「スター技術者」の米国 vs「チーム戦」の中国——米研究者が明かした中国AI強さの真相
AI開発をめぐる米中の姿勢の違いは、これまで業界内で繰り返し論じられてきたテーマだ。よく語られるのは、「イノベーションの米国、産業化の中国」という構図だ。ただ、こうした議論の多くは、AIモデルの性能や資金調達額、製品競争力といった外から見た評価にとどまり、実際にAI開発の現場から両国の研究スタイルや組織運営、技術環境の違いを検証したケースは多くない。
米国のAI研究者ネイサン・ランバート氏が、その現場に踏み込んだ。同氏は先ごろ、中国のAIユニコン企業「月之暗面（Moonshot AI）」「智譜AI（Zhipu AI）」「零一万物（01.AI）」に加え、アリババ、シャオミなどテック大手の研究拠点を訪問し、自身の観察を詳細なレポートにまとめた。ランバート氏はこれまでMetaやDeepMindなどに勤務し、AI業界で影響力のある研究者また独立系オブザーバーとして知られる。
彼の見立てによると、AI分野における中国の強みは単なる「追い上げの速さ」だけにとどまらず、むしろエンジニアリング重視の文化、若手人材構成、組織運営、さらには一貫した自社開発志向にこそ、本質的な差が表れているという。
なぜ中国の組織文化がAI開発に合うのか
ランバート氏が最も強く感じたのは、中国の組織文化そのものが、現在のAI開発競争に向いてるという点だ。
現在のAIモデル開発はもはや一点突破型では勝てない。データの前処理、アーキテクチャ設計、学習手法、エージェント機能に至るまで、あらゆる工程が関わる総力戦へと変化している。特に難しいのが、それぞれの要素を最適化しながら統合し、システムとして1つにまとめ上げることだ。
協調性という点で、中国の研究組織には大きな強みがあるとランバート氏は指摘する。米国では研究者個人の発信力が重視される傾向が強く、自らの成果や独自のアプローチを積極的に打ち出さなければ評価は得にくい。実際、メディア露出で「スター化」を目指す研究者も増えている。だが、こうした文化には弊害もある。AIモデル開発において組織的な連携がますます重要になるなか、過度の自己主張や技術面での対立、組織内の駆け引きが、かえって開発全体の足を引っ張ることになるからだ。
これに対し、中国の研究組織には異なる空気感がある。主要な開発メンバーには現役の学生も多く、チームも全体的に若い。学生でも重要プロジェクトに参加できる中国とは対照的に、OpenAIやアンソロピックなど米国の大手AIラボでは、インターンでコア開発に関われるような機会はほぼ存在しないという。
このようなオープンな組織運営には、いくつもの利点があるとランバート氏はみる。
第一に、中国の研究者は地味な仕事にも積極的に取り組む。AIモデルの性能向上は、目を引く技術革新よりも、細かな改良を積み重ねていく地道な作業に支えられている。
第二に、若手研究者は過去の手法に縛られにくい。混合専門家モデル（MoE）から⋯
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（36Kr Japan編集部）
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