編集部
中国のデータセンターは、引き続きNvidia製チップに依存する選択を迫られている。米国による厳しい輸出制限の影響で先端GPUへのアクセスが制限され、中国は国内製チップの開発を急ぐが、互換性や高コストの壁が立ちはだかる。Nvidiaの改良版チップも輸出禁止となり、AI技術の進展に必要な計算能力の確保が難航している。
データセンター市場は急速に拡大しており、中国国内のAI計算能力は前年比で大幅に成長。しかし、GPU利用率は低く、システム間の不整合が効率的な運用を妨げている。国産GPUへの移行が進まない現状は、Nvidiaチップの優位性を再確認させる結果となっている。
中国のデータセンター市場拡大の現状と課題
中国国内では、AI開発の加速を支えるデータセンター市場が急速に成長している。中国情報通信技術アカデミー（CAICT）の報告によると、国内のAI関連計算能力は前年比で大幅に成長し、特にGPUベースの計算能力は約70%増加している。しかし、データセンター間でのハードウェア不整合やGPU利用率の低迷が問題視されている。報告によれば、GPUの平均使用率は40%未満にとどまっており、資源の効率的な活用が阻まれている。
この成長は地方政府や国営通信事業者による「新インフラ」推進の影響が大きい。建設中または完成済みのデータセンターの数は250を超えるが、供給過剰や利用率不足のリスクが指摘される。この点については、投資の持続性や運営効率の観点からも重要な検討課題であると言える。こうした現状は、AI関連技術を支える基盤としてのデータセンター市場が抱えるジレンマを象徴している。
Nvidiaチップへの依存が続く背景とその経済的影響
NvidiaのA100やH100 GPUはAIモデルのトレーニングで広く利用されてきたが、米国の輸出規制強化により中国での利用が制限された。それにもかかわらず、中国のデータセンターが引き続きNvidiaチップを選択する背景には、高性能で安定した互換性がある。国内製GPUは技術的な進展を見せているものの、ハードウェアおよびソフトウェアの違いが移行を複雑化させている。結果として、Nvidiaチップへの依存が経済的観点から合理的とされている。
特に、国内製品への切り替えには大規模なエンジニアリング作業が伴い、多大なコストが発生することが課題である。政府支援のシンクタンクは、高コストと複雑さを理由に、Nvidia製品の利用継続を推奨している。この選択は短期的な利益を優先するものの、長期的には技術的自立への道を閉ざすリスクも含むと考えられる。
GPU依存問題が示唆する中国AI産業の未来
中国は国内GPU市場の育成を目指しており、多くのスタートアップが独自のGPU開発を進めている。例えば、AIアクセラレータやネットワーク構造の改良を試みる企業が増えているが、国際的な競争力を持つ製品を実現するにはさらなる時間と投資が必要である。AIモデルのトレーニングに適応したGPU開発は依然として難航しており、これがAI進展のボトルネックとなっている。
一方で、米国の制裁が中国AI産業の独自性を促進する可能性もある。独自の技術を確立することで、長期的には国外技術への依存を減らし、独自のエコシステムを構築できる可能性がある。この転換には、企業間の協力と国家的な支援が不可欠であり、AI計算能力の効率的な活用を実現するための政策策定が急務である。