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Why China’s Open Source AI Will Crush the U.S. Industry and Collapse the Semiconductor Bubble 07/02/2026 // Mike Adams
https://www.naturalnews.com/2026-07-02-chinas-open-source-ai-will-crush-us-industry.html
私は熟練した AI プラットフォーム開発者です。私は人気のあるモデルをすべて使用しており、さまざまな GPU を備えた 48 ワークステーションのミニデータ センターを運営し、さまざまなタスク用のオープンソースモデルを実行しています。私がここで言いたいのは、中国のオープンソースモデルが米国のAI産業を間違いなく潰し、遅かれ早かれ株価の暴落につながるということです。中国のモデルから、ほぼまったく同じレベルの機能とインテリジェンスを、コストゼロ (モデルをダウンロードして自分で実行)、または米国モデルのごくわずかなコスト(通常は米国モデルのコストの1/50から1/100) で受け取ることができるのであれば、米国企業からのAI 推論に継続的にお金を払う人は誰もいないということを深く理解しているからです。
これに対応して、米国のAI企業は、自社の収益を最大化するために、価格を大幅に値上げし、顧客プランをトークンごとの価格設定に切り替えています。これは彼らにとって不利に働くだけであり、米国の AI 企業からの大量流出につながるでしょう。実際、その流出はすでに始まっています（下記参照）。
しかし、ここで理解すべき重要な点がもう1つあります。
DeepSeek V4、GLM 2.5 などの中国のフロンティア AIモデルのオープンウェイトは簡単にダウンロードできます。しかし、数十万ドルもする非常に高価なサーバーハードウェアにアクセスできない限り、これらのモデルをローカルで実行することはできません。
256GBAI推論システムがデスクトップに登場
しかし2027年には、その状況は劇的に変わります。 AMDは、192GBのユニファイドメモリ（160GBはVRAMとして使用可能）を搭載した「Gorgon Halo」（改良版Strix Halo）を発売すると発表しました。
Appleには、最大512GBのユニファイドメモリ (819GB/秒のメモリ帯域幅で、これは立派なメモリ帯域幅) を搭載した「Apple Mac Studio (M3 Ultra)」があります。残念ながら、世界的なRAM不足のため、Apple は 512GBバージョンを市場から撤退させ、現在は最大256GBのメモリ構成 (ユニファイドRAMとしてはまだ十分な量です) を販売しています。
さらに興味深いことに、AMDは 2027年に、噂の 256 GBのVRAMと512 GB/秒を超えるメモリ帯域幅を備えた「Medusa Halo」を展開する予定です)。 これは、希少で高価な LPDDR6 高帯域幅メモリで実行されるため、これらのシステムは安くはありませんが、それでも今日のNvidiaサーバーGPUセットアップのコストの数分の一です。
AMDは、推論ショップをNVIDIAハードウェアから引き離すことに貢献し、「ROCm」スタックをリリースすることでNVIDIAのCUDA の堀を打ち破りました。 ROCmスタックは、CUDAを、AMD シリコン上でGPU コンピューティングを可能にするオープンソースソフトウェアに置き換えます。 PyTorchと完全な互換性があり、すでにOllamaとvLLM (2 つの人気のある AI 推論ソフトウェアプロバイダー) によって採用されています。 LMスタジオからはまだ何も発表されていません。
256 GBのローカルVRAM があれば、Qwen3-Coder-480B-A35Bのような非常に有能なコーディングモデルを実行できます。 GLM 5.2を2ビットクオントでシステムに組み込むこともできます。Unslothの賢明な人々は、選択レイヤーオフロードや高度なプルーニングアルゴリズムなどを使用して、中規模のハードウェアで大規模なモデルを実行するさらに創造的な方法を考え出すだろうと想像しています。
256GBがあれば、MiniMax-M1、GLM 4.6、またはその他の膨大な数のモデルを簡単に実行できます。また、改善され続けるKVキャッシュ圧縮技術のおかげで、コンテキスト (プロンプト自体と、研究文書や RAGなど、プロンプトとともにモデルを提供するものを意味します) 用に大量のGPU VRAM を予約する必要がなくなりました。 DeepSeek はこの画期的な進歩に関する科学論文を発表した最初の企業であり、その数か月後には Google が別の技術を使用して発表しました。
そして、これがこのすべてにおけるもう1つの重要な点です。AI に関する最高の科学は現在、一貫して米国ではなく中国で発信されています。推論側のスパースアテンションアルゴリズム、KVキャッシュ圧縮、モデルトレーニング側の「多様制約ハイパーコネクション」(mHC) のいずれであっても、2026 年の最良のブレークスルーはもはやアメリカ発のものではありません。その多くは中国から来ており、2027 年には中国が米国のAI能力を上回り、決して振り返ることはないと私は予測しています。
これらすべての結果は驚くべきものです。中国は世界クラスの機械認識を (ほぼ) 無料で利用できるようにすることで米国のAI市場を粉砕するでしょう。一方、NVIDIAの競合他社 (AMDやAppleなど) は、NVIDIAサーバーハードウェアを購入する費用の数分の1の費用で、人々が自分の机でそれらのモデルを実行できるハードウェアを出荷するでしょう。
ジェンスン・フアン[Jensen Huang]は、自分が望むハイエンドで高価なNVIDIAハードウェアをすべて発表することができますが、AIインフラストラクチャ投資バブルが崩壊しても、高価なハードウェアに資金を提供するために「他人のお金」が石油の噴出物のように地面から流れ出ることはありません。バブル後、AI 推論ハードウェアは維持しなければなりません。言い換えれば、それは経済的に意味のあるものでなければなりません。そして、ハイエンドのNVIDIAハードウェアはもはや経済的に意味がありません。 (予測: バブル後は、NVIDIA GPUが1ドル10セントで買えるようになるでしょう...)
AIモデルと中国との激しい競争の話に戻りますが、Anthropic のダリオ・アモデイ[Dario Amodei]が、オープンソースは危険で禁止される必要があると主張し、米国政府に保護主義政策を懇願しているのもこのためです。それは、17世紀のヨーロッパのろうそくメーカーが、ガラス窓は安全上の脅威であると主張して政府に非合法化を懇願するようなものです。
しかし、アモデイは遅すぎました。米国の大手企業はすでに中国のオープンソースモデルに切り替えています。 Coinbaseは現在、デフォルトでGLM 5.2を使用するようになりました。 AirbnbはQwenを使用しています。カーソルは Kim K2.5 を使用して構築されました。 ShopifyはQwen3を使用しています。
そしてもちろん、BrightLearn.aiのような私自身のAI プラットフォームは、オープンソースAIモデルを使用してクリーンアップおよび修復された、数億件の研究文書の膨大でユニークな社内インデックスとともに、完全にオープンソースモデルに依存しています。
中国の送電網インフラの優位性
クラウドベースのモデルをローカルで実行しない場合のコストだけを考えても、国内の送電網の規模が米国の複合送電網の2倍以上であり、中国の送電網はより信頼性が高く、拡張性があり、手頃な価格であるという点で、中国には重要な構造上の利点があります。米国東部の州の電気料金は 30 セント/kWh に近づいていますが、中国では商用ユーザーの支払い料金は12セント/kWh未満です。これは、中国が世界規模で米国のAI企業を大幅に上回る大規模な推論データセンターを構築、運営できることを意味しています。
これはまた、中国がはるかに低コストでモデルをトレーニングできることを意味しています。また、かつては中国が NVIDIA GPU を利用できないことが参入障壁となっていましたが、中国のHuawei社は、個々のチップがNVIDIA GPUよりも性能が劣っていても問題にならないほどの規模でマイクロチップを大量生産しています。つい最近、Zhipu AI (注目すべきGLM-5ファミリのモデルの作成者) は、NVIDIA シリコンをまったく使用せず、100% Huawei Ascend 910B プロセッサでモデルをエンドツーエンドでトレーニングしたと発表しました。
コミュニティの専門家による GLM 5.2のテストでは、完全なソフトウェアアプリケーションのコーディングからユーザーインターフェイスの構築に至るまで、実際のタスクにおいてAnthropicのOpus 4.8を実際に上回ることが示されています。おそらくこれは、中国からこれまでに発売された中で最も強力なモデルです。 (実際、私は DeepSeek-V4 のファンであり、VL Vision Language モデルを含むさまざまなタスクに Qwen モデルを毎日使用しています。)
要約すると、中国は米国に比べていくつかの重要な構造上の利点から恩恵を受けています：
1) 米国3分の1の電気料金。
2) データセンター構築のための無制限の拡張性。
3) 非NVIDIAシリコン上でモデルをトレーニングおよび微調整する機能。
4) 毎年、多数の非常に有能な数学および工学卒業生が卒業している。
対照的に、米国には次のような特徴があります：
1) AI について何も知らず、自発的に AIモデルの公の使用を禁止するホワイトハウス (Anthropicの Fable 5など)。
2) 東部の電力網が完全に限界に達しており、現在の負荷にこれ以上追加されたデータセンターを処理できない。
3) 知識の共有ではなく、秘密主義と貪欲の文化があり、その結果、AI分野で価値のあるアイデアが普及できなくなった。
4) 長期にわたって存続するものを構築することよりも、IPOと迅速な利益を優先する金融化カルト。
これが、中国が既にAI戦争で勝利を収めている理由であり、アメリカが勝利できない理由でもあります。これは文化的な欠陥です。アメリカは、短期的な利益、投資スキーム、IPOバブル、そして広報戦略といった文化に染まっています。しかし、これらのどれも強力なAIモデルには繋がらないことが明らかになっています。中国は単純に、より多くのエンジニア、より多くの電力、より優れたマイクロチップ製造能力、より優れたハードウェアサプライチェーン、そして西洋の技術を繰り返し時代遅れにする実績のあるイノベーションの実績を持っているのです。
モデルの禁止は効果がない
たとえトランプが中国のオープンソースモデルを禁止しようと試みたとしても、それだけで米国株式市場は暴落するでしょう。なぜなら、多くの米国大手企業が既にコスト削減と業務効率化のために中国のAIモデルに依存しているからです。さらに、中国のAIモデルを禁止しようとするいかなる試みも、即座に憲法修正第1条に基づく訴訟の嵐、IT業界全体にわたる「押しかけて奪い取れ」という反乱、そして至る所で出現するゲリラ的な流通ネットワークの出現を招くでしょう。
そのような禁止措置は、超知能開発競争における中国の勝利を決定づけるものとなるでしょう。なぜなら、中国のオープンソースモデルを米国の研究者から奪うことは、競技テニス選手の両腕を切り落として、それでも優勝しろと言うようなものだからです（足だけでサーブを打つのは非常に難しい）。
つまり、結局のところ、米国のAI業界は既に自らを破滅させているのです。ダリオ・アモデイやサム・アルトマン[Sam Altman]といった常軌を逸した人物が現在アメリカ政府の政策を牛耳っている現状では、士気が向上するまでこの苦境は続くと覚悟しておかなければなりません。
最後に一つアドバイスを。Hugging Faceから入手できる限りの中国製AIモデルをダウンロードしてください。さらに良いのは、Heretic、HuiHui、あるいは世界屈指の脱獄エキスパートであり、ガードレール解除にも役立つ知識を持つPliny the Liberatorといった熱心なユーザーによって「検閲解除」された、検閲されていないバージョンを探すことです。（個人的には、多くの作業でQwen 3.6-27B-Heretic-Uncensoredを使用しています。） これらのモデルを実行できるハードウェアが届くまで、ダウンロードしたモデルは安全に保管しておいてください。
私はBrightLearn.ai（世界で最も人気のある書籍作成エンジンで、現在13,000人以上の著者が約70,000冊の書籍を執筆しており、すべて多言語で無料でダウンロードできます）とBrightAnswers.ai（自然療法、防災、真の歴史、健全なお金などに関する高度な研究を行うAIエンジン）の開発者です。
私が開発したAIツールはすべて無料で利用でき、世界中に公開されています。私はオープンソースの知識を信じ、政府の検閲を回避し、知識をすべての人に無料で提供することを目指しています。HealthRangerで私をフォローし、NaturalNews.comで私の記事をお読みください。
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