米国は最も重要な領域である商業化でAI競争に勝っている
(avkcode.github.io)- AI競争の中核指標は商業化であり、DeepSeek R1の登場後、OpenAIとAnthropicはagents、Codex、Claude Codeをより迅速に事業化している
- DeepSeekの中国国内での戦略的価値は、売上よりもNvidia依存を下げ、Huawei Ascendのような国内スタックへ推論を移すことにある
- 欧州はFY 2023〜2024にインドのソフトウェアサービスへ約588億ドル、その翌年には約671億ドルを費やしたが、モデルだけでは価値が不足している
- 安価な電力コストも重要だが、AWS・Azure・Google CloudとYouTube・Microsoft 365・GitHubのクラウドとデータの到達範囲の方がより決定的である
- 兵器化されたAIと、AnthropicのMythosのようなフロンティア・サイバーモデルは、国家や防衛企業をクローズドスタックと隠蔽によるセキュリティへと押しやる可能性がある
米国が先行している点
- 商業化がAI競争の核心指標であり、DeepSeek R1が2025年1月に市場へ衝撃を与えた後、米国企業はより速く動いた
- OpenAIはagentsとCodexをさらに強く推し進め、AnthropicはClaude Codeを事業化した
- 中国にも競合はいるが、売上・導入・ツール・到達範囲では米国が先行している
- DeepSeekの中国国内での戦略的価値は、商業的成果よりもNvidia依存を下げ、Huawei Ascendのような国内スタックへ推論を移すことにある
- これはサプライチェーンの自律性を支えるが、収益性のあるAIリーダーシップとは別の問題である
- SAPのChristian Kleinは、欧州にはさらなるデータセンターは不要であり、大規模言語モデルだけでは十分ではないと見ていたが、実際にモデルだけでは不十分である
- 欧州はFY 2023〜2024にインドのソフトウェアサービスへ約588億ドル、その翌年には約671億ドルを支出した
- AIは実データ、実際の業務フロー、実製品に結びついたときに価値を生む
- 米国はチップ、電力、データセンター、クラウドプラットフォーム、開発者ツール、消費者向けプラットフォーム、企業向けソフトウェアを同時に構築しており、優位性が拡大している
- 論文数やエンジニア数はAIリーダーシップを証明しない
- 核心の試金石は、インフラ資金調達、大規模モデルの学習・提供、経済全体へのAI適用能力である
電力より大きいクラウドとデータの力
- 電力コストは、現代のGPUとTPUシステムが電力をコンピュートへ変換するため重要であり、安価な電力はモデルコストを下げる
- 電気料金の比較では、米国は主要な西欧経済圏より安く、カナダは米国よりさらに安い
- 中国とロシアはこの比較で米国よりコストが低い
- 家庭用・事業用電気料金は、ドイツ 0.436/0.279、英国 0.420/0.415、スペイン 0.282/0.136、フランス 0.274/0.174、米国 0.201/0.154、カナダ 0.125/0.106、ロシア 0.087/0.131、中国 0.078/0.117である
- クラウドインフラとデータは、電力よりもさらに決定的なレイヤーである
- 米国はAWS、Azure、Google Cloudというグローバルなハイパースケーラーを通じて、米国企業のモデルを世界へ展開できる
- YouTubeは動画コーパスであり、Google DriveとMicrosoft 365は日常的なオフィス業務の中にあり、GitHubはソフトウェア開発の中に位置している
- これらは配備システムであると同時にデータプラットフォームでもあり、新しいモデルを人々が毎日使う製品の中へ押し込むことを可能にする
- 安価な電力だけではAI競争に勝つのは難しい
- クラウド規模、プラットフォームの到達範囲、開発者エコシステム、有用な大規模データフローへのアクセスがなければ、電力コストが低くても敗れる可能性がある
- 米国はこれらの要素を同時に備えており、中国は大きな内需市場の中でかなりの部分を備えているが、欧州はそうではない
- 欧州は長年にわたり強力なエンジニアリング人材を抱えてきたが、人材だけでは不十分である
- 米国のハイパースケーラーがすでに市場を支配しており、追いつくには長い時間がかかる
- 欧州が今すぐクラウドチャンピオンに実際の資金を投入しても、インフラ構築は第一段階にすぎず、その後に銀行・製造業者・公共機関をそのプラットフォームへ移行させなければならない
- この過程にはほぼ10年かかる可能性があり、その間にAWS、Azure、Google Cloudは規模・ソフトウェア・データでさらに先行する
- Arkady VolozhはNebiusを欧州のAIインフラ企業にしようとしているが、欧州はまだ出発点に近い
- 兵器化されたAIもまた別の戦線である
- 次の段階では、ボットネットワーク、サイバーキャンペーン、自律兵器において、ある国家のAIと別の国家のAIが対峙する形になる可能性がある
- システムを調整して競争相手を非人間化し、暴力を正当化し、あるいは集団全体を標的にすることは難しくない
- モデルがメディア、ネットワーク、兵器に組み込まれると、バイアスは力に変わり、AI競争はセキュリティ競争にもなる
- AnthropicのMythosのようなモデルは、国家や防衛企業を別の方向へ押しやる可能性がある
- 昔ながらのLinux的直感は、公開コードには多くの目が向けられるというものだったが、フロンティア・サイバーモデルは逆の論理を生みうる
- クローズドソフトウェア、クローズドツール、クローズドファームウェア、クローズドチップによる隠蔽によるセキュリティへ向かう可能性がある
- モデルが対象スタックのコードやアーキテクチャで学習できなければ、通常は文脈と速度が低下する
- これでシステムが安全になるわけではないが、ハードウェアにまで及ぶ独占的スタックの価値は高まる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
Anthropic、OpenAI、Googleが目立っているのは確かだが、そもそもなぜこれを戦争と呼ぶのかのほうが大きな疑問だ
中国は中国なりの文脈で大きな利益を得ており、GPUの設計・製造能力も強化してきた
本当に戦争だというなら、Trumpは法の支配を損ない、米国への好感を弱めることで自国の足を引っ張っている。世界が中国にはデータを預けにくく、米国には安定したサービスを信頼しにくいと感じるなら、AI戦争に勝っても米国に戻ってくる利益は限られるかもしれない
むしろEuropeのように独自の技術スタックを作れる地域にとっては良いことかもしれず、AIスタックがあまりに高価であるため、中国の強力なオープンソースモデルのほうが世界にとっては米国より役に立つという奇妙な構図になっている
ばかげた考えだと思うが、関連する推進力はそちらにある。この表現はSF作家Charles StrossがThe Jennifer Morgue(2006)で作った言葉だ
もっと良い銃を作っても、それを持つ人の数には限界があるので、そんなふうに世界を征服することはできない。しかし誰かが超知能を発明すれば、新しいAI研究を支配し、世界経済を制御し、はるかにうまく戦うことを非常に速く進められる
AI生成コンテンツとして報告した。この文章はフロントページに載るべきものではなく、投稿者の投稿・コメント履歴を見ると制裁が必要に見える
「米国はAI競争で最も重要な商用化において勝っている」という主張については、勝ち方の基準はいろいろありうるし、商用化が真っ先に思い浮かぶわけではない
https://english.www.gov.cn/news/202604/15/content_WS69df29e6...
https://fortune.com/2026/05/03/chinese-court-layoffs-workers...
https://www.reuters.com/world/china/china-moves-regulate-dig...
YouTube、Google Drive、Microsoft 365、GitHubがAI時代のデータを作り整理するプラットフォームだという主張も今ひとつだ。まるで中国にはプラットフォームもデータもないかのように語っている
LLM生成テキストは、開示を求めるか削除するルールがあればよいと思う。ブログ全体がAI生成に見える
こんな支離滅裂なものがどうしてHNで上がってくるのかわからない。HN文化はどう変わったらこんなものが上位まで来るのか
コミュニティの強さは、ひたすらあまり知られていないことに支えられていたが、今はもはやそうではない。政治宣伝のプラットフォームとして使えるほど大きくなった時点で、知識人の空間としてはすでに死んでいた
参考までに、この投稿には投票していない
タイトルはかなり惹きがあるが、中身はゴミのような低品質生成物だ
大衆の反乱は現実だ
いや、米国はAI競争で先行しているだけで、競争は終わっていない
90%地点まで先頭を走っていても、最後に自分の汗で滑って転べば何の意味があるのか。何十億ドルも使ってどんな代償を払ってでも最高のAI技術を手に入れようとしても、競争相手がその進歩を蒸留して6〜12カ月で追いつき、コストは1%しか使わないなら意味は薄れる
文章が重視する商用化においても、米国はシェアを失い始めている。最近、米国企業が料金プランの利用量を絞るようになってから、cc/codexプランからglm/opencodeプランへ移る人たちを見た。この流れが定着すれば米国企業は厳しくなる。誰もが最先端モデルを必要としているわけではなく、月20ドルを払ってそこそこ使えるモデルを使いたいだけだ
AIが汎用サーバー容量のようになるシナリオもありうる。顧客が超巨大クラウド事業者なしでもやっていけるなら、今の市場全体はかなり愚かに見えるかもしれない
AIは良くなればなるほど代替可能になると思う。電気のように価値あるものにはなりうる。多くの企業が電気を作って金を稼いでいるが、現在の投資家が期待している水準の金ではない
本当に一社しか残らないかどうかは議論の余地があるが、Cubanによれば少なくとも彼らはそういう思考で動いている
昔は利益というものがあり、投資収益というものがあった
出口戦略がGoogleへの売却であるなら、売上に集中するのは悪くない戦略だ。しかし自分がGoogleなら、注ぎ込んだ金はいつか回収されなければならない。私たちはそのことを忘れたように見える
現在の商用化レベルは、米国が他の誰よりも速く投資を燃やしていることを意味するにすぎない。いつか状況が変わり賭けが成功するかもしれないが、この状態があと1分続くたびに、期待収益はその1分の損失とそれ以前の時間の利息まで埋め合わせるほどさらに大きくならなければならない。これが「勝っている」姿なのかはよくわからない。TikTok
長期的な勝者はローカルモデルで最高の性能と低いメモリ使用率を提供する側になるだろう
Anthropic、OpenAI、Mistralはいま金を稼いでいる企業ではあっても、まだ収益性はなく、長期的には牽引力と価値を失っていくはずだ
ただしOpenCode Goサブスクリプションが今後どうなるかのほうが興味深い。ビッグテックより安く、トークンも多く、改善を試みると言ってこちらのデータで学習もしない
純粋な公開データ学習の時代は終わった。誰もがそのデータにアクセスできるが、最前線モデルはごく少数しかない
二つの道は分岐していくだろう。最新モデルは実行コストが高くなりすぎて、最終的には国家アクターだけがアクセスできるようロックされる可能性が高い。Mythosですでに始まっている
米国が勝っている最も単純な説明は、最も多くの金を注ぎ込んでいるからだと思う。それも圧倒的な差で
AI企業と超巨大クラウド事業者の間の循環的な借用証書は負債、つまり貨幣創造の一形態だ。もちろん他のドルも大量に入っているが、存在しない金を投資するのは常にとてつもないリスクだ
いや、米国が勝っているわけではない。西側では中国モデルを業務用途で使うことが禁止されているからそう見えるだけだ
中国はオープンソースの最前線モデルで先行しているので、この競争で米国がどう勝っているのかよくわからない。ある時点になれば企業や個人がクラウドやローカルで自分のモデルを回し始め、中国モデルはどこにでもある存在になるだろう
たとえば
deepseek-r1-distill-qwen-7bを自前でホスティングして実行するのは問題ない。一方でDeepSeekアプリをダウンロードして業務端末で動かすことは、こうした禁止を作った側には受け入れられない「これでQwenが使えるようになった」という程度で、米国に大きな打撃を与えるとは思えない
遠目に見るとこの主張は成り立たない。Anthropic、OpenAI、xAI、Google、Meta、MicrosoftはいずれもAI部門で利益を出しておらず、親会社や投資家の資金、特に投資家マネーで持ちこたえながら損失を出している
中国モデルは彼らに追いつきつつあり、モデルを無料で提供し、消費者向けハードウェアでも動かせて、さらに重要なことに安く学習させている。AIモデルは数週間で時代遅れになりうるほど極めて変動の大きい製品だ。結局、終わりのないスケーリング以外に目標がないまま、より良いモデル開発に資源を注ぎ続けなければならない
実際のユーザー行動は「GeminiはXYZでClaudeより悪いから使わない」で終わる。Geminiモデルがもっと悪くなれば人々はAnthropicに行く。ではAnthropicモデルが他より悪くなったらどうなるのか？ 製品が客観的に劣っているなら、商用化がうまくても何の意味があるのか
米国が流通、統合、企業契約、エコシステム、インフラを支配しているという点は理解できる。文章が完全に間違っているわけではないが、その支配力は脆く、継続的なアップグレードを要求する
相手が常にすぐ後ろで追い抜こうとしているのに、無限スケーリングをしなければならないのだとしたら、それにどんな意味があるのか。無限スケーリングは不可能であり、VCマネーはいずれ尽きる。そうなれば誰もが最新モデルの実コストを負担するために縮小せざるを得ず、サブスクリプションやその他の収益化でその莫大なコストを賄わなければならない。SORAが金を燃やしすぎて中止されるのをすでに見たし、その間に中国ははるかに優れた動画モデルを次々に出してきた
モデルを他製品に統合することも重要だが、この領域でもオープンソースが追随しており、VCマネーが尽きれば最終的には追い越す可能性が高い
報道によれば、彼らは推論の側では収益性があり、VC資金はより多くの推論を回すためのデータセンター建設に入っている。コーディングのサブスクリプションモデルは平均すると損益分岐程度かもしれないが、金はAPIにある
中国モデルが消費者向けハードウェアで動くという主張も誇張だ。DeepSeek v4のような1.6Tトークンモデルを消費者向けハードウェアで動かしている人はいない
学習コストも米国モデルよりはるかに安いわけではない。中国ビッグテックが学習を補助しており、5T・10Tモデルを学習する米国の最前線ラボより小さく弱いモデルだから少し安いだけだ。米国ラボはより多様な強化学習データにも金を使っており、その差はさまざまなベンチマーク性能に現れている
Soraの件はむしろ文章の要点を証明している。OpenAIはSoraを中止したのではなく、サブスクリプション版と奇妙なソーシャルネットワークだけを閉じただけで、APIでは今も利用可能だ
中国の動画モデルもAPIモデルであり、LLMが米国の最前線ラボにとって収益性があるように、彼らにとっても収益性がある可能性が高い。動画モデルの価格は[1]にあり、幅は大きいがGoogle VeoとOpenAI Soraは中国モデルと似た価格帯だ
[1] https://openrouter.ai/models?output_modalities=video
Anthropicが興味深くやったことの一つは、自社スタックを複数のクラウドプロバイダ上に載せたことだ。まずAWSに、これまで主要AIプロバイダではあまり見られなかった水準で載せたので、次はGCPやAzureにも載せるのか気になる
企業が自分のクラウドにELKスタックのような独自Claudeスタックを持てるなら、AzureやGCPまで可能になった場合、OpenAIは本当に追いつかなければならない
個人的には、自分が費用を払うインフラ上で動かせるAIをもっと使いたい。障害が起きても分離されるし、別リージョンや別データセンターに切り替えることもできるからだ
MicrosoftやAmazonが自社モデルをクラウド製品で前面に出していないのも、依然として驚きだ。MicrosoftはPhiを載せてはいるのだろうが、前面には押し出していない。特にCopilot for Devsのようなもので、Phiのようなモデルによるより安い計算を使えるかもしれないのに、MicrosoftはCopilotが何を意味するのか明確に見えるよう、名前からして付け直すべきだ
計算を配置するのはハードウェアの問題だが、良いモデルを出すには計算以上のものが必要で、優れたAIエンジニアが要る。SpaceXやAmazonなどはハードウェアは非常に得意でも、AIエンジニアリングは同じほどではないのかもしれない
https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-anthropic...
https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platfo...
ClaudeはAWS Bedrockでもかなり前から提供されている
新しい「Claude Platform」の発表は、Bedrock上で直接運用する方式ではなく、AWS上でAnthropicが運用する版に関するものだ。違いはここで見られる: https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/claude...
自分の有料インフラ上で動かしたいという要望も、Claudeはかなり前から満たしてきた
OpenAIがMicrosoftと距離を置いた理由の一つも、AWSで提供されるためだった。AWS需要がかなりあると見ており、Azureでしか提供されないことが足かせになっていた