月面着陸に要した資金よりも多くの資金が AI に投資されてきました。今年のテクノロジーへの支出は、昨年のほぼ2倍となる7000億ドルに達すると予想されている。この熱狂的な支出の動機の一部は、米国の投資家や政策立案者の間で「中国を打ち負かさなければならない」という信念にある。実際、見出しは長い間、AI 開発を米国と中国のゼロサム競争として描写し、テクノロジーの進歩をゴールラインが定められた軍拡競争として表現してきました。物語は動き、対称性、共通の目的を暗示します。

しかし、両国の AI 開発を詳しく見てみると、同じゴールラインに向かって競争しているだけではないことがわかります。「米国と中国はまったく異なる車線を走っています」とセリーナ・シューは言います。、 ジョーは、ニューヨーク市でハイテク投資家、慈善家、元グーグル最高経営責任者のエリック・シュミットのために中国とAIの政策研究を主導している。。 「米国は汎用人工知能（AGI）の追求で規模拡大に力を入れている」とシュー氏は言う。「一方、中国にとっては経済生産性と現実世界への影響力を高めることが目的だ」。

米国と中国を同じ AI スコアボードに載せることは間違っているだけでなく、政策やビジネス上の意思決定に悪影響を与える可能性があります。 「軍拡競争は自己実現的な予言になる可能性がある」と徐氏は言う。 「企業や政府が『底辺への競争』の考え方を採用すると、優位に立つために必要な安全とセキュリティのガードレールを放棄することになります。これにより、AI 関連の危機が発生する可能性が高まります。」

本当のゴールラインはどこなのか？

2010年代に機械学習が進歩すると、スティーブン・ホーキング博士やイーロン・マスクなどの著名な著名人は、冷戦時代の戦略的競争の枠組みを反映して、AIの汎用的な可能性を軍事的および経済的意味から切り離すことは不可能であると警告した。サンフランシスコのシンクタンク、AI政策戦略研究所の中国研究者カーソン・エルムグレン氏は、「正確ではないにせよ、軍拡競争はこの状況を考えるのに簡単な方法だ」と語る。フロンティアラボ、投資家、メディアは、より大きなモデル、より優れたベンチマーク、より多くのコンピューティング能力など、単純で比較可能な進捗指標から恩恵を受けるため、軍拡競争の枠組みを支持し、追加します。

AI が軍拡競争であるなら、汎用人工知能は暗黙の「ゴールライン」です。しかし、AGI フィニッシュラインに関する多くの問題の 1 つは、その性質上、機械の超知能は人間よりも賢く、したがって制御が不可能であるということです。スタンフォード大学の中国研究者グラハム・ウェブスター氏は、「特定の国で超知性が出現しても、その国の利益が優先されるという保証はない」と語る。 カリフォルニア州パロアルトにて。

AGI Finish Line はまた、米国と中国の両国がこの目標に向けて最適化し、リソースのほとんどをそれに向けて投入していることを認識しています。両国の経済シナリオは全く異なるため、そうではない。

支払いはいつですか？

数十年にわたる急速な成長を経て、中国は現在厳しい現実に直面している。 「中国は、不動産から信用、消費、若者の失業に至るまで、さまざまな理由による景気減速に苦しんでいる」と徐氏は述べ、同国の指導者らは「中国の成長維持を助けることができる次の経済原動力が何かを見出そうとしている」と付け加えた。

AIを入力してください。中国政府は、投機的な限界モデルに資源を注ぎ込む代わりに、より即効性のある生産性エンジンとしてテクノロジーを活用するという緊急のインセンティブを持っている。 “私「中国では、AI をヘルスケア、エネルギー、農業などの既存産業を改善するための手段と定義しています」と、中国北京の清華大学の AI 政策研究者、Liang Zheng 氏は言います。 「最優先事項は、一般の人々のためにそれを使用することです。」

そのために、中国における AI 投資は、製造、物流、エネルギー、金融、公共サービスへのテクノロジーの組み込みに焦点を当てています。 」これは長期的な構造変化であり、企業は機械、ソフトウェア、デジタル化にもっと投資する必要がある。「非常に中小企業でさえ、生産性を向上させるために AI の利用を模索している。」と梁氏は言う。

中国の AI Plus イニシアチブは、効率向上のための AI の使用を奨励しています。中国のAIイノベーションとガバナンス戦略に焦点を当てているMATSリサーチフェローのクリスティ・ロック氏は、「フロンティアテクノロジーを持っているからといって、実際に中国がイノベーションベースの先進経済に向かうわけではない」と語る。代わりに、彼女はこう言います。 [these tools] 当社は、より迅速な工業化、よりスマートな製造、競争力のあるプロセスで確実に物を生産するという中国経済の要求を満たすことができます。

自動車メーカーは人間の介入を最小限に抑えた「暗い工場」にインテリジェントロボットを導入しています。 2024 年までに、中国では米国の 5 倍近くの工場ロボットが使用されていました。 「以前は品質管理に人間の目を使用していましたが、非常に非効率的でした」と Liang 氏は言います。現在では、コンピュータ ビジョン システムがエラーを検出し、ソフトウェアが機器の故障を予測して、生産を停止し、定期メンテナンスのスケジュールを設定します。農業モデルは作物の選択、植え付けスケジュール、害虫駆除について農家にアドバイスします。

ヘルスケアでは、AI ツールが患者を診察し、医療画像を解釈して診断を支援します。清華社はまた、医師が仮想臨床助手と連携して働くAI「エージェントホスピタル」の試験運用も行っている。 “私「以前は病院では長時間待たなければなりませんでしたが、今ではエージェントを利用して正確な予約を取ることができます」と Liang 氏は言います。このようなアプリケーションの多くは、特定のタスク用に設計された単純な「狭い AI」を使用します。

米国でも AI の産業への組み込みが進んでいますが、その焦点は、大規模言語モデル (LLM) を活用して非構造化データを処理し、通信を自動化するサービス指向およびデータ駆動型のアプリケーションに移っています。たとえば、銀行は次のように使用します。 LLM ベースのアシスタント ユーザーがアカウントを管理し、取引を検索し、日常的なリクエストを処理できるようにするため。 LLM は、医療専門家が医療記録や臨床文書から情報を抽出するのに役立ちます。

「テクノロジーとしての LLM は、当然のことながら、中国の製造業経済よりも米国のサービス部門ベースの経済に適しています」とエルムグレン氏は言います。

競争と協力

米国と中国は、基盤となるチップなど一部のAI関連分野で多かれ少なかれ真っ向から競争している。最近の関税や輸出規制の争いが示すように、両国は国家安全保障を確保するためにサプライチェーンを十分に管理することに苦労している。 「トップレベルの主な競争要素は、 [for China] 半導体に対する米国の圧力から抜け出す方法を見つけなければならない。彼らは、高度な半導体を設計、製造、パッケージ化する独立した能力を望んでいます」とウェブスター氏は言います。

AIの軍事応用も米中競争の重要な分野であり、両国政府は意思決定の迅速化、インテリジェンスの向上、兵器システムの自律性の向上を目指している。米国国防総省は先月AI加速戦略を発表し、中国は軍民融合政策の一環として軍事近代化戦略にAIを明示的に組み入れた。ウェブスター氏は、「特定の軍事システムの観点から見ると、どちらかの側が得る可能性のある漸進的な利益がある」と述べています。

中国は軍事および産業への応用に力を入れているにもかかわらず、まだAI国家チャンピオンを選出していない。 「2025年初頭のDeepSeekの後、政府は簡単に『皆さんが勝者です。全額差し上げますのでAGIを構築してください』と言えただろうが、そうしなかった。政府は技術フロンティアに『十分に近づく』ことを重視しているが、AGIのバスケットにすべての卵を入れるのはギャンブルだと考えている」とロック氏は言う。

ペースは遅いにもかかわらず、米国企業も依然として中国の技術や労働者と協力している 結合を解除する 二つの経済のうち。直感に反するように思えるかもしれませんが、コラボレーションを強化し、熾烈な競争を重視しないことで、全員にとってより良い結果がもたらされる可能性があります。 「より安全で信頼できる AI を構築するには、アメリカと中国の両方の研究所と政策立案者が互いに話し合って、何が立ち入り禁止であるかについて合意に達し、その制限内で競争する必要があります」と Xu 氏は言います。 「軍拡競争の物語はまた、企業が互いのアプローチを採用しているという現実の現実、学術コミュニティを超えて交換される研究の量、国境を越えて広がるサプライチェーンと人材、そして2つのエコシステムがどのように相互接続されているかを無視している。」