エヌビディアに挑む中国のAI半導体競争が加速

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最終更新: October 10, 2025 • 19:39 UTC

中国のAI半導体競争が今、重要な理由

中国は、人工知能向けプロセッサーの輸入依存を減らそうと競争を急いでいる。将来、大規模言語モデルやロボット工学、自動化の分野で生まれるブレークスルーを国産半導体で実現するため、研究施設や半導体工場、クラウドインフラに巨額の投資を行っている。戦略目標は明確だ。高性能チップを大規模に生産し、それを活用するソフトウェアを開発し、重要な計算能力を国内で確保することだ。

中国のAI半導体競争が今、重要な理由
中国企業はどう競争するのか
ファーウェイのシステム全体を重視する戦略
アリババと増え続ける競合企業
輸出規制と取り締まりによる変化
性能差が残る分野：ベンチマークとソフトウェア
中国の足かせとなる製造上のボトルネック
データセンターと市場への影響
今後の見通しとシナリオ
要点

この野心に弾みをつけたのが、2024年に新興企業DeepSeekが、欧米の主要システムに匹敵する対話型AIを発表したことだ。同社は、競合よりはるかに少ない高性能アクセラレーターでモデルを学習させたと説明した。これは、ソフトウェアの工夫や効率的な学習手法によって、ハードウェアの制約をある程度補えることを示すものだった。発表を受け、エヌビディアの時価総額は一時下落し、中国の開発企業の動きの速さに注目が集まった。それ以降の数カ月間、中国各地の大手テック企業や半導体設計企業は、国内データセンターでエヌビディアに対抗する計画を相次いで発表している。

エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（CEO）は、中国には優秀なエンジニアが豊富におり、国内競争も激しいと評価してきた。9月にテクノロジー・ビジネス系ポッドキャストに出演した際には、中国の勢いを称賛するとともに、自社陣営に挑戦を突きつけた。

活気ある起業家精神に満ちたハイテク・近代産業です」と同氏は述べた。「私たちは生き残りをかけて競争しなければなりません

中国企業はどう競争するのか

複数の中国企業が、エヌビディアのアクセラレーターやフルスタックシステムに代わる製品を開発している。ファーウェイは新型Ascendプロセッサーを投入し、開発者を3年間支援する計画を打ち出した。アリババによると、最新のアクセラレーターは、米国の規制に合わせて中国向けに設計されたエヌビディアのH20と同等の性能を、より少ない電力で実現できる。MetaXやCambriconなどの新興企業は、大手企業との契約を獲得している。テンセントや百度（バイドゥ）などの大手プラットフォーム企業も、自社クラウド向けのカスタムチップを設計している。国内顧客へのメッセージは一貫している。輸出規制で米国製ハードウェアへのアクセスが制限されても、中国製の選択肢がその穴を埋めるというものだ。

ファーウェイのシステム全体を重視する戦略

ファーウェイは、システムアーキテクチャーによってエヌビディアとの差を縮めようとしている。上海で開かれた世界人工知能大会では、Ascend 910Cプロセッサー384基を1つの構成にまとめたAI計算システム「CloudMatrix 384」を披露した。競合するエヌビディアのGB200 NVL72はB200チップ72基を搭載するが、ファーウェイは異なる道を選んだ。CloudMatrixはスーパーノード型の接続網を採用し、数百基のプロセッサーを一つの計算資源プールとして動作させる。チップ間は超高速で接続される。水平方向に規模を拡大することで、単一チップの性能の低さを、システム全体の連携強化で補う狙いだ。

業界アナリストによると、この方式は特定の処理で競争力のある結果を出せる可能性がある。報道によれば、ファーウェイが旧世代の製造プロセスに頼らざるを得ないにもかかわらず、CloudMatrixは一部の指標でエヌビディアのGB200 NVL72を上回る。システムはすでにファーウェイのクラウドで稼働しており、中国の顧客はモデルの学習や運用に国内の代替手段を利用できる。このアーキテクチャーは、システムレベルで性能を高め、輸出規制に対応するという中国の政策目標にも合致する。

アリババと増え続ける競合企業

アリババは新型AIアクセラレーターを発表し、国営メディアはH20に匹敵する性能を、より少ない電力で実現すると報じた。MetaXは中国聯通にチップを供給している。アクセラレーター需要の国内拡大を見込む投資家の期待を背景に、Cambriconの企業価値はここ数カ月で2倍以上に上昇した。テンセントは自社のクラウドやAIサービス向けに独自チップを開発している。こうしたプロジェクトは、性能、供給状況、コストが見合う場合に、中国企業が自社開発のハードウェアへ処理を移す大きな動きの一環だ。

開発者もすでに対応を進めている。科大訊飛（iFlytek）でAI翻訳部門のゼネラルマネジャーを務める陳澄氏は、米国製ハードウェアに対する最近の規制を受け、チームが国産プロセッサーに切り替えた経緯を語った。

「現在、私たちのモデルはファーウェイのチップで学習しています。現時点で中国最高のチップです」と同氏は述べた。

輸出規制と取り締まりによる変化

輸出規制が市場を大きく変えている。米政府は2022年以降、中国への先端AIチップの販売制限を段階的に強化してきた。最新の措置により、それまでの輸出基準を満たすよう設計されたエヌビディアのプロセッサー、H20も販売できなくなった。議会では、米半導体メーカーに対し、海外の顧客より国内顧客を優先するよう求める措置が進められている。一方、企業側は、規則が厳格すぎればイノベーションが停滞し、需要が別の市場に流れる恐れがあると警告する。最近の政策案には、中国での一部AIチップ販売による収益の一部を米政府に納める内容も盛り込まれている。規制強化により、他のどの国よりも多くのチップを購入する中国市場で、米国の供給企業が販売できる範囲は縮小している。

北京は、国境での取り締まりと国内企業への圧力で対抗している。当局は大手テック企業にエヌビディア製アクセラレーターの発注を一時停止するよう指示し、H20やRTX 6000Dなど中国向けモデルを含む、無許可または申告内容に誤りのある貨物を差し止めるため、港湾での検査を強化した。高性能プロセッサーを間接ルートで国内データセンターに持ち込んでいた密輸ネットワークの捜査も進めている。これとは別に、規制当局はエヌビディアを対象に独占禁止法上の調査を開始し、中国国内での事業慣行に対する監視強化を示した。これらの措置には、購入企業を国内供給企業へ誘導し、グレー市場への流通経路を締め付ける狙いがある。

半導体業界の長年のコンサルタント、ヘンデル・ジョーンズ氏は、一連の措置が中国需要に依存してきた米企業に深刻な影響を及ぼす可能性があると警告した。

「米半導体業界にとって、中国はもう市場ではありません」と同氏は述べた。

性能差が残る分野：ベンチマークとソフトウェア

同等の性能をうたう主張は、慎重に検証する必要がある。中国製アクセラレーターの公開データは限られており、標準化されたテストもまだ少ない。性能は、処理するタスクやモデルの規模、相互接続帯域幅、メモリーアーキテクチャー、チップとアプリケーションの間にあるソフトウェア基盤の品質に左右される。両陣営の製品を使った研究者によると、中国製チップは、モデルが文章を完成させたり画像を分類したりする予測タスクでは差を縮めているものの、複雑な分析や大規模学習では依然として後れを取っている。

米中両国のアクセラレーターをテストしてきたコンピューター科学者、ジャワド・ハジ・ヤヒヤ氏は、同等かどうかは処理内容によって異なると指摘する。

「差は明らかですが、確実に縮まっています。短期間で追いつけるとは思いません」と同氏は述べた。

この差が重要なのは、学習が現代のAIにおける最大の負荷だからだ。学習には膨大な計算資源、プロセッサー間の超高速接続、そしてボトルネックなくデータを供給できる高帯域幅メモリーが必要となる。分析によると、ファーウェイの910Bは、学習済みモデルが問い合わせに答える推論処理には十分な性能を持つ一方、チップ間接続やメモリー速度に限界があり、大規模な学習には魅力が劣る。エヌビディアの規制対象となっているH20でさえ、入手できる場合には中国国内の多くのユーザーに好まれている。国内の開発者によると、学習には数週間かかることがある。広く議論を呼んだDeepSeekの学習では、最終段階に3～8週間を要した。コードが効率的だったとしても、いずれにせよ多額の費用がかかる取り組みだ。

もう一つの課題はソフトウェアだ。エヌビディアは長年をかけ、開発者が大規模に利用できるツールやライブラリー、ネットワークソフトウェアを整備してきた。このソフトウェア基盤は処理をエヌビディア製ハードウェアに適合させ、試作品から実用化までの時間を短縮する。ファーウェイは独自のフレームワークで対抗しようとしており、国内の開発者に向けて設計やコードをさらに公開すると約束している。採用は増えているものの、チームの再訓練やコードの書き換え、モデルの再検証には時間がかかり、既存プラットフォームからの移行を遅らせている。

半導体エンジニアのラガベンドラ・アンジャナッパ氏は、中国製チップで多くの需要を満たせる一方、最難関の課題では依然として米国製ハードウェアが優位だと述べる。

「現実的には、中国は高度さで劣る分野なら米国製チップへの依存を減らせます。しかし、より複雑なAIシステムを学習させるための米国製チップの生の処理性能はありません」と同氏は述べた。

中国の足かせとなる製造上のボトルネック

もう一つの制約は製造現場にある。米国とオランダの規制により、最小のトランジスターを製造するための先端リソグラフィー装置へのアクセスが制限されている。そのため中国の半導体工場は、旧世代の装置を限界まで使い、パターン形成を繰り返さざるを得ない。工程が遅く、コストも高くなり、ウエハー1枚当たりの良品チップ数も少なくなる。製造状況を追うアナリストによると、中国での大型AIプロセッサーの歩留まりは改善しているものの、世界の先端メーカーの水準を大きく下回る。今年の報道では、ファーウェイの新型チップの歩留まりが約20％から40％に上昇したとされる一方、海外の先端工場では同程度のサイズの製品で約60％に達することがある。歩留まりが低いとコストが上がり、市場に出せる正常動作するアクセラレーターの数も限られる。

パッケージングとメモリーも同様に難題だ。AIアクセラレーターでは、数千のコアにデータを供給し続けるために高帯域幅メモリーが必要となる。チップには、部品を積層・接続しながら放熱する高度なパッケージング技術も求められる。中国の企業や研究チームはこうした部品を製造できるが、最上位のメモリー不足や製造装置へのアクセス制限が生産を妨げている。実用面での課題も残る。過去の報道では、一部の国産チップでチップ間接続やメモリー速度に問題があり、大規模学習の効率が抑えられていると指摘された。

こうした課題はいずれも乗り越えられないものではないが、時間と資本、専門装置の安定した供給が必要だ。現在は投資会社を経営する元AIエンジニアのスティーブン・ウー氏は、北京が長年取り組んできた戦略の論理をこう語った。

「中国が求めているのは、政策で取り上げられることのないチップです」と同氏は述べた。

データセンターと市場への影響

データセンターの運営企業が重視するのは、性能、消費電力、安定供給の3点だ。国産アクセラレーターが、対象とする処理で許容できる速度をより低い電力コストで実現できれば、中国の購入企業には切り替える理由が生まれる。現在、こうした利点が最もはっきりしているのは推論処理や小規模モデルの学習で、システム全体を工夫することで単一チップの性能の弱さを補える。規模の限界に挑む最先端モデルの学習では、シリコンとソフトウェアの両方でエヌビディアが優位を保っている。その結果、中国国内では用途によって導入先が分かれ、政策上許される限り、最も高度なプロジェクトでは依然として米国製チップが求められている。

政策を巡る状況は、世界のテクノロジー企業に新たな選択を迫っている。米国の規制強化と北京による税関での取り締まりで、中国への合法的な供給経路は縮小している。再生品や転用したアクセラレーターを扱うグレー市場があるとの疑惑を受け、港湾での検査も強化された。輸入の停滞はデータセンター拡張の計画を遅らせ、より多くの処理を国内供給企業へ向かわせている。一方、米議員らは、希少部品の供給で米国の顧客が中国の購入企業の後回しにされないよう求めており、中国での売り上げに新たな条件が加わることで、同市場で事業を行うコストも上がっている。

エヌビディアは、難しい立場を切り抜けようとしている。同社は規制を順守しながら、適合製品を中国の顧客に提供しようとしてきた。今年、中国の経営者らと面会した際、ジェンスン・フアン氏はその方針を強調した。

「規制に適合するよう製品を最適化するため、今後も多大な努力を続け、中国市場への提供を続けていきます」と同氏は述べた。

今後の見通しとシナリオ

中国はAI計算能力の最上位分野で、どのくらいの速さで差を縮められるのか。アナリストの見通しは分かれるものの、共通認識も出てきている。中国企業は、ミドルレンジや推論処理では約5年以内に広範な自給自足を実現できるとみる専門家が多い一方、最良の米国製学習プラットフォームに追いつくにはさらに長い時間がかかる可能性がある。プロセッサー、高帯域幅メモリー、高度なパッケージング、ネットワーク、ソフトウェアを含む全分野で完全に肩を並べるのは、次の10年以降になるとみる人もいる。

現場では確かな勢いがある。ファーウェイは生産を拡大し、アリババは投資を進め、MetaXからCambriconまで新たな半導体設計企業が購入企業を獲得している。政府の支援も強く、AIサービスに対する国内需要は急増している。それでも、製造装置や歩留まり、開発者エコシステムのボトルネックが、市場最上位で性能が追いつく速度を制約する。短期的には、中国のAI需要の大部分を担う成熟した国内エコシステムが育つ一方、政策上許される場合には、最大規模の学習で外国製ハードウェアへの依存が続く可能性が高い。

国家主導の中国の取り組みは、強みであると同時に制約にもなる。中央の指揮は明確な目標に資源を集中させるが、ブレークスルーにつながるリスクの高い発想を抑えることもある。チップ設計を研究する計算機科学の教授、チア・リン・ヤン氏は、目標の画一化が創造性を損ねかねないと警告する一方、人材の層の厚さにも言及した。