米中AI、2027年の臨界点へ向けて競争加速、なぜMonadなのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
米中AI、2027年の臨界点へ向けて競争加速、なぜMonadなのか？
MonadはブロックチェーンAIプロジェクトBuildに最適な選択肢である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Harvey C
昨年から、世界中で人工知能（AI）への関心が高まり続けている。海外のテック大手から国内の研究機関まで、AIモデルへの投資とリリースペースはますます加速している。
本稿では、米中AIの競争状況、2027年に起こり得る画期的な出来事の予測、そしてなぜAIプロジェクトがMonad上で構築されるべきなのかについて考察し、AIの将来に潜む巨大な可能性と機会を探る。
1. 米中AI競争：計算能力の制約下でも急速な進展
近年、米国による中国向けAI産業への半導体輸出規制が注目されている。しかし実際の成果を見ると、「ハードウェアのボトルネック」は当初予想されたほど中国本土のAI研究を大きく遅らせていない。最近の大型言語モデル（LLM）の進化スピードを比較すれば、その差は数か月、あるいはそれ以下まで縮まっている。
-
追撃する側の実力： OpenAIが「o1-preview」を発表してからわずか4か月、正式版のo1も1か月前にリリースされたばかりだ。ほぼ同時に、中国のモデルも同等の性能を持つ推論モデルを公開した。クオンツファンド「幻方」傘下のDeepSeekは、DeepSeek-R1というオープンソースの推論モデルを発表し、複数の指標でo1と互角以上のパフォーマンスを示している。特定のカスタムシナリオではより「地に足がついた」設計となっており、以前のDeepSeek-V3のリリースはすでにLlama 4に東方からの追い上げのプレッシャーを与えた。また、Kimiは強化学習に基づく新しいモデルk1.5をリリースし、OpenAIに次ぐ初のマルチモーダル型o1クラスのモデルとして、テキストと画像の同時推論を可能にした。
-
音声・マルチモーダルの爆発的進展： ドウバオ（Doubao）のGPT-4o高度音声モードはGemini 2.0やGPT-4oに対抗するものだが、これも中国国内で迅速に登場した。こうした技術は本来、大量の計算リソースが必要とされるものだが、中国の企業はアルゴリズムの最適化や迂回戦略を通じて、限られた計算能力でも高速なイテレーションを実現している。
これらの兆候からわかるように、計算能力に差があるとしても、中国のAI研究者は海外の足跡を着実に追いついている。先行者の試行錯誤があれば、後続者は高価な「壁にぶつかるコスト」を大幅に節約できるのだ。
2. 海外リードラーの経験が「宿題コピー」のチャンスを提供
ディープラーニングが発展してきたこの数年間、業界におけるAIパラダイムの理解も進化してきた。現在の主流は大型言語モデル（LLM）だが、一方で別のアプローチ——強化学習（Reinforcement Learning, RL）——が再び注目を集め始めている。
AIパラダイムの進化
-
時代とともに変わるAIパラダイム： 人工知能の発展にはいくつかの主要な流れがある。シンボリズム（論理ベースAI）はルール推論と形式論理を中心に、確定的なタスク処理に強い。接続主義（ニューラルネットワーク）は人間の脳を模倣し、データから階層的にパターンを学習する。ベイズAI（確率的AI）は不確実性を確率モデルで扱い、強化学習（RL）は動的環境での試行錯誤によって行動を最適化する。進化的AIは自然選択の原理を応用して解を進化させ、ハイブリッドAIは複数のパラダイムを組み合わせることで、より強力で柔軟なシステムを構築する。これらのアプローチは時代とともに主導権を移しながら進化してきた。
-
高速なコピーとイテレーション： 海外が先んじて道を開けば、中国は検証済みのモデルを低コストで素早く追随できる。たとえばマルチモーダルやo1型推論モデルなどもその一例だ。インターネット時代の「欧米で開発、中国で商用化」という流れが再現されつつあり、既に他者が陥った落とし穴を回避することで、中国チームは再現・改良にかかる時間を大幅に短縮できる。
中国のDeepSeekは強化学習による訓練でコストを抑え、米国競合に大きな圧力をかけている
一方で、海外のトップラボがフロンティア探索の基盤を築いている一方、中国のチームは受動的な追随にとどまらず、常に「融合貫通」を図っている。計算資源が限られる中でも、強化学習や推論分野で柔軟な実装方法を模索している。
3. 強化学習は近い将来のAI新突破口かもしれない
DeepSeekが最近リリースした新モデルは、従来の監督付きファインチューニング（SFT）の大部分を強化学習（RL）に置き換えることで、特定ドメインのラベル付きデータへの依存を大幅に削減した。これにより、垂直領域への汎化が可能になる：明確な報酬関数さえあれば、モデルは自己反復を通じて推論能力を継続的に向上させることができる。1のオープンソース共有では、「我型」が強化学習環境の中で自ら探索し、一定程度の自己最適化能力を持つことが示された。
これはつまり、十分な計算能力さえあれば、モデルはRL経路を通じて持続的に進化できることを意味する。米国がハードウェア・技術面で中国に制限をかけても、このような「迂回戦略」により、従来の大規模トレーニングリソースへの依存が低下し、中国の研究者たちが短期間で追いつく可能性が見えてきた。他の独自の大規模モデル構築を目指す組織にとっても模範となるべきアプローチだ。
4. 2027年はAI元年となり、多くの仕事が代替または再定義される
AIの急激な進歩に対して、「どのくらい速く、どこまで到達できるのか」という問いが浮かぶ。最近、AnthropicのCEOダリオ氏は「2027年にはモデルがほとんどの分野で人間を超えるだろう」と述べた。その背景にある要因は以下の通りだ：
-
強化学習による連続的イテレーション： 過去の「訓練→テスト→推論」という明確な分離とは異なり、ディープラーニングの高度な発展により、今後のAI能力の飛躍は、強化学習などを組み込んだ混合方式で「オンライン」で自己反省・更新を行うことで、認知能力が急速に向上すると考えられる。
-
産業資本の強力な支援： 半導体製造のリーダーTSMCは最近の決算発表で、AI関連事業の2024～2029年の年平均成長率は約45%に達すると予測しており、2029年には2024年の約20倍規模になると見込んでいる。需要の多くはOpenAIなどの大手による計算リソース投資に由来しており、AIが想像可能なすべての応用分野に浸透することを示唆している。
AIはTSMCの今後最も成長が期待される事業分野
2027年は、AI能力が急上昇する重要なターニングポイントになる可能性が高い。この時期前後には、かつて人的判断や創造性を必要とした多くの業務が、モデルによって代替または再定義され、社会構造や経済モデルに深い変化をもたらすだろう。
例えば私が非常に興味を持っているBenjamin Bloomによって提唱され、その後何度も改訂されてきたブルームのタクソノミー（Bloom's Taxonomy）は、人間の認知領域を6つのレベルに分類している。AIの急速な発展により、2027年には「評価」と「創造」の領域を除いて、あるいは最終的には「創造」さえも含めて、大規模モデルがすべてのタスクを遂行できるようになるかもしれない。人類に残された時間はあまり多くない。では人間は何をするのか？ それは別途議論すべきテーマだろう。
『ブレードランナー』(Blade Runner) (1982)
5. なぜAIプロジェクトはMonadエコシステムで開発すべきなのか
本題に戻ろう。ブロックチェーンとAIの統合は、まだ「概念炒作」と見なされている向きもある。しかし私は、AIプロジェクトがMonadの技術的特性と結びつくことで、独自の応用価値を生み出すと考えており、Monadこそがブロックチェーン上でのAIプロジェクト構築の最適解である。理由は以下の通りだ：
-
EVMが豊富なデータを提供： より正確で強力なモデルを訓練するためには、多様で高品質なデータが不可欠だ。EVMベースのエコシステムは、すでに多数のスマートコントラクト、トランザクション、ユーザー行動データを蓄積しており、これらはAIのコンテキスト学習に活用できる。「データ鉱山」ともいえる成熟したEVM環境は、新興のブロックチェーン環境とは一線を画している。
-
MonadDBがリアルタイムデータに最適化： 特にDeFi分野では、リアルタイムのネットワーク情報取得がAIのタイムリーさに直結する。MonadDBは高速なデータ取得と低ガス料金により、モデルが最新のオンチェーン・オフチェーン情報を随時取得できる強力な基盤を提供する。
-
高速かつ低コストの実行環境： Monadは毎秒1万件のトランザクションを処理可能で、ブロック生成時間は1秒。AIエージェントがオンチェーン上で取引、担保、支払いなどの経済行動を実行するのに理想的な環境を提供する。低手数料により「高頻度・微小額の取引」が可能になり、AIエージェント同士のインタラクションのシナリオがさらに広がる。
-
並列実行のサポート： 既存の研究によれば、複数AIの協働（Mixed AI Collaboration）はより複雑で困難なタスクを可能にする。Monadの並列実行環境は、オンチェーンでAgentic Swarms（複数エージェントの群れ）を同時に稼働させ、複数モデルの協調作業を実現できる。
まとめると、Monadは現在および将来のAIエージェントが、EVM環境で円滑に動作し、既存のDeFiプロトコルやインフラを活用して、次世代のAI体験を構築するための基盤を提供することを目指している。
6. 中華圏AI開発者への招待
私の同僚JingやEvanがX上で繰り返し紹介しているさまざまなAI関連記事やケースのように、Monadは常にAIプロジェクトのエコシステム内での育成を歓迎し、支援している。ここでは特に中華圏のAI開発者の視点からその理由を強調したい：
-
米中AI競争という大環境のもと、中華圏の開発者は国際的なリソースや協力の面で制約を受ける可能性がある。
-
しかし、ブロックチェーンの世界はグローバルかつ非中央集権的である。Monad上では、ユーザーはグローバルな市場を対象に活動でき、「ラベル付け」を気にする必要もなく、非中央集権化の利点を活かして地政学的・技術的障壁を回避できる。
MonadはAI関係者および開発者の皆様に、エコシステムへの参加を心よりお招きする。ユーザー中心で主権を持つ革新的な製品を共に作り上げよう。野心ある起業家がMonad上で開発を進められるよう、多様な支援プログラムを用意している。これらには現在実施中のevm/accathon、Machアクセラレーター、Jumpstart計画、The Studio、The Foundry、Monad Madnessなどが含まれる。ブロックチェーン上のAI金融取引モデルを開発したい方も、適応学習型の非中央集権ロボットの構築を目指す方も、Monadならより高速で低コスト、かつ開放性の高い技術支援を得られるだろう。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
@Harveycww
