ジョージタウン大学安全保障・新興技術センター（CSET）は11月9日(現地時間)、報告書を公開し、米国と中国の人工知能（AI）競争が異なる経路をたどっていると指摘した。米国はフロンティアAIモデルとコンピューティング分野で世界をリードする一方、中国はロボティクス、身体性AI、脳型システムを含む、より広範なアプローチで汎用人工知能（AGI）の実現を追求している。報告書は、両国の強みを比較し、AI競争を単一のレースとして捉えることの政策立案者にとっての盲点を強調している。
CSETのウィリアム・ハナス氏、ヒューメイ・チャン氏、オーウェン・ダニエルズ氏によるこの報告書は、今日のAIブームを牽引するコンピューティングリソースとモデルにおいて、米国が優位にあると指摘している。しかし、報告書は、中国との競争を大規模言語モデル（LLMs）の性能のみで測ることは、中国がAGIをどのように理解し、達成しようとしているかを見落とす危険性があると警告している。
同報告書は、両国が汎用人工知能（AGI）に対する異なる概念を追求していると主張する。米国では、AGIは広範囲の認知タスクにおいて人間レベルの知的能力を持つシステムとして定義されることが多い。一方、中国の「通用人工知能」（文字通り「汎用人工知能」を意味する）に関する議論では、知的能力を物理的および社会的システムに拡張することに重点が置かれている。これらの違いは、中国がフロンティアモデルを軽視しているわけでも、米国企業がロボティクスを無視しているわけでもない。しかし、両国の相対的な重点は重要であり、最も生産的であることが証明された技術的経路が、どの国の優位性が最も重要であるかを変化させる可能性があると指摘されている。
比較の結果、米国は半導体、ハイパースケールコンピューティング、フロンティア推論モデル、民間投資、影響力のある研究機関で優位性を持つ。中国は、強力なエンジニアリング能力、大規模な技術者、拡大する電力インフラ、物理環境でのAIの大規模展開能力を有している。どちらのポートフォリオもAGIの実現を保証するものではない。
具体的な強みとして、コンピューティングでは米国のチップ、大規模クラスター、資本への優位性が最も明確であり、中国は国内代替と効率を向上させるエンジニアリング技術で対応している。データとインフラでは、米国企業がグローバルコンテンツと洗練されたクラウドエコシステムから恩恵を受けている一方、中国は大規模な産業展開と調整されたデータイニシアチブを活用する。ただし、中国の検閲とデータ断片化は制約要因となる。人材面では、米国がトップクラスの研究機関と世界中の専門家を引きつける能力を持つ。中国は広大な科学・技術・工学・数学（STEM）分野のパイプラインを持ち、国内人材の保持能力を向上させている。
報告書は、汎用知能がテキストやその他のデジタル入力の処理以上のものを必要とする場合、物理世界が中心的な学習環境となると述べる。身体性AIは、中国のロボティクス、製造業、電気自動車、産業オートメーションにおける強みを活用する可能性があると指摘している。米国企業もロボット認知を進展させており、これは確立された中国のリードではなく、新興の競争分野である。中国はまた、AIにおける潜在的なブレークスルーの源として神経科学を重視し、脳型アーキテクチャ、ニューロモルフィックハードウェア、ブレイン・コンピューター・インターフェースを通じて、生物学的知能と人工知能の統合に特に重点を置いている。これらのアプローチが現代のAI手法を凌駕するか、補完するかは不明だが、現在の手法が限界に達した場合の選択肢を提供する点で戦略的に重要である。
AIの安全性とガバナンスにおいても両国のアプローチは異なる。米国ではモデルの信頼性、誤用、アラインメント、個人の権利が議論の中心だが、連邦政策ではイノベーションとリーダーシップが優先される傾向にある。中国の規制は、技術的リスクへの注意と、国家安全保障、社会安定、政治的コンテンツに関する厳しい要件を組み合わせている。オープンな科学交流はイノベーションを加速させ、米国の研究者誘致に寄与する一方で、機密技術を露呈させる可能性もある。報告書は、高リスクの能力を保護しつつ、相互の利益が明確な狭く限定された協力関係を維持することを提唱している。
参考: CSET (Georgetown) — 2026年11月10日 00:00 (JST)