中国はどれくらいの計算能力（コンピュート）を持っているのか？アメリカの輸出規制にとって極めて重要であること、米中のAI競争、そして国家安全保障という観点から見ても、この問いは依然として答えが出ていない。
今日と明日、ChinaTalk はまったく異なる2つの方法でこの問いに答えようとする。今日の記事ではボトムアップ（供給側）アプローチによって、中国の計算能力を推計することを試みる。この記事では、あらゆる可能な手段を通じて調達されたすべてのチップを、力ずくで数え上げようとする。明日の記事（Nick Corvinoによる）は需要側アプローチを試す。こちらは、中国のモデルを訓練し、運用（提供）するために必要なものから、中国が保有する計算能力の量を推定しようとする。2つの記事が、政策立案者にとっても有用な、堅牢な推計レンジを提供できることを願うとともに、中国の計算能力の供給を理解しようとする将来の研究者にも役立てたい。
2つの記事の作業はそれぞれ独立して行われ、作業完了後にのみ互いのメモを突き合わせた。 それにもかかわらず、双方とも大きな不確実性があるにもかかわらず、ほぼ同じ数字に到達した！ 両方の推計は概ね2.8百万H100eで、推計が収束していることは、私たちが正しい方向に進んでいる可能性を示唆している。
残念な注意書きがある： 非常に狭い範囲においては、答えは分からない。 両方の論考は ある数—桁レベルで正しいと確信できるもの—に到達するが、その範囲を大きく超えて正確だとしたら私たちは驚くだろう。 供給側で変動が大きくなる主な理由は2つある。 1つは、中国が計算能力にリモートでアクセスできる量の理解が不足していること、もう1つは、チップ密輸の実態が本質的に不透明であることだ。
結局のところ、この分析にはこれほどの推測は本来必要なかったはずだ。 確固たる答えがない以上、輸出規制制度と国家安全保障の枠組みがどれほど成功しているか、そして中国に対して自分たちがどこで優位に立てているかという認識は、思い付き（直感）に基づくしかない。 しかし、輸出規制がどれほど機能しているのか、どの程度中国より先んじているのか、そして中国の振る舞いを追跡するためには、信頼できる数字が必要だ。
この推計がこれほど高いばらつきを持つなら、米国政府には敵を監視できる仕組みを採用するよう促されるべきだ。こうした仕組みには、ハイパースケーラー、ネオクラウド、あらゆる形態のクラウドサービス提供事業者（CSP）の業務に覗き込む能力が含まれる。たとえ彼らの業務を妨げるためではなくても、この情報がなければ、米国政府は中国が計算能力をどのように使い、そして乱用しているのかを知ることができない。 すでに実装済みの方針を執行し、それがどのように回避されているのかを把握するには、いわゆるKnow Your Customer（顧客を知る）スキームのようなものが必要だ。私たちは、前述の方法やその他の経路によって米国が秘密裏に信頼できる推計を維持していることを願っている。しかし、この作業が冗長でない場合には、これは政策立案者と「China Hands（中国通）」の双方にとって重要なツールとなるだろう。
チップ世代間の標準化を維持するために、この項では計算能力を「H100相当」、すなわちH100eとして定量化します。H100eは、FP8/INT8におけるチップの毎秒あたりのピーク演算数を、H100の仕様で割ることで測定されます。この方法は Epoch AI が用いています。単にFLOPSを計算するだけではチップの全体像は分からないことに留意することが重要です。メモリ帯域、メモリ容量、ソフトウェアなどの要素が、チップの性能と使いやすさにとって決定的です。しかし、もっと良い手法が得られるまでは、FLOPSこそが私たちにあり、そして私たちが使うものです。
ボトムアップ（供給側）計算
供給側の計算からは、 中国の計算能力は 国内にあるチップの台数に加えて 国外でリモートアクセス可能なチップの台数。 前者のカテゴリはさらに、 中国が海外から合法的に購入したチップの台数に 海外から中国が 違法に 購入したチップの台数（密輸チップ） そして 中国国内で生産されたチップの台数に分解できます。
この計算方法に基づき、この項では中国の計算能力の供給量を およそ280万H100e（H100e換算）、つまり180万H100eから480万H100eの範囲に対して90%の信頼度で推定します。この大部分は国内企業からの計算能力と、クラウド経由でリモートにアクセスされる計算能力によるものですが、海外ベンダーからの合法的な購入や密輸チップも無視できない役割を果たしています。
参考として、 Epoch AI は主要なチップ設計者による累計の計算能力を合計で2,000万H100eと見積もっています。 これは、中国が世界の計算能力の約1/8にアクセスできていることを示唆します。
合法的に取得された外国製コンピュート
外国製で、合法的に購入されたチップから始めると、中国は最大手の注文をNvidiaに行い、また（程度はより小さいものの）AMDにも発注しています。TPUやAWS Trainiumのようなその他の専用チップは、通常は特定のハイパースケーラーやプラットフォームに紐づけられていたため、中国の領土内では存在しない状況でした。IntelのGaudiラインは専用ではないものの、商業的には失敗であり、中国の買い手は確認されていません。
BISの2022年10月の輸出規制が始まる前までは、Nvidiaの A100（2020年にリリース）は購入が合法でした。この2年間の期間に、中国はおそらく 197,789 A100s（62,363 H100e）を購入したと考えられます。同様に、中国はおそらく 3,000 MI250Xs（582 H100e）（A100のAMD相当品）を約3,000台購入したでしょう。これらの数字の信頼区間は最も緩くなっています。A100とMI250Xはグローバル市場向けに出荷されていたため、中国への配分内訳を推定するのは、精密ではないからです。とはいえ、A100以降のモデルに関する合法的なNvidiaの売上は、中国向けの専用設計に基づくものであり、私たちの確信度はより高くなっています。ここで示す数値は、 EpochAIのデータに基づいており、90%の信頼区間です。
2022年10月の輸出規制では、ネットワーク帯域幅と演算性能という基準にもとづき、A100およびその他のAIチップの販売が制限されました。 これらの制限を回避するために、Nvidiaは中国市場向けに A800 と H800を製造しました。これらのチップは、演算性能においておおむねA100およびH100と同等ですが、制限対象にならないようネットワーク帯域幅を引き下げた設計になっています。BISは2023年10月に、A800とH800を制限するよう輸出規制を改訂しました。しかし、この1年間の間は、中国の顧客が 121,077 A800s（38,175 H100e） および 116,423 H800s（H100eにおいて同値）を、ほぼ調達できていました。
2023年10月以降は、演算パワーに関する規制がはるかに厳しくなったため、Nvidiaは中国市場向けに H20を開発しました。H20は、その同時期のH200の演算パワーの約15%しか持っていませんでしたが、一方でチップは記憶容量（メモリ）帯域幅を大きく活用できるように設計されており、AI推論アプリケーションに理想的でした。H20は、H100e方式の欠点を示しています。H100eの観点では（学習の強度を測るためにより適した単位であるにもかかわらず）性能が低いとはいえ、推論用途の提供（サービング）においては、H100よりも強力だと考えられます。とはいえ、H20は2025年4月まで販売され、その期間に中国は 1,495,352 H20s（223,658 H100e）を購入した可能性があります。さらに同期間に、H20に相当するAMDのInstinct MI308Xも生産されていましたが、販売数量ははるかに少なかったです。現在までに、Epoch AIの推計では、中国の買い手が 32,500 Instinct MI308X（21,523 H100e）を購入したとされています。
全体として、海外のプロバイダーからの適法な購入は460,000 H100e超を占めており、90%の信頼区間は395,000 H100eから570,000 H100eです。この範囲は主にA100の売上に関する不確実性によるものですが、完全な誤差棒（エラーバー）の分析はこちらです。これらの適法な購入の計算には、NvidiaのH200およびAMDのMI325Xの保留中の注文は含まれていません。これらの注文はまだ確認されておらず、規制上のどこに位置づくかが定まっていない状態のように見えるためです。また、AlibabaのMI308X向けの保留 orderも含んでいませんが、これは誤差棒の中で考慮されています。この種の注文を処理できれば、（中国の顧客に認められる数量次第で）この合計は大幅に増える可能性があります。私たちが推定した計算カテゴリの中で、海外企業から適法に購入された計算（compute）について最も確信を持てるのは、この計算です。中国に計算を売っている企業はすべて公開企業であり、後続の計算と比べると、同社の提出書類から中国向けの計算購入を読み取るのは比較的簡単です。
密輸されたコンピュート
海外のチップを適法に購入するほか、一定量の中国のコンピュートは、違法に密輸されたチップからも供給されています。これらは通常、輸出管理によって制限されている高出力のチップで、たとえば Nvidiaの H100、H200、および新しい B200などです。
2023年末まで、中国は高性能なNvidiaチップに適法にアクセスできていました。A800やH800でさえ、元の製品と比べればほとんど格下げされていませんでしたが、輸出管理の設計が不十分だったために適法となっていました。したがって、重要な量の密輸チップが2024年以降にたまっていった可能性が高いです。
CNASは、中国に2024年に密輸されたチップの中央値推計を140,000枚としており、90%の信頼区間は約17,500枚から780,000枚です。密輸する側は最良のチップを密輸するよう動機づけられているため、適法なチップや、努力する価値がない世代のものではありません。そのため、2024年のチップは主にH100およびH200だと考えられます。Blackwellシリーズは2024年のごく末にまで出荷されていませんでした。よって、概算で 140,000 H100e が2024年に中国へ密輸されたと推定されます。
2025年には、中国に密輸されたコンピュートの量は2024年よりも多かった可能性があります。その理由は2つあります。チップの性能（パワー）が上がり、必要性が増したことです。Blackwellシリーズは2025年を通じて大量に出荷されており、Epoch AIによればB200はH100の約2.5倍の性能です。 Financial Times は、2025年のある四半期に少なくとも10億ドル相当のNvidiaチップが中国に密輸され、その中でB200が最も人気で、入手可能だったと報じています。
さらに、2025年の中頃にH20が禁輸された後、中国企業にはチップを密輸するより大きな動機が生まれました。H20は推論用の計算資源を十分に供給していましたが、その制限によって、中国の顧客が別の場所で計算資源を入手する必要が生じました。その一部は、密輸によって行われた可能性があります。
また、私は（こちら）CNASが2024年の推計で行ったものと同様のモンテカルロシミュレーションを実行しました。その結果は、2025年に中国へ密輸された 312,000台のH100e が中央値であり、90%の確信区間が176,000〜565,000であることを示しています。ただし、これらの結果は、断じて神託のように受け取るべきものではありません。とはいえ、H20の禁輸、Blackwellの登場、そして Financial Timesによる報告のような密輸の事例が与える影響を織り込もうとしたものです。この推計の変動が非常に大きいことを示す証拠として、Supermicro幹部が 中国向けに26億ドル相当のNvidiaチップを売却する計画を巡る最近の報道は、計算を大きく変えました。このシミュレーションでは、そのニュースが出る前の時点でH100eの中央値は240,000台と推定されており、新しいデータポイントが推計を大きく揺らし得ることが分かります。Supermicroのニュースの後は、密輸の下限が引き上げられ、その結果、中央値は312,000台へと上がりました。
モンテカルロシミュレーションでは、証拠や報告に基づいて、さまざまな入力それぞれに確率分布を割り当てます。シミュレーションはサイコロを200,000回振るのと同様に、分布の中から入力値をランダムに選び続け、その結果を集計します。得られるものは下に示されており、起こり得る可能性の範囲と、ある程度教育的根拠のある範囲が示されています。これは変動が大きく、多くの仮定を必要としますが、私たちが持っている最善のものです。
国に密輸された中国の計算資源（コンピュート）の総量は、おそらく452,000 H100eあたりに収まるだろう。その大半は過去2年間に密輸されたものです。90%信頼区間は、193,500 H100eから1,345,000 H100eの範囲です。これらの計算資源のどれだけが大規模クラスターに実際に活用できるかは不明です。なぜなら、仮にチップに問題が生じた場合、Nvidiaはそのようなクラスターをサポートしないはずだからです。ただし、非NvidiaのエンジニアがNvidiaのハードウェアで起こり得る問題をどれほど容易に修正できるのかについては、結論がまだ出ていません。
この見積もりは、また別の奇妙な結論も導きます。すなわち、中国は合法的に輸入できた量と同程度の計算資源を、違法に輸入できた可能性が高いということです。 これは一部、合法的な調達に使える中国の期間が、高性能チップの密輸における期間よりも狭かったという事実によって説明できます。さらに、AIチップへの需要は、A100が初めて市場に出た2020年が最も低かったため、その期間に合法的に取得できたチップ数が少ないことも理解できます。
自前の計算資源
自前の計算資源において、中国の主力はファーウェイで、そのAscend 910BおよびAscend 910C製品を挙げられます。Epoch AIのデータを使うと、両者はいずれも2024年第1四半期から量産されており、中国はおよそ 600,000台のAscend 910B（201,798 H100e） および 650,000台のAscend 910C（498,971 H100e）を取得しています。
また中国には、競争力のあるAIアクセラレータ産業があり、それが計算資源のかなりの割合を占めています。提供企業には、AlibabaのT-Head（平頭哥）、BaiduのKunlunxin（昆仑芯）、Cambricon（寒武纪）、Hygon（海光信息）、Enflame（燧原科技）、Moore Threads（摩尔线程）、Iluvatar（天数智芯）、Biren（壁仞科技）、MetaX（沐曦）などが含まれます。個社ごとに見れば、どれもファーウェイの規模には及びませんが、それでも数十万台規模を出荷しているものがあり、これらを合計すると、中国の計算資源供給に確実に意味のある貢献をしています。
ファーウェイの次に、中国国内の計算資源を最も多く供給しているのはおそらくAlibabaのT-Headで、推定 470,000チップ（70,500 H100e）がこれまでに販売済みです。次はおそらく、推定 200,000チップ（25,800 H100e）のBaiduのKunlunxinでしょう。その次がCambriconで 170,000チップ（約44,030 H100e）、続いてHygonが 160,000チップ（約26,560 H100e）です。
他の企業の注文数はずっと小さくなっています。2025年6月30日時点で、Iluvatarは自社のAIチップをおよそ 53,000 （約9,600 H100e）の台数出荷しています。同じ時期感で、Moore Threadsは 25,000チップ（約3,750 H100e）を出荷しており、Enflameは 80,000チップ（約15,000 H100e）を出荷しています。最後に、MetaXとBirenはそれぞれ 25,000チップ（約6,075 H100e）と 12,000チップ（約2,304 H100e）を占めます。TsingmicroやSunriseのような他の企業も少なくとも10,000台は出荷していることが知られていますが、チップの仕様や実際の注文数を見つけることは不可能です。
最小規模の企業（Tsingmicro、Sunriseなど）で公開仕様がないものを除くと、中国国内企業から得られる合計の計算資源は約 904,000 H100eで、90%の信頼区間としては560,000 H100eから1,100,000 H100eです。より広い範囲になるのは、チップのH100e換算係数（特にファーウェイのもの）に不確実性があること、また正確なユニット数に関する多少の不確実性があるためです。誤差幅の詳細な分析は こちらに含まれています。この推定は、密輸チップやリモートアクセスされた計算資源の推定よりもおそらく正確です。これらは、企業のレポートから直接その数値を導けるからです。なお、挙げた企業の一部は近い将来に上場する意向もあり、そのIPO目論見書が、収益の流れや出荷量をより明確に明らかにしてくれる可能性があります。これらの文書は、中国企業が実際にどれだけの計算資源を作ることができるのかを、より適切に見積もるのに役立つでしょう。
しかし、中国のAIチップが、約束した仕様を実際にどれだけ満たせるかには、はるかに大きな不確実性があります。 私たちが ClusterMAX上でのファーウェイのハードウェアを入手できるまでは、ファーウェイのチップと、それに付随するソフトウェアが本当にどれほど優れているのかは、未解決の問題です。
リモートアクセスの計算
この推計には、あらゆる不確実性の母があります。雲を通じて中国がリモートでアクセスできる計算資源の量を見積もるのは途方もない作業です。というのも、リモートアクセスに対する統制が弱い、あるいは存在しないような状態で、関係者はそれらを簡単に回避できてしまうからです。
私は、リモートアクセスについて別の モンテカルロ・シミュレーション を用いて合計を計算しました。その結果、中央値の推計はおよそ 1,026,000 H100e で、ばらつきが大きい というものでした。この推計の範囲は 600,000 から 1,800,000 H100e の間です。
この計算を行うために、海外において中国の事業体が構築した専用クラスタで使用可能な計算資源の可能な範囲を織り込みました。最大の変数は ByteDance-Oracle Johor クラスタで、さらに東南アジア全域における Tencent と Alibaba のプロジェクトについても範囲を含めました。INF Tech のように、GPU の台数が確認できる施設もあるため、その範囲はより絞られています。私はまた、米国、欧州、その他のアジアのデータセンターについても同様の範囲を考慮しましたが、これらの範囲は入札書類やその他のレポートにもとづいています。さらに、未発見の計算資源へのアクセスを説明するための倍率についても範囲を含めました。透明性のため、上でリンクした .py ファイルに加えて、説明付きで .md ファイルが添付された .csv ファイルにも計算の詳細が含まれており、場所は こちら です。今後の追加調査によって、異なるプロジェクトやデータセンターごとの計算資源の範囲はほぼ確実に狭まり、その結果、合計推計の範囲もさらに絞られるでしょう。
出典: ClaudeCode
データセンターの建設に共同で取り組む企業の「紙の後どり（ペーパートレイル）」を追跡するために、より多くの調査時間を充てるべきです。特に東南アジアでは、ここでも中国の顧客に対する義務付けられた報告が、KYCスキームを通じて、あるいは Remote Access Security Act のような法律の制定によって行われるため、最も大きな影響が出る可能性があります。 私自身の会話からすると、中国がネオクラウドにアクセスできる範囲は、最も理解が進んでいません。そして、さらに調査によって必要な情報にたどり着ける可能性がある分野でもあります。私は、中国の顧客がネオクラウドの計算資源（コンピュート）へのアクセスを求める、執拗な問い合わせの数々を聞いてきました。具体的には、何台のネオクラウドがそのオファーを受け入れているのか、またその合計でどれくらいのコンピュート量になるのか、という点です。答えは重要で、上記の推計を大きく歪めるかもしれません。
中央値の推計値の大きさは、驚く人もいるかもしれません。というのも、他のあらゆる出所から得られるコンピュートの規模を上回っているからです。この点に最も寄与しているのは東南アジアのプロジェクトで、特に、法的に購入されたNvidiaのチップや中国国内の自国製チップと比べてはるかに高性能になり得る最先端のチップが含まれているためです。（最近の 報道で、ByteDanceがAolani Cloudを通じてNvidiaと協力していることが述べられていました。）。これらのチップは、その後、中国の研究機関が遠隔でアクセスできる可能性があり、結果として、こうしたチップに対する輸出管理の効力が実質的に弱まってしまいます。とはいえ、単純な数字だけでは、そのコンピュートがどれほど有用かを適切に説明できません。レイテンシ（遅延）の要件のため、中国側の関係者は、このコンピュート・プールを大規模な学習（トレーニング）目的にそのまま活用できない可能性が高いのです。
最終計算
これをすべて合計すると、この計算は 2.8百万 H100e の中央値推定に到達しました。参考までに、Epoch AI は、主要なチップ設計者によって累積されたコンピュート量を合計20百万 H100eと見積もっています。これは、中国が世界のコンピュートの 8 分の 1 超に相当する利用可能性を持っていることを示唆します。米国は、おそらく（米国以外の研究機関だけで専用に使われた限界コンピュートを差し引いた上で）残りの一部に何らかのアクセスを持っているはずです。中国のコンピュートの一部――つまり遠隔でアクセスできる部分――も、同様に米国の顧客が利用できる可能性が高いでしょう。
この計算は単に、近年に中国へ販売されたチップの数と、遠隔でアクセス可能なものの数を合計しているだけです。しかし、密輸や遠隔アクセスの数に不確実性があるため、実際の数はどちらの方向にも大きく異なる可能性があります。さらに、この推定は、使用によって燃え尽きて動作不能になったチップの数も考慮に入れていません。米国の主要クラウド事業者4社すべてに丁寧に尋ねたところ、当然のことながら、彼らの計算資源のうちどれだけが中国本社の企業に提供されているのかについて、具体的な割合を教えてくれることはありませんでした。
これらの数をより正確に理解するには、議会か商務省が、顧客確認（Know-Your-Customer）規制として2024年1月にバイデン政権が持ち出したものを実施し、さらに、東南アジアで非米国本社の新興クラウド計算資源を誰が利用しているのかをNvidiaが政府に明かすように強制する何らかの仕組みが必要になります。創造的な政策立案によって、プライバシーの権利を侵害したり、CSP（クラウドサービスプロバイダー）に過度の責任を負わせたりすることなく、政府がCSPの顧客データにアクセスするための新しい手法が生み出される可能性もあります。国家安全保障に関係する情報を確保しつつ、政府によるプライバシー侵害を最小限に抑える方法を検討することは、弁護士や政策担当者にとって重要な焦点になるべきでしょう。
私の下から積み上げる推計の試みが面白かったなら、明日はNick Corvinoの記事に注目してください。こちらは別の方向から推計しています。
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