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フロンティアAIへのアクセスは、経済的および安全保障上の制約により間もなく制限されるでしょう

18時間前原文(writing.antonleicht.me)

概要

  • AIトークンへのアクセスは今後、 経済的・安全保障的制約 によって大きく制限される見通し
  • 最先端AIモデル は、限られた企業や国にしか提供されなくなる傾向
  • 米国政府 の関与と規制強化が進行中
  • 計算資源（ compute）不足とセキュリティリスクが普及を妨げる主因
  • グローバルなAI競争は、 アクセス権の獲得競争 へとシフト

AIトークンの未来：アクセス制約と地政学的影響

  • AIトークン の普及と活用が次世代の成功を左右するという「マントラ」の広がり
  • San Francisco から離れるほど、この考え方の支持が強まる現象
  • 多くの中堅国が「十分に良いモデル」へのアクセスでAI時代を乗り切ろうとする戦略
  • その前提は「AI能力が広く行き渡ること」に依存
    • 防御側が攻撃側より先にモデルを使える状況
    • 産業界全体が同一のAI能力で競争する構図

現実の変化と新たな制約

  • Anthropic が開発したサイバーセキュリティモデル「Mythos」の限定公開
    • パートナー企業が米国内の一部大手に限定
  • OpenAI も「Daybreak」イニシアティブで同様の限定リリースを実施
  • 米国政府もAIアクセス制御に本格的に関与する兆し

構造的な制約要因

  • セキュリティリスク
    • 悪用リスク（サイバー攻撃や生物兵器設計など）
    • モデルの初期展開は、防御側や信頼できる顧客に限定
  • モデル盗難、エスピオナージ、蒸留（distillation）リスク
    • APIトークンへの自由なアクセスが蒸留を助長
    • 研究開発費の回収が困難になり、より厳格なアクセス制御やKYC強化が進行

計算資源（Compute）制約

  • 最先端AIモデルの提供には 膨大な計算資源 が必要
    • サブスクリプションの維持や新規ユーザー追加のコストが高騰
    • Anthropic が競合のxAIとデータセンター利用で提携する動き
  • 「効率曲線」によるコスト低減への過度な期待は禁物
    • 最先端モデルのコスト自体は上昇傾向

米国政府の関与と地政学的影響

  • 米国政府によるアクセス制御の一般化
    • 国家安全保障や産業スパイ対策の観点から正当化
    • NSAなど情報機関による先行利用や防御強化
  • 「GAIN Act」など米国内優先権付与の議論
    • 米国企業がAIトークンの「最優先購入者」となる可能性
  • 政治的・戦略的目的でのアクセス制御
    • 貿易交渉や同盟国との関係強化の交渉材料として活用

新たなAIアクセスの構図

  • 無制限APIアクセス は例外的存在へ
    • 最初は米国の国家安全保障機関が独占利用
    • その後、信頼できる米国企業や一部国際企業に限定展開
    • KYCやセキュリティ審査を通過した企業のみが利用可能
  • 一般企業やスタートアップ、諸外国政府は制限付きインターフェース経由での利用に限定
  • 新世代モデルが完全普及するまでには時間差が生じる現実

結論：これからのAIトークン時代

  • AIトークンの戦略的・経済的価値 がますます高まる
  • アクセス制限が世界的なAI競争の新たな主戦場
  • グローバルな公平アクセスは「例外」となり、 選ばれた者だけが最先端AIを最大限活用 できる時代への移行

Hackerたちの意見

この記事にはオープンウェイトについての言及が全くないのが変だよね。Qwen、Llama、DeepSeekはフロンティアに対して数ヶ月遅れてるだけで、何年も遅れてるわけじゃない。もし君が2027年にAnthropicのAPIから切り離されることを心配しているヨーロッパのスタートアップなら、実際の問題はその時のオープンウェイトのフロンティアがどうなってるかだよ。たぶん、かなりの能力を持ってると思う。それがほとんどの悲観的なシナリオを覆すことになる。あと、彼はミトスレベルの能力が来年は安くなるって認めてるけど、「最高のAIが必要で、十分なAIじゃダメ」って軽く流してる。ほとんどのユースケースでは、フロンティアから6ヶ月引いたものでも十分だよ。

└

LlamaはGPT 5.5 Proに対して数ヶ月遅れてるわけじゃないよ。QwenやDeepSeekもそうだと思わない。編集：特に「5.5 Pro」モデルについて言ってるんで、通常の5.5とProティアのサブスクリプションは別ね。Claudeにも5.5 Proに匹敵するモデルはないし。

└

ローカルLLMを動かせるハードウェアの手頃さも本当に重要な要素だね。RAMの価格が下がるのはいつになるか分からないけど、今の世界で起こっていることやこれから起こりうることを考えると、近い将来や中期的には下がりそうにないよ。

└

オープンモデルは今のところ結構良いけど、問題はそれを取り巻くツールやインフラに制限されていることだね。例えば、オープンモデルでウェブ検索を設定しようとした時、体験はかなり悪かったよ。

└

オープンウェイトは絶対的なカットオフシナリオを下回ってるね。誰が最初にベストなモデルを手に入れるのか、誰がそれをたっぷり使えるトークンを得るのか、そして誰が許可を待たずにセンシティブなワークフローに統合できるのか、という問題は完全には解決しないんだ。

└

最近、アメリカのフロンティアLLMと中国のオープンウェイトLLM（DeepSeek v4を含む）のギャップが広がっていることを示すグラフを誰かが作ってたんだけど、残念ながらもう見つからない。アップデート: GPT-5.5が見つけたよ。記事: https://www.nist.gov/news-events/news/2026/05/caisi-evaluati... グラフ: https://www.nist.gov/sites/default/files/images/2026/05/01/1...

└

そのシナリオには2つの問題があるんだ。1つ目は、君のヨーロッパのスタートアップが、もっと優れた最先端モデルを使ってる他の競合と戦わなきゃいけないってこと。資本や労働力に関してすでに他の大きな不利がある状況では、競争に負ける可能性が高い。2つ目は、オープンモデルはうまく進化してるけど、最先端モデルの蒸留に依存してるんだ。もし競争が本当に激しくなったら、その影響で時間差が大きくなる可能性がある（つまり、今のところAnthropic以外がMythosから蒸留するのは非常に難しいってこと）。

└

オープンウェイトは、最先端のウェイトよりもかなり劣っている限りオープンのままだよ。ベンチマークで挑戦する前に、オープンウェイトモデルをリリースする研究所は内部テストや未発表の結果を持ってるってことを考慮してね。

蒸留リスクはしばらく前から問題になってるね。実際、モデルはデータそのものだから、データがどれだけ価値があるかでロックされてしまうと、完全にオープンなモデルへのアクセスが取り消されるのは時間の問題だった。さらに、あまり言及されない経済的な懸念もある。連続学習が誰も解決できていないから、モデルを最新の状態に保ち、パフォーマンスのギャップを埋めるには、ますます増えるデータセットで再トレーニングが必要になる。確かに毎回ゼロから始めるわけじゃないけど、 relevancyを保つために必要なスケーリングはかなり厳しそうだ。これが社会的にどうなるかは分からないけど、Deepseek r1のリリース以来、フロンティアモデルへのアクセスは契約の背後にロックされるだろうと信じてきた。モデルを守るための防壁は純粋に人工的なものだから。中国がどれだけ進んでいるか、そして無制限のアクセスを提供する気があるかはまだ分からないし、これらのモデルが長期的にどれだけスケールするかも未知数だね。

└

いい指摘だね。「モデルはデータだ」というフレーミング、特にその点が重要だと思う。

└

それに、最初の「インジェスト」の頃と比べて、同じ量や質のデータは得られてないよね。最初と比べると、今は新しいトレーニングデータが少しずつしか出てこない感じ。膨大なデータ量ではあるけど、社会からのデータ生産は1年分に対して、短期間で数世紀分のテキストやデータを取り込んだってことだよ。

1年前に比べて、今は全然心配してないよ。あの時は中国のラボが何かしらの脱出速度を達成する前に、いつ斧が振り下ろされるかと思ってたから。今はもう手遅れだと思う。すべての猫が袋から出ちゃったし、数ヶ月の時間的な防壁以外は何もない。もうジーニーはボトルから出ちゃった。アメリカのラボが持ってる秘密のソースなんて、中国のラボにはないか、すぐに手に入るものだよ。Deepseek 4やKimi 2.5はClaude 4.5/GPT5.5には及ばないけど、根本的な原則が欠けてるわけじゃない。彼らは「フロンティア」ラボが持ってる本当の優位性はスケールに関係してるだけで、時間が経てばそれを得るだろうって強い証拠だよ（必要があればだけど）。効果的なRLポストトレーニング技術は広く知られていて、簡単にコピーできる。Deepseekが本当に足りないのはデータだけで、彼らはそれを手に入れてる。Anthropicやアメリカ政府が中国でClaudeにアクセスするのを難しくすればするほど、貴重なデータがどんどん集まるよ！「急速な立ち上がり」シナリオを信じてた時期もあったけど、今はそうでもない。フロンティアラボが持ってる本当の防壁は製品の受け入れ度で、決して無視できるものではないけど、壊れない技術的な壁ではないよ。もう手遅れだね - かなり前から手遅れだったかもしれない。

└

技術的にはジーニーはボトルから出ちゃったと思う。アクセスが政治的・経済的に重要でなくなるとはあまり思えない。ボトルはなくなったかもしれないけど、最高のランプはまだ高いよ。

└

それが本当だったらいいのに。もしDeepseekやKimiがもっと安くGPT 5.2のハイモデル相当を提供してくれたら、喜んで使うよ（6ヶ月前のやつね）。コストに悩むClaudeやCodexのユーザーが何百万もいるから、これが非常に一般的な意見だと思う。でも、実際にはあんまりパフォーマンスが良くないんだ。それが本当の問題。オープンベンチマークから離れると、その差が見えてくる。Deepseek 3.2はArc-AGI 2で4%なのに対して、GPT 5.2ハイは52%、GPT 5.5プロハイは84.6%。だから、誰も真剣な仕事にこれらのモデルを使わない理由がここにあるんだ。すごくイライラするよ。それに、モデル制限の痛みも感じてる。Codex 5.5エージェントにウェブサイトをクロールさせようとしたら、BOOM、アカウントにサイバーセキュリティ警告が出た。ローカルネットワークのSSHを修正させようとしたら、また警告が。アカウントがランダムにバンされて、新しいのが作れなくなる日が来るのが心配だよ。OpenAIはこれらの警告を排除するために、完全な身分証明を求めてくるから、もしバンされたらそれが永久的になるんだろうね。

└

アメリカのラボが持っている秘密のソースは、中国のラボにはない、またはすぐに持つことはない。 でも、これは本土中国だけの話じゃないよ。今のアメリカ政府は非常に自己中心的で利己的だから、他の国は自分たちの長期的な状況を考えなきゃいけない。

└

ハーネスエンジニアリングは防壁なんだ。例えば、Claudeが使っているシャーシに対するユーザーの忠誠心や依存があるし、MacOS+WindowsOSがLinuxオープンソースよりも市場シェアを持っているのと同じことだね。

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最先端の研究所が持ってる唯一の本物の防壁は、彼らの製品の受け入れられ方だよ。でも、それでも定着性はないね。ほとんどのユースケースでは、ある最先端モデルが他のモデルよりも特別価値があるわけじゃない。理由はどうあれ、人々が一つのモデルから別のモデルに群がってるのを見れば分かるよ。

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GPUやメモリへのアクセスはどうなるの？これがかなり大きなボトルネックになってきてるよ。

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記事にある理由は、中国企業にも当てはまるよ。もし中国のモデルが、中国政府のサーバーをハッキングするのをかなり簡単にするくらい良くなったら、無関係な人たちに自由にアクセスさせると思う？経済的なプレッシャーも同じだし。今、中国のモデルは安く提供されたり、場合によっては重みを無料で配布したりしてるのは、 tractionを得るための唯一の方法だからだよ。（BaiduやBytedance、iFlyTekなどのクローズドウェイトリリースがほとんど話題にならないのもその証拠だし、Alibabaがクローズドウェイトリリースをすると、誰かが混乱するのも、Qwenブランドをオープンモデルと結びつけてるからだよ。）いつか投資家たちは、ユーザー数だけじゃなくて利益を求めるようになるよ。それは、価格が上がるか、新しいモデルが出なくなることを意味する。もし秘密のソースがなくて、スケールだけが必要なら、最先端に追いつくためには最悪のシナリオになるかもね。スケールは高くつくし、最先端モデルの企業は資本にもアクセスしやすいし、収益も高いからね。

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アメリカの研究所が持ってる秘密のソースは、中国の研究所が持ってない、またはすぐに持つことになるものじゃないよ。去年の間に、アメリカの研究所が先行してるのは、使ったお金だけみたいだね。技術革新の半分以上は中国の研究所から来てて、オープンに公開されてるし。

└

だからこそ、大手AI企業が縦型製品に焦点を当てて展開し始めてるんだと思う。彼らは、モデル自体はあまり固定的じゃないって知ってるから、ユーザーは簡単に他のモデルに切り替えられるしね。大手AI企業は次のマイクロソフトに変わろうとしてるんじゃないかな。企業と消費者の両方を完全にキャッチしようとしてる。

└

同意するよ。Kimiが本当に欠けてるのは安定性とハーネストレーニングだと思う。一般的なチャットタスクでは、ほぼ同じレベルだと思う。たまにKimi、Claude、GPT、Geminiに同じ問題を出すんだけど、Kimiが他のモデルが見逃したような変な追加情報を正しく見つけることがあって、まるでメンタルが不安定な天才みたいだよ。

不快な含意として、「AIの主権」は自分のGPTクラスのモデルをトレーニングすることよりも、コンピュータ、エネルギー、データセンターのセキュリティ、契約上のアクセスを確保することに関するものになるかもしれないね。

└

エネルギーの主権と同じだね。

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そうだね、結局いつも通りのビジネスってことだよ。もし膨大なお金があれば、基本的に何でもできるし、なければできない。ずっとこうだったし、これからもずっとそうだと思う。これを世界の終わりの問題とは思わないな。

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その主権の部分は、法律執行機関や情報機関によるユーザーデータやインタラクションへのアクセスに関係してるかもしれないね。

要するに、オープンソースモデルは、ハーネスとオーケストレーションが正しければ、ほとんどの作業をこなせるくらい賢いんだ。だから、次世代モデルが独占的な料金壁の後ろに閉じ込められても、リアルな世界で本物のものを作って、人道的な世界のために戦おう。

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そんな能力を持ったオープンモデルの入手可能性は、中国の善意に基づいてるんだよね。それがいつか終わるかもしれない、特にそれが習近平や党の一つの決定にかかってるから。

経済的な観点を考えると、フロンティアモデルへのアクセスは、長期的には最も裕福な1%の人たちにしか現実的じゃないかもしれないね。彼らはこの超知能モデルへのアクセスを使って、さらに富を増やすだろう。格差は引き続き悪化するだろうね。

根本的なボトルネックは最先端のモデルじゃなくて、データセンターなんだよね。例えば、明日ヨーロッパがアメリカと完全に分かれたとしたら、推論のニーズを支えるだけのデータセンター（もしくはGPU）が全然足りない。中国のオープンモデルに頼ったとしてもね。新しいデータセンターを作るには、アメリカや中国から部品を調達しなきゃいけない。つまり、AIが経済に大きな影響を与え続けるなら、完全にそれを活用できるのはアメリカと中国だけってこと。残りの世界は、AIが十分に良くならないか、最終的には計算能力の曲線が平坦になることに賭けてるんだよね。10倍大きなモデルを使っても、得られる利益は微々たるものだし。

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根本的なボトルネックは最先端のモデルじゃなくて、データセンターだよね。ほんとにそうなの？量子化や推測デコーディングが、毎月ローカルAIの状況を飛躍的に改善してるんだ。

└

でもASMLはヨーロッパにあるから、少なくともスタックの重要な部分は持ってるよね。

うちの会社は24人の社員で、2台のDGX Sparksでやってるよ。AIを重く使ってるわけじゃないけど、各Sparkは約6〜8の同時リクエストを256kのフルコンテキストで処理できるから、まあまあだね。モデルによっては約35 t/s出るけど（今はQwen3.5 122B A10BとQwen3 Coder Nextを使ってる）、簡単なタスク用に小さいモデルも設定するかも。これでうまくいってるし、今後も数年は大丈夫そう。最先端ではないけど、目的にはかなり合ってるし、計算やデータの流れもコントロールできるから、全然価値あるよ。

└

それは実際かなりいいね、フルコンテキストでそのモデルはどれくらいのKVキャッシュが必要なの？それが同時リクエストをローカルで処理する際の主な制限になることが多いし、KV量子化はモデルの質に大きな悪影響を与えるからね。

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これ、めっちゃクールだね。これらのオープンモデルはコーディングタスクに関してSOTAとどう比較されるの？Claude Maxに月200ドル払ってるけど、正直こっちの方が楽しそうだな。

トークンの使用量を減らすことを目指すべきだね、理想的には全く使わない方がいい。今のAIはLLMを使って横に拡張してるけど、縦の進歩を達成することが目標なんだ。本当に新しいものを発明して、私たちの最大の問題を解決できるように。癌みたいな問題は一度解決すればいいだけで、その後はトークンは必要ないからね。

深層検索がアメリカで違法になったら、これが本当だってわかると思う。オープンソースに感謝して、直接会社から深層検索APIのアクセスを申し込もうとしたんだけど、アメリカの法律で支払いがブロックされちゃった。

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オープンウェイトモデルのポイントは、特定のプロバイダーに依存しなくて済むことだよね。