中美の技術競争が激化する中、DeepMindの最高経営責任者であるデミス・ハサビス氏は最近、CNBCの『テクノロジー速報』へのインタビューで、中国のAI発展について予想外の評価を述べた。中国の大規模モデルと米国の差は「数カ月程度」に縮小しており、外資メディアが囁いている「世代遅れ」ではないという見方を示した。この判断は、一部の欧米のメディアが中国のAI能力を過小評価していることに直接的に挑戦したものである。

ハサビス氏は特に、DeepSeek、アリババ、ムーンショット（Moonshot）などの中国企業を称賛し、そのモデルの性能が「印象的」であり、トレーニング規模と推論能力が国際的な先端に近づいていると語った。彼はまた、中国がAIインフラへの投資やエンジニアリングの実装、応用シナリオの豊かさにおいて、局部的な優位性を持っていることを認め、非常に迅速な追跡速度を見せていると指摘した。

しかし、彼は同時に重要な分水嶺を指摘した。中国のAIは技術実現や製品のイテレーションでは優れているが、今なお真正な「破壊的」な独自の枠組みが生まれていないという点だ。つまり、0から1への科学的突破ではなく、1からNへの最適化と進化にとどまっている。彼の見解では、科学的創新は技術模倣よりもはるかに困難であり、現在の中国のAIエコシステムは、効率的な再現と迅速な応用に焦点を当てており、新たな構造や基本理論の探索にはあまり注力していない。

注目すべきは、ハサビス氏がこの違いを単なる技術封鎖ではなく、「思考様式」に原因を見ていることである。米国が高級AIチップの輸出規制を実施することで中国が超大規模モデルの訓練能力を制限されていることは認めたが、それよりも将来の差を広げる可能性があると述べた。しかし彼は強調したのは、本質的なボトルネックは、高リスクで長期的な基礎研究を奨励するかどうかにあるということだ。「イノベーションには失敗を許容する文化と、学際的な自由な思考が必要であり、これは計算力より難しい」と語った。

この見解は業界内で深い考察を呼んでいる。一方で、中国のAIはEC、金融、行政などの垂直分野での導入効率が世界一である。他方で、Transformer以降の次世代アーキテクチャや、エージェント型知能の基本的な論理、AI for Scienceなど、先端分野では依然として米国が議題設定を主導している。ハサビス氏のコメントは、中国のエンジニアリング能力を肯定するものでもあり、同時に警告でもある。もし「並走」から「リード」へと進むためには、「早く作る」ことから「深く考える」ことへと転換する必要がある。

グローバルなAI競争が深水区に入っている今、演算力は短期的なスピードを決めるかもしれないが、思想の深さが長期的な高さを決定する。