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トランプ政権は対中AIチップ規制を一切撤回せず、NVIDIAのジェンセン・フアン氏による「緩和」要求を否定

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米政権は、国内最大のAIチップメーカーであるNVIDIAの要請後も、中国に対するAI抑制を止めるつもりはない。

トランプ大統領、NVIDIAの中国ビジネスに圧力をかけ続ける チップ政策の緩和を否定

NVIDIAのジェンセン・フアン最高経営責任者(CEO)は、バイデン政権が最初に「AI拡散」ルールを導入して以来、「AI拡散」ルールに反対の声を上げてきたため、中国のAI開発制限に関する米国の動きに完全に同調しているわけではない。

NVIDIAのCEOは、トランプ政権の方針は中国にエコシステムの開発を強いることになり、NVIDIAにとって「棺桶に釘を刺す」ことになるだけでなく、米国がこの分野での優位性を失うことになると主張している。

しかし、ホワイトハウスはここ数日ジェンセンが言っていることを支持していないようだ。

我々は明らかにジェンセンを非常に尊敬している。中国国内に関して言えば、GPUが物理的に中国国内に持ち込まれた時点で何が起こりうるかについて、超党派的かつ広範な懸念が残っていると思います。世界の他の地域に関しては、GPUからモデル、そしてその上のすべてに至るまで、アメリカのAIスタックを望んでいます。

- スリラム・クリシュナンAI上級政策顧問 Yahooより

トランプ政権は、NVIDIAから5,000億ドルの投資の誓約を取った後でさえ、H20 AIアクセラレータの輸出禁止を決定したのだから、中国に制限を課すことを全くためらわなかった。

最近発表された新しいAI普及政策のガイダンスでは、アメリカはファーウェイのチップの使用を中国国内のみに制限する計画で、それ以外の外国が使用する場合は直接的な違反となる。

つまり、米国は中国のAI開発に対する取り締まりを冷やすことはないと考えていいだろう。

エヌビディアのCEOは、米国の中国に対するアプローチに反論し、中国が巨大なチャンスを遠ざけていると主張した。

同氏によれば、AIエンジニアの50%以上が中国出身であり、中国がその努力をためらうはずがないという。

ディープシークやファーウェイの実績は、この地域の才能の一例である。ジェンセンによれば、拡散ルールにより、アメリカのチップを中国の事業体が使用することで、アメリカが圧倒的な力を持つようになるはずだという。

米国が規制を撤回しないことを考えると、NVIDIAが中国での事業をどのように調整するかは興味深い。

今のところ、チーム・グリーンは中国市場向けにBlackwellベースのAIソリューションを投入すると見られており、早ければ7月にも投入される可能性がある。

ソース:wccftech - Trump Administration Won’t Back Down On AI Chip Restrictions On China At All, Denies “Easing” Request By NVIDIA’s Jensen Huang

 

 

 

 

解説:

NVIDIAの野望は米国の対中規制に阻まれる。

トランプはNVIDIAが米国に投資しても中国に対する規制を緩めるつもりはないようです。

ここまでNVIDIAが中国にこだわるのは中国国内における市場シェアを取りたいからであり、仮にNVIDIA製品が販売できなくなったとしてもファーウェイのアセンド910シリーズなどの国産品が普及するだけです。

しかし、NVIDIAの思惑とは裏腹にNVIDIAの支持用言に沿った、悪く言えば銭ゲバの行動原理についてトランプがどのように思っているのかは元記事の1枚目の画像がすべてを表しています。

 

最近中国関税をトランプが緩めましたが、これはフェンタニルのアメリカ流入についての話が付いたからと言われています。

中国は2017年の時点で世界の原薬の40%以上を生産しているといわれています。

そのため、フェンタニルを作ることは十分に可能でしょう。

中国からのフェンタニル流入が厳しくなったため、メキシコのマフィアに利権を与え、そこわ経由してアメリカにばらまいているといわれています。

フェンタニルによる米国社会の損失は1兆ドル(140兆円)以上といわれています。

ガザの空爆の経済損失は1兆円程度なので、アメリカはすでに中国を経由した麻薬戦争の真っただ中にあると考えてよいと思います。

びっくりしたでしょうか?

あくまでも理由の一つにすぎませんが、アメリカが中国を目の敵にする裏にはこのような事情があるということです。

それを考えると冒頭のトランプの厳しいまなざしとNVIDIAのジェンセン氏の写真の見方も変わってくるのではないでしようか。

何が正しいのかというのは立ち位置によって変わるという良い例ではないでしょうか。

 

 

 

 

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