[The Daily Star]人工知能は、大国としての中国の運命を左右する重要な役割を果たすだろう。しかし、ディープシークなどの今日の革新的企業の成功を18兆ドル規模の経済のより広範な利益につなげようとする北京の試みは、米国だけでなく、中国共産党自身の支配維持の願望からも挑戦を受けるだろう。
技術革命は歴史上、大国の変遷を支えてきた。20世紀に米国が電気、機械、自動車の普及を通じて大英帝国の産業的優位に取って代わったのと同じように、中国にもAIが力のバランスを自国に有利に変える同様の機会を提供している。
中国の指導者、習近平がテクノロジー、経済、軍事の面でアメリカに取って代わろうとしているかどうかは、ワシントンで現在も議論が続いているテーマである。
ドナルド・トランプ米大統領の国家安全保障問題担当大統領補佐官マイク・ウォルツ氏は、米国と中国は冷戦状態にあると考えているが、北京の2017年の「新世代人工知能計画」では、中国が2030年までに世界のAIリーダーおよび革新者としての地位を確立することを求めているだけだ。
戦場があるとすれば、杭州に拠点を置くディープシークが新たな戦線を開いている。同社のAIトレーニングモデルは画期的で、開けるAIなどの欧米のライバルのモデルと同等の性能をわずかなコストで実現している。これは、アリババ、テンセントなどの同業他社による同様の製品とともに、中国がイノベーションでリードし、27兆ドル規模の米国経済との差を縮めることができることを示す最新の兆候だ。
そのために習主席は企業部隊を動員している。先週行われた珍しく高度に演出された会合で習主席は、世界トップの電気自動車メーカーであるBYDや、カリフォルニアに拠点を置くエヌビディアに対抗する高性能チップの開発で中国をリードする通信コングロマリットのファーウェイなど、国内のイノベーター企業の最高責任者らに「才能を発揮」するよう促した。ディープシークの成功と習主席による民間セクターへの支援表明により、香港のハンセンテック指数は年初から25％以上上昇し、ナスダックを上回った。
しかし、AIの進歩を維持するには多大な努力が必要だ。米国や他の国々と同様、中国も発電を含む物理的なインフラの構築に巨額の投資をする必要がある。また、最先端の半導体や半導体製造装置へのアクセスを阻止する米国の最新の措置を克服し続ける必要もある。
しかし、次のハードルは、最も乗り越えるのが難しいものになるかもしれない。利益が広範囲に及ぶためには、中国は技術を業界全体で採用し、統合する必要がある。ここで、中国は、米国の政治学教授ジェフリー・ディン氏が使う「普及不足」に陥るかもしれない。
ディン氏は最近の著書「テクノロジーと大国の台頭：普及が経済競争をどう形作るか」の中で、「スキルインフラ」（新しいスキルの基盤を広げるのに役立つ機関）が弱い国は、さまざまな分野にわたってイノベーションを実施し、普及させることに苦労する傾向があると主張している。
彼は、ワシントンの政策立案者たちは普及よりもイノベーションに重点を置きすぎており、科学技術大国としての中国の台頭を過大評価している可能性があると結論付けている。
たとえば、中華人民共和国は世界でも最大級のエンジニアと科学者のプールを誇っているが、米国のコンピューターサイエンス専攻の4年生は中国のトップクラスの大学の同級生を「大幅に」上回っている。ディン氏の1980年代と1990年代の日本に関する分析は、これがいかに大きな不利に転じるかについての警告となる事例を提供している。
かつて日本企業は世界のコンピューターと半導体の生産を支配していたが、日本は米国との人材格差に悩まされていた。1995年には米国の情報通信技術労働力への熟練労働者の年間流入数が日本を68％上回り、2001年までにこの格差は300％に拡大した。このことが、とりわけ多くの分野で低成長と生産性の低下につながった。
中国の特許出願数が米国をはるかに上回っていることを示す面グラフ
実際、中国企業はテクノロジーの導入に関しては遅れをとっている。昨年の国内調査によると、調査対象となった中小企業500社のうち60％以上が、基本的なデータ管理とITアプリケーションを使用しているだけの、デジタル化の「初期」段階にある。別の調査に回答した中国企業のうち、ビジネスプロセスに生成AIを統合していると答えたのは5分の1未満で、米国に5ポイント遅れをとっている。
拡散問題の一部は、中国共産党が自らを守りたいという願望によって説明できる。
中国はAIモデルの訓練に必要な膨大なデータにアクセスできるが、中華人民共和国はこれらのモデルが「中核的な社会主義の価値観を遵守し」、「国家の安全を脅かす」コンテンツを排除することを要求している。厳しい検閲はすでにこの国の進歩を遅らせている可能性がある。2017年、テンセントはメッセージングアプリにインストールされたAI搭載のチャットボットが政治的失言をしたため、これをシャットダウンした。
一方、支援すべき特定の産業を特定するという中国のトップダウン政策は、一部の成功企業を生み出したが、リスクを負ったり新技術を試したりする動機がほとんどない非効率な企業も数多く生み出した。産業計画は資本の大幅な誤配分も招いた。2009年から2018年の間に、経済の効率性と競争力の指標である中国の全要素生産性の伸びは、世界金融危機前の10年間の2.8％から0.7％に大幅に鈍化し、世界の生産性の伸びよりも急激な減速となった。
ゴールドマン・サックスのアナリストは、AI が今後 10 年間で中国の生産性成長率を 8% 押し上げる可能性があると見積もっている。これは米国より遅れており、同銀行は米国では AI によって 15% の増加、つまり年間 GDP が約 4.5 兆ドル増加すると見積もっている。その差は普及率に帰着する。ゴールドマンによると、中国の雇用の半分は製造業、建設業など AI を使用する可能性が低い部門にある。
もちろん、この分野はまだ初期段階であり、北京が経済の他の分野の発展に力を入れていることから、中国は現在考えられているよりもはるかに多くの AI の恩恵を受ける可能性がある。しかし、イノベーションの段階を超えるには、中国はおそらく国内の学校や民間企業にもっと自由な裁量を与える必要があるだろう。
Bangladesh News/The Daily Star 20250227
https://www.thedailystar.net/business/global-economy/news/why-china-may-struggle-unlock-the-power-ai-3834746
関連
