システムの観点から見た中国の人工知能開発の現状

第四次産業革命が急速に起こりつつあります。人工知能はこの産業革命の中核となる内容の一つです。産業革命を構成するイノベーションはすべて革命的なイノベーションです。この種のイノベーションには、特に高い不確実性が伴います。基礎研究、応用研究、スタートアップなど、人工知能の最先端の研究の開発はすべてこのカテゴリに分類されます。

こうしたイノベーションの未来は、数多くの研究成果やスタートアップの成果の中に生まれつつあります。最終的には、市場における適者生存のプロセスを通じて、最良の技術的および市場的結果が生み出されます。これまでは、関連分野で成功した専門家や起業家でさえ、将来の結果を予測することは困難でした。したがって、未来を理解するために最も重要なことは、学界が何を研究しているか、スタートアップ企業が何を行っているか、そしてその数がどれくらいかを理解することだ。

中国における人工知能の現状を把握し、将来を展望するために、中国と国際最先端諸国を比較する3つの側面に焦点を当てた人工知能指数を構築しました。これら 3 つの側面とは、人工知能のスタートアップ、学術的成果、オープンソース ソフトウェアの応用です。スタートアップの観点から、産業としての人工知能の現状と近い将来を概説することができます。さまざまな発展段階にある新興企業の国際比較を通じて、中国とアメリカの人工知能企業の違いがわかります。資金調達の仕組みを例にとると、資金調達の仕組み自体がスタートアップの発展の仕組みです。資金調達のメカニズムは、実は適者生存のメカニズムの中核をなすものです。中国はかつて計画経済を採用しており、そのシステムのかなりの部分が今でも残っています。したがって、中国と米国の制度上の違いは、中国には2つの大きな異なるメカニズムがあることです。1つは適者生存の市場メカニズムであり、もう1つは指揮メカニズム、つまりトップダウンの命令または計画です。

私たちの主な目的は、産業革命の観点から人工知能を見ることであり、学術分野においては、産業の長期的な将来の発展に関心を持っています。今日の学術研究は明日の人工知能産業です。この次元では、学術論文の量的および質的指標を観察します。

3 番目の側面は、オープンソース ソフトウェアの開発と応用であり、これは学界と産業界が高度に結びついている部分です。応用研究の観点から見ると、これは非常に重要な指標です。

人工知能と制度

人工知能における画期的な研究のほとんどは学術界で始まりました。学術研究と応用研究は革命的なイノベーションを生み出すための必要条件であり、それらがなければその後に何も生まれないであろう。したがって、学術研究の結果が最も重要です。しかし、学術研究の成果だけではまだ十分ではありません。たとえば特許。見た目が優れているプロジェクトは、最終的に商業化のプロセスで成功するのでしょうか? この質問には、商業的に実現されるまで誰も答えることができません。優れた学術コンテンツや特許コンテンツはすべて、商業化されるまでに依然として大きな課題と非常に高い不確実性に直面しています。したがって、人工知能産業が成功できるかどうか、そして国や地域で産業全体が成功できるかどうかは、地元の学術研究や応用研究の成果だけでなく、地元のシステムにも左右されます。革新的技術の開発に関わる最も重要な具体的制度は、いわゆるハード予算制約制度である。

プロジェクトが成功するかどうか誰にも分からない、非常に不確実性が高い状況では、多くの革新的なアイデアができるだけ早い段階で投資を獲得できなければなりません。投資を獲得できるかどうかと、大規模な投資を獲得できるかどうかは別物であることを強調しておく必要がある。これが第一のポイントであり、投資を獲得できる新しいアイデアが多数あるかどうかです。 2 点目は、投資を受けたこれらのプロジェクトが、見込みがないことが判明した場合に、適時に中断できるかどうかです。厳しい予算制約とは、予算をタイムリーに中断できるかどうかを指します。厳しい予算制約により、失敗したプロジェクトにリソースが無駄にされることがなくなり、より革新的なプロジェクトを試す機会が得られます。

中国では、計画経済に伴うソフトな予算制約では、失敗したプロジェクトを阻止する力が欠けていることを認識することが特に重要です。したがって、ソフトな予算制約の下では、投資を行う前にプロジェクトの事前レビューに頼らざるを得ず、この方法を使用して革新的なプロジェクトへの投資を削減します。これは計画経済の重要な特徴です。ただし、プロジェクトへの投資額を事前に減らすと、最終的な成功の可能性も減ります。

資金調達システムにおいて、ベンチャーキャピタルは効果的な非常に重要な基本システムであり、その中核となるのは段階的な厳格な予算制約です。段階的投資の最も重要な点は、失敗したプロジェクトをタイムリーに中断できることです。言い換えれば、失敗のリスクを軽減する厳しい予算制約です。ベンチャーキャピタルシステムは、株式市場と独立した司法制度に大きく依存しています。

中国の人工知能スタートアップの規模と国際比較

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2021年5月21日、天津空港スポーツセンターで2021ロボカップロボットワールドカップ中国大会とアジア太平洋ロボットワールドカップ天津国際招待トーナメントが開催されました。

AIスタートアップに関して言えば、中国の投資は規模が大きいだけでなく、成長率の面でも過去数年間でスタートアップの成長率が世界最速となっています。特に2014年以降、投資は劇的に加速しました。総投資額で見ると、米国が世界第1位、中国が第2位となっている。イノベーションは不確実性が非常に高く、最も重要なメカニズムの 1 つは、投資額が大きくなければならないことです。この金額は、投資総額だけでなく、プロジェクト総額も指します。

1 つ目の特徴は、プロジェクトの観点から見ると、起業総数なのか、取引総数なのかということです (いわゆる取引総数とは、企業によっては複数のプロジェクトを抱えている場合があり、プロジェクトごとに段階が異なるため、取引総数と企業総数は同じではなく、取引数の方が多くなります)。この2つの面から見ると、中国の総投資額は世界第2位であるが、企業総数や取引総数で見ると、中国は世界第2位ではなく、世界第3位であり、世界第2位の英国に大きく遅れをとっている。詳しい内容については後ほどご紹介させていただきます。

2つ目の特徴は、中国の人工知能スタートアップ企業の資金調達が対外開放に大きく依存していることだ。調査結果によると、中国は総投資額で世界第 2 位です。では、この投資はどこから来ているのでしょうか。統計によると、取引の約 40% は国内からのもので、残りの 46% 以上は完全に海外からのもので、14% 以上は国内投資と海外投資の組み合わせです。このデータセットは、人工知能のスタートアップへの資金の半分以上が海外から来ていることを明確に示しており、これは非常に重要な特徴です。中国の研究は改革開放に非常に関連しているだけでなく、国際統合にも非常に関連しています。資金調達の面でも、国際統合と開放に非常に関連しています。

中国の人工知能スタートアップ企業への主な投資家は、中国の伝統的な金融機関ではなく、ベンチャーキャピタルである。先ほど、主にベンチャーキャピタルから生じる厳しい予算制約についてお話しました。中国では、取引の 74% がベンチャー キャピタルから、約 16% がプライベート エクイティから行われています。プライベート エクイティの性質はベンチャー キャピタルと非常に似ているため、この 2 つを組み合わせています。つまり、人工知能のスタートアップへの投資の約90%はベンチャーキャピタルからのものです。これは非常に重要な情報です。

前述のように、2014年以降、中国は人工知能スタートアップへの投資を加速させ、初期段階のプロジェクトに投資された資金の総額は莫大なものとなったが、注目すべき重要な特徴がある。投資額は非常に大きいものの、投資されたスタートアップの総数と取引総数は予想ほど多くなく、初期段階のスタートアップとしての平均投資額は非常に高くなっています。これについては人によって解釈が異なる可能性があり、最終的な分析では私たちの解釈が問われることになります。

スタートアップの資金調達に関する統計は、VC Experts と Crunchbase という 2 つのデータベースから得られます。これら 2 つは、ベンチャー キャピタル ファイナンスに関する世界最大のデータベースです。これら 2 つを組み合わせると、基本的に世界中のベンチャー キャピタルの資金調達状況が要約されます。中国と世界の比較データはすべてここから入手できます。

まず、IT関連の分野に焦点を当て、次に人工知能のさまざまな側面に関連する約20個のキーワードを使用して、データベース内の企業プロファイルを検索しました。企業がこれらの側面に携わっている場合、私たちはそれを人工知能のスタートアップと定義します。このようにして、世界中のスタートアップの状況がわかります。米国は4,600件以上で世界総数の45％以上を占め、英国は846件で世界総数の8.2％を占め、中国は730件で第3位で世界総数の7.11％を占めています。スタートアップの総数から判断すると、中国は世界でかなり進んでいるが、米国や英国と比べるとまだ明らかな差がある。

資金調達面では、米国は1,273億ドルを調達し、世界総額の59％を占めた。中国は487億ドルで、世界の約23％を占めています。企業数全体と比較すると中国の割合ははるかに少ないが、総投資額で見ると中国の総投資額は米国のほぼ半分であり、世界第2位となっている。世界第3位はイギリスであり、中国に大きく遅れをとっている。

各スタートアップは平均してどのくらいの投資を受けているのでしょうか? 世界の他の先進国と比較すると、米国の投資額はそれほど高くはなく、わずかに高いだけです。中国は2013年に急成長し始め、2014年にはその差を広げました。各企業が受け取るベンチャーキャピタルの平均額は、世界の他の国々よりもはるかに高くなっています。可能性は 2 つあります。1 つは、先ほど述べたソフトな予算制約メカニズムです。特に初期段階において、リスクが高く不確実性の高いプロジェクトに直面した場合、投資額は非常に小さくなければなりません。なぜなら、投資額が小さいほど、コストが安くなるからです。かなり自信が持てるまで待ってから投資を拡大してください。こうすることで、最低のコストでより大きな成果が得られるようになります。初期段階で多額の資金を投入すると、かなりの部分が無駄になる可能性がある。これはメカニズムの観点から見た1つの説明である。一方で、別の説明も考えられる。初期段階のスタートアップ人工知能企業の不確実性はそれほど高くない。私たちのデータからはそれがわかりませんが、業界の同僚たちは私たちよりもそれをよく知っているかもしれません。

高い不確実性に直面した場合、重要な問題は、初期段階で十分な探索プロジェクトがあるかどうかです。探索的プロジェクト数（シード段階の取引量）に関して、米国は世界の他のどの国よりもはるかに進んでいます。 2位は英国、続いて中国とカナダとなった。この点では、中国は英国の半分強、米国の約7分の1に過ぎません。探査は失敗するリスクが高いため、リソースを割り当てる効果的な方法は、初期の探査段階で各プロジェクトにできるだけ少ない資金を投資することです。しかし、この点において中国の状況は先進国のそれとは大きく異なります。先進国と比較すると、中国のスタートアップ企業はシード段階の各プロジェクトに多額の投資を行っています。

起業の後期段階になると、ベンチャーキャピタルの観点から見ると、人々はすでにプロジェクトの成功にかなり自信を持っています。当社のデータによると、後期投資取引の総額、つまり融資を受けたプロジェクト数では、米国が第1位、中国が第2位、英国が第3位となっています。この傾向から、2016年以降、中国と他の国々との格差が大幅に拡大していることがわかります。つまり、2016年以降、後期段階の投資額は他の先進国に比べて大幅に高くなっていますが、米国と比べるとまだ明らかな差があります。この差は少し縮まっているように見えますが、あまり確実ではありません。しかし、他の先進国と比べると、中国は明らかに先行している。 3位はイギリスです。英国と他の先進国との格差はそれほど大きくないが、中国と米国を除くすべての先進国との格差は非常に大きい。

後期段階の平均投資額、プロジェクトあたりの平均投資額から判断すると、中国は世界の他の国よりもはるかに高く、米国が2位、英国が3位となっています。中国は2位の米国よりはるかに高いが、米国と他の先進国の間には明らかな差はない。平均で言えば先進国は基本的に同じだ。これは非常に重要な情報で、先進国には一定の規則性があることを示しています。これらの規則性によって、費用対効果が高いと判断される時期が決まります。基本的に、どの国のアプローチも似ています。しかし、平均について議論するとなると、中国は明らかに非常に高いです。

この現象をどのように説明すればよいのでしょうか? 2 つの説明が考えられます。1 つは、前述のソフト予算制約とハード予算制約です。中国では依然としてある程度のソフトな予算制約の問題があり、それが平均投資額の上昇につながっている可能性がある。もう一つの説明としては、人工知能に関連する応用分野を含め、中国の市場規模が非常に大きい可能性があるということだ。そのため、各プロジェクトに多額の投資が行われ、コストが高くなったとしても、全体としては利益を上げることができます。両方の説明が同時に正しく、原因の一部となっている可能性もあります。

学術ソフトウェアとオープンソースソフトウェアの国際比較

学術論文の出版数や論文引用数から判断すると、中国は近年、全体として世界第2位にランクされています。全体的には米国との差は縮まってきていますが、依然として差がかなり顕著な重要な側面もいくつかあります。

まず、ジャーナル論文や会議論文の出版について見てみましょう。中国は、過去 20 年間の累計および近年の年間出版数を含め、出版されたジャーナル論文と会議論文の総数において世界第 2 位です。 2017年以降、中国の年間総刊行物数と米国の年間総刊行物数の差が年々縮まっていることは注目に値します。ジャーナルと会議を分けてジャーナルだけを見てみると、ジャーナルの総出版数では中国が世界第1位です。また、ジャーナルにおける引用総数でも世界第1位です。つまり、ジャーナルだけを見れば、中国は今や米国を抜いて世界一位になっているのです。これは、多くの報道が、中国が人工知能（実際には学術雑誌に掲載された論文の数）の分野で米国を抜いて世界一になったと考えている理由でもある。しかし、引用をカテゴリー別、つまり引用回数の多い論文、一般的に引用される論文、引用回数の少ない論文に分け、1,000回以上引用されている論文を見ると、中国は依然としてジャーナルの面で非常に高い順位にあることがわかります。

会議論文に関しては、中国のランキングは多少異なります。全体で見ると、中国は会議で発表された論文の総数でも、引用数の総数でも世界第2位です。会議論文の引用回数を見ると、中国は1000回以上、あるいは100回以上引用されている数では世界第2位であるが、世界第1位の米国との差が縮まる傾向は明確に見られない。

オープンソースソフトウェアの開発と利用の両面において、中国は米国との間に明らかな差がある。注目すべき点は、ジャーナルや学術論文の状況とはまったく異なり、オープンソースソフトウェアにおける中国と米国の格差は縮まるどころか、広がっているということだ。これがどのような問題を示唆しているかについては、さらに議論する必要があります。

当社のデータ ソースは Scope データベースであり、学術論文、ジャーナル、会議などがすべてこのデータベースから取得されています。検索方法は基本的にスタンフォード大学が作成した人工知能インデックスの検索方法に類似しており、非常に類似しています。

具体的には、累計学術論文数では、米国が1位、中国が2位、英国が3位となっています。累計額から判断すると、中国と米国の格差は依然としてかなり大きい。時間の経過とともに変化する傾向から判断すると、中国は依然として第2位であるものの、米国との差は年々縮まっており、特に2016年と2017年以降は顕著です。

3位はイギリスですが、実はインドはすでに3位になっているかもしれません。英国とインドは互角だが、ジャーナル論文と会議論文の総数で見ると、2位の中国との差は明らかだ。ジャーナルだけを見ると、中国は2012年以降米国を上回り、世界で最も多くのAI論文をジャーナルに掲載している国となっています。

2012年以来、米国は長らく第2位にランクされていましたが、現在ではインドに追い抜かれています。つまり、インドは現在2位、アメリカは3位です。これには重要な理由があります。人工知能の分野自体が急速に発展しているため、多くの研究者はスピードを上げるために、論文をジャーナルではなく会議で発表することが多くなっています。これは、ジャーナルでこの現象が見られる理由の一部です。一方、中国では論文発表数が急増している。一方、人工知能の最も先進的な国である米国では、大量の論文が会議に移されているため、ジャーナルに掲載される論文数の増加は見られない。

会議論文の総数から見ると、米国が1位、中国が2位、英国が3位であることがわかります。中国とアメリカの格差は縮まっているようだが、あまり明確ではない。しかし、中国と他の先進国との格差は拡大している。中国は他の先進国を追い越しており、その差は拡大している。

紙の番号だけを見ても、紙の品質を判断するには不十分かもしれません。品質は引用数に反映されます。 2014年以降、中国は引用数で米国を上回り、学術論文の総引用数で世界第1位の国となったことがわかります。一方、米国は中国に次いで第2位、その他の先進国数カ国は合わせて第3位となっています。他の国と比べると、中国とアメリカの間には明らかな差があります。

大規模な人工知能学術会議で発表された論文の年間引用数から判断すると、米国が他国を大きく引き離して第1位、中国が第2位となっている。中国と米国の格差が縮まっているかどうかは明らかではないが、他の先進国と中国との格差は広がっているようだ。

より小規模で専門的なAI学術会議で発表された論文の年間引用数を合計すると、中国と先進国の間に明確な優位性はないことがわかります。アメリカは世界一、イギリスは世界二位、ドイツはかつて世界一だったが、今では三位にもなれない。今三位はフランスだ。なぜこのようなことが起きているのでしょうか? 背後にある理由は何でしょうか? 専門家による説明が必要です。

最も引用されている論文がどのように分布しているかを見てみましょう。まずは、学術雑誌で最も引用されている論文、つまり人工知能分野で最も影響力のある論文を見てみましょう。かつてはアメリカが大きくリードしていましたが、近年は中国、アメリカ、イスラエルが互角になっているようです。

会議論文の総数を見ると、最も影響力のある論文に関しては米国がはるかにリードしていることがわかります。その他の国、中国、英国、ドイツは近年同等であり、2位タイと見なすことができます。

影響力の低い論文については、1,000 回以上引用されている論文、数百から数十回引用されている論文、数十から 10 回引用されている論文、1 桁の引用回数の論文、引用回数がゼロの論文など、いくつかのレベルに分けます。スペースの制約上、引用率の低い論文の状況に焦点を当てます。引用率の低い学術論文に関しては、中国は常に世界一であり、米国は世界第2位です。しかし、引用数の多い論文の場合と同様に、引用数の少ない会議論文を見てみると、米国ははるかにリードしている。中国と英国は2位で並んでいるが、米国からは大きく遅れており、他の先進国とそれほど差はない。

最後に、中国とアメリカの研究者による人工知能オープンソースソフトウェアプラットフォームの利用状況を見てみましょう。 2015年から現在までの集計データを見ると、中国と米国の両国でAIオープンソースソフトウェアの利用と開発が拡大していますが、米国の成長の方が速いことがわかります。 2019年、米国で使用されているオープンソースソフトウェアプラットフォームの総数は10万を超えましたが、中国ではその数は約3万でした。なぜそうなるのでしょうか? 議論と分析は専門家に任せましょう。

このレポートの主な調査結果を要約してみましょう。まず、中国の人工知能スタートアップへの総投資額は米国に次ぐ規模であり、米国のおよそ5分の2に相当することがわかります。傾向から判断すると、中国の総投資額と米国の総投資額の差は縮まっている。後期段階のプロジェクトへの投資に重点を置くと、中国と米国の差はさらに急速に縮まります。これが最初の要約です。

2 つ目の要約は、人工知能はまったく新しい産業として、まだ発展途上であり、まだ完全に確立されておらず、不確実性が非常に高いということです。このような高い不確実性に直面したとき、プロジェクトの数や企業の数など、シード段階と初期段階の数が、最終的に適者生存を決定する鍵となります。シード段階とアーリーステージに焦点を当てると、中国は企業数と取引件数の両方で英国と米国に遅れをとっており、その差は縮まるどころか広がっています。これは私たちが特に注意を払うべき問題です。

学術界では、中国の出版論文総数は米国に次いで第2位である。その中で、ジャーナルの総出版数と総引用数はともに米国を上回り世界一位であり、長らく米国を上回っています。会議論文総数は第2位ですが、米国との差は依然として大きく、英国、ドイツなど他の国との差は大きくありません。会議論文においては、引用量、特に引用率の高い論文において、中国と米国の間には明らかな差があり、その差が縮まる傾向は見られません。

オープンソースの AI ソフトウェアに関しては、中国の AI 研究者による開発と使用は、米国の研究者に比べてはるかに少ないです。傾向から判断すると、この差は縮まるどころか広がっています。