12月9日、ドナルド・トランプ米国大統領は、全販売額の25％の手数料を条件として、NvidiaのH200プロセッサの中国への輸出を許可すると発表した。この動きはアメリカ社会に波紋を広げ、多くの人（エリザベス・ウォーレン上院議員を含む）が国家安全保障を「破壊した」としてトランプ大統領を非難した。
世界の AI 分野では、このようなゼロサムまたは競争の枠組みが不足することはありません。実際、アンスロピックは国内でのAIの安全性を強調してきたが、同社の共同創設者兼最高経営責任者（CEO）のダリオ・アモデイ氏は、中国の進歩を遅らせ、米国がAI競争で確実に勝利するためには輸出規制が不可欠であると主張し、海外での軍拡競争の話を煽っている。同様に、『Chip War』の著者であるクリス・ミラー氏は、NVIDIA H100などの最先端GPUの中国販売禁止など、米国のチップ輸出規制は「中国のチップ製造能力の成長を大幅に遅らせることに成功した」と主張している。実際、トランプ大統領は昨年7月、米国がAI競争を開始し、米国が勝つと直接宣言した。
この議論は、2 つの大国が 2 人による競争 (一方が勝ち、もう一方が負け) を行っており、勝者は敗者を犠牲にして大きな利益を得る立場にあることを示唆しています。しかし、合理的な選択の観点からすると、「AI レーシング」というのは誤った呼び名です。二者間レースでは通常、排除不可能で競争力のあるリソース (どちらの当事者も享受できない) (どちらのプレイヤーも相手の使用を簡単に阻止できない) を特徴とする環境が必要となり、プレイヤーは誰がそのリソースを最初に要求できるかを競います。
1955 年の映画『理由なき反抗』では、ジム・スターク (ジェームズ・ディーン) が宿敵バズ (コーリー・アレン) と崖に向かって疾走します。ティーンエイジャーの二人がまっすぐに進むと、二人とも死んでしまいます。先に方向を変えた方が負けです。一方のドライバーが方向を変え、もう一方のドライバーが崖の端までレースを続けた場合、どちらも順位を上げるために戦略を変更することはできません。これをナッシュ均衡といいます。この結果は非協力的です。一人が方向を変えると、もう一人も競争しなければなりません。しかし、1人がレースに切り替えると、もう1人も方向性を変えなければなりません。
地政学的 AI エコシステムはそのようなものではありません。 AIモデルの使用は除外されます。実際、サム・アルトマン氏は昨年、OpenAIのGPTから中国人ユーザーを除外することを決定した。ただし、この使用は厳密には競争力のあるものではありません (DeepSeek のモデルはオープンソース ライセンスの下でリリースされており、誰でもローカルで実行できます)。このモデルの実装は、限界ユーザーがエネルギー/データコストを課すという意味で競争力があるかもしれないが、これはアルトマン氏の決定における動機となる懸念ではなかった。米国は中国と協力すべきではないと考えたため、中国人ユーザーを除外した。
したがって、おそらく議論は、中国にチップを売ることは中国を勇気づけ、米国にとって状況を悪化させることになるだろう。しかしこれは、主要な電子機器を低価格で利用できるようになるという米国の平均的な中産階級世帯への恩恵や、米国の技術情勢への世界的な依存によって得られる影響力の規模を無視している。
一部の経済学者は、哲学者ジャン＝ジャック・ルソーの『不平等に関する談話』の比喩を借りて、競争的だが排除できない資源ではなく、競争的だが排除できない資源によって特徴づけられる状況を「鹿狩り」と呼んでいる。大きな獲物（雄鹿）を一緒に狩るか、小さな獲物（ウサギ）を一人で狩るかを選択するハンターのグループを考えてみましょう。ウサギは誰でも自分で狩ることができますが、鹿を捕まえるにはみんなで協力しなければならないのが秘訣です。このゲームには 2 つのナッシュ均衡があります。私たちは協力して鹿を狩ったり、一人でウサギを捕まえたりします。しかし、これらの均衡のうちの 1 つは、他の均衡よりも優れています。つまり、私たちはお金を稼ぐために協力しなければならないということです。
世界的なAI競争は、レースというよりも鹿狩りに似ている。政策、統治、貿易のいずれにおいても、国家間の協力は単独で取り組むよりも大きな利益をもたらす可能性があります。一方で、コミュニケーションの破綻は不信感を生み、AIの無差別導入による悪循環や、相手側がもたらす脅威を過大評価することで紛争が悪化するなど、有害な間違いにつながる可能性があります。したがって、米中AIゲームの「核心」は、そのような間違いを相互に防止し、より広範な国民の利益となるAIの相互利益商業開発を通じて得られる利益に部分的にある。
AIの操作、欺瞞、強制から、労働力へのAI導入による労働移動に至るまで、中国、米国、そして世界が直面しなければならない共通の課題が数多くある。この相互に有益な協力には、気まぐれな政治化ではなく、信頼、透明性、協力が必要です。こうしてウサギ狩りからシカ狩りへと移行していきます。
これを達成するために、政策立案者は、紛争解決メカニズムの確立と監視を含め、効果的な多国間 AI ガバナンス機関の育成に取り組む必要があります。資本交渉は、それぞれが独自のニッチ分野を持つ中規模大国の型破りな連携によっても発生します。
たとえば、エネルギー資源が豊富なサウジアラビアは、世界第 3 位の AI 市場を目指して取り組んでおり、フランスとイスラエルの大手企業は、プロフェッショナル向け AI アプリケーションで先頭に立つことを約束しています。人口が膨大で教育の重要性が高まっているインドは、エンジニアリングおよびコンピューター サイエンスの人材の主要な供給国の 1 つとしての地位を確立しつつあります。
国際秩序はますます多極化しており、AIの世界も例外ではありません。米国と中国は、どんな犠牲を払ってでもライバルとの「AI競争に勝つ」ことを目指すのではなく、友好国やライバルと同様に橋を築き、共通点を見つけるべきである。
このエッセイは、Elements シリーズの一部としてケンブリッジ大学出版局から 2026 年に出版される著者の近刊書籍『Geopolitics of Artificial Intelligence』を改作したものです。
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