ChinaTalkの最近の調査によると、複数の米データ仲介企業が、中国の人工知能研究所にシミュレーション型の学習環境を販売している。強化学習（RL）環境と呼ばれるもので、取引額は約5億ドルに上る。中国企業は、AnthropicやOpenAIなど米国の研究所にも以前販売されたのと同じ環境を購入し、データを自ら構築する時間のかかる工程を省いている。
この取引が重要なのは、中国ではチップのメモリー容量が制約となり、計算コストが高くなりがちなためだ。実績のあるRL環境を再利用すれば、中国の研究所はGPUの稼働時間を大幅に減らしてモデルを訓練できる。また、GPTやClaudeなどの高性能な米国製モデルを「教師」として使い、その出力を購入した環境に入力することで、学習を加速させている。
関係企業と取引の仕組み
報告書は、販売企業としてMercor、Surge AI、AfterQuery、Turingを挙げている。確認された企業は少なくとも計9社に上る。AfterQueryは年間経常収益の大きな割合を中国の顧客から得ているとされるが、正確な金額は確認できていない。Surge AIは、自社の製品が最先端研究所のプロジェクトに携わる専門家と同じ人々によって作られていると、ウェブサイトで宣伝している。
環境の実際の作成作業の大半は、インドなどの国々にいる低賃金の労働者に委託されている。こうした下請け業者が職業プロフィールに顧客名を記載することがあり、調査者が取引をたどる手がかりになった。取引はオフショアの仕組みを通じて行われることが多く、ByteDanceなどはシンガポールやサンノゼに調達拠点を置いている。
規制の抜け穴と軍民両用の懸念
RL環境はほとんど規制されておらず、輸出管理もほぼ適用されない。調査は、コーディングや生物学の環境を「軍民両用」と指摘する。ソフトウェア開発や遺伝子合成の作業を向上させる一方で、サイバー攻撃や生物兵器の研究にも役立つ可能性があるためだ。調査の執筆者は、米商務省産業安全保障局が既存の輸出規則を拡大し、こうした種類のデータも対象にすべきだと提案している。
データが流通しているにもかかわらず、中国の研究所は全般的な能力で米企業に数カ月遅れていると、報告書は述べている。半導体設計、化学、投資銀行業務などの機微な分野では、米国の最先端企業が社内で開発するケースが増えている。
なぜ重要か
中国のAI研究者にとって、既製の学習環境を購入すれば、高コストの計算資源を抑え、モデル開発を加速できる。米国の政策担当者にとっては、先端AIツールが監督のないまま有害な用途に転用されかねない、規制上の盲点が浮き彫りになった。
