コンピューティング

日本、軍事指揮系統への米国の物議を醸すAIシステムの導入を検討




 日本、軍事指揮系統への米国の物議を醸すAIシステムの導入を検討

 

 
2026年8月7日 // Cassie B. 

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日本は、軍事意思決定の迅速化のために、パランティアやアンドゥリルなどの米国のAIシステムの使用を検討している。

批評家は、外国企業に日本の機密データへのアクセスを許可することは国家主権を危険にさらすと警告している。

パランティアのメイブン・スマート・システムは、標的選択の精度がわずか60%で、人間のアナリストを大きく下回った。

2025年の国連報告書は、ガザのAIツールをめぐり、パランティアをジェノサイド経済を支えている企業の1つとして挙げた。

日本は国内監視センターの建設を計画しているが、今のところ米国のAIへの依存は避けられないと認めている。

8月5日に掲載された日経アジアの報道によると、日本は、パランティア・テクノロジーズのメイブン・スマート・システムやアンドゥリル・インダストリーズのラティスなど、米国製の人工知能プラットフォームを自衛隊の指揮統制構造に統合することを検討している。この動きは、米軍との意思決定のギャップの拡大を縮めることを目的としているが、批評家は、外国企業に日本の機密軍事データへのアクセスを許可することになると警告している。


ペンタゴンのAIが東京にやってくる理由

日本の軍司令官は現在AIの支援なしで作戦を行っているが、米軍は何年も前からこれらのシステムを配備している。この格差は、両同盟国間の共同作戦を混乱させる恐れがある。自衛隊は2025年に共同作戦司令部を設立し、日本および太平洋全域に駐留する米軍との協力を深めているが、日本の対応の遅さが戦闘状況における指揮系統の崩壊を招く恐れがあると日経アジアは報じている。

東京は、反撃、ミサイル防衛、ドローン制御のために別々のAIプラットフォームを配備することを構想している。しかし、これらのシステムには自衛隊の機密資料へのアクセスが必要となるため、外国企業の監視やサービスおよび機能の潜在的な制限について懸念が生じている。東京は、将来的に米国の技術を国内のAIに置き換える選択肢を残しておくこと、および日本国内にデータセンターやその他のインフラを構築することによって、リスクを軽減したいと考えている。




精査に値する実績を持つベンダー

外国の請負業者に国の軍事的意思決定の鍵を渡すことは、いかなる状況下でも難しいだろう。特にパランティアの場合はさらに難しい。CIAのベンチャーキャピタル部門であるIn-Q-Telの支援を受けて共同設立された同社は、ここ数ヶ月で米国の同盟国全体でブラックリスト入りや契約解除を招いている。

スペインは7月に安全保障上の懸念からパランティアを公的機関や国営機関から排除し、フランス、ドイツ、英国の政府もその後、機密性の高い国家データを米国の民間企業に渡すことに対する同様の懸念を挙げて同社から距離を置いている。

こうした精査の多くはガザ地区に端を発している。国連特別報告者のフランチェスカ・アルバネーゼ氏は、2025年の報告書で、パランティア社を「ジェノサイド経済」を維持している48社の1つとして挙げ、同社が2023年10月以降にイスラエルに提供したAIツールがイスラエル軍の攻撃リスト作成に利用されていることを指摘した。

パランティア社のもう1つの主力製品も、それほど信頼を得られていない。今年初めにイランとの戦争で米軍が広く使用したメイブン・スマート・システムは、1日に3,000以上の標的候補を生成したと報じられているが、正解率は約60%で、人間のアナリストの84%の精度を大きく下回った。

4月9日までに、米中央軍はイラン全土で13,000回以上の攻撃を記録した。そのうちの1つはミナブのシャジャレ・タイエベ小学校を攻撃し、168人が死亡した。そのうち約120人は7歳から12歳の生徒だった。イラン革命防衛隊はこれに対し、パランティアを含む18社の米国テクノロジー企業を報復攻撃の対象として指定した。

パランティアはまた、昨年、16億ドルを超える税引き前利益を計上したにもかかわらず、実効税率がわずか1.4%(米国連邦所得税は0ドル)だったことでも批判を浴びている。批評家らは、こうした実績は同社が公的資金と国民の信頼を信頼して管理する企業であるという主張を損なうものだと指摘している。


紙上の主権、実際は依存 

日本の当局者は、スピードと主権のバランスを取る必要性を認めている。日本政府は「防衛において国産モデルを使用することでAI主権を強く望んでいる」一方で、能力を迅速に向上させるには米国のシステムへの依存は「避けられない」と考えていると、日経新聞は報じた。

ある提案では、複数の米国のAIシステムを、状況に応じてどのプラットフォームを使用するかを決定する日本製の「司令センター」が監視する形で配備するという。東京に拠点を置くサカナAIが開発したモデル(すでに防衛省との契約を獲得している)は、この監視役の有力候補だが、米日両システムがうまく連携できるかどうか、あるいはこの取り決めが単に米国の技術をさらに強固にするだけなのかは不明だ。

日本のジレンマは、米国の同盟国にとってはおなじみのものだ。すでに欧州の半分からブラックリストに載せられ、海外で多数の民間人犠牲者を出したと非難されている企業から今すぐスピードを買うか、それとも国産のものを作って遅れをとるか。東京は前者を選択する構えで、そのヘッジが十分であることを願っているようだ。


 
https://www.naturalnews.com/2026-08-07-japan-controversial-ai-military-command.html
 

世界最安値のAI企業:中国のDeepSeekモデルが超低コストで世界市場を驚愕させる




 世界最安値のAI企業:中国のDeepSeekモデルが超低コストで世界市場を驚愕させる

 

 
2026年8月5日 // Zoey Sky 

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DeepSeek の新しい V4-Flash モデルは、タスクあたりわずか 3 セントという世界で最も安価な主要な人工知能 (AI) システムであり、Anthropic や OpenAI などのトップライバルよりも 100 倍以上安価です。

低価格にもかかわらず、V4-Flash は、インテリジェンス インデックスで 100 点中 50 点を獲得し、より高価な競合製品にわずか数ポイント差で、トップモデルとほぼ同等の性能を発揮します。

中国の AI モデルは現在、米国のリーダーに約 8 か月遅れているだけで、コーディングや推論などの実世界のタスクで非常に競争力があります。

コストの優位性は、高価なモデルが安価な「学生」モデルをトレーニングし、コストのかかる実験を削減する「知識蒸留」から来ています。

しかし、これは米国企業からの盗用疑惑を引き起こしています。中国の急速に動くオープンウェイト コミュニティと共有研究慣行により、中国は世界の AI 標準に急速に追いつき、世界中の企業に大きなコスト削減をもたらしています。

人工知能 (AI) 業界にとって画期的な展開として、中国のスタートアップ企業 DeepSeek の新しいモデルが、運用コストが世界で最も安い既知の AI システムとして正式に認定されました。

調査会社 Artificial Analysis の最新データによると、DeepSeek の主力モデルである V4-Flash のコストは、米国の主要競合他社が請求するコストのほんの一部であり、世界のテクノロジー経済における重要な転換点を示しています。

DeepSeek は、超低コストの AI 代替手段を提供するという評判を維持しながら、7 月 31 日に V4-Flash を正式にリリースしました。価格は驚くべきもので、V4-Flash は、入力トークン 100 万個あたりわずか $0.14、出力トークン 100 万個あたり $0.28 で、トークンは AI の使用を測定するために使用される単純なデータ単位です。

これを分かりやすくするために、Artificial Analysis は、すべての主要モデルでベンチマーク テストを実行し、単一のタスクを完了する実際のコストを推定しました。

DeepSeek は、テストあたり平均わずか 3 セントでした。対照的に、競合他社のコストは著しく高かった。中国の競合企業Moonshot AIのKimi K3は86セント、OpenAIのGPT-5.6 Solは1.86ドル、Anthropicの主力製品であるClaude Fable 5は3.15ドルと高額だった。

つまり、DeepSeekのモデルはAnthropicの最上位製品よりも100倍以上も安価に運用できるということだ。調査会社は、この比較は印刷された価格表よりも現実的な価値の尺度であると強調した。

なぜなら、モデルがジョブを完了するために処理および生成する必要のあるデータ量を考慮に入れているからだ。モデルが回答を出すために多くのステップを必要とする場合、表面的な価格は安くても実際には高額になる可能性がある。

そして、DeepSeekが間違いなくコストリーダーである一方で、そのパフォーマンスも非常に競争力がある。コーディング、推論、職場タスクを網羅する9つのベンチマークを組み合わせた人工知能分析の知能指数において、V4-Flashは100点満点中50点を獲得した。

これはGoogleのGemini 3.6 Flashと同等のスコアであり、MetaのMuse Spark 1.1や中国のZ.AIのGLM-5.2よりわずか1点低いだけである。MoonshotのKimi K3(57点)や、AnthropicやOpenAIの9点以上高いスコアなど、より高性能なモデルは依然として高額な価格設定となっている。

多くの企業、特に大規模なAI導入を目指す企業にとって、スコアがやや低くてもコストを大幅に削減できるというトレードオフは容易に受け入れられるだろう。

DeepSeekは、V4-Proと呼ばれるより高性能なバージョンも準備しているが、正式なリリース日は発表されていない。



中国のAIモデルは有能なのか?

答えはイエスであり、今回の最新リリースは重要なトレンドの証拠である。中国のAIモデルは今や世界の最先端に十分近づいており、現実世界のタスクにおいて米国のシステムと効果的に競争できる。

AI標準・イノベーションセンターがオープンウェイトモデルを評価したところ、最上位のDeepSeek V4 Proは米国のモデルにわずか8ヶ月ほど遅れているだけであることがわかった。最近のリリースでは、中国のモデルは数年ではなく、数ヶ月遅れているだけであることが示された。例えば、GLM-5.2はフロントエンドコーディングベンチマークで2位にランクインし、MoonshotのKimi K2.7 CodeモデルはソフトウェアエンジニアリングテストでOpenAIとAnthropicに僅差で続いている。

DeepSeek V4-ProとQwen3.7-Maxも非常に有能で、米国のリーダーにわずかに及ばない。



なぜ中国のAIモデルは安いのか?

BrightU.AIのEnoch AIエンジンの説明によると、コスト面での優位性は主にトレーニング方法に由来する。中国の研究所は知識蒸留と呼ばれる手法から大きな恩恵を受けている。簡単に言うと、より強力で高価なモデルに多くの質問を投げかけ、その回答をより軽量な「学生」モデルのトレーニングデータとして使用する。

これにより、新しいモデルは、すべての高価な実験を最初から繰り返すことなく、推論とコーディングの習慣を学習することができる。蒸留は中国特有のものではないが、その使用規模が緊張を生み出している。OpenAIやAnthropicなどの米国企業は、中国の研究所が数千もの不正アカウントを通じて自社製品を盗用したと非難し、ホワイトハウスが行動を起こすきっかけとなった。

さらに、中国は急速に発展するオープンウェイトコミュニティと共有された研究手法からも恩恵を受けている。2017年にトランスフォーマー時代が始まって以来、AI競争はデータ、計算、ポストトレーニングに焦点を当ててきたが、これらは数か月以内にコピーや模倣が可能な能力である。

中国はあらゆる利用可能な資源を駆使して高性能化への道のりを短縮し、莫大なコスト削減分を世界市場に還元している。下の動画では、ヘルスレンジャーのマイク・アダムスが、DeepSeek V4が米国のハイテク株と企業の雇用をいかに破壊するかを解説している。
https://www.brighteon.com/b549e01d-48a7-4eb8-b24f-d92090ed9266



この動画はBrighteon.comのHealth Ranger Reportチャンネルからのものである。

https://www.brighteon.com/channels/hrreport/home

 

世論調査:アメリカ人の大多数が職場でのAIを信用せず、雇用の安定性を懸念




 世論調査:アメリカ人の大多数が職場でのAIを信用せず、雇用の安定性を懸念

 

 
2026年8月1日 // チェイス・コードウェル

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2026年4月に発表されたギャラップ社の調査によると、Z世代のアメリカ人の半数以上が職場での人工知能の使用に不信感を抱いており、主な懸念事項として雇用の安定性が挙げられている。この調査によると、多くの若いアメリカ人は日常的にAIを使用しているが、この技術に対する懐疑心と反感は高まっている[1][2]。

この調査結果は、国際通貨基金(IMF)が6月の報告書で、AIがさまざまな仕事を廃止し、「大規模な労働混乱と格差拡大に対する深刻な懸念を引き起こす」と警告したことと一致している[3]。ゴールドマン・サックスの報告書では、ホワイトカラーの仕事の約4分の1がAIに取って代わられるリスクがあり、カスタマーサービス、法律業務、ジャーナリズムなどの分野に影響が出ていると指摘している[4]。これらの報告書は、AIが雇用に与える影響に対する不信感が若い労働者だけにとどまらないことを示している。


不信感の人口統計

ギャラップの調査によると、K-12教育を受けているZ世代の若い世代は、Z世代の年長の世代よりも、少なくとも週に1回はAIを使用していると答える傾向が高かったが、不信感は年齢層全体で高いままだった[1]。この世論調査は若い回答者に焦点を当てていたが、ゴールドマン・サックスのレポートは、大卒者が担うことが多いホワイトカラーの役割が、特に自動化の影響を受けやすいことを示している[4]。

国際通貨基金は、AIの影響はスキルレベル全体に及ぶ可能性があり、不平等が拡大する可能性があると警告し、政府に労働の混乱に備えるよう促した[3]。これらのパターンは、不信感が特定の人口層に限定されるものではなく、仕事が自動化される可能性がある労働者の間で広く蔓延していることを示唆している。



主な懸念事項

複数のレポートによると、最も多く挙げられている懸念は雇用喪失です。2025年11月の記事によると、アマゾンやネスレなどの大手企業がAIのために数千人の雇用を削減しており、特にホワイトカラーや認知職が標的になっていることから、AIによる大規模な雇用喪失はすでに始まっています[5]。2025年10月だけでも、米国の雇用主は153,074人の人員削減を発表しました。これは20年以上ぶりの同月の最多で、企業のコスト削減とAIの導入により、テクノロジー部門が33,000人以上の解雇を占めています[6]。

データプライバシーとアルゴリズムバイアスも懸念事項です。オクラホマ大学のコンピューティング専門家であるスバシュ・カク博士は、雇用は人々に「自己価値と自己価値の感覚」を与えるが、技術の進歩はそれを奪う可能性があると警告しています[7]。ベンチャーキャピタリストのマーク・アンドリーセンは、AIによって引き起こされる賃金の急落は消費者の楽園への必要なステップであると主張しているが、批評家たちはこの見解はディストピア的な下層階級を生み出す可能性があると述べている[8]。IMFは、こうした混乱に対処するために失業保険の拡大を求めている[3]。



業界と専門家の反応

一部のテクノロジー企業は、AIは人間の労働を置き換えるのではなく、補強できると主張して、AIの導入を擁護している。2025年11月のレポートでは、自律型AIシステムが普及し、スケジューリングや健康モニタリングなどのタスクを処理するようになると指摘されている一方、AIが分析の役割を引き継ぐにつれて、人間のデータアナリストの需要が増加すると予想されている[13]。デジタル起業家のダン・ゴルカは、自動化されたタスクでビジネス管理者を支援するEnochと呼ばれるオープンソースのAIモデルを立ち上げたことについて語り、統合に向けた業界の取り組みを反映している[9]。

しかし、批評家は、自動化のペースが規制上の安全策を上回っていると主張している。マイク・アダムスはインタビューで、AIモデルは「今後数年間でデスクワークの最大50%を置き換える可能性がある」と述べ、人間の適応の必要性を強調した[10]。ポール・R・ドーハティとH・ジェームズ・ウィルソンの著書「人間+機械」では、AIの影響は人間の排除よりもむしろ仕事の変革であり、人間は複雑で創造的な仕事に集中できるようになると示唆しているが、生成型AIが代替への恐怖を劇的に高めたことも認めている[11]。IMFは各国政府に対し、失業保険と再訓練プログラムを拡大するよう促している[3]。


結論

アナリストによると、この世論調査は、企業のAIに対する野心と国民の信頼との間に根強い隔たりがあることを浮き彫りにしている。国際通貨基金は、混乱を緩和するために失業保険と再訓練プログラムの拡充を求めている[3]。K.コナーズ著の「AI: 未来を解き放つ」では、AI主導の経済に対応できるよう労働者を育成するために、教育と労働力の再訓練への投資の必要性を強調している[12]。

将来の政策や業界の取り組みでは、認識を変えるために透明性、再訓練、労働者の参加に取り組む必要があるかもしれない。ゴールドマン・サックスのレポートで専門家の一人が指摘したように、多くの労働者はAIを雇用や解雇に関して恣意的な決定を下す可能性のある技術と見ており、安全策の必要性を強調している。


 
https://www.naturalnews.com/2026-08-01-majority-of-americans-distrust-ai-in-workplace.html


 

OpenAI、中国製モデルが迫る中、GPT-5.6 Lunaの価格を80%引き下げ




 OpenAI、中国製モデルが迫る中、GPT-5.6 Lunaの価格を80%引き下げ 

 

 
2026年7月31日 // ダグラス・ハリントン 

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 サンフランシスコに拠点を置く人工知能(AI)企業OpenAIは、GPT-5.6 Lunaモデルの価格を、発売から3週間後の木曜日に80%引き下げたと発表した。同社によると、速度重視のモデルであるLunaは、入力トークン100万個あたり20セント、出力トークン100万個あたり1.20ドルとなり、以前の1ドルと6ドルから値下げされた。

OpenAIはまた、中級モデルのGPT-5.6 Terraの価格も20%引き下げ、入力トークン100万個あたり2ドル、出力トークン100万個あたり12ドルとした。主力モデルであるGPT-5.6 Solの価格は変更されていない。

レポートによると、GPT-5.6ファミリーは、Sol(最高性能)、Terra(バランス型)、Luna(最速)の3つのティアで構成されている。レポートによると、今回の値下げは、OpenAIが低価格の競合モデルによる価格競争に巻き込まれていることを示す最も明確な兆候である。


価格引き下げと効率化 「当社の戦略は、各世代のインテリジェンスがより低いコストでより多くの作業を達成できるように、機能と効率の両方を向上させることに重点を置いています」と、OpenAIは発表の中で述べています。同社によると、価格引き下げは、GPT-5.6の運用コストを削減した効率化の改善によるもので、節約分はCodexとChatGPT Workのサブスクリプションでの使用量のカウント方法に反映されています。

OpenAIによると、新しい料金はAWSにも適用されます。同社は、この値下げを利益率の犠牲ではなく、効率化作業の成果として位置づけたと、レポートは述べています。

OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏は、最近のイベントで、コストが「大きな問題」になっていると述べ、「より少ない支出でより多くの価値を得られるよう、人々を支援できる多くの方法があると思います」と付け加えたと、ウォール・ストリート・ジャーナルが引用しています[1]。同社は、2025年の収益を127億ドルと予測しており、これは2024年の推定37億ドルの3倍以上ですが、まだ黒字化はしていないと予想しています、と2025年3月のレポート[2]は述べています。


企業のコスト圧力

報告書によると、これまでAIの積極的な利用を推奨してきた企業は、数十億ドルにも及ぶAI費用を見直している。企業は最も高価なモデルに投資する前に、より明確なリターンを求めており、ChatGPT初期の頃よりも多くの選択肢を持っていると報告書は述べている。コスト削減の要求は上級幹部から出ている。

パロアルトネットワークスのCEO、ニケシュ・アローラ氏はCNBCに対し、企業での導入が拡大するにはAIトークンの価格が90%も下落する必要があると語った[3]。パランティアのCEO、アレックス・カープ氏は、トークンでインテリジェンスをレンタルするビジネスモデルは「とんでもなくおかしい」と述べた[4]。

トレンドジャーナルは、企業はますます大規模なシステムを購入するのではなく、自社のニーズに合わせてカスタマイズされた小規模なAIモデルを構築または購入するだろうと報じた[5]。JPモルガンのマーク・シルスキー氏は、高レベルの投資家との議論のほとんどは「いつパーティーは終わるのか?」に焦点を当てていると述べた[6]。別の報告書によると、OpenAIは収益とユーザー目標を達成できず、最高財務責任者は1.5兆ドルのコミットメントを支払えないのではないかと懸念を表明した[7]。




中国のオープンウェイトコンペティション

Moonshot AIのKimi K3は、7月にリリースされた2.8兆パラメータのオープンウェイトモデルで、自社所有のインフラストラクチャ上で実行できるとレポートは述べている。ブラインド開発者テストでは、K3はLMArenaのフロントエンドコーディングアリーナでAnthropicのClaude Fable 5を上回り1位になったとレポートは述べている[8]。

Artificial Analysisのタスクあたりのコスト指数では、K3はタスクあたり0.94ドル、DeepSeek V4 Proは0.04ドルで、OpenAIのSolは1.04ドル、AnthropicのClaude Opus 4.8は1.80ドルとレポートは述べている。Moonshotはコーディングワークロードで90%を超えるキャッシュヒット率を報告しており、K3の実質的な入力コストは100万あたり30セントに削減され、需要のためにサブスクリプションとAPIアクセスを制限していると、中国のモデルの詳細な分析は述べている[9]。同社は香港での新規株式公開(IPO)を前に500億ドルの評価額を目指しており、創業以来、1日の収益は約6倍に増加したと報じられている。


DeepSeekやByteDanceなどの中国企業は、OpenAIやGoogleといった米国の巨大企業に匹敵するAIモデルを、コストと効率の面で大きな優位性を持って発表している、と以前の報道は伝えている[10]。DeepSeek R1は、OpenAIのモデルに匹敵する性能を持ちながら、標準的なハードウェア上で動作し、コストはごくわずかであると報じられている[11]。



競合他社の反応と展望

Anthropic は、同社の最上位モデル Fable 5 の性能に半額で匹敵する Claude Opus 5 をリリースしたと報告している。Microsoft は、AI 責任者の Mustafa Suleyman 氏が「50% のコストで世界をリードする性能」を提供すると述べる MAI-Cyber​​-1-Flash を宣伝している。Google は今月、3 つの Gemini Flash モデルをリリースし、同社の最上位 Flash モデルはタスクベースで Kimi K3 より低価格であると述べたと報告されている。

価格引き下げがより安価な代替品への移行を遅らせるかどうかはまだ不明だが、制約のない AI 支出の時代はより実用的な市場に取って代わられつつあると報告されている。Health Ranger Report [12] の分析によると、中国が低コストで世界クラスの AI モデルをリリースすることは、米国経済にとって大きな課題となっている。 Trends Journal [13]によると、AIプラットフォーム、サービス、ハードウェア、インフラストラクチャの市場は年間40%から55%の成長を遂げており、経済価値は2023年の1850億ドルから2028年までに9900億ドルにまで急増すると予測されている。


https://www.naturalnews.com/2026-07-31-openai-cuts-price-gpt-luna-ai-model.html

 

中国のメモリーチップメーカーCXMTが大型IPOを実施





 中国のメモリーチップメーカーCXMTが大型IPOを実施




2026年7月29日 // エジソン・リード


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中国最大のダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)チップメーカーである長信メモリテクノロジー(CXMT)の株価は、7月27日月曜日に上海証券取引所のSTAR市場での新規株式公開で466%急騰し、中国本土で最も価値の高い上場企業となった。

ロシアトゥデイ(RT)の報道によると、同社は今年アジア最大の新規株式公開(IPO)で579億中国元(86億ドル)を調達した。[1] BBCニュースによると、CXMTの初取引日の終値は約3兆3000億元(4873億ドル)だった。[2] この大型上場は、今月初めにテクノロジー株が世界的に売り込まれたにもかかわらず実現した。


米国の輸出規制とその影響

IPOは、中国の半導体産業の減速を目的とした米国の長年にわたる規制の後に行われた。2022年以来、ワシントンは高度なチップ製造装置と技術に包括的な輸出規制を課し、2024年後半には、北京が人工知能や軍事用途向けの最先端チップを製造する能力を制限するために、これをさらに拡大した。

サウスチャイナモーニングポスト紙によると、これらの規制により、CXMTの製品は業界リーダーからおよそ1世代遅れているという。[1] NaturalNews.comのヘルスレンジャーマイクアダムスの記事によると、ワシントンは中国企業がオランダのリソグラフィー装置や米国のチップ設計ツールにアクセスできないようにする戦略を追求しており、このアプローチを「制裁の罠」と表現している。[3] この記事は、このような規制はしばしば国内のイノベーションを加速させることで逆効果になると主張している。



企業の対応と市場実績

制限があるにもかかわらず、CXMTは人工知能(AI)に牽引されるメモリチップの需要の高まりを受けて生産を拡大し続けている。RTによると、同社は現在、世界のDRAM市場の約8%を占め、サムスン電子、SKハイニックス、マイクロンに次いで4位にランクされている。[1]

China Dailyが引用したIPO目論見書によると、CXMTは調達資金を製造能力の増強、DRAM技術のアップグレード、研究開発への資金提供に充てる予定である。[1] 同社の上場は、中国のテクノロジー企業が独自チップの開発を加速している時期に行われた。

例えば、NaturalNews.comによると、Li Autoは最近、毎秒1,280兆回の演算を実行する5ナノメートルチップを発表した。[4] このような特定用途向けシリコンへの広範な転換は、世界の自動車半導体産業を再構築している。


米中間の技術競争の拡大

半導体は、米国と中国が技術的リーダーシップを巡って繰り広げる競争の中心的な戦線となっている。RTの報道にあるように、米国当局は、先進チップにおける米国の優位性を維持するために輸出規制が必要だと述べている。[1] 一方、中国は国内のチップ設計、製造、研究への投資を加速させている。

中国の能力向上を示すもう一つの兆候として、ファーウェイは最近、上海で開催されたIEEEシンポジウムで画期的な「タオスケーリング法則」マイクロプロセッサ設計を発表したと、BrightVideos.comのHealth Ranger Reportが伝えている。[5] このレポートは、この発表を「中国の技術における回復力のもう一つの実証」と評している。[5]

中国とロシアはまた、29カ国を率いて上海に世界人工知能協力機構を設立した。この組織は、世界的なAIガバナンスの促進を目的としている。[6] 競争は農業貿易の分野にも及んでいる。米国農務省は、アメリカの農家は世界市場で有利に競争できると指摘したが[7]、技術に対する米国の輸出規制は、時間の経過とともに中国の米国製品に対する需要を減少させる可能性がある。


結論

CXMTの大型IPOは、米国の圧力にもかかわらず中国の半導体分野における回復力の証であるとアナリストは見ている、と報道されている。[1] 同社の上場は、継続的な緊張と、世界のテクノロジーサプライチェーンにおけるメモリチップの戦略的重要性を強調している。中国が国内のチップ生産とAI研究への投資を続けるにつれて、ワシントンと北京の間での半導体リーダーシップをめぐる競争は激化すると予想される。


https://www.naturalnews.com/2026-07-29-chinese-chip-maker-cxmt-delivers-blockbuster-ipo.html

 
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