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ブルームバーグ BI:2030 年に中国は AI 大モデルなど 8 つの重要な分野で世界をリードする

彭博業界研究(Bloomberg Intelligence)は10月28日に報告を発表し、2030年までに中国が17の重要産業のうち8つの分野で世界的なリーダーシップを持つと述べています。これには人工知能のコアである大規模言語モデル(LLM)が含まれます。報告はFrancis Chanが主導し、中米が「AI共同リーダーシップ」に向かっていると判断しており、どちらの側も全面的な優位性を得ることは難しいとしています。報告は、中国が予想される8つのリーダー分野を列挙しています:LLM、光通信送受信モジュール、人型ロボット、一般商船、自動運転および接続車両、エネルギー貯蔵、グリーン水素、そしてバイオ医薬品CDMOです。ハードウェア面では、中国は現在、チップ設計、ファウンドリ、メモリおよびデバイス材料などの分野で依然として遅れていますが、報告は2030年までに世界競争力を持つと予測しています。ただし、完全な自給自足は依然として難しいとされています。報告はまた、米国がモデル開発においてわずかな先端的優位性を維持する可能性がある一方で、中国はソフトウェアの最適化と低コストのAI実装において有利な立場を占めていると指摘しています。報告はリスクも示唆しています:中国のAI企業は価格競争が激しく、価格戦略が合理的になるまで利益を待つ必要があります。また、貿易障壁や輸出制限は中国の産業拡張の地理的な地図を変える可能性が高く、停止させることはないとしています。

OpenAIはモデルのクラッキング指数の時間仮説を発表しました。

OpenAI は最近、同社の AI モデルがコンピュータサイエンスにおいて20年以上続いている推測指数時間仮説、英語の略称 ETH を解明したと発表しましたが、これはイーサリアムではありません。この仮説は、特に計算が難しい問題がどれほど難しいかに焦点を当てており、ブール充足可能性問題 SAT を例に挙げています:与えられた論理条件のセットに対して、すべての条件が同時に成立するような割り当てが存在するかどうか。問題の規模が大きくなると、既知の最良の方法は基本的に可能な解を一つずつ試すしかなく、時間のコストは規模に対して指数的に増加します。指数時間仮説はさらに、この種の問題は本質的に大幅に加速できず、真の意味での亜指数時間効率的なアルゴリズムは存在しないと主張しています。この仮説は1999年に提唱されて以来、理論計算機科学の重要な基盤となっており、多くの論文がそれに基づいて特定の問題が非常に難しいことや、特定のアルゴリズムが最適に近いことを証明しています。もし指数時間仮説が覆されると、ほとんど不可能と考えられている多くの問題に対して、理論的にはより良い解法が存在するかもしれません。OpenAI は、そのモデルが k-SAT 問題の解の数を亜指数時間内で正確に統計する決定論的アルゴリズムを見つけ、Lean を用いて形式的に検証したと主張しています。この結果が最終的に専門家の審査に耐えられるなら、指数時間仮説を直接揺るがすことになります。
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