生成AIの開発、導入で先行した米国はまず市場規模で他国を圧倒する。2023年時点ですでに161億ドルと、2位の中国の3倍だ。30年には650億ドル超に達し、一国で世界の3分の1を占めるとみられる。
在開發和引進生成式人工智慧方面走在前列的美國，其市場規模將首先在其他國家中佔據主導地位：到2023 年，其市場價值將達到161 億美元，是排名第二的中國的三倍；到30 年，其市場價值將超過650 億美元，一個國家將佔據全球市場的三分之一。

アプリケーションは多種多様で手がける企業も無数にのぼるため単純にシェアを算出するのは難しいが、ここでは最も基本的な文章生成と画像生成のAIツールを取り上げる。文章生成ではチャットGPT、画像生成ではMidjourneyという米国発のサービスが高いシェアを握っている。
由於應用程式種類繁多，涉及的公司不計其數，因此很難簡單地計算市場份額，但在此我們將重點放在用於文字生成和圖像生成的最基本人工智慧工具。 Chat GPT 和 Midjourney 都是美國的服務公司，分別在句子生成和圖像生成市場佔有很高的份額。

AIサービスを提供するのが「ハイパースケーラー」と呼ばれるクラウド大手。アマゾン・ドット・コムや大規模言語モデル「GPT-4」で知られる米オープンAIと提携するマイクロソフト、グーグルなど大手3社で世界シェアの3分の2を占める。AIを利用したデジタルトランスフォーメーション（DX)が進むほど米企業に富が集中する構図となっている。
領先的人工智慧服務雲端提供者被稱為 "超級擴展者"。基於人工智慧的數位轉型（DX）進展越快，財富就越集中在美國公司手中。

AIがデータを学び、推論をする工程は、データセンターにあるサーバーが担う。膨大な計算量が必要なため、これまでのサーバーの能力だけでは対応しきれない。そこで脚光を浴びたのがGPU（画像処理半導体）だ。もともとゲームの3D処理などに向け開発されたが、高速・大量の演算処理がAI向けにも適していた。市場投入で先行してきた米エヌビディアが、データセンター向けでも圧倒的なシェアを持つ。
人工智慧學習數據和做出推斷的過程是由資料中心的伺服器進行的。僅靠傳統的伺服器能力無法處理所需的大量計算。這正是 GPU（影像處理半導體）大顯身手的地方。 GPU 最初是為遊戲的 3D 處理而開發的，由於其運算速度快、運算量大，因此也適用於人工智慧。總部位於美國的英偉達公司（NVIDIA）在市場競爭中一直處於領先地位，在資料中心市場也佔有壓倒性的份額。

生成AIの処理を担うデータセンターに向けた半導体ビジネスは急拡大している。突出するのがGPUで圧倒的なシェアを持つエヌビディアだ。直近、データセンター向け事業の売上高は23年5~7月期に急速にアクセルがかかり、23年11月～24年1月期には前年同期と比べ5倍まで膨らんだ。
負責處理生成式人工智慧的資料中心的半導體業務正在迅速擴張。其中以英偉達公司（NVIDIA）最為突出，在 GPU 市場上佔據了壓倒性的份額。最近，資料中心業務的銷售額在 2011 年 5 月至 7 月期間迅速成長，在 2011 年 11 月至 2012 年 1 月期間比去年同期成長了五倍。

株式市場からの評価も加速度的に高まった。米国株をけん引する「マグニフィセントセブン（壮大な7銘柄、神7）」の2月末の時価総額を、14年末と比べてみよう。アップルが4倍、テスラが23倍なのに対して、エヌビディアは181倍だ。23年末からの2カ月だけで6割増と急伸している。
股票市場對它們的估值也在加速上升。讓我們來比較美股龍頭股 "壯麗七雄"（Magnificent 7，神七）2 月底與 2002 年底的市值。蘋果和特斯拉的市值分別為 4 倍和 23 倍，而英偉達的市值則高達 181 倍，自 2011 年底以來短短兩個月內迅速增長了 60%。

CUDAの公開から18年。他に高性能な半導体が開発されても、使い慣れた「ツルハシ」はなかなか手放されないと見られているようだ。
自 CUDA 首次向公眾發布以來，18 年過去了。即使開發了其他高性能半導體，人們也很可能難以割捨這把熟悉的 "鎬"。

生成AIの学習に欠かせないGPUは世界的に価格が上昇し、調達が困難になっている。世界シェア9割を握るエヌビディアからGPUを爆買いしているのは資本力で他を圧倒する米国企業だ。英オムディアによると、エヌビディアが開発する「H100」の23年の調達量はメタとマイクロソフトが15万基ずつ。アマゾン・ドット・コムやグーグルなども5万基の規模で購入している。調達力のない日本は最新のGPUを利用することが難しく、旧世代の機種しか使えない状況だ。
學習生成式人工智慧所必需的 GPU 因全球價格上漲而變得難以採購。美國公司憑藉其資本實力在世界其他地區佔據主導地位，它們正在從英偉達公司購買 GPU，英偉達佔據了全球 90% 的市場份額。據英國 Omdia 公司稱，2011 年，Meta 和微軟分別購買了 15 萬台英偉達公司的 H100。亞馬遜、谷歌等公司的採購規模也達到了 5 萬台。缺乏採購能力的日本很難獲得最新的 GPU，只能使用舊一代型號。

AIサービスをクラウド経由で提供する米国プラットフォーマーの影響力はデータセンターの立地を見ても明らかだ。主要国別のデータセンター立地では米国が24年に5381カ所と、ドイツの10倍、中国の12倍に上る。三菱総合研究所の今村圭主任研究員は「AIの利用者が増え、クラウド大手がデータセンターへの投資を加速させる循環が出来上がっている」と指摘する。
透過雲端提供人工智慧服務的美國平台的影響力從其資料中心的位置就可見一斑。以主要國家劃分的資料中心地點來看，2012 年美國有 5,381 個，是德國的 10 倍，中國的 12 倍。三菱綜合研究所（Mitsubishi Research Institute）首席研究員今村圭（Kei Imamura）指出，"人工智慧用戶數量不斷增加，雲端運算巨頭加速投資資料中心的循環正在形成"。

日本国内においても勢力図に変化が生じている。頭角を現しているのが米デジタル・リアルティ・トラストと三菱商事が共同出資するMCデジタル・リアルティや米エクイニクスなどデータセンターに特化したビジネスを展開する企業。外資のクラウド大手と組んでサービスを提供する。「クラウド大手の攻勢を前に、日本企業はデータセンターを縮小させる傾向が強まっている」とデジタルインフラに詳しい日本政策投資銀行の山内遼調査役は指摘する。
日本的權力結構也在改變。正在崛起的公司包括美國數位房地產信託公司（Digital Realty Trust）與三菱商事株式會社（Mitsubishi Corporation）的合資企業 MC Digital Realty，以及專門從事資料中心業務的美國 Equinix。它們正與外國雲端運算巨頭聯手提供服務。日本發展銀行研究官員、數位基礎設施專家山內亮（Ryo Yamauchi）指出：「面對雲端運算巨頭的攻勢，日本公司正在越來越多地縮小資料中心的規模。

偽情報の拡散や偏見の助長への懸念が高まる中、各国はAIへの規制を強化している。欧州連合（EU）の立法機関である欧州議会は3月13日、AIの開発や利用を巡る世界初の包括規制の最終案を可決した。生成AIの提供企業に、AI製であることを明示させるなど透明性の担保を求める。違反企業には制裁金を科す。
由於對虛假資訊的傳播和偏見的助長日益擔憂，各國正在加強對人工智慧的監管。 3 月 13 日，歐盟立法機構歐洲議會通過了世界上首個關於人工智慧開發和使用的全面法規的最終草案。它要求提供人工智慧生成的公司保證透明度，例如明確說明人工智慧是由人工智慧製造的。違規公司將被處以罰款。

米国は23年10月に大統領令を発令した。開発企業にはサービスの開始前に、政府の安全性評価が義務付けられる。中国では生成AIアルゴリズムのデータ内容とアウトプット結果の状況などの届出が義務となっている。
美國於 2011 年 10 月頒布了一項總統令。開發者在推出服務前必須接受政府的安全評估。在中國，產生的人工智慧演算法的數據內容和輸出結果的狀態必須進行通知。

技術革新の種となる学術研究分野では中国の存在感が増している。論文データベースのスコーパスを分析すると、23年のAI関連の国際共著数は中国がトップの9000件超だった。16年に米国を逆転して以降、その差は広がる。
學術研究是技術創新的種子，而中國在學術研究領域的影響力與日俱增。對 Scopus 論文資料庫的分析表明，2011 年，中國在與人工智慧相關的國際合著論文方面位居第一，超過 9000 篇，自 2004 年逆轉美國之後，這一差距不斷擴大。

世界最大の海外留学生を送り出す中国は、数の力で国際共同研究の輪を広げる。ただ「論文の質」では米国優位の構図は崩れていない。スコーパスの被引用数に基づく指標では、中国は平均の1を下回る一方、米国は1.5前後だ。
中國是世界上派遣留學生人數最多的國家，正在利用其人數優勢擴大國際聯合研究的圈子。然而，在 "論文品質 "方面，美國的霸主地位並未被打破。在以 Scopus 引用次數為基礎的指數中，中國低於 1 的平均水平，而美國則在 1.5 左右。

経済協力開発機構（OECD）によると、米国におけるベンチャーキャピタル（VC）投資の累計額は中国の2倍を誇る。豊富な資金や集合知を背景に、各国はAI研究の果実を狙う。だがここでも、日本の存在感は薄い。
根據經濟合作暨發展組織（OECD）的數據，美國的創投（VC）累積金額是中國的兩倍。在雄厚資金和集體知識的支持下，各國都瞄準了人工智慧研究的成果。但即使在這一領域，日本的力量也很薄弱。

生成AIの基盤となる大規模言語モデルなどの開発で後れを取った日本。巻き返しは容易ではないが、国内でも反攻の動きが出始めた。
日本在開發大規模語言模型和構成生成式人工智慧基礎的其他模型方面已經落後。要讓時光倒流並非易事，但日本正開始反擊。

オープンAIをはじめとする海外勢と競う技術の開発をめざすのがソフトバンクだ。GPUで構成する計算基盤を自前で整備し、性能を示すパラメーター数が1兆にのぼる大規模言語モデルの開発を計画する。
軟銀的目標是開發與外國競爭對手競爭的技術，包括開放式人工智慧，並計劃利用由 GPU 組成的自有運算基礎設施，開發具有兆個性能參數的大規模語言模型。

パラメーター数が多い大規模言語モデルは高い性能が期待できる半面、開発の際などに膨大な電力を消費し、コストがかかる。この点に着目するのがNTTやNECだ。NTTはチャットGPTのベースになった大規模言語モデルに比べて学習コストを約300分の1に抑えたモデルなどを提供し、海外勢とは異なる土俵で勝負する。同社はデータセンターの省電力化につながる光半導体なども開発中だ。省エネ性などに配慮した「持続可能な生成AI」は日本勢が活路を見いだす一つの方向性となる。
擁有大量參數的大規模語言模型有望獲得高效能，但同時也消耗大量電力，開發成本高。 NTT 和 NEC 正在關注這一點，NTT 提供的模型的學習成本約為聊天 GPT 所基於的大規模語言模型成本的 1/300，從而與海外公司在不同的領域競爭。該公司也正在開發光半導體和其他產品，以節省資料中心的電力。考慮到能源效率的可持續生成式人工智慧是日本公司可以找到的一個前進方向。

23年に米グーグルの研究者らが日本で創業したサカナAI（東京・港）も注目の存在だ。魚が群れを形成するように小規模な言語モデルを組み合わせ、より効率的に高度な知能の実現をめざす。規模の拡大を追求してきた従来の大規模言語モデルとは一線を画し、新たなイノベーションを生み出す可能性を秘める。米メタの技術をベースに高性能の日本語モデルを開発するイライザ（東京・文京）など国内でも注目のスタートアップが台頭しつつある。3月18日にはKDDIがイライザを連結子会社化すると発表し、強力な後ろ盾を得て事業の拡大をめざす。
Sakana AI（東京港區）是另一個著名的公司，由美國Google研究人員於 23 年在日本創立。它像魚群一樣將小規模語言模型組合起來，旨在實現更有效率、更先進的智慧。它與追求規模擴張的傳統大規模語言模式明顯不同，有可能產生新的創新。 3 月 18 日，KDDI 宣布將 Eliza 納入合併子公司，旨在以強大的後盾拓展業務。