非常に簡単に2018年にZTEが一夜にして崩壊したことを忘れることは難しい。アメリカからの一つの禁輸措置だけで、80,000人の従業員を抱える企業は何もできなくなった。Qualcommチップもなく、Googleのライセンスもなく—終わったのだ。今、8年が経ち、中国のAI産業の全く異なる物語が見えてきている。

実際のところ、問題は本当にチップではない。CUDAこそが真の障壁だと我々は知っている—NVIDIAが10年以上前に構築した計算プラットフォームで、現在は世界中で450万人以上の開発者が使用している。このエコシステム全体は、ほとんど見えないフライホイールのようだ。しかし今回は、中国のAI企業は直接的な対決を選ばなかった。より合理的な道を選んだのだ。

2024年後半以降、戦略のシフトが見られる。ハイブリッドエキスパートモデルに焦点が移った—各タスクのためにシステム全体を動かす必要のないモデルだ。DeepSeek V3を例にとると：6710億のパラメータだが、推論ごとにアクティブなのはわずか5.5%。トレーニングコストは？約560万ドルにすぎない。比較として、GPT-4は$78 百万ドルに達している。価格は7分の1以下だ。

そして、彼らのAPIの価格は真のゲームチェンジャーだ。入力トークンは1百万あたり0.028ドルから0.28ドル、一方GPT-4は5ドルだ。25倍から75倍安い。これは単なるマーケティング戦略ではなく、AI産業の仕組みそのものの構造的変化だ。2月にはOpenRouterで、中国モデルの週次利用がわずか3週間で127％増加した。米国を超えた。

しかし、真のブレークスルーはインフラにある。江蘇省では、Loongson 3C6000とTaiChu Yuanqiチップを使ったサーバーの生産ラインを148メートルの長さで建設した。契約から稼働までわずか180日だ。そして今や、ローカルチップのクラスターが大規模モデルのトレーニングを始めている—推論だけでなく。これが質的な変化だ。1月には、GLM-Imageが完全にローカルチップで訓練された最初のSOTA画像生成モデルとなった。2月には、中国電信が上海でローカルコンピュートプールを使い、10億レベルのモデルの完全訓練を完了した。

華為のAscendエコシステムには、今や400万人の開発者がおり、3,000以上のパートナーと、Ascendを使った主要な43のモデルが事前訓練されている。Ascend 910BのFP16計算能力は、NVIDIA A100のレベルに達している。完璧ではないが、すでに動作している。そして、エコシステムの構築は完璧を待つべきではない—実ビジネスの需要を利用して開発を推進すべきだ。

エネルギー状況は、もう一つの優位性の層を加えている。バージニア州とジョージア州では、電力制約のため新しいデータセンターの許可を停止している。2030年までに、米国のデータセンターは426テラワット時を消費すると予測されており、全電力の12％超になる可能性がある。一方、中国の年間電力生産は10.4兆ユニットで、米国の約2.5倍だ。西部中国の工業用電気料金は1キロワット時あたり0.03ドル—米国の0.12〜0.15ドルの半分か一五分の一だ。

だから、アメリカが電力を心配している間に、中国は静かに計算能力を構築し、トークンを世界市場に向けて生産している。DeepSeekのユーザー分布は明らかだ：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、3.2％がフランス。世界中で26,000社、エンタープライズ版には3,200の機関がある。中国では市場シェアは89％。他国では40〜60％だ。

日本の半導体悲劇との並行性は明白だ。1986年、日本は米日半導体協定に署名し、外圧の下で依存状態になった。市場シェアは51％から7％に低下した。教訓は単純だ：自分のエコシステムを構築しなければ、産業は消える。

今のAIにおいて、中国はより困難な道を選んだ—極端なアルゴリズム最適化から、推論から訓練までのローカルチップのスケールアップ、Ascendエコシステムの400万人の開発者の育成、そしてトークンのグローバル展開まで。一つ一つのステップは実際の資金投入と短期的な損失だ。しかし、それが独立のコストだ。

2月27日、三つのローカルAIチップ企業が結果を報告した。カンブリアは売上高+453％、初の黒字年度。ムーアスレッドは+243％だが1億ドルの損失。ムクシは+121％だが80億ドルの損失。半分は火、半分は水だ。しかし、市場はNVIDIAの代替を必要としている。そしてこれは、無視できない地政学的なチャンスだ。各損失は独立への投資であり、それこそが真の進歩だ。