中国がAI計算資源クーポンを導入する理由
中国は、中小企業が高性能な人工知能（AI）ツールを利用しやすくする新たな方法を試みている。北京や上海から成都、深圳に至る各市政府が計算資源クーポンを発行している。これは、AIの学習や推論に使う高性能サーバーのレンタル料金を引き下げる公的補助だ。狙いは2つある。第1に、中小企業がAIモデルを開発・試験しやすくすること。第2に、急速に拡大する国内のデータセンター網で、使われていない計算能力を活用することだ。上海市は、レンタル料の最大80％を補助する計算資源クーポンに約6億元を充てるほか、大規模言語モデルの学習に焦点を当てたデータクーポンに1億元を割り当てた。深圳市は年間5億元の制度を発表し、企業や機関には最大50％、スタートアップには60％の標準補助率を設けた。成都市は、研究機関向けに1億元を投じる試験事業を拡大している。山東省は現在3000万元を提供し、地元のAIインフラに10億元を投資する大規模計画も進めている。北京市と河南省も同様の制度の申請受付を始めた。
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こうしたクーポンは、より大きな国家戦略の一環だ。国家発展改革委員会は2024年12月、中小企業の研究開発費を抑え、全国規模の計算基盤につながる利用者を増やす仕組みとして制度を導入した。電力の安い西部の省を中心にデータセンターを大規模に建設した結果、稼働していない設備が一部で生じている。業界報告によると、施設によっては稼働率がわずか20～30％にとどまる。政策当局は、AIの処理をこうしたサーバー群に振り向け、稼働率を高め、導入を加速させたい考えだ。中国信息通信研究院は、計算能力への1元の投資が3～4元の経済効果を生むと推計している。この乗数効果も、地方政府が迅速に動く理由の一つだ。
中国のAI産業政策に加わる新たな手段
この補助策は、2030年までにAI能力を拡大する広範な計画に沿ったものだ。研究機関によると、北京は公的資金、国有研究所、人材育成策に加え、計算資源への補助付きアクセスなど、複数の手段を同時に活用している。米国主導の輸出規制で先端半導体の購入が難しくなり、スタートアップにとって計算資源がボトルネックとなっている。クーポンは、中国が国産ハードウェアとソフトウェアを支援する一方で、公的・民間データセンターを低価格で利用できるようにし、制約を和らげる可能性がある。この政策の背景について詳しくは、中国の包括的なAI戦略に関するRANDの分析をこちらで参照できる。自立とAI技術基盤に関するMERICSの補完的な見方はこちらに掲載されている。
クーポンの仕組みと対象者
計算資源クーポンは、市が運営する利用枠だ。対象は中小企業、スタートアップ、大学、研究機関など。利用者は国有、大学運営、または民間の参加データセンターでクーポンを利用できる。クーポンは通常、GPUクラスターやストレージ、ネットワークのレンタル料金の一部を補助する。補助率は市によって異なる。一部の地域では、学習データの購入やラベル付け、大規模言語モデル向けに整備されたコーパスの費用を抑えるデータクーポンも発行している。対象となる処理は、事前学習やファインチューニングから、コンピュータービジョンのプロジェクト、大規模な推論まで幅広い。
補助率と予算の実例
- 上海：計算資源クーポンに約6億元を充て、レンタル料の最大80％を補助するほか、大規模言語モデルの学習に関連するデータクーポンに1億元を割り当てる。
- 深圳：年間5億元の制度。AI計算資源を借りる企業、大学、研究機関に最大50％を補助する。スタートアップは補助率が60％に上がる。市の通知ではモデル・コーパスクーポンや、学習支援のプロジェクトごとの上限額にも言及している。
- 成都：研究機関向けに1億元のクーポン支援を含む試験事業を拡大。
- 山東：現在3000万元を提供し、地元のAIインフラ拡大に10億元を投じる計画を提案。
- 北京・河南：初期段階の制度が始まり、申請を受け付けるとともに提供事業者の登録を進めている。
- 貴州：2024年11月の規則改定で、国内向けの適応サービスと学習にクーポンを拡大。対象費用の最大30％を補助し、適応は150万元、学習は500万元を上限とする。
資金の行き先、各都市の状況
上海市は計算資源とデータの両方を支援し、AI開発の全工程を重視する姿勢を示している。計算資源クーポンは、学習やファインチューニングにかかる大きな負担を軽減する。データクーポンは、大規模言語モデル向けを含む学習データの入手や準備にかかる費用を抑える。両方を組み合わせることで、多くの小規模チームが概念実証の先へ進むのを妨げている2つの費用に対処しようとしている。
深圳市はインフラだけでなく、応用にも力を入れている。市の施策は、国家インターネット情報弁公室に登録したモデルサービス事業者や製品開発者を対象としている。企業向けチャットアシスタントやコーディング支援ツールから、消費者向け機器のAI機能まで、実用的なシステムを市場に送り出す狙いだ。スタートアップの補助率を高くしているのは、若い企業ほど初期の学習サイクルで多額の費用がかかり、早い段階で長期の計算能力を確保するのも難しいことを踏まえたものだ。
成都と山東は、クーポンを通じてエコシステムの形成を進めている。成都の試験事業は、地元の人材やプロジェクトを育てる研究機関に資金を振り向ける。山東は当初のクーポン枠と大規模なインフラ投資計画を組み合わせ、補助を受ける利用者による安定した需要を見込む事業者を呼び込もうとしている。北京と河南は導入初期にあるが、すでにデータセンター事業者の登録を進め、申請窓口を開設している。
内陸戦略を体現する貴州
貴州省は、データと計算能力を内陸部に移す取り組みの中核地域となっている。国家の「東数西算」構想では、内陸部の計算能力で沿海部の需要に対応する。Data Centre Magazineの報道によると、貴州省のAI計算能力は85 EFLOPSに達し、その98％超が従来型のストレージではなくAI計算に分類される。ハードウェアの約90％は国産とされる。省内では主要なデータセンター48カ所が稼働中または建設中で、そのうち28カ所は大規模施設だ。ストレージ容量は合計25エクサバイトに上る。こうした数字は、ストレージ中心の施設から、AIの学習と推論を重視する、より均衡の取れたモデルへの移行を示している。
このモデルではエネルギーが重要だ。貴安新区の電力消費量は2025年初頭に大きく増加した。地方当局は、高密度のサーバーラックに安定して電力を供給するため、変電所や専用送電線を増設した。水力発電が大きな役割を担い、再生可能エネルギーの発電量は2025年5月までに全体の約3分の1に増えた。2024年末に導入されたクーポン制度は、ソフトウェアの国内向け適応や研修サービスにも補助対象を広げ、プロジェクトごとの補助額を数百万元規模に制限している。この支援策はインフラ、エネルギー、利用者への直接支援を結びつけ、内陸部のデータセンターが全国の企業に有用な計算能力を提供できるようにする狙いがある。
「東数西算」で遊休能力を活用
中国のデータセンター網はここ数年で急速に拡大した。「東数西算」計画は、企業や公的機関に対し、土地や電力が安価な西部地域にデータを送信し、長距離ネットワークを通じて利用者にサービスを提供するよう促している。こうした建設拡大により、特に需要が追いつく前に稼働を始めた施設で、余剰能力が生じた。報道や業界分析では、稼働率が20～30％にとどまるケースも珍しくない。クーポンは需要側から稼働率を引き上げ、設備投資を回収するための手段だ。
事業者にとって、クーポンで賄われる仕事は利用状況の平準化につながる。学習処理は、チームが数千基のGPUを使って複数日にわたる実行を計画する際など、まとまって発生することが多い。市がクーポンの利用期間と待ち行列の管理を調整すれば、事業者は処理をより効率的に詰め込み、閑散時間帯を埋め、計画を立てたいスタートアップに利用枠を安定して提供できる。利用者にとっては、GPU時間当たりの実質価格が下がれば、2カ月分の資金で6カ月にわたる試行錯誤が可能になる場合もある。これは、ゼロから学習させるのではなくファインチューニングを行うチームにとって特に重要だ。ファインチューニングは中規模のクラスターでも良好な結果を得られるため、価格が下がれば実行しやすくなる。
輸出規制、Nvidia、国産半導体
計算コストと利用機会は地政学にも左右される。米国主導の輸出規制は、中国の顧客への最上位アクセラレーターの販売を制限している。最新のNvidia製ハードウェアを求める企業は、調達が難しくなった。新設のデータセンター数十カ所にNvidiaのHopper GPUを大量導入する計画をめぐる報道も出ている。こうした報道は、現行規制の下で法的・物流面の疑問を生じさせるが、詳細は確認されていない。輸出規制の大きな影響は明らかだ。中国は不足分を補うため、国産半導体や大学、地元のクラウド事業者への依存を強め、一部企業は海外でのホスティングも検討している。
HuaweiのAscendシリーズなど、国産の代替製品は性能を高めている。多くの開発者は引き続きPyTorchやTensorFlowなど世界的に使われるオープンソースのフレームワークに依存する一方、MindSporeやPaddlePaddleなどの国内基盤も並行して開発されている。この違いは学習計画を複雑にする場合がある。コードの移植性、ソフトウェアの成熟度、運用担当者の専門知識はいずれも、チームが利用できるクラスターに影響する。クーポンは、対応するハードウェアを試す際のハードルを下げる。ただし、最先端の米国製ハードウェアと現行の国産製品の性能差を埋めることはできない。それでも多くの企業が最初の成果を得るまでの時間を短縮できる可能性がある。
中小企業が得られるメリットと課題
計算資源をより安く利用できれば、小規模なチームが取り組めることは変わってくる。これまで短期間だけ数基のGPUを借りる余裕しかなかった企業も、より長い処理を予約し、より多くの案を試し、試作品から実地テストへ進めるようになる。大学や研究機関は予算の柔軟性が高まり、大規模モデルの研究に参加する学生や若手研究者が増える可能性がある。地方政府にとっては、遊休能力を収益化し、データセンターへの先行投資を正当化する手段となる。
期待される効果
- 学習やファインチューニングの費用が下がり、実行可能な実験の幅が広がる。
- 製造、物流、金融、医療などの分野で、試作が速まり、アイデアから実証事業までの期間が短縮する。
- 内陸部のデータセンターの稼働率が改善し、エネルギーやネットワークの計画に役立つほか、投資の無駄を減らせる。
- 大手テック企業のプラットフォームに限らず、計算資源を利用しやすくなり、中小企業がニッチな用途で競争できる機会が生まれる。
- 特に上海や深圳では、データクーポンとの組み合わせにより、データ提供事業者やラベル付け事業者も後押しされる。
想定される課題
- 申請、審査、利用予約に事務的な負担が伴う。締め切り間際に需要が急増すると、特に問題になりやすい。
- モデルによっては特定のアクセラレーターやソフトウェア基盤に最適化されているため、ハードウェアやフレームワークとの互換性が課題となる。
- 地域によって支援に差があり、財政力のある都市ほど手厚い補助や強固なエコシステムを整えられる。
- 補助終了後に需要が持続しなければ、効果が一時的にとどまる。
- クーポンの規則が利用先を特定の施設に限定すれば、民間クラウド事業者を締め出すおそれがある。
政策の効果を測る
初期のデータは限られるが、いくつかの指標が出始めている。貴州省当局によると、2025年1月までに全国で177件のクーポンが発行され、計算資源の取引額は105億元を超えた。この数字には大企業の契約やクーポンによる取引が含まれるため、補助の効果を直接示すものではない。ただ、計算資源市場が急速に拡大していることは分かる。今後1年間は、3つの指標に注目したい。第1に、西部のデータセンターの稼働率と、ピーク時と閑散時の利用状況の差。第2に、大企業と比べた中小企業の実際のクーポン利用状況。第3に、申請から利用予約、処理完了までにかかる時間だ。
透明性も重要となる。誰がクーポンを受け取り、どのような処理に資金が使われ、どんな成果が得られたかを明確に報告すれば、制度への信頼を高められる。市政府は待ち時間や予約の成功率も共有できる。それにより、チームはプロジェクトを計画しやすくなる。事業者はハードウェアとフレームワークの互換性一覧を公開し、申請者がどの環境で何を動かせるか把握できるようにするとよい。制度がこうした方向に進化すれば、クーポンは大規模で資本集約型のインフラと、有用なAIシステムの構築に取り組む多くの小規模チームをつなぐ役割を果たせる。
国際・国内の情勢
中国のクーポン拡充は、世界的にAIへの投資が激化する中で進んでいる。同国は公的支出と民間のイノベーションを連携させようとしている。アナリストは、公的な支援策が開発者や利用者のニーズと合致する場合に、最も大きな進展が見られると指摘する。中国では、産業別の用途向けのファインチューニングや推論など、すぐに利用できる処理とクーポンが結びつく場面で、その連携が最もうまく機能しているようだ。多くの企業は最先端の巨大モデルを学習させているわけではない。オープンソースや商用モデルを自社データや用途に合わせて調整しており、これは補助対象のクラスターや短期間の学習に適している。
地方の計画は、2025年政府活動報告で言及された「AIプラス」構想の国家目標にも結びついている。この政策は、従来産業でのAI普及と、スマート端末やロボットの開発を促す。クーポンは、こうした目標を工場、倉庫、診療所につなげる実践的な手段の一つだ。実験の費用を抑え、計算資源を利用できるチームを増やせれば、さまざまな産業で導入の速度と広がりを変えることになる。
要点
- 中国では複数の都市が計算資源クーポンを発行し、AI用サーバーのレンタル料を中小企業向けに50～80％削減している。上海と深圳が大規模な制度を主導する。
- 上海は計算資源クーポンに約6億元、データクーポンに1億元を確保。深圳は年間5億元の制度を始め、スタートアップにはより高い補助率を適用する。
- 成都は研究機関向けに1億元を投じる試験事業を拡大。山東は3000万元の枠と、AIインフラに10億元を投資する計画を組み合わせる。
- クーポン制度は2024年12月の国家指針を受けて始まり、一部で稼働率が20～30％にとどまるデータセンターの利用を促す狙いがある。
- 貴州は内陸戦略の事例で、AI計算能力85 EFLOPS、再生可能エネルギーの増加、国内向けの適応や学習を支援するクーポン規則を打ち出している。
- 米国の輸出規制で最上位アクセラレーターへのアクセスが制限され、国産半導体やソフトウェアへの処理の移行が進む。クーポンは費用を抑えるが、性能差をなくすことはできない。
- 中小企業には学習費用の低下や試作の迅速化といった利点がある一方、事務手続き、互換性、地域間格差が課題となる。
- 注目すべき初期指標は、中小企業のクーポン利用状況、申請から処理予約までの時間、西部施設の稼働率向上などだ。
