先ほどZTEの歴史について読んでいると、奇妙なアイデアが浮かんだ - 今日の半導体戦争は、8年前とは全く異なる。

あなたはZTEの話を覚えていますか？2018年4月、アメリカ商務省は非常に小さな禁輸措置を発表した：半導体もソフトウェアも、アメリカ製品は一切なし。8万人の従業員と1兆人民元を超える収益を持つ企業が、一日で停止した。Qualcommの半導体なしでは基地局も、GoogleのAndroidライセンスなしではスマホも動かない。すべてが崩壊した。ZTEはわずか23日で、主要な事業がもはや不可能だと認めざるを得なかった。生き残るために14億ドルを支払った。

しかし今回は、AIに対する戦争は全く異なる進展を見せている。

2022年10月、アメリカがNVIDIAのA100とH100の輸出制限を最初に課したとき、皆はこれが終わりだと思った。次の第2弾は2023年10月、第3弾は2024年12月に来た。絶え間ないエスカレーション、封鎖は激化している。しかし今回は、中国企業は諦めず、より困難な道を選んだ。

真の問題は半導体そのものではなく、「CUDA」というものだ。これはNVIDIAが2006年から開発した計算システムで、AI産業の基盤となっている。TensorFlow（Google）からPyTorch（Meta）まで、すべての主要なフレームワークは深くCUDAに依存している。AI専門の博士課程の学生は、今日からCUDA環境の中で学び始める。書くコードの一行一行が、NVIDIAの独占を強化している。2025年までに、CUDAシステムには450万人の開発者がおり、世界中の4万以上の企業が利用している。世界のAI開発者の90%以上がNVIDIAとつながっている。

これが本当の堀だ。CUDAは持続可能な車輪だ。使えば使うほど、ツールやライブラリが増え、環境が繁栄し、より多くの開発者を引きつける。一度この車輪が回り始めると、ほぼ止めることは不可能だ。

しかし中国側は、この難局から抜け出す方法を見つけた - それはNVIDIAの半導体と直接競争しないことだ。

解決策はアルゴリズムにあった。2024年末から2025年にかけて、中国のAI企業は皆、ハイブリッドエキスパートモデルに切り替えた。シンプルなアイデアだ：モデル全体を動かすのではなく、複数の小さなエキスパートに分割し、タスクに最も関係の深いものだけを動かす。DeepSeek V3はその典型例だ - 6710億のパラメータを持つが、推論時にはわずか370億だけを動かす。全体の5.5%。

結果は？訓練コストが激減。DeepSeekはH800の2048ユニットを使い、58日間の訓練にコスト557万ドル。GPT-4は約7800万ドルかかった。レベルの差だ。これが価格にも直結し、DeepSeekはClaudeより25倍から75倍安い。2026年2月、中国のモデルがOpenRouter（世界最大のAPI集約プラットフォーム）でのシェアをわずか3週間で127%増加させた。1年前は2%未満だったが、今や60%近い。

しかしこれは推論だけの話。訓練の問題はまだ残っている。

そこで登場するのが国内半導体だ。2025年、長蘇の企業が148メートルの生産ラインを建設開始 - 署名からわずか180日で稼働。ロングソン3C6000は完全に国内製、太初源気のT100カードも天津大学と共同開発。ラインは毎分5台のサーバーを生産し、投資は11億人民元、年間10万台を目標とする。

最も重要なのは、これらの半導体がすでに実用的な訓練タスクを担い始めていることだ。2026年1月、Zhipu AIと華為（Huawei）は、国内で完全訓練された最先端の画像生成モデル「GLM-Image」を発表した。2月には、数万の処理ユニットを持つ中国のローカルスーパーコンピュータ上で巨大モデルが訓練された。

これは本質的な変化だ。推論には普通の半導体で十分だが、訓練には膨大な計算能力と高帯域幅が必要だ。これが要求を10倍引き上げる。華為のAscendがその解決策だ。2025年末までに、Ascendの開発者は400万人を超え、パートナーは3000社以上、主要モデル43種がAscend上で訓練済み、オープンソースモデルも200以上が適応済みだ。2026年3月のMWCで、華為は新しいSuperPoDアーキテクチャを発表。Ascend 910Bの処理能力はNVIDIA A100に匹敵する。ギャップはまだあるが、「使えない」から「簡単に使える」へと変わりつつある。

完璧な半導体を待つ必要はない。十分な性能になった段階で広く展開し、実ビジネスのニーズを駆動力にして開発を進めるべきだ。字節、テンセント、百度は2026年に国内サーバーの輸入倍増を目指している。工業情報省は、中国のスマートコンピューティングの規模が1590エクサフロップスに達したと発表。2026年は国内計算の普及の重要な年となる。

もう一つ見落とされがちな要素がある - 電力だ。

2026年初頭、バージニア州は新しいデータセンター建設の承認を停止した。ジョージアも続く。イリノイとミシガンは制限措置を導入。2024年の米国のデータセンターの電力消費は183テラワット時で、全体の約4%。2030年には倍増し、426テラワット時に達し、12%以上になると予測される。ArmのCEOは、2030年までにAIデータセンターは米国の電力の20-25%を消費すると予測している。米国の電力網はすでに逼迫している。13州をカバーするPJMネットワークは6ギガワットの容量不足に直面。2033年までに、米国は175ギガワットのギャップに直面するだろう。卸売電力価格は、データセンターのある地域で267%上昇した。

対照的に中国は全く逆だ。年間電力生産は10.4兆キロワット時、米国の4.2兆の約2.5倍。中国は米国の2.5倍の電力を生産している。家庭用電力消費は全体の15%、米国は36%。これにより、産業用電力の大部分をAI計算に振り向ける余裕がある。米国のAI企業の電気料金は1キロワット時あたり0.12〜0.15ドルだが、中国西部は約0.03ドル - 米国の4分の1から5分の1の価格だ。

米国が電力危機に直面している一方、中国のAIは静かに海外へ進出している。今回は、出ていくのは製品や工場ではなく、「Token」だ - AIモデルが処理する最小単位。中国の計算工場で生産され、海底ケーブルを通じて世界中に送られる。

DeepSeekのユーザ分布は明確なストーリーを語る：国内中国30.7%、インド13.6%、インドネシア6.9%、米国4.3%、フランス3.2%。37言語をサポートし、ブラジルなど新興市場で非常に人気。世界の企業2万6000社がアカウントを持ち、3200の企業がエンタープライズ版を利用。2025年には、新興AI企業の58%がDeepSeekを技術基盤に採用。中国では、DeepSeekが市場の89%を占めている。制裁対象国では、シェアは40〜60%の範囲だ。

これはまさに40年前の産業自立戦争の再現だ。1986年の東京では、日本政府が米国の圧力により半導体協定を締結した。主要条項は：半導体市場を開放し、米国のシェアを20%以上に維持、コスト以下のライセンスでの日本製半導体輸出禁止、3億ドルの輸出に対し100%の関税を課す。米国は富士通のフェアチャイルド買収も拒否した。

1988年までに、日本は世界半導体市場の51%を占め、米国は36.8%。世界トップ10のうち、日本企業は6社を占めた - NECは2位、東芝は3位、日立は5位、富士通は7位、三菱は8位、松下は9位。だが、協定後、すべてが変わった。米国は第301条を駆使し、SamsungとHynixを支援して韓国の半導体市場を低価格で攻め、結果的に日本のDRAMシェアは80%から10%に低下。2017年には、日本のIC市場シェアはわずか7%にまで縮小。大手は撤退、分割、買収、または失望の退場を余儀なくされた。

日本の悲劇は、最良の製品を作ることに満足し、唯一のグローバルシステムの中で最良の一角になったことだが、独立したシステムを築くことは決して考えなかったことだ。潮流から退いたとき、自分たちに残ったのは生産だけだった。

今日の中国は、まさに似たような岐路に立つが、全く異なる。外圧は激しさを増す一方だ - 何度も半導体規制のラウンドを重ねている。しかし今回は、より困難な道を選んだ：アルゴリズムの改良、推論から訓練への国内半導体の飛躍、400万人のAscend開発者、Tokenの世界展開。すべてのステップが、日本が持たなかった独立した産業システムを築いている。

2026年2月27日、国内の3社が同日に性能報告を公開した。結果はまちまち - 半分は火、半分は水。最初の企業は収益が453%増加し、初黒字を達成。2社目は243%増だが、純損失は10億ドル超。3社目は121%増だが、8億ドルの損失。

NVIDIAの独占が残した95%の空白は、国内企業の数字で徐々に埋まりつつある。現状のパフォーマンスに関係なく、市場は代替選択肢を必要としている。これは、地政学的緊張から生まれた非常に稀な構造的チャンスだ。

金銭的損失は管理の失敗ではなく、独立システムを築くための戦争のコストだ。研究開発投資、ソフトウェア支援、人材コスト、翻訳問題の解決など、すべての費用がこの戦争の真実の姿を最も正確に映し出している。これは、産業レポート以上に、計算力の戦いの現実を示す記録だ。勝利ではなく、前線で血を流す激しい戦いだ。

しかし、戦争の様相はすでに変わりつつある。8年前は「生き残れるか？」と問いかけていたが、今や「生き残るためにいくら払う必要があるか？」が問いだ。払うべき代償こそ、進歩そのものだ。