ソフトウェア · モデル · シリコン・ハードウェア · 人類の未来 2026-11-02

03. 知性とシリコン：モデル・半導体・クラスタを守る境界線¶

サワードウの種、ベーカリーの窓口、そして鋳鉄の窯¶

スマートフォンに質問を打ち込む一般の利用者にとって、人工知能は切れ目のないひとつの魔法、言葉を返してくれる入力欄、のように感じられます。しかしエンジニアの目から見れば、そしていまや北京とワシントンで輸出管理条文を起草する担当官の目から見ても、AIシステムは 物理とデジタルにまたがる3つの明確な層 から成り立っています。

ベーカリーの窓口（リモートAPI・アプリ提供）： 店先の小窓から焼きたてのパンを1切れ手渡したとしても、客には窯の配線方法も、翌朝自分で1万斤のパンを焼き上げる方法もわかりません。
サワードウの発酵種と秘伝レシピ（重み・チェックポイント・学習コード）： 学習によって調整された数十億〜数兆個の数値パラメータ（ 模型权重 ）、学習途中のスナップショット（ 关键检查点 ）、モデル構造、および学習最適化・推論高速化コード（ 训练优化、推理加速 ）です。これらのファイルを複製することは、鍛え上げられた知性そのものを複製することに等しいのです。
鋳鉄の窯と発電設備（AIチップ・積層メモリ・スーパークラスタ）： 物理的なシリコンプロセッサ、広帯域幅メモリ（HBM）、半導体設計図、そして光クラスタ通信網です。これらがなければ、モデルの学習もプライベートなローカル運用も成り立ちません。

商務部の説明はAPI、アプリ、ウェブ、SaaS、軽量な端末サービスと、提案中の制限対象大規模モデル技術の移転を区別します。全ての技術・データ規則の免除ではありません。附件1にはモデル技術（266504X）、プロセッサーとメモリーの設計（266506X）、加速カードが10,000枚を超えるクラスターの特定技術（266507X）が別々に記載されています。 CNQA CN-A1

図 9 公開モデルは半導体、記憶装置、計算基盤に依存し、一部の制限が全体の利用を左右し得ます。¶

最先端モデルを判定する3本の検知線（ `266504X` ）¶

大学の研究室やスタートアップで学習されたニューラルネットワークのすべてが、輸出制限案 266504X 第2項 に該当するわけではありません。モデルの中核技術（重み、主要チェックポイント、基盤ソースコード、アーキテクチャ、学習最適化、推論高速化）が管理対象に入るのは、次の3つの基準のうち いずれか1つでも 超えた場合です。 CN-A1, 266504X(2), note 3

計算規模： 総学習計算量が \(10^{26}\) 浮動小数点演算（FLOPs） 以上に達すること、これは米国のモデル重み規制 4E091 でも採用されている巨大な計算量基準です。 US25
パラメータ規模： 総パラメータ数が 2兆（2,000億の10倍） 以上に達すること。
輸出時点における世界トップ10性能： たとえスリムな小型モデルであっても、 輸出が行われるまさにその時点において 、国内外の主要な評価機関または業界の主要プラットフォームの公開評価により、総合性能、専門業務処理、世界呼び出し量、安全性、または学習効率のいずれかで 世界トップ10 にランクインしている場合は対象となります。 CN-A1, 266504X, note 3

この第3の基準は、まるで生き物のように動きます。オープンソースの研究者たちは最先端の推論力を300億（30B）や700億（70B）パラメータへと蒸留する巧妙な手法を次々と編み出すため、コンパクトな俊英モデルが世界6位でデビューした週には制限対象に入り、8か月後に後続の新モデル群に追い抜かれれば対象から 外れる ということが起こり得ます。該当性はあくまで「特定の日付における特定のモデルバージョン」に紐づくものであり、「DeepSeek」や「Qwen」といったブランド名に永久に貼りつくものではありません。 CN-A1

データのレッドライン（ `266501J` ・ `266504X(1)` ）と自律型エージェント（ `266505X` ・ `266502J` ）¶

どれほど小規模なモデルであっても、国家機密に関わるデータで学習されていれば高い壁に突き当たります。付属書1は中国の 『データセキュリティ法』 の区分を援用し、法的に指定された コアデータ（核心データ） を学習に用いたモデルを、リモートでのサービス提供形態を含め、 輸出禁止案 （ 266501J ）に置く一方、 重要データ を学習したモデルを 輸出制限レーン （ 266504X(1) ）に配置しています。ただし重要データについては、 適法な公開経路 から取得された場合、または洗浄処理済みで 学習データ全体の0.1％以下の微量にとどまり 、当該分野の研究開発能力を押し上げず出力にも漏洩しない場合には、明確な適用除外が設けられています。 CN-A1

基盤モデルの周辺では、 266505X の4つの制限項目が高度な AIエージェント を対象としています。具体的には、長期タスク計画エンジン（ \(\ge 20\) ステップの分解、分解精度 \(\ge 80\%\) かつ達成率 \(\ge 90\%\) ）、マルチエージェント協調群（同時稼働 \(\ge 60\) 体）、外部ツール操作エンジン（ \(\ge 200\) 種の外部ソフトウェア連携で複合タスク精度 \(\ge 90\%\) ）、および200ミリ秒未満で人間の運用者の \(90\%\) を上回るリアルタイム意思決定システムです。これらが国防、重要インフラ、または中核的な政務領域向けに 専用または主目的として 構築された場合に限り、輸出禁止（ 266502J ）の領域へと踏み込みます。 CN-A1

中国のAIリストに組み込まれたハードウェア層：半導体・メモリ・1万枚超クラスタ¶

AI分野にはプロセッサー設計、メモリー設計、大規模クラスター技術も含まれます。

AIプロセッサ設計図（266506X 第1項・第2項）： 列挙された特性の いずれか を満たすAIプロセッサ・アーキテクチャ、独自命令セット、演算IPコア、基盤ソフトウェアスタック、および設計ツールの輸出を制限する案です。対象は \(\le 14\text{ nm}\) プロセス設計や2.5D / 3Dチップレット実装、非ノイマン型・メモリ内演算アーキテクチャにとどまらず、浮動小数点・整数演算機能や音声・画像認識・自動運転向けといった広範な機能要件にまで及びます。 CN-A1, 266506X これが何に関わるか考えてみてください。RISC-VベースのAIアクセラレータなどのオープンソース・ハードウェア計画、独自NPUを開発するスタートアップ、そして国境を越えて協業する半導体設計チームのすべてに関わるのです。ファブレスの半導体設計チームは物理的なシリコンウェハを製造するために完成した設計レイアウトを海外ファウンドリへ送らざるを得ないため、注2 には不可欠な安全弁として 海外でのチップ・テープアウト製造に対する自動許可・円滑化措置 （ 赴境外开展芯片流片制造 ）が組み込まれました。 CN-A1, note 2 CNQA
メモリー設計（266506X第2項）： 3Dフラッシュとメモリーの別の小項目です。密度、速度、接合、18 nm以下、垂直チャネル、積層などは代替条件であり、全メモリー共通の18 nm基準ではありません。 CN-A1, 266506X(2)
スーパークラスタの配管技術（266507X 第1項〜第4項）： 1万枚を超えるアクセラレータカード を束ねて最先端オープンモデルを学習させるには、毎時間のように起きる通信停滞や故障を防ぐ高度な産業技術が欠かせません。4つの制限項目は、 \(\ge 800\text{ GB/s}\) のノード間高速相互接続、 \(\le 120\text{-second}\) （120秒以内）の自動障害復旧、 \(\le 1\text{-microsecond}\) （1マイクロ秒以下）の集合通信ルーティング、そして 2社以上の異なるハードウェアベンダーのAIチップを単一の学習プールに統合する異種混在クラスタ・ソフトウェア を管理対象に据えています。 CN-A1, 266507X ワシントンがNVIDIA製GPU（ 3A090 ）を規制し、北京がマルチベンダー・クラスタ統合技術（ 266507X ）を規制するとき、オープンソースの分散学習フレームワークはまさに両体制がぶつかり合う断層線の上に立つことになるのです。

二つのチームにとっての意味¶

Aの省メモリー改良とBのテストは交換し得る知識で、計算機は別の依存条件です。公開ライセンスは不足する半導体を供給せず、機器規制だけで全モデルファイルの法的扱いは決まりません。作業台の両面を追います。

二つのチームの出発点は要塞の罠：双方が損をする仕組みにあります。