真のボトルネックは単なるチップハードウェアだけではありません。実際の支配力はNVIDIAのCUDAエコシステムにあります。ご存知ですか、世界中のAI開発者の90%以上がCUDAに依存しています。これは単なるツールではなく、ほぼ置き換え不可能なフライホイールのようなものです。10年にわたる開発、何百万もの開発者、何千ものアプリケーション—すべてCUDAの上に構築されています。まるで代替のないエコシステムのようです。

しかし中国ではアプローチが異なります。直接対決ではなく、アルゴリズムの最適化にピボットしています。DeepSeek V3はその完璧な例です—6710億パラメータを持ちながら、推論あたりの使用率はわずか5.5%。トレーニングコストは560万ドルに過ぎず、GPT-4の$78 百万ドルと比べて非常に安価です。その上、APIの価格は25〜75倍も安い。これがスマートエンジニアリングの力です。

現在、国内のコンピューティングインフラの生産が加速しています。国内産のチップ、例えばLoongsonやTaiChu Yuanqiを使った新しいサーバー生産ラインが登場しています。重要なマイルストーンは、国内チップが推論専用から完全なトレーニング能力へと移行したことです。これは質的な飛躍です。HuaweiのAscendエコシステムには今や400万人の開発者がおり、43の主要モデルがAscendチップを使って事前訓練済みです。

エネルギー状況も見逃せない大きな要素です。中国は米国の2.5倍の電力を生産し、工業用電力コストは1kWhあたり0.03ドルに対し、米国は0.12〜0.15ドルです。これは巨大なアドバンテージです。一方、バージニア州、ジョージア州、イリノイ州などの米国の州は、電力網の制約により新しいデータセンターの許可を一時停止しています。

では何が起きているのでしょうか。トークン—AI出力の基本単位—が新たなコモディティになっています。中国のコンピューティング工場で生産され、世界中に分散しています。DeepSeekのユーザ分布は、30.7%が中国、13.6%がインド、6.9%がインドネシア、4.3%が米国です。これは単なる技術の話ではなく、市場のシフトの話です。

ここには歴史的な類似点もあります。1980年代の日本の半導体産業も似ていました—彼らは支配的でしたが、米国がコントロールするエコシステムに依存していました。米日半導体協定の後、すべてが変わりました。日本は独立したエコシステムを構築しなかったため、市場支配力を失いました。

中国ではアプローチはより戦略的です。アルゴリズムの最適化、国内チップの開発、Ascendエコシステムの構築、そしてグローバルなトークン分散—これらすべてが連携して進められています。各コンポーネントは互いに強化し合っています。これは一夜にして成し遂げられる成功ではありません—損失や課題もありますが、体系的に独立した産業エコシステムを築いているのです。

地元のチップメーカーの最新の収益報告も示しています—Cambrianは売上高が453%、Moore Threadsは243%、Muxiは121%増加しています。半分は火、半分は水のようなパフォーマンスですが、市場の需要は明らかです。世界はNVIDIAの独占に代わる選択肢を必要としています。

真のコストは技術そのものではなく、エコシステムの構築にあります—ソフトウェアの補助金、開発者支援、現場のエンジニアリング。これらは独立性を保つために必要なコストです。しかし、それが選択肢を持つための代償です。

8年前のZTE事件からすでに8年が経ちました。当時の問いは生き残ることでした。今や、その問いは異なります—独立性と長期的な競争力のためのコストは何か。答えはより明確になっています—包括的なエコシステムが必要であり、単なるチップだけではありません。アルゴリズム、エネルギー、開発者、そしてグローバル市場へのアクセスです。中国はこれらすべてを並行して構築しており、これは根本的にゲームを変えつつあります。

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