米中（国・地域）に関するニュース一覧

半導体大手NVIDIAが29日、株式市場で時価総額5兆ドル（約750兆円）を史上初めて突破しました。生成AIブームを背景に同社のGPU（画像処理半導体）への需要が爆発的に増加。CEOによる強気な受注見通しの発表や、米中間の取引協議への期待感が株価を押し上げ、4兆ドル達成からわずか3ヶ月で新たな大台に乗せました。

株価上昇の直接的な引き金は、ジェンスン・フアンCEOが発表した複数の好材料です。同氏は、最新AIチップ「Blackwell」と次世代「Rubin」について、2026年末までに累計5000億ドルの受注を見込むと表明。さらにアメリカ政府向けに7つのスーパーコンピュータを構築する計画も明らかにしました。

トランプ大統領の発言も市場の追い風となりました。同大統領は、中国の習近平国家主席とNVIDIAの高性能チップ「Blackwell」について協議する意向を示唆。これにより、現在輸出規制の対象となっている中国市場への販売再開に対する期待感が高まり、投資家の買いを誘いました。

NVIDIAの成長スピードは驚異的です。2022年末にChatGPTが登場して以降、同社の株価は約12倍に急騰しました。時価総額4兆ドルを突破したのが今年7月。そこからわずか3ヶ月で5兆ドルに到達し、AppleやMicrosoftといった巨大テック企業を突き放す形となっています。

同社は事業領域の拡大にも余念がありません。フィンランドの通信機器大手Nokiaに10億ドルを投資し、AIをネイティブに活用する次世代通信規格「5G-Advanced」や「6G」ネットワークの共同開発で提携。半導体事業に留まらない成長戦略を描いています。

一方で、市場ではAI関連株の急激な上昇を「バブルではないか」と懸念する声も根強くあります。しかし、フアンCEOは「我々が利用するAIモデルやサービスに対価を払っている。バブルだとは思わない」と述べ、実需に裏打ちされた成長であることを強調しました。

米国の防衛関連企業Andurilが、大規模言語モデル（LLM）を活用した自律型ドローンの実験を公開しました。音声コマンドで模擬敵機を撃墜するなど、AIを指揮命令系統に組み込む試みが進んでいます。米国防総省は、ウクライナ戦争で価値が証明された自律型兵器の開発を急いでおり、大手テック企業も次々と参入。AIが戦場の様相を一変させる未来が現実味を帯びています。

開発が加速する背景には、ウクライナ戦争があります。低コストで戦況を有利にする自律型ドローンの有効性が世界に示されたのです。さらに、AI技術の覇権を巡る米中間の競争も激化しています。最先端技術を制する者が世界を制するという戦略思想のもと、米国はAI兵器への投資を急速に拡大しているのです。

投資額の伸びは驚異的です。ブルッキングス研究所の報告によると、米連邦政府のAI関連契約額は2022年8月から1年間で1200%増加し、その大半を国防総省が占めています。2026年度の国防予算には、AIと自律性専門で134億ドルが初めて計上されるなど、国家としての推進姿勢は鮮明です。

この潮流は、かつて軍事協力をためらった大手テック企業の姿勢をも変えました。2018年にはGoogleがAI画像解析プロジェクトから撤退しましたが、現在ではOpenAI、Google、Anthropicなどが、それぞれ最大2億ドル規模の軍事関連契約を獲得。AIの軍事転用が巨大ビジネスになりつつあります。

LLMはなぜ軍事利用に適しているのでしょうか。専門家は、大量の情報を解析・要約する能力が諜報活動に、コード生成・分析能力がサイバー攻撃に非常に有効だと指摘します。一方で、現在のモデルは誤情報を生成するなど信頼性に課題を抱え、戦場での直接的な意思決定を任せるには時期尚早との見方もあります。

とはいえ、技術の進化は止まりません。AndurilはMeta社と共同で、兵士向けのARヘルメットを開発中です。専門家は、10〜20年後には自律性の高いロボットが戦場で活動するのが当たり前になると予測します。AIが自らの判断と行動を「自分の言葉で」説明する、そんな未来の戦争が迫っています。

中国のアリババ系列企業アントグループが、1兆個のパラメータを持つオープンソースの推論AIモデル「Ring-1T」の技術詳細を公開しました。このモデルは、独自開発した最適化手法により、大規模モデルの学習における強化学習のボトルネックを解決した点が特徴です。OpenAIの「GPT-5」やGoogleの「Gemini」など米国勢に対抗し、激化する米中間のAI覇権争いで存在感を示す狙いがあります。

「Ring-1T」は、数学、論理問題、コード生成、科学的問題解決に特化して設計されています。各種ベンチマークテストでは、多くの項目でOpenAIのGPT-5に次ぐ高いスコアを記録しました。特に、同社がテストしたオープンウェイトモデルの中では最高の性能を示し、中国企業の技術力の高さを証明しています。

この成果の背景には、超大規模モデルの学習を効率化する三つの独自技術があります。研究チームは、学習プロセスを安定させる「IcePop」、GPUの遊休時間をなくしリソースを最大限活用する「C3PO++」、非同期処理を可能にするアーキテクチャ「ASystem」を開発。これらが、1兆パラメータ規模のモデル学習を現実のものとしました。

特に注目すべきは、強化学習における課題へのアプローチです。従来、大規模モデルの強化学習は計算コストと不安定性が大きな障壁でした。「IcePop」は、学習を妨げるノイズの多い情報を抑制し、安定した性能向上を実現します。この技術革新は、今後のAIエージェント開発など応用分野の発展にも大きく貢献する可能性があります。

今回の発表は、DeepSeekやアリババ本体の「Qwen」シリーズに続く、中国発の高性能モデルの登場を意味します。米国の巨大テック企業を猛追する中国の勢いはとどまるところを知りません。「Ring-1T」のようなオープンソースモデルの公開は、世界中の開発競争をさらに加速させることになりそうです。

米OpenAIをはじめとするテクノロジー企業が、「ソブリンAI」の構築支援を各国で進めています。ソブリンAIとは、各国が自国の管理下でAIインフラを開発・運用する能力を指し、米中間の技術覇権争いの新たな主戦場となりつつあります。米国が同盟国との連携を深める一方、中国はオープンソースモデルで世界的な影響力を急速に拡大しています。

OpenAIはアラブ首長国連邦（UAE）などの政府と提携し、大規模なデータセンター建設を含むソブリンAIシステム構築を支援しています。この動きは米国政府とも連携しており、同盟国が中国の技術に依存するのを防ぐという戦略的な狙いがあります。米国の技術を世界に普及させることで、地政学的な優位性を確保しようとしています。

しかし、UAEのような非民主主義国との提携には懸念の声も上がっています。かつて米国は、経済的な関与が中国の民主化を促すと期待しましたが、結果的に権威主義体制を強めることになりました。AI技術の提供が同様の結果を招かないか、過去の教訓が問い直されています。OpenAIは政府からの要請があっても情報検閲は行わないと明言しています。

対する中国は、オープンソース戦略で猛追しています。AlibabaやTencent、DeepSeekといった企業が公開した高性能な基盤モデルは、世界中で広く採用されています。特にAlibabaの「Qwen」ファミリーは3億回以上ダウンロードされ、日本を含む各国のスタートアップが自国語対応モデルの開発基盤として活用しています。

オープンソースAIモデルをホストするHugging FaceのCEOは、「真の主権はオープンソースなしにはあり得ない」と指摘します。モデルの内部を完全に検証・制御できるためです。中国企業はこの戦略により驚異的な速さで技術力を向上させ、5年前の遅れを取り戻し、今や米国と互角のレベルに達したと分析されています。

AIの国家主権をめぐる競争は、クローズドモデルを推進する米国勢と、オープンソースで勢力を拡大する中国勢という構図を呈しています。OpenAIは両アプローチの共存が可能との見方を示していますが、どちらが次世代のグローバルスタンダードを握るのか。この動向は、各国の事業戦略を左右する重要な要素となるでしょう。

Googleは、米国の小規模ビジネス（SMB）の成長とイノベーションを促進するため、「AI Works」イニシアチブの一環として大規模な支援を発表しました。Google.orgは米商工会議所に対し、AIトレーニングプログラム開発用に500万ドルを拠出します。この資金により、約4万社のSMBに対し、基礎的なAIスキルの習得を目指します。

この支援の背景には、AIが中小企業の生命線となりつつある現状があります。調査によると、すでにSMBリーダーの半数以上が、AIツールを事業の成功に不可欠であると回答しています。Googleは、AIがもたらす高い生産性や競争優位性を、業種や規模を問わず広範な企業が享受できるよう支援を強化しています。

核となるのは、米商工会議所と連携して展開する全国AIトレーニングプログラム「Small Business B(AI)sics」です。これはGoogle.orgのAI機会基金によって支えられており、基礎的なAIリテラシーを広く普及させることが目的です。AIツールへのアクセスだけでなく、それを効果的に活用するための教育インフラを提供します。

また、実務的な活用に特化した短期オンラインコース「Make AI Work for You」も提供されています。参加者は、AIを使い、セールスピッチ資料の作成や広告資料の構築、ビジネス実績の分析など、日常的な業務タスクを効率化する方法を学べます。SMBの実例に基づいた実践的なガイダンスが特徴です。

さらに、全国の地元商工会議所と連携した対面ワークショップも実施されます。オンラインリソースに加え、ワークショップ参加者は、AIに関する実践的な知見を得るだけでなく、自社ビジネスに合わせたパーソナライズされたAI導入計画を作成できます。これにより、より具体的な成果へと結びつけやすくなります。

実際に、AIは多岐にわたる業務で活用され始めています。例えば、ある自転車とコーヒーの複合店舗では、GeminiやNotebookLMといったAIツールを用いて、キッチン用品のコスト計算から新規従業員のオンボーディングまでを効率的に行っています。AIは、複雑なバックオフィス業務の負担を軽減する強力な助っ人となっています。

中国のAI企業DeepSeekは29日、新しい実験的AIモデル「V3.2-exp」を発表しました。このモデルは「スパースアテンション」と呼ばれる新技術を搭載しており、長い文章や大量のデータを処理する際の推論コスト（APIコスト）を最大で半減させる可能性を秘めています。AIの運用コスト削減は業界全体の課題であり、今回の発表は大きな注目を集めています。

新技術の核心は、処理情報を効率的に絞り込む2段階の仕組みです。まずシステムが入力文から重要部分を抜粋し、次にその中から処理に必要な最小限のトークンを選択します。この選択と集中のアプローチにより、関連性の低い情報処理を省略し、サーバー負荷を大幅に軽減するのです。

AIモデルの運用コスト、特に「推論コスト」の削減は、AIサービスを普及させる上で極めて重要です。今回の試みは、AIの基本構造であるTransformerアーキテクチャの効率化を目指すもの。特に大量の文書読解や複雑な対話など、長い文脈を扱う応用でのコストメリットは計り知れません。

この「V3.2-exp」モデルはオープンウェイトとして、開発者プラットフォームのHugging Faceで既に公開されています。誰でも自由に利用し、その性能を検証できるため、DeepSeekが主張するコスト削減効果が実証される日も近いでしょう。今後、第三者による客観的な評価やさらなる改良が期待されます。

DeepSeekは中国に拠点を置く企業で、年初には独自の学習手法を用いたモデルで業界を驚かせました。今回の発表は、米中間の技術競争という側面だけでなく、AI業界全体のコスト効率化という共通課題に対する一つの解を示した点で意義深いと言えます。この技術が米国の主要プロバイダーにも影響を与える可能性があります。

元国家元首やノーベル賞受賞者、AI企業のリーダーら200名以上が9月22日、AI開発において越えてはならない「レッドライン」を設ける国際協定を求める共同声明を発表しました。国連総会に合わせて発表されたこの声明は、AIがもたらす潜在的なリスクを未然に防ぐため、2026年末までの国際的な政治合意を各国政府に強く促すものです。 この「AIレッドラインに関するグローバルな呼びかけ」は、AIによる人間へのなりすましや、制御不能な自己複製などを禁止事項の例として挙げています。AIが人類に何をしてはならないか、最低限のルールで国際社会が合意することが急務だと訴えています。AI開発の方向性で各国が合意できなくとも、禁止事項では一致すべきだという考えです。 署名者には、AI研究の権威ジェフリー・ヒントン氏、OpenAI共同創業者ヴォイチェフ・ザレンバ氏、AnthropicのCISOなど業界を牽引する人物が名を連ねています。AIの能力を最もよく知る専門家たちが、そのリスクに警鐘を鳴らしている形と言えるでしょう。 企業の自主的な取り組みだけでは不十分だという危機感も示されました。専門家は、AI企業が定める責任あるスケーリング方針は「真の強制力に欠ける」と指摘します。将来的には、レッドラインを定義・監視し、強制力を持つ独立した国際機関が必要になるとの見解が示されています。 現在、EUのAI法など地域的な規制は存在しますが、世界共通の合意はありません。米中間では核兵器の制御をAIに委ねないという限定的な合意があるのみです。今回の呼びかけは、こうした断片的なルールではなく、より広範で普遍的なグローバル基準の必要性を浮き彫りにしています。 AI規制が経済発展やイノベーションを阻害するとの批判もあります。しかし、専門家はこれを否定します。「安全性を確保する方法がわかるまでAGI（汎用人工知能）を開発しないことで両立できる」と主張。安全性を組み込んだ技術開発こそが、持続的な発展につながるのではないでしょうか。

中国政府は国内の主要テクノロジー企業に対し、NVIDIA製AIチップ「RTX Pro 6000D」の新規購入およびテストを禁止しました。この措置は、米国政府による輸出規制とは別に、中国国家インターネット情報弁公室（CAC）が国内産業育成のために打ち出したものです。AI開発に必須の高性能チップ市場において、中国の「脱NVIDIA」戦略が本格化したことを示しています。

禁止の対象となったのは、NVIDIAが中国市場向けにカスタマイズし、米国政府の規制基準を満たすよう設計したAIチップ「RTX Pro 6000D」です。ByteDanceやAlibabaといった大手企業は既に数万台のチップ発注や検証作業を進めていましたが、CACの命令により、全ての作業が即時中止されました。

中国当局が今回の禁止に踏み切った背景には、「国産AIチップがNVIDIAの中国向けモデルと遜色ない性能に達した」という判断があります。これにより、これまで規制回避のためにNVIDIA製品に依存してきた状況を打破し、真に国内サプライチェーンを強化する狙いがあります。

この措置は、単なる貿易摩擦の延長ではなく、中国がAI分野で米国と競うための戦略的な転換点を示しています。中国政府は、国内テクノロジー企業に対し、海外製品への依存を断ち切り、自国の半導体メーカーを優先的に利用するよう強い圧力をかけています。

NVIDIAのジェンセン・フアンCEOは、この中国側の決定に対し「失望している」とコメントしました。しかし同時に、「国が望む場合にのみ市場に貢献できる」とし、米中間のより大きな政治的課題が存在することを理解し、忍耐強く対応する姿勢を示しています。

NVIDIAは、過去に米国政府の規制により、より高性能なH20チップなどの販売ができず、数十億ドルの収益損失を予想していました。今回の中国による自発的な購入禁止は、最大の市場の一つであった中国において、NVIDIAが完全に締め出される可能性を高めるものです。

中国の国家市場監督管理総局は、半導体大手Nvidiaが2020年のMellanox Technologies買収に関連し、独占禁止法に違反したとの裁定を下しました。これは、米中間の半導体およびAIチップを巡る貿易摩擦が深刻化する中で発表されたもので、両国の戦略的な緊張が一段と高まっていることを示しています。

今回の裁定は、Nvidiaが約70億ドルで実施したコンピューターネットワークサプライヤーの買収を対象としています。中国当局は違反を認定したものの、現時点では具体的な罰則や是正措置については言及せず、調査を継続する方針です。Nvidia側は「全ての法律を順守している」と声明を発表し、当局への協力姿勢を示しています。

この裁定は、スペイン・マドリードで進行中の米中間の関税交渉に暗い影を落としています。交渉自体は半導体に特化していませんが、Nvidiaチップへのアクセス問題は両国の主要な争点です。中国の動きは、米国のAIチップ輸出規制に対抗し、市場への圧力を強める意図があると見られます。

米国ではAIチップの輸出規制が頻繁に変更されています。バイデン前政権下の広範なAI拡散規則は撤回されたものの、トランプ政権下では中国向けの特定チップにライセンス要件が課されました。その後販売再開が認められましたが、現在は米国政府が売上収益の15%を徴収する異例の措置が続いています。

Nvidiaは規制の変更に翻弄されながらも、中国市場向けチップの販売再開を目指してきました。しかし、当局は国内企業に対しNvidia製AIチップの購入を抑制するよう促しており、輸出プロセスを経たチップは未だ市場に出回っていません。今回の独禁法裁定により、同社の中国事業戦略はより複雑な局面を迎えるでしょう。