米研究員が36時間の中国AI巡礼で見た「すべてのラボがバイトダンスを恐れ、全員がDeepSeekを称賛」
AI2の研究員Nathan Lambertが北京で36時間にわたり中国のAIラボを訪問。学生がコア開発に参加する協力的な文化、DeepSeekへの敬意、そして米国との対照的な姿勢を報告。
記事インテリジェンス
要点
- 中国のAIラボでは学生が主要な研究に参加し、協力文化が根付いている。
- バイトダンスは恐れられ、DeepSeekは広く尊敬されている。
- 中国の研究者は社会リスクよりもモデル改善に集中する。
- オープンソースは実用的な戦略として活用されている。
重要な理由
このニュースが重要なのは、中国のAIラボでは学生が主要な研究に参加し、協力文化が根付いているためです。
技術的影響
モデル選定、推論コスト、プロダクト能力、評価基準に影響する可能性があります。
アレン人工知能研究所（AI2）の研究員ネイサン・ランバートは、北京での36時間の滞在で中国のAIラボ文化を深く体験した。彼は月之暗面、智譜、清華大学、美団、小米科技、零一万物など6つの主要ラボを訪問し、中国のAI研究者たちが驚くべき協調性と謙虚さを持っていることを発見した。
ランバートが最も印象に残ったのは、中国のラボでは学生が中核的な研究に積極的に関与している点だ。学生は同僚として扱われ、モデル全体を改善するために華やかではない仕事も厭わない。これに対し、米国のトップラボ（OpenAI、Anthropicなど）ではインターンシップすら開設されておらず、仮にあっても学生は周辺業務に追いやられることが多い。
さらに、すべての中国ラボがバイトダンス（豆包の開発元）を警戒しつつ、DeepSeekを研究の模範として敬意を払っている。ラボ間の競争は存在するが、米国のような激しい対立ではなく、互いを尊重する雰囲気がある。
中国企業の技術戦略も興味深い。美団や小米のような企業は、自社で大規模言語モデルを開発し、ベースモデルをオープンソース化してコミュニティのフィードバックを得た後、製品用に微調整する。これは「技術スタックを自らの手で掌握する」という強い意志の表れであり、オープンソースは信念ではなく実用主義に基づいている。
しかし、課題も多い。NVIDIAチップの輸出規制により計算資源は不足し、データ産業も未成熟で、多くのラボが社内でデータラベリングチームを抱えている。それでも、中国の研究者たちは技術の最前線を追い続けている。
ランバートは、米国がオープンソースモデル分野でのリーダーシップを維持できるか不安を感じた。彼は「ノートパソコンから顔を上げると、地平線にクレーンが見えた。これは中国の建設的な精神とオープンソースの象徴だ」と述べている。