最近のAI性能比較と、中国で進むAIチップ国産化の流れ

ここ数年でAIモデルの進化は急速に進み、ソフトウェア開発、知識推論、数学、さらにはサイバーセキュリティまで幅広い分野で性能が評価されるようになりました。

今回は、各社の代表的なAIモデルの性能をまとめた比較表を紹介しつつ、最近ニュースでも話題となっている中国のAIチップ国産化に関する“技術トレンド的な背景”にも触れていきます。

■最近のAIモデル性能比較

まずは、最新のAIモデルが「どの分野で強いのか」を一覧で見られるよう、NIST（米国標準技術研究所）の評価項目を基にした性能比較表をご紹介します。

表を見ると、AIモデルごとに得意・不得意が分かれることがよくわかります。

特にセキュリティ領域（脆弱性理解、攻撃分析など）や、ソフトウェア工学（実コードのバグ修正、コード理解）は性能差が大きく、ここが各社の戦略の差として現れています。

最近、中国では「データセンター向けAIチップの国産化」が加速しています。

一見すると政治的なニュースに見えますが、技術トレンドとして捉えると、実は世界的にも自然な方向性だと言えます。

特に中国では、建設進捗が30％未満の新規データセンターでは、外国製AIチップの使用・新規購入が禁止され、国内チップへの切り替えが求められていると報じられています。

これは “輸入規制” もあると思いますが、AI開発の基盤を自国内で最適化するための技術的な自前化政策として理解することもできます。

AIモデルの性能を継続的に向上させるには、以下の要素が欠かせません：

これらを自前でコントロールできるようになることで、AIモデルの品質を高めるための「改善サイクル」を外部要因に左右されず、自国だけで回せるようになるというメリットねらっていそうな気がします。

つまり、中国の一連のAIチップ国産化は、AIエンジン・GPU・データセンターを 1つのパッケージとして最適化する戦略なのかもしれません。

NISTの性能結果と最近の動向を踏まえると、中国が AI インフラの国産化を進める理由は政治よりも“技術最適化”寄りに理解することもできます。

特に、DeepSeekのような中国モデルにはまだ弱点がある領域が存在します。

こうした領域を改善するには、大規模な計算資源と継続的な学習が必須です。

そのため、

といった“AI開発の基盤丸ごとの最適化”に舵を切りつつあると考えられます。

これは、ほぼすべての国・企業が同じ方向を目指しており、決して中国だけの特殊な動きではありません。

技術的な観点から見ると、この先、

の “二つの流れが並走する構図” になる可能性があります。

これは政治対立というよりも、クラウド、スマホOS、CPUなどで起きてきた「技術スタックの多様化」の延長線上にあると言えます。

今回の性能比較からわかる通り、AIモデルはますます“専門化”し、各社・各国がそれぞれの強みを持つようになっています。一方で、AIチップやデータセンターの自前化が広がっており、AIのエコシステムも多様化しつつあります。

今後、AIは単一の技術基盤ではなく、複数のエコシステムが並び立つ時代へ向かっていくように思われます。

当社としても、こうした動きが業界にどのような影響をもたらすのか、引き続き注目していきたいと思います。