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他人事じゃない”AI脳”争奪戦──アントグループの決断から日本が学ぶべき次の一手

AI

「もし、いつも使っている技術が突然使えなくなったら?」

朝の通勤電車で、スマホひとつでコーヒーを買い、チャットボットに仕事の質問をし、帰りにはAIが提案してくれたレシピで夕食を作る。
そんな日常が、もはや当たり前になりました。

でも、ふと考えてみてください。
その便利さを支える”脳”が、もし他国から供給されなくなったら──?

実は今、そんな”もしも”が現実味を帯びてきています。
そして中国の巨大テック企業、アントグループは「自分たちの脳を、自分たちで育てる」という道を選びました。

その選択が、AI開発の未来をどう変えていくのか?
今日のテーマは「AIと国産チップ」。
ちょっと難しそう?
いえ、できるだけわかりやすく、例え話を交えながらお話ししていきます。

🤖 AIの”脳”ってなんだろう?

AIが動くには、膨大な計算力が必要です。
これは人間に例えると、思考のスピードと正確さを決める「脳の性能」のようなもの。

この「脳」の役割を果たしているのが「チップ」と呼ばれる半導体です。
中でも、AI向けに特化したチップとして有名なのが NVIDIA の GPU(画像処理装置)
これまで世界中の企業がこぞって使ってきました。

でも、ここに大きな課題があります。

それは、チップの供給が一部の国や企業に依存しているという現実です。
たとえるなら、全校生徒が1人の先生の授業しか受けられないようなもの。
もし先生が病気になったら…全員が困ってしまいますよね。

🏗️ 中国のアントグループが選んだ、もう一つの道

ここで登場するのが、中国のフィンテック企業「アントグループ」。
アリペイを運営し、数億人の生活に関わるテック企業です。

そんな彼らが下した決断が「国産チップでAIを訓練する」というもの。

従来使っていた NVIDIA 製の H800 GPU から、アリババ関連やファーウェイ製のチップに切り替えたのです。
これは、たとえるなら今まで名門家庭教師に頼っていた子が、自分の家族の中で新しい先生を育て始めたような話。

しかもその”自前の先生”が、意外なほど優秀だった──そんな驚きの声が、業界内からも上がり始めているのです。

💰 成功のカギは「コスト」と「独立性」

AIを育てるには、膨大なデータと時間、そして何よりもお金がかかります。

アントグループが国産チップに切り替えた理由は、技術制裁を避けるためだけではありません。

実際にコスト面でも大きな成果が出ています。
従来のハイパフォーマンスハードウェアでの訓練コストが約635万元(約88万ドル)だったのに対し、最適化された訓練方法では約 510万元に削減できました。
さらに、複雑なAI処理も国産チップでスムーズに行えたとの報告も。
これはまさに、高級レストランの料理を、自宅のキッチンで再現できたようなイメージです。

国産チップでの開発がうまくいけば、中国はAIの独立性を手に入れることになります。
それはただのコスト削減ではなく、未来の主導権を握ることにつながるのです。

🌏 他人事じゃない、日本にとっての”次の一手”

このニュースを「中国の話」で終わらせてしまうのはもったいない。

なぜなら、日本もまた、同じ岐路に立っているからです。
AIや半導体において、日本企業も「自分で育てる力」を問われ始めています。

選択肢を持つこと。
依存からの脱却。
これはどんな分野にも通じる、未来を切り拓くためのキーワードです。

✨ 「脳」を誰が育てるのか? 私たちが選ぶ時代へ

アントグループの選択は、単なる企業戦略ではありません。
それは、技術の未来をどうデザインするかという”問い”でもあります。

これからの時代、AIはますます私たちの生活に深く関わる存在になります。
だからこそ、その”脳”を誰が育て、どんな思想で作るのか──それを考えることは、自分たちの未来を考えることでもあるのです。

アントグループは MoE(Mixture of Experts)方式を使用して「Ling-Plus(2900 億パラメータ)」と「Ling-Lite(168 億パラメータ)」という二つのモデルを開発し、これらをオープンソース化しました。
また、ヘルスケアや金融分野での実用化を目指し「Haodf.com」という中国のオンライン医療プラットフォームを買収したほか「Zhixiaobao」という仮想アシスタントアプリや「Maxiaocai」という金融アドバイザリープラットフォームも運営しています。

技術は誰かのものではなく、私たち全員で育てていくもの。
そんな視点で、今日のニュースをもう一度読み直してみてはいかがでしょうか?

参考:Ant Group uses domestic chips to train AI models and cut costs

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