投稿者 global-ai-media 
生成AIの分野において、OpenAIやGoogleといった米国企業が圧倒的な主導権を握っているように見えます。しかし、世界的なテクノロジー投資会社ProsusのCEOは「中国のAI能力を過小評価すべきではない」と警鐘を鳴らしました。米中対立やハードウェア規制という逆風の中でも進化を続ける中国AIの現状と、そこから日本企業が学ぶべき実装戦略について解説します。
米国主導のAI市場における「死角」
最近の生成AIブームにおいて、私たちの視線はどうしても米国シリコンバレーに向きがちです。ChatGPTの衝撃以降、大規模言語モデル（LLM）の性能競争は米国ビッグテックが牽引してきました。しかし、テンセントの大株主としても知られるProsusのFabricio Bloisi CEOによる「中国を過小評価してはならない」という発言は、現在の市場環境をより冷静に、多角的に見る必要性を示唆しています。
確かに、最先端の半導体（GPU）へのアクセス規制など、中国のAI開発環境は米国に比べて厳しい制約下にあります。しかし、制約があるからこそ、限られた計算資源で効率的にモデルを動かす最適化技術や、汎用モデルではなく特定の産業ドメインに特化したモデル開発において、中国企業は独自の進化を遂げています。Prosusのようなグローバル投資家は、米国の華やかな発表の裏で着実に力をつける中国のエコシステムを見逃していません。
「性能」の米国、「実装」の中国
日本のエンジニアやプロダクト担当者が注目すべきは、中国企業の「社会実装（デプロイ）」のスピードと徹底した実利主義です。米国がAGI（汎用人工知能）を目指して基礎モデルのパラメータ数を競っている間に、中国企業はEC、モバイル決済、ショート動画、ゲームといった既存の巨大なプラットフォーム内にAI機能を素早く組み込み、膨大なユーザーデータを還流させています。
いわゆる「スーパーアプリ」のエコシステムを持つ中国では、AIは単体のツールではなく、生活インフラの一部として機能します。日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）やAI活用を進める際、技術的なスペックよりも「いかに既存の業務フローや顧客体験に違和感なくAIを溶け込ませるか」というUX/UIの設計やビジネスモデルの構築力が問われますが、この点において中国の事例は、米国のそれ以上に参考になる側面が多くあります。
地政学リスクとサプライチェーンへの影響
グローバルな視点で見れば、AI技術は経済安全保障の中核です。日本企業にとって、米国技術への過度な依存は一つのリスク要因となり得ます。もちろん、情報セキュリティやコンプライアンスの観点から、中国製AIモデルの採用には慎重な判断が求められます。しかし、アジア市場やグローバルサウスでのビジネス展開を考えた場合、中国製のAIソリューションが競合となる、あるいは現地のプラットフォームとしてデファクトスタンダードになっている可能性は無視できません。
また、日本国内においても、製造業やロボティクス分野でのAI活用では、中国のハードウェアサプライチェーンとAI技術が密接に関わっています。「米国か中国か」という単純な二項対立ではなく、それぞれの強みとリスクを把握した上で、どの領域でどの技術を採用するかという戦略的なポートフォリオ管理が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のProsus CEOの発言を起点に、日本のビジネスリーダーや実務者が意識すべきポイントを整理します。
1. 「米国一辺倒」からの視野拡大
最新のLLM動向を追う際、OpenAIやGoogleだけでなく、中国のオープンソースモデル（AlibabaのQwenなど）やアプリケーション実装事例にも目を向けるべきです。特にBtoCサービスにおけるAIのUX設計は、中国アプリの先行事例に多くのヒントがあります。
2. 制約下での工夫とエッジAIへの注目
計算資源が潤沢な米国とは異なり、日本企業もコストやプライバシーの観点から、オンプレミスやエッジデバイス（PCやスマホ、工場内機器）でのAI活用を模索する動きがあります。中国がGPU規制下で磨いているモデルの軽量化や推論の高速化技術は、日本の現場ニーズと親和性が高い可能性があります。
3. 実装力と現場適合性の重視
モデルの賢さ（IQ）だけでなく、それを使いこなす現場のオペレーション（EQ）が重要です。Prosus CEOの発言は、技術そのものだけでなく、それをビジネス価値に変えるエコシステムの強さを指しています。日本企業も、PoC（概念実証）疲れに陥ることなく、不完全でも現場で動くものを素早く作り、改善していくアジャイルな姿勢が、これまで以上に求められています。