを持つ。
中国では、市場の89%を占めている。

これはまさに40年前の産業独立戦争の再現だ。
1986年、日本はアメリカと半導体協定を結んだ。
当時の日本の産業は絶頂期で、
1988年には世界市場の51%を支配していた。
しかし、契約後にどうなったか？
DRAMのシェアは80%から10%にまで低下。
2017年にはIC市場の7%しか残らなかった。
巨大企業は分割や買収、継続的な損失を通じて撤退した。

違いは、日本は世界の一つのシステムの中で最良の製品を作ることに満足し、
独立したエコシステムを築かなかったことだ。
撤退後、彼らは自分たちが持っているのは生産だけだと気づいた。

中国も似た岐路に立つが、全く異なる道を選んだ。
外部からの圧力は依然として強い—
半導体規制の3ラウンドと絶え間ない制約。
しかし今回は、より困難な道を選んだ：
アルゴリズムの徹底的な改善、
推論からトレーニングへの国内チップの飛躍、
400万人の開発者を抱えるAscendシステムの構築、
そしてTokenのグローバル展開だ。
これらの一歩一歩が、日本が持たなかった独立した産業システムを築いている。

2026年2月27日、3つの国内チップ企業が同日に性能レポートを公開した。
Kimoは収益が453%増加し、初の黒字を達成。
Moi Tunは243%成長も、10億ドルの損失。
Muxiは121%増だが、約8千万ドルの損失。

半分は火、半分は水だ。
火は市場の過剰な欲求。
NVIDIAが残した95%の空白を埋める動きだ。
市場は本当の代替選択肢を必要としている。
これは、地政学的緊張の中で非常に稀な構造的チャンスだ。

水は、エコシステム構築の巨大なコストだ。
すべての実質的な損失は、国内CUDAを作るための戦争の犠牲だ。
研究開発、ソフトウェアサポート、問題解決のためのエンジニア派遣—
これらの損失は管理の失敗ではなく、戦争の税金だ。

これらの3つの財務レポートは、計算力戦争の真の姿を最も正確に映し出している。
これは感動的な勝利ではなく、前線で血を流す激しい戦いだ。

しかし、戦争の形はすでに変わりつつある。
8年前は、「生き残れるか？」と議論していた。
今では、「生き残るために何を犠牲にすべきか？」と問う。
その犠牲こそが進歩なのだ。