Dimensionが調査する中国AI：オープンモデル、計算力のボトルネック、商業化のギャップ

中国はチップ不足、米国は電力不足、中米AIは新たな局面へ

原文タイトル：Dimensionリミテッドパートナーへの機密書簡：太平洋横断AIチェス
原文著者：Dimension Capital

編集者注：米国が最先端モデルと高性能チップを掌握し、中国がより豊富な電力とより強いコスト制約を持つとき、世界のAI競争はどのような道筋をたどるのか？

Dimensionの内部書簡はこの問いに答えようとしている。著者は競争を計算力、エネルギー、オープンエコシステム、アプリケーション収益、資本市場の評価など、相互に連動する複数の層に分解する。

著者の重要な判断は、輸出規制が中米AI産業のつながりを単純に断ち切ったのではなく、むしろ中国の研究所にエンジニアリング効率とオープンウェイトを重視する技術路線を形成させたというものだ。米国モデル、NVIDIAの計算力、中国のオープンウェイトモデル、越境データサービスはすでに同じ産業チェーンに組み込まれている。技術能力は国境を越えて流動できるが、収益、コスト、交渉力は必ずしも同期して移転しない。したがって、将来の勝敗はモデル性能だけでなく、誰が自らの最も希少な要素を解決し、より持続可能な商業クローズドループを構築できるかにかかっているかもしれない。

これは、この記事が米国の電力ボトルネックと中国AI企業の高評価を同時に論じる理由も説明している。両地域が直面する構造的問題は正反対だ。米国はより成熟した商業化能力を持つが、エネルギーとインフラに制約される。中国は急速に拡大する電力供給とオープンエコシステムを持つが、依然として先端チップ不足、支払い意欲の低さ、収益規模の小ささなどの制約に直面している。技術能力、商業収益、市場評価の間に明確なミスマッチが生じている。

なお、この書簡は投資機関としての明確な視点を持ち、一部の収益、モデル出所、業界浸透率データはさらなる検証が必要である。しかし、中米AI競争はもはや単純な技術的優位や政策封鎖では説明できず、産業構造を真に決定するのは、計算力、エネルギー、オープンソースの拡散、資本配分の間で絶えず変化するバランスかもしれないという、注目に値する分析枠組みを提供している。

以下が原文である。

尊敬するパートナーの皆様へ：

Dimensionの小規模チームは先週中国を訪れ、複数の有力研究所を訪問し、現地の投資家、起業家、技術専門家と交流した。この訪問は大部分が再訪であり、2025年の上海訪問後に形成した判断を再検証するものでもあった。当時、私たちは中国の重要性がハードウェア分野を超えて高まっていると書き、語っていた。今回の訪問の成果をまとめるにあたり、この太平洋横断AIチェスを再検討する必要があると考える。以下に現在の考えを共有する。なお、これらの見解は依然として進化しており、新しいデータが現れれば、明日にでも変わる可能性があることをお断りしておく。

1、希少性は進化を促す

輸出規制の本来の目的は、中国のAI発展を減速させることだった。しかし結果として、それらは進化圧力を生み出し、中国に独自の研究所を誕生させた。

計算力が制限された状況下で、中国のチームはしばしばより低レベルの抽象化層でエンジニアリング最適化を行うが、米国の研究所はこれらの部分を無視できることが多い。DeepSeekは3月にV3を発表した際、NVIDIA H800 GPU上でPTXレベルのCUDAプログラミングを用い、エネルギー消費の最も高い正規化演算をGPUの計算コアから、シリアル相互接続専用の20個のコアに移行させた。¹

これは米国の人材不足を反映しているというより、インセンティブメカニズムの違いだと私たちは考える。米国の研究所の限界利益は計算力の追加から生まれ、中国の研究所の限界利益はコンパイラとチップの最適化余地を見つけることから生まれる。

最終的に、中国の研究所はカーネル、オプティマイザ、サービスシステム、さらにはチップ設計に至るまで、フルスタックの効率文化を形成した。この文化がもたらす複合効果は、単一の最適化の効果をはるかに超える。希少性——誰が想像しただろうか？——が発明の母となったのだ。ここでは、それがシステム、アセンブリ、コンパイラエンジニアリングを育んだ。

2、中国ソフトウェアの現状は、2年前の西側企業ソフトウェアができたことをすでに超えている：西側の生産技術スタックへの浸透

中国のサプライヤーは、18か月前にはゼロだった浸透率から、現在ではOpenRouterのトークン量の25%以上を供給するまでに成長した。²

QwenはブラインドテストのアリーナでLlamaを上回り、新モデルを頻繁にリリースし続けている。2年足らずの間に、中国のモデルは「世界で5番目に優れたオープンソースモデル」から「米国のAIスタートアップの少なくとも80%が、生産環境で少なくとも1つの中国オープンソースモデルを使用している」状態へと発展した。³ オープンウェイトは調達障壁を迂回する——無料ソフトウェアには審査すべきサプライヤーが存在しない。

本質的に、中国は西側のワークロードを急速に獲得しているが、西側の収益は獲得していない。これまでと同様に、推論利益は一時的に、実際にトークンを提供するサービスプロバイダーに流れている。

意図的であれ、複雑なシステムがグローバル規模で自然に創発した結果であれ、中国のフロンティア研究所は、米国の競合他社が依存する収益層をコモディティ化しており、それは主にオープンソース側で起きている。これは私たちにとって偶然でも、単なる奇妙な実験でもないように思える。

これらの企業の目標は、大規模で安定した、低収益の運営体制を構築することだ。したがって、私たちの中期的な判断は次の通りだ。中国はオープンウェイトモデルに依存し、迅速に追随するエコシステムの形成を推進しており、米国の有力研究所の収益を圧迫している。同時に、収益を超大規模クラウドサービスプロバイダーや新しい推論インフラへと誘導している。この傾向は、実質的な先進技術が現在のチェス盤に参入するのを減速させ、さらには妨げていると私たちは考える。

3、中国フロンティア研究所内部の競争は、西側が通常認識しているよりはるかに激しい

私たちの判断では、現在の競争の最前線にはDeepSeek、アリババのQwen、Moonshot AIのKimi、バイトダンスの豆包、ZhipuのGLMが含まれ、互いの差はおよそ四半期のランキング変動に過ぎない。注目すべきは、テンセントが巨大な既存ユーザーベースを持ちながら、このエコシステムの外にいることだ。これ自体が注目に値する問題である。

これらの研究所は研究開発速度とモデル能力で直接競争する一方で、モデルのウェイトを公開しており、米国の2つのクローズドな研究所とは全く異なる競争エコシステムを形成している。

繰り返しになるが、今後1～2年の競争の焦点は、国家間の競争というより、異なるインセンティブメカニズム間の競争だと私たちは考える。私たちが接触した中国の研究所は、西側メディアが好んで誇張する国際競争よりも、互いの競争に関心を持っていることが多かった。

4、今やモデル能力は太平洋を2往復して最終顧客に届く

具体的な経路は次の通りだ。米国のフロンティア研究所がより高性能なモデルを発表し、中国の研究所がそれを蒸留してモデルのウェイトを公開し、米国のアプリケーション企業がこれらのオープンソースの中国モデルを利用して製品を構築し、それを米国の企業顧客に売り戻す。

Cursorが独自開発したComposer 2は、Kimi K2.5を基盤に構築されたとされる。CognitionのSWE-1.5は、カスタマイズされたGLM上に構築されたようだ。要するに、私たちが中国のフロンティア研究所の代表者から聞いたように、米国は反復が速く、中国はリリースが速い。

約1年前、これらの企業がLlama、あるいはMistralの水準に達すれば十分だと考えられていた。今や、米国のフロンティアAIは中国のオープンウェイトシステムに組み込まれ、米国のフロンティア知能もその中に潜んでいる。

5、データ層も同様の軌跡をたどっているようだ

米国のデータサプライヤー——Mercor、AfterQuery、Turing——は、AnthropicやOpenAIなどと商業提携を結んでいる。一方、中国では、アノテーションサービスを支える評価・検証インフラを構築するスタートアップが登場し始めた。

例えば、UniPatは北京大学の博士課程学生によって設立され、メルセデス・ベンツの支援を受けている。同社は2025年12月にシアトルにオフィスを開設し、中国の博士号を持つアノテーターを使用し、米国中西部を経由する直行ルートでこれらのプロジェクトに従事しているとされる。

中国の研究所は、シンプルだが重要な問いを提起している。**計算が制限され、一定の閾値を超えてはならない環境において、計算プロセスに対する人間の監督品質を、適応能力を持ち、ほぼ無限のリソースを持つモデルとどのように整合させるのか？**⁴

私たちの観察では、エコシステム内で既に複数のチームが対応する製品の構築を開始しており、そのうち少なくとも2社は、収益が急速に1億ドル以上に近づいている。

6、米国と中国は性質が異なり、方向が逆の制約に直面している

中国は2024年に約429GWの発電設備を新設したが、米国は約51GWの増加にとどまった。2030年までに、中国の既存の建設中電力プロジェクトはさらに400GW以上の新規供給をもたらす可能性がある。対照的に、米国ではデータセンターの拡張が将来の新規電力需要の5分の1以上を占めると予想されている。⁵

以前に書いたように、中国の制約は計算基盤の不足に由来する。一例として、Moonshot AIの新モデルK3は能力面ではフロンティアにあるが、推論容量の不足によりリリースが延期された。

米国はチップ資源が豊富で、計算力は電力によってますます制約される。中国は電力資源が豊富で、計算力はチップによってますます制約される。

私たちの判断は——これは業界の共通認識でもある——将来は現在最も希少な要素によって決定されるというものだ。米国はデータセンター用地、送配電、送電線をどれだけ速く建設できるかにかかっており、中国はSMICとHuaweiの歩留まりとパッケージング能力にかかっている。

7、米国と中国のAI収益の差は非常に大きく、ほぼ2桁のオーダーに達する

7月末時点で、Anthropicの年間経常収益は65億ドルを超え、8月時点でOpenAIの年間経常収益は400億ドルに達した。⁶

対照的に、中国で最も強いモデル収益はバイトダンスで、その動画モデルの年間経常収益は約2億～3億ドル。2番目に高いのはMoonshot AIで、約1億ドル。DeepSeekの年間経常収益は5000万ドル未満とされる。

消費者向けでは、豆包は月間3億4500万ユーザーを抱え、DeepSeekの3倍以上だ。どちらも商業手数料を含む複数の収益源を提供しており、私たちの試算では、人民元ベースの月間平均収益化額は約1元である。

歴史的に、中国の消費者はソフトウェアにお金を払う習慣がない。中国経済が中産階級がこの習慣を急速に変えるほど中立的になったとも考えていない。企業内部の関係者は、商業化を試みるためにリソースを投入していると述べている。中国の消費者のインターネット利用習慣も、確かに10年前に変化した。

もちろん、中国の研究所も最終的には商業広告を通じて収益化する可能性がある。米国の研究所がこれまでやりたがらなかった方法だ。

ここには、ためらいのない実用主義の要素もある。起業家は通常、間違った言葉や汚名を着せられた表現によって検閲されたり攻撃されたりすることを心配していない。香港の九龍の街を歩いていると、このことがはっきりと分かった。屋台の店主たちが、米国の研究所が広告やビジネスモデルを非合理的に避けているというBen Thompsonの分析を聞いていたのだ。⁷

ちなみに、これはBenがこのことを初めて知った機会だった——Benは史上最も優れたアナリストの一人である。

8、ハードウェアは半導体層、ソフトウェア層、データ層から切り離されつつあり、その相互の絡み合いの速度は、どの政府も対応できないほど速い

米国のアプリケーションは中国のモデル上で動作し、中国の研究所はマレーシアやタイで借りたNVIDIAの計算力でトレーニングし、同時に米国モデルの出力を蒸留している。専門家データも双方向に流れている。⁸

「誰が問題を書いているのか」という問い自体が、もはや信頼できないことが分かった。

同様に、システムは今や深く相互依存しており、それは「修辞的な国民国家至上主義」の想像に合致すると同時に、実際の運用において真のトランスナショナリズムを実現している——再帰的自己改善、すなわちRSIが現在のゲーム構造を実質的に変えない限り。

9、中国の一部のトップ研究者は、弱い形のRSIをすでに掌握していると信じていることが分かった

大まかに言えば、RSIは時間、計算力、境界の3つのタイプに分類できる。最も初期のRSIは、研究者がモデルを自身の反復プロセスに関与させ、研究者の計算力や時間を消費するはずの部分を手動で支援して加速させるものと理解できる。ここで注意すべきは、この段階の「離陸」は、2100年までの数十年といった長い時間スケールでの指数曲線として現れる可能性は低く、また、人間の協力が単一の個人や機械の能力を超えるような形にもならないだろうということだ。

10、重要な分岐点

一次の自己改善が実際に存在すると仮定すると、計算力の面では米国の優位性は非常に強固に見える。2030年までに、2つの研究所がそれぞれ約2GWの計算力を運用し、さらにそれぞれ5GW以上の契約済みプロジェクトを持つ。

理論的には、これらのプロジェクトはすべて相当な収益と強力な資本市場によって資金調達されている。大規模計算、水平的思考、「自己改善」ループ、そしてこれらの能力を効果的に使用する方法の学習にも、終わりはないように思える。

しかし逆に、真の制約が検証品質にある場合、あるいは時間の進みが曲線の想定範囲を超えている場合、「生産能力の最適化と国内チップの冗長性」という表現——どこかで聞いたことがあるかもしれない——は、今後18か月にわたって加速し続ける可能性がある：

米国のフロンティアモデル能力のコモディティ化が加速する。

中国のオープンウェイトモデルが使用する独自のモデル能力が増加する。

推論層の入札型AI企業がより高い交渉力を握る。

計算力サービスプロバイダーは、外国の所有権ウェイトが組み込まれることで、より大きな取引量と利益を得る。

最終的に、これらの影響は推論サービスプロバイダー、例えば超大規模クラウドサービスプロバイダーや新しいクラウドベンダーにも伝わる。

これは、電力インフラへの投資に巨大なミスマッチが生じることを意味する。

強調しておきたいのは、米国と中国のインフラに関する私たちの分析は、これまでに行ったすべての分析の中で、潜在的なリターンが最も高い種類のものである可能性が高いということだ。

未来について

11、未来にはこのような世界が現れるかもしれない

将来、米国のフロンティア研究所は、次世代の最先端モデルへのAPIを公開しなくなるかもしれない。実際、大多数のプログラム的な企業アプリケーションにとって、現在の技術水準はすでに十分である。将来のハイエンドモデルは、使用量ではなく価値に基づいて価格設定され、同時に、中国がフロンティア能力から利益を得ることをますます促進するだろう。

したがって、米国の研究所はAPI収益の優先順位を高め、より高価格で低使用量のモデルを支える可能性がある。これは逆に、米国東海岸から太平洋を横断する重要な競争パイプラインを断ち切ることになる。

少なくとも、これにより、より多くのデータが中国国内で事前学習済みモデルを使用して処理されることを余儀なくされ、既存の計算力ボトルネックへの圧力が増大する。

私たちが把握しているところでは、一部の大規模な米国多国籍企業が、エンジニアリングや数学などのタスクを中国に移管するパイロットプログラムを実施している。

12、中米AIの構図

私たちは、AIが米国と中国の技術体系を深く絡み合わせており、規制措置が太平洋横断リンクの1つを断ち切ったとしても、せいぜい一時的な効果しか持たない段階に達していると考える。

米国と中国の技術者は、ある意味で互いに対話している。この交流は、モデル蒸留、オープンウェイト、データアノテーション、推論など複数の層で発生する可能性があり、ソフトウェアはますますエージェント型の検索インフラを活用している。

通貨流通の直接禁止、事業体の上場、ホスティング禁止、調達禁止などの手法は、ほぼ確実に米国のイノベーションを抑制し、関連分野のリーダーシップを手放すことになり、最終的には資金が中国の競合他社に流れることを促すだろう。

西側ではAI評価バブルに関する議論が盛んに行われているが、中国市場の雰囲気は明らかにはるかに熱い。

収益倍率で見ると、中国の研究所の取引評価額は米国のフロンティア研究所の5～10倍である。収益規模で計算すると、中米の差はほぼ2桁のオーダーに達する。

Moonshot AIの直近の資金調達ラウンドの評価額は35億ドルで、7月の年間経常収益は約1億ドル、評価額は収益の約35倍である。新たなラウンドは、投前評価額50億ドルで行われるとされ、これは収益の約50倍に相当する。

Zhipuは今年1月の香港上場時の時価総額が約100億ドルで、Anthropicの評価倍率の約20倍に相当する。同社の初期の公開市場株価は激しく変動した。上場時の約13億ドルの時価総額から、今年1月には約100億ドルまで上昇した。

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK（2613）も、今年1月の約13億ドルの時価総額から約100億ドルまで上昇した。Luna AI（HKG:100）は約150億ドルから330億ドルまで上昇した後、約100億ドルまで下落した。

これらの2銘柄は、いずれもロックアップ期間終了前に大幅に下落した。私たちの判断では、これは主に市場構造が未成熟であることに起因する。数十年にわたる消費者向けソフトウェア投資の経験が、企業の財務開示とオープンソースフレームワークを慎重に評価する能力を、ようやく蓄積し始めたばかりなのだ。

これは、私たちがバイオテクノロジー分野で見てきた状況と明確に異なるものではない。香港の公開市場では、クロスオーバー投資家や専門のテクノロジー・バイオテクノロジー投資家による規制リスクはほとんど存在しない。

適切な投資家にとって、これは大きな機会を提供する。彼らは市場に参入し、これらのカテゴリーの初期の公開市場投資において主導的地位を確立することができる。

あなたのパートナー、

Nan、Adam、Zivain

注釈

DeepSeek V3技術レポート：2048枚のH800 GPUを採用。PTXレベルプログラミング。ノード間通信専用の約3000万件のメッセージ。

2026年3月、OpenRouterの週間トークンシェアは約42%で、上下約5%の変動。Qwenのシェアは約18%。注目すべきは、Hugging Faceのモデルダウンロードが中国のオープンウェイトモデル使用量の約80%を占めるに過ぎず、残りの約20%は他の経路で配布されていることだ。

Anthropicは、Moonshot AI、DeepSeek、MiniMaxが数百万件のClaude会話データを収集したと正式に主張した。この主張はその後、複数の企業によって否定され、反論された。

異なるランレート手法間の会計処理の違いに関するコメントは、本稿では差し控える。

アリババとバイトダンスの東南アジアでのデータセンタートレーニングは、2026年4月20日の規制導入後に加速した。これらの企業は、タイ、マレーシア、日本の非中国所有施設で計算力を借りている。米国ホワイトハウスの2026年3月のOSTP指令により、NVIDIAの輸出グレードGB300サーバーがタイに導入され、K3トレーニングが行われた。現在の輸出規制は、リモートアクセスよりもチップの所有権を重視している。タイ、マレーシア、インドネシアでの計算力レンタルコストは約30%高く、運用コストは約10%低い。

ロックアップ期間満了前は、5%超を保有する機関は現金化できず、一般株主もロックアップ期間終了前に売却できない。