ジェンセン・ファンの警告：中国がデータセンターを建設する間、アメリカは許認可を議論している
2025年12月11日更新
2025年12月更新： NVIDIA CEO ジェンセン・ファンが戦略国際問題研究所（CSIS）で発言：米国はAIデータセンター建設に3年のタイムラインを要する一方、中国は「週末で病院を建てられる」。¹ この比較は、いかなるチップ革新でも克服できない構造的不利を端的に表している。
ファンの発言は奇妙なタイミングでなされた。NVIDIAは約80%のシェアでAIチップ市場を支配している。同社のBlackwellアーキテクチャは、利用可能な最も先進的なAIアクセラレータである。半導体における米国の技術的リーダーシップは揺るぎない。しかしファンは慢心に警鐘を鳴らし、そのリードを脅かすインフラのボトルネックを指摘した。
5層のケーキ問題
ファンはAI競争を、エネルギー、チップ、インフラ、モデル、アプリケーションの5層からなる「5層のケーキ」と表現した。² 米国はチップとモデルで決定的にリードしている。インフラとエネルギー層は別の様相を呈している。
中国は経済規模が小さいにもかかわらず、米国の2倍のエネルギー容量を保有している。³ ファンにとってこの格差は理解しがたいものであり、中国のエネルギー容量が「真っすぐ上昇」し続ける一方、米国の容量は横ばいだと指摘した。AIデータセンターは膨大な電力を消費する。単一のフロンティアモデルの学習には、小都市の年間消費量に相当する電力が必要だ。より多くの電力を利用できる国が、より多くのモデルを学習し、より多くの推論ワークロードを実行できる。
インフラ層はエネルギーの課題をさらに複雑にしている。米国のデータセンタープロジェクトは、環境審査、許認可プロセス、電力会社との交渉、建設スケジュールを経て、3年以上に及ぶことがある。中国のプロジェクトはその何分の一かの時間で着工から稼働に至る。遅延の1ヶ月ごとに、学習されないモデル、提供されない推論、失われる競争上の優位がある。
構造的優位の複合効果
CSISのジョン・ハムレ所長は対談中、中国のさらなる優位性を強調した。中国はチップ企業へのエネルギーコストを50%補助している。政府は工場労働者の無料輸送を提供している。⁴ これらの政策は運営コストを削減しながら、展開スケジュールを加速させる。
製造規模も重要だ。ファンは中国の製造能力を軽視することに警告を発した：「中国は製造ができないと思っている人は、大きなことを見落としている」。⁵ 中国は過去10年間でほぼゼロから半導体産業を構築した。Huaweiは現在、NVIDIAの最高性能には数世代遅れているものの、多くのワークロードには十分なAIアクセラレータを生産している。製造の専門知識は分野を超えて移転可能だ。週末で病院を建てる国は、同じ速さでデータセンターも建てられる。
優位性は時間とともに複合する。より速い建設はより早い展開を意味する。より早い展開はより多くの運用経験を意味する。より多くの経験は次世代インフラを加速させる。中国の速度はサイクルごとに差を広げるフライホイール効果を生み出している。
チップのリードは心もとない
NVIDIAのチップ優位は現実のものだ。ファンは同社が中国の競合他社より「数世代先」にいることを確認した。⁶ 輸出規制により中国の最先端AIアクセラレータへのアクセスは制限されている。半導体設計における米国の技術的リーダーシップは持続している。
しかしチップだけではAI競争に勝てない。スーパーコンピュータには、収容する建物、稼働させる電力、過熱を防ぐ冷却が必要だ。世界最先端のチップも、インフラの追いつきを待って倉庫に眠っていては価値ゼロだ。中国は劣ったチップをより速く、より大規模に展開でき、純粋なボリュームで性能差を相殺できる可能性がある。
計算は懸念を深める。12ヶ月で稼働する前世代チップの中国データセンターは、建設に3年かかる最先端チップの米国データセンターを凌駕する可能性がある。展開までの時間は、生の性能と並んで総計算能力の方程式に組み込まれる。中国のインフラ速度は、チップの不利を全く異なる種類の競争に変えている。
加速に必要なこと
ファンは次期トランプ政権下での政策変更に楽観的な見方を示し、国内回帰とAI投資への支持がインフラ格差を縮める可能性を示唆した。⁷ しかしその楽観は大きな障害に直面している。
米国の許認可プロセスには理由がある。環境審査は地域社会を汚染から守る。電力会社との交渉は送電網の安定性を確保する。建設スケジュールは労働力の確保と安全要件を反映している。これらのプロセスを加速するには、より大きなリスクを受け入れるか、米国の建設方法を根本的に再構築する必要がある。
安全策を放棄せずとも、ある程度の加速は可能だ。データセンター設計の標準化は承認を効率化できる。AI施設専用のエネルギーインフラは電力会社の制約を回避できる。プレハブのモジュラー建設はスケジュールを短縮できる。これらの解決策のどれも中国の速度には及ばないが、差を縮めることはできる。
エネルギーの課題を解決するのはより困難だ。米国は一夜にしてエネルギー容量を倍増させることはできない。新しい発電所の建設には数年を要する。再生可能エネルギープロジェクトも独自の許認可遅延に直面している。最もエネルギー密度の高い選択肢である原子力は、数十年に及ぶ規制上のハードルに遭遇する。中国のエネルギー優位は、米国が選択しなかった数十年にわたるインフラ投資を反映している。
インフラが戦場になる
ファンの警告はAI競争を再定義する。競争はアルゴリズムやアーキテクチャを超え、建設作業員や発電所にまで及ぶ。チップ革新は重要だが、インフラ速度はより重要かもしれない。最も速く建てる国が最も多く展開する。最も多く展開する国が最も速く学ぶ。最も速く学ぶ国が最も革新する。インフラはそのサイクル全体の基盤に位置している。
AIイニシアチブを計画する企業や政府にとって、この教訓はあらゆる規模で適用される。計算能力の利用可能性はインフラの利用可能性に依存する。完璧なチップを待つ組織は、十分なチップをより速く展開する競合他社に追い抜かれる可能性がある。展開速度がますます競争結果を決定する。
米国のAIリーダーシップは依然として大きいが、保証されたものではない。チップ優位は窓を提供するが、永続的な地位ではない。そのチップを展開するインフラをどれだけ速く構築するかが、その優位が持続するか侵食されるかを決定する。ジェンセン・ファンは課題を明確に見ている。問題は、政策立案者と産業界のリーダーが同様の緊急性をもって対応するかどうかだ。
参考文献
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct in the U.S., while in China 'they can build a hospital in a weekend.'" December 6, 2025. https://fortune.com/2025/12/06/nvidia-ceo-jensen-huang-ai-race-china-data-centers-construct-us/
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI." December 3, 2025. https://www.csis.org/events/nvidias-jensen-huang-securing-american-leadership-ai
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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CSIS. "NVIDIA's Jensen Huang on Securing American Leadership on AI."
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Fortune. "Nvidia CEO says data centers take about 3 years to construct."
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主要ポイント
戦略プランナー向け： - ファンの「5層のケーキ」：エネルギー、チップ、インフラ、モデル、アプリケーション—米国はチップ/モデルでリード、エネルギー/インフラで遅れ - 中国は経済規模が小さいにもかかわらず米国の2倍のエネルギー容量を保有；「真っすぐ上昇」vs米国横ばい - 米国データセンター：計画から稼働まで約3年；中国は「週末で病院を建てられる」
政策チーム向け： - 中国はチップ企業へのエネルギーコストを50%補助；工場労働者に無料輸送を提供 - NVIDIAはチップで「数世代先」を維持するが、インフラ速度がより重要かもしれない - 米国の許認可には正当な理由がある：環境保護、送電網安定性、安全性
インフラアーキテクト向け： - 展開までの時間は生の性能と並んで総計算能力の方程式に組み込まれる - 古いチップで12ヶ月稼働の中国データセンターは、最先端チップで3年建設の米国を凌駕する可能性 - より速い建設→より早い展開→より多くの運用経験→次世代を加速（フライホイール効果）
企業計画向け： - 展開速度がますます競争結果を決定 - 完璧なチップを待つ組織は、十分なチップをより速く展開する競合他社に追い抜かれる可能性 - 潜在的解決策：標準化設計、専用AIエネルギーインフラ、プレハブモジュラー建設
