投稿者 global-ai-media 
Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOが、中国のAI企業と欧米との技術格差がわずか「6ヶ月」であるとの見解を示しました。この発言は、高性能GPUの輸出規制などの制約下でも中国勢が驚異的な速度でキャッチアップしている現状を浮き彫りにしています。本稿では、この「僅差」が意味するグローバルな技術力学の変化と、その中で日本企業が取るべき戦略およびガバナンスについて解説します。
「6ヶ月」という数字が持つ重み
Google DeepMindのCEO、デミス・ハサビス氏による「中国のAI企業は欧米のわずか6ヶ月遅れに迫っている」という指摘は、AI業界に冷静な再考を促しています。これまで、米国を中心とする西側諸国は、NVIDIA製の最新GPUに対する輸出規制などを通じて、物理的な計算資源（コンピュート）の面で中国に対し圧倒的な優位性を維持しようとしてきました。
しかし、この発言が示唆するのは、ハードウェアの制約が必ずしもソフトウェアやモデルの性能差に直結していないという現実です。中国のAI開発現場では、限られた計算資源を最大限に活かすためのアーキテクチャの改良や、学習プロセスの効率化といった「工夫」によるイノベーションが起きています。これは、単なる模倣ではなく、制約が独自の進化を促していると捉えるべきでしょう。
モデルの多様化とコモディティ化の加速
この状況は、世界のAIモデルが「OpenAI一強」や「Google対Microsoft」という単純な構図から、より多極化し、コモディティ化（一般化）が進むフェーズに入ったことを意味します。
中国発のモデルは、推論コストの安さや特定のベンチマークにおける性能の高さで注目を集めています。グローバルな視点で見れば、エンジニアや研究者は「米国製か中国製か」というイデオロギーよりも、「性能対コスト（コスパ）」で技術を選定する動きを見せ始めています。これは、日本企業にとっても無視できない市場の変化です。
日本企業における「チャイナリスク」と「活用」の線引き
では、日本企業はこの動向をどう捉えるべきでしょうか。ここで重要になるのが、技術的な性能評価と、地政学・コンプライアンス上のリスク管理を明確に切り分けることです。
中国製モデルやその派生技術は、オープンソースとして公開されているものも含め、非常に魅力的かつ強力です。しかし、日本の商習慣や法規制（特に個人情報保護法や経済安全保障推進法）の観点からは、データの取り扱いに慎重になる必要があります。例えば、社内の機密データや顧客情報を入力する先として、データサーバーの所在地や開発元のガバナンスが不透明なモデルを採用することは、コンプライアンス上の重大なリスクとなり得ます。
一方で、中国勢が先行している「低リソースでの学習・推論技術」や「モバイル端末での動作軽量化（オンデバイスAI）」といった技術トレンド自体は、日本の製造業や組み込みソフトウェア領域にとって大いに参考になるものです。技術そのものから学びつつ、採用するプロダクトやデータパスは厳格に管理するという「二刀流」の視点が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
ハサビス氏の発言を契機に、改めて日本企業が意識すべき実務的なポイントを整理します。
1. AIガバナンスの解像度を上げる
「ChatGPTならOK」という単純なルールではなく、利用するモデルの開発元、学習データの透明性、サーバー所在地を確認するプロセスを調達フローに組み込む必要があります。特に現場のエンジニアが、安価で高性能だからという理由で、許可されていない海外製APIを組み込んでしまう「シャドーAI」のリスクに対する監視が必要です。
2. 「ソブリンAI」と「マルチLLM」戦略の並行
特定の海外ベンダー（米国製であれ中国製であれ）に完全に依存することは、事業継続性（BCP）の観点からリスクがあります。NTTやソフトバンク、あるいは国内スタートアップが開発する日本語特化型の国産モデル（ソブリンAI）の活用を検討しつつ、用途に応じて複数のモデルを使い分ける「マルチLLM戦略」を持つことが、交渉力と安定性の確保に繋がります。
3. コストパフォーマンスへの感度向上
中国勢の躍進は「AIの低コスト化」競争を加速させます。日本企業も、最高性能のモデルを無思考に使うのではなく、タスクの難易度に合わせて「軽量モデル」や「蒸留モデル（Distilled Models）」を使い分けることで、ROI（投資対効果）を最大化する設計思想が求められます。