Name: 米中AI競争がより面白くなった理由 | The Dip Podcast (Why the AI race between the US and China just got a lot more interesting | The Dip Podcast)
Uploaded: 2026-02-04T17:09:44.000Z
Duration: 32 min
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

現在進行形

We're starting with the AI race, the clash between the US and China.

AIレース、アメリカと中国の対決から始めましょう。

So a year ago, the tech world was rocked by the debut of Deep Seat.

1年前、Deep Seatの登場でテクノロジー界は揺れました。

It really seemed to break one of these cardinal rules of AI, that bigger is better and newer is better.

AIの「大きい方が良い、新しい方が良い」という鉄則を破ったように見えました。

でもDeep Seekがそれを破ったんです。

And now Deep Seek says it's getting ready to launch V4, which is a coding focused model that it says, according to its own internal tests, will outperform ChatGPT.

そして今、Deep SeekはV4をローンチする準備をしていると発表しました。これはコーディングに特化したモデルで、社内テストによるとChatGPTを上回るとのことです。

And get this, they're doing it at 95% cheaper than ChatGPT.

しかも、ChatGPTより95%も安く実現しています。

And so you remember last year that Deepseek rocked the world, not because it ran on the latest cutting edge chips, but

昨年、Deepseekが世界を揺るがしたのを覚えていますか？最新の最先端チップで動いたからではなく、

because it had top tier performance even on less powerful hardware.

パワーの低いハードウェアでもトップクラスのパフォーマンスを発揮したからです。

And China's managed to make all kinds of things much more cheaper and much more efficient and mass produce them, from solar panels to electric cars.

そして中国は、太陽光パネルから電気自動車まで、あらゆるものをずっと安く、ずっと効率的に、そして大量生産することに成功しました。

Though in many cases with the help of massive subsidies, of course.

もちろん、多くの場合、巨額の補助金という助けを借りてですが。

では、AIも同じ道をたどるのでしょうか？

Will we soon all be using Chinese AI models?

私たちはすぐに、皆、中国のAIモデルを使うようになるのでしょうか？

To find out more about the state of this race, which is definitely feeling more like a marathon than a sprint, I'm joined by Kyle Chan.

このレースの現状について詳しく知るために、これは間違いなくスプリントというよりマラソンに感じられますが、カイル・チャン氏が参加してくれました。

彼はブルッキングス研究所のジョン・L・ソーントン・チャイナ・センターのフェローであり、

Thornton China center at the Brookings Institution, and

戦略国際問題研究所のワドワニAIセンター所長のアロック・メータ氏です。

Alok Mehta, the director of the Wadhwani AI center at the center for Strategic International Studies.

では、アレック、あなたから始めたいと思います。

Deep Seatの次のバージョンが出るとき、OpenAIは衝撃に備えると思いますか？

Do you think that OpenAI will be bracing for impact when the next version of Deep Seat comes out?

Deep Sea V4 is expected to come out because last year it seemed to be a bit of a shock.

Deep Sea V4 は、昨年は少し衝撃的だったように思われるので、リリースされると予想されます。

Will it be just as dramatic this time round?

今回も同じように劇的な展開になるでしょうか？

I even remember that Nvidia's shares took a hit when Deep SEQ first came out.

Deep SEQ が最初に登場したとき、Nvidia の株価が下落したのを覚えています。

Yeah, I think what we've seen is that over the past year or so.

ええ、過去1年ほどで、私たちはそれを見てきたと思います。

You know, I think probably a year ago it would have been hard for people to name a significant number of Chinese models.

そうですね、おそらく1年前なら、中国のモデルをいくつか挙げるのは難しかったでしょう。

But since then, we've seen the competition in the space between US and China models increase pretty significantly.

しかし、それ以来、米国と中国のモデル間の競争はかなり激しくなりました。

We've seen the gap between the best Chinese models and the best US models shrink pretty significantly.

中国の最高のモデルと米国の最高のモデルとの差はかなり縮まりました。

So I think certainly OpenAI is going to be worried about that.

ですから、OpenAI は間違いなくそれを心配するだろうと思います。

S市場はより競争が激しくなりました。

Particularly Google's released new models that have gotten very favorable reviews.

特にGoogleは、非常に好評を得ている新しいモデルをリリースしました。

And so that, I think is also an indication of just how competitive the overall market for frontier models is.

これが、最先端モデル全体の市場がいかに競争が激しいかを示す指標でもあると思います。

You know, Kyle, I'm wondering, is the Sputnik like AI race back on?

カイル、スプートニクのようなAI競争は再び始まったのでしょうか？

Is it the US versus China, where one of them will be ultimately crowned the winner.

どちらかが最終的に勝者となる、アメリカ対中国なのでしょうか。

So I think this race metaphor is interesting, but

ですから、この競争という比喩は興味深いと思いますが、

I think it kind of covers over a broader set of dynamics beyond just sort of this.

これは単なる「～」を超えた、より広範な力学を覆い隠しているような気がします。

誰が最初にAGIに到達するのでしょうか？

For example, when you look at the Chinese AI landscape, you actually see a wide range of different strategies.

例えば、中国のAIの状況を見ると、実際にはさまざまな戦略が見られます。

From Alibaba trying to integrate with their existing ecosystem, Deepseek kind of going all out for AGI, as it were.

Alibabaが既存のエコシステムとの統合を目指す一方、DeepseekはAGIに全力で取り組んでいる、といった具合です。

Some of the startups like Moonshot or Jephel that recently listed on public markets are maybe targeting specific verticals as well.

MoonshotやJephelのような、最近上場したスタートアップも、特定の分野をターゲットにしているのかもしれません。

So I think it's multiple races, if anything.

ですから、むしろ複数のレースがあるのだと思います。

And you mentioned artificial general intelligence, AGI there, of course we're quite far away, it seems, from that.

そして、人工汎用知能（AGI）について言及されましたが、もちろん、それにはまだかなり遠いように思えます。

But when I look at Deepseek and the fact that it just became the number one downloaded app in the US overnight, there was a lot of buzz around, are we soon going to get to AGI then?

しかし、Deepseekを見て、それが一夜にしてアメリカで最もダウンロードされたアプリになったという事実を見ると、AGIにすぐに到達するのではないかという大きな話題がありました。

But then, even then, Deep Seek suddenly just disappeared overnight from the headlines.

しかしその後、それすらも、Deep Seekは一夜にして突然ヘッドラインから姿を消しました。

彼らはどこへ行ったのでしょうか？

これまでずっとどこにいたのでしょうか？

Why haven't we been constantly hearing about this so called battle ever since then?

それ以来、このいわゆる戦いについて常に耳にしないのはなぜでしょうか？

They have focused on updating their existing models.

彼らは既存のモデルのアップデートに注力してきました。

They are expected a major new model very soon in the run up to Chinese New Year.

旧正月を控え、彼らはもうすぐメジャーな新モデルを出すと予想されています。

彼らの戦略は全く異なります。

I think it's a testament to the depth of the playing field in China that it's not just them, that you have a whole range of different AI labs in China that are posting pretty impressive benchmarks and appear to be hot on the heels of their American competitors.

中国の競争環境の深さの証だと思います。彼らだけでなく、中国には様々なAIラボがあり、非常に印象的なベンチマークを発表し、アメリカの競合に追いついているように見えます。

So why was it that Deep Seek broke through?

では、なぜDeep Seekはブレークスルーできたのでしょうか？

And yet certainly in the west, in Europe, in the us, no other big Chinese models have yet broken through the way that Deep Seq did.

しかし、確かに欧米、ヨーロッパ、アメリカでは、Deep Seqのようにブレークスルーした他の中国の大きなモデルはまだありません。

I mean, here there's sort of like a psychology element and a sociological element to all this, because China's sort of depth in AI has been long established.

というのも、これには心理的な側面と社会学的な側面があるからです。なぜなら、中国のAIにおける深さは以前から確立されているからです。

I mean, when you look at major international conferences like Neurips, you see a lot of representations from Chinese AI researchers.

Neuripsのような主要な国際会議を見ると、中国のAI研究者からの発表が多く見られます。

But I think what DeepSeq did is they were one of the first to really show that a Chinese AI lab could nearly match the performance of their American peers and do so at a fraction of the cost, reportedly, and

しかし、DeepSeqが示したのは、中国のAIラボがアメリカの同等レベルの性能にほぼ匹敵できることを初めて示したことだと思います。しかも、報道によるとコストはわずかで、

do this in the face of US export control.

アメリカの輸出規制に直面しながら、これを達成したのです。

So there's sort of a broader national dimension to all this.

これには、より広範な国家的な側面があるということですね。

You know, successfully developing is one thing, but successfully deploying is another.

開発に成功することと、展開に成功することは、また別の話だということです。

さて、どちらが勝っているのでしょうか？

So when we, when we look at the overall strategies that countries like the US And China are adopting, we see two very different approaches to this.

ですから、アメリカや中国のような国々が採用している全体的な戦略を見ると、非常に異なる2つのアプローチが見られます。

So in the US there's sort of an approach of, you know, US Companies will develop the most powerful models and then other people will figure out how to deploy those models very successfully in various applications.

アメリカでは、アメリカの企業が最も強力なモデルを開発し、その後、他の人々がそれらのモデルをさまざまなアプリケーションで非常にうまく展開する方法を見つける、というアプローチがあります。

China is much more focused on figuring out what those use cases are.

中国は、それらのユースケースが何であるかを特定することに、より焦点を当てています。

They have a very aggressive national strategy to boost adoption throughout their economy as a centralized government.

中央集権的な政府として、経済全体での導入を促進するための非常に積極的な国家戦略を持っています。

They have levers they can push that the US Government can't.

アメリカ政府にはできないような、彼らが押せるレバーを持っているのです。

They're also very aggressively trying to expand adoption of Chinese technology and Chinese models throughout the world, particularly in Asia Pacific and African countries.

また、特にアジア太平洋やアフリカ諸国において、中国の技術や中国のモデルの導入を世界中に拡大しようと、非常に積極的に取り組んでいます。

Along with that, they're focusing on things like robotics and other sort of specific use cases.

それに加えて、ロボット工学やその他の特定のユースケースにも注力しています。

They're working with governments to figure out how to make AI work for their specific needs.

各国政府と協力し、それぞれのニーズに合わせてAIをどのように活用できるか検討しています。

And so this is a very different strategy than we see in the U.S. i think U.S.

これは、アメリカで見られる戦略とは全く異なるものです。アメリカの企業は、

companies have realized that they need to focus more on use cases.

ユースケースにもっと注力する必要があることに気づいたと思います。

And so we see more hiring in areas in specific verticals, like in health care, AI and science, AI and financial services.

そのため、ヘルスケア、AIと科学、AIと金融サービスといった特定の分野での採用が増えています。

But we don't have the kind of concerted strategy in the US that China seems to have and trying to push adoption throughout their economy.

しかし、中国が経済全体での導入を推進しようとしているような、アメリカにはない、協調的な戦略が見られます。

So, look, we've seen obviously a massive leap in AI spending.

さて、AIへの投資が劇的に増加していることは明らかです。

Not just the companies are developing these models, but

これらのモデルを開発する企業だけでなく、

the companies who wish to adopt them as well and as well as consumer spending.

それらを導入したい企業や、消費者の支出も増えています。

Is this going to hit a wall at some point?

これはどこかで壁にぶつかるのでしょうか？

私たちはぶつかるのでしょうか？

First of all, there's a conversation about the bubble that's the elephant in the room at the moment.

まず、現時点で皆が気にしているバブルについての議論があります。

Are we in an AI bubble and is this expenditure suddenly going to collapse, or do you think that there's still plenty of room left to run?

私たちはAIバブルにいるのでしょうか、そしてこの支出は突然崩壊するのでしょうか、それともまだ十分に伸びる余地があると思われますか？

So I think what we've seen is that the, the U.S.

ですから、私たちが目にしているのは、アメリカの

economy has some weak fundamentals, and that is.

経済にはいくつかの弱いファンダメンタルズがあり、それが

And it's being propped up essentially by spending on AI and data centers in particular.

特にAIとデータセンターへの支出によって、本質的に支えられているということです。

I don't think anyone can tell you definitively whether we are in a bubble.

バブルの中にいるかどうかを断定的に言える人はいないと思います。

I do think there are lots of questions about whether the level of investments we've seen, whether companies can make the returns that they need to pay off those investments.

私たちが目にしてきた投資レベル、企業がそれらの投資を回収するために必要なリターンを生み出せるかどうかについては、多くの疑問があると思います。

Lots of concerns about circularity of deals and companies sort of investing in companies that then pay for services.

取引の循環性や、企業がサービスのために支払う企業に投資するというようなことについて、多くの懸念があります。

If there's a bubble, there are a variety of things that could play out.

バブルがある場合、様々な展開が考えられます。

It could be a slow bubble where we sort of see valuation sort of reset gradually over time, and

ゆっくりとしたバブルになるかもしれません。つまり、評価額が時間をかけて徐々にリセットされていくのを見て、

we see essentially, you know, deployment catch up to the level of investment over a number of years.

そして、数年かけて投資レベルにデプロイメントが追いつくのを見るということです。

So there's no guarantee that a bubble will burst quickly.

ですから、バブルがすぐに弾けるという保証はありません。

But I think there are lots of questions that investors are asking about what level of returns, what level of adoption in the economy would justify the valuations we're seeing and the level of spending on data centers and the sustainability of that into the future.

しかし、投資家たちが、私たちが目にしている評価額やデータセンターへの支出レベル、そして将来への持続可能性を正当化するために、どの程度の収益、経済におけるどの程度の普及が必要なのかについて、多くの疑問を抱いていると思います。

Yeah, Alok, you mentioned data centers and Kyle, I want to turn to you because the foundation of AI is important, right?

ええ、アロックさん、データセンターについて言及されましたね。カイルさん、AIの基盤が重要だということなので、あなたにお話を伺いたいのですが、いいですか？

And there's all sorts of different like resources in my brain.

そして、私の頭の中には様々なリソースがあります。

I kind of have this as like settlers of catan or something.

私はこれを「カタンの開拓者たち」のようなものだと考えています。