Anthropicが米中AI競争の2028年シナリオ論文を公開 — 輸出規制・蒸留攻撃・民主主義AIリードの3軸

Anthropicは2026年5月14日、「Policy 2028: Two scenarios for global AI leadership」と題した政策論文を公開しました。米国と中国のAI競争を主題に、2028年時点で「民主主義陣営がリードする世界」と「中国共産党(以下CCP)が並走する世界」という2つの仮想シナリオを置き、どちらに着地するかは今後の政策行動で決まると論じています。

焦点は輸出規制、蒸留攻撃(distillation attacks)対策、米国製AIスタックの海外展開の3つです。Claude製品の話ではありません。AIの開発者であるAnthropic自身が、政策側に何を求めているかの立場表明です。

2026年に相次いだガバナンス系の発信、たとえばAnthropic Instituteの研究アジェンダ4本柱や、ゲイツ財団との2億ドル業務提携と並べると、フロンティアラボが企業活動と政策提言をどう両立させようとしているかが見えてきます。

要点

数字

論文が根拠に置く数字

• Huawei / NVIDIA

  4% → 2%

  総処理性能の比。2026年が4%、2027年が2%

• 米中のコンピュート差

  約11倍

  規制を強めた場合の試算(ある研究)

• 確保できる先行期間

  12〜24ヶ月

  2028年時点での前提

• Firefoxのバグ修正

  約20倍

  Mythos Preview利用後。2025年の月平均比

• 差を分けるのは、輸出規制の穴埋め・蒸留攻撃対策・米国製AIの輸出という3つの政策です。
• 計算資源(コンピュート)が知性・国内浸透・グローバル流通・レジリエンスの4競争領域すべての土台とされ、米国と同盟国が大きくリードしているという見方です。
• 中国のAIラボは、輸出規制の抜け穴(密輸・海外データセンター経由の利用)と蒸留攻撃で不足分を補ってきたとされます。
• 4月に限定公開されたMythos Previewは「政策行動を急がせるウェイクアップコール」と位置付けられました。

2つのシナリオは何が違うのか

論文の骨格は、同じ2028年に2つの世界を並べる構成です。分岐点は、2026年のうちに輸出規制の穴を塞ぎ、蒸留攻撃を抑え込めるかどうかに置かれています。

くらべる

2028年の世界

民主主義陣営が圧倒的リード

シナリオ1

米国モデルは知性で12〜24ヶ月先を行き、最前線のラボはすべて米国にあります。2028年に新モデルが飛躍的に進んでも、中国が同等の能力を持つのは2029年か2030年。その間に、AIのルールや規範を民主主義陣営が決められる、という筋書きです。

CCPが並走

シナリオ2

中国のモデルは米国から数ヶ月遅れまで迫り、国内の導入を急速に進めます。Huaweiやアリババのデータセンターが、価格の安さでグローバルサウスの市場に広がります。サイバー面でも、民主主義陣営は技術を先に作ったのに優位を持てません。

2つの世界が同じ入力から分かれる点が、この論文の説明の仕方の特徴です。シナリオ2に着地する条件は2つです。既存のリードの上に政策を積まないこと、あるいは中国企業へのコンピュート供給を緩めることです。

シナリオ1の裏づけとして挙がるのは、米国と同盟国の製造能力の拡大です。加えて、中国がEUV(極端紫外線)露光装置を得られないうえ、DUV(深紫外線)装置とその保守サービスの抜け穴も塞がれれば、国産チップの量と質が追いつかないという見立てがあります。

輸出規制の抜け穴は具体的にどこにあるのか

輸出規制は米国と同盟国の優位を支えているものの、論文は「十分に進んでいない」と見ます。抜け穴は2種類で、チップの現物を密輸するルートと、海外のデータセンターを使うルートです。

密輸については、連邦検察がSupermicroの共同創業者ら3人を、先端チップ入りのサーバー約25億ドル分(原文は$2.5 billion)を中国へ迂回させた罪で起訴した事例が挙げられています。海外データセンターについては、アリババとバイトダンスが東南アジアのデータセンターで、輸出管理対象のチップを使って主力モデルを訓練していると、Financial Timesが報じたとされます。

後者が塞がれていない理由は、米国の輸出管理法がチップの「販売」を対象とし、遠隔からの利用を対象にしていないためです。論文の脚注によると、この穴を塞ぐ超党派の法案を米下院は2026年1月に369対22で可決しましたが、上院は通過していません。

論文には、2つの抜け穴を結ぶ論点もあります。中国のラボが蒸留を効果的に行うにも、一定水準のコンピュートが要ります。コンピュートの上限を下げる規制は、蒸留攻撃も弱める。規制の穴埋めが2つの対策の共通の土台になる、という主張です。

蒸留攻撃は何をしているのか

蒸留攻撃は、中国のラボが数千件の不正アカウントを作ってアクセス制限をかいくぐり、米国のフロンティアモデルの出力を大量に集め、自社モデルの訓練に流用する手法です。論文は、米国が長年の基礎研究と数十億ドルの投資を積み上げて作った能力に、ただ乗りする行為と位置付けています。

OpenAI、Google、Anthropic、Frontier Model Forumはいずれも公にこれを非難しています。中国側にも否定しない発言があるとされ、国有メディアの記事が蒸留を「裏口」と呼んだ例や、ByteDanceの元研究者が、自前のデータ整備を避ける近道として蒸留が使われていると述べた例が引かれています。

米国政府では、ホワイトハウスの科学技術政策局(OSTP)が蒸留攻撃に関するメモを出しました。下院外交委員会は関連法案を全会一致で委員会通過させています。論文が示す対策は2つで、蒸留攻撃が違法であることを法律で明確にすること、そして米国のラボ同士や米国政府との間で脅威情報や技術情報を共有しやすくすることです。

APIでモデルを提供する側にとっては、検知と共有の体制が政策課題になる流れとして読めます。

論文が求める3つの政策

3つ

Anthropicが支持する政策

• 抜け穴を塞ぐ

  密輸、海外データセンターからのアクセス、半導体製造装置(SME)の規制の隙間。規制の強化と取り締まり予算の増額で、中国のコンピュートの上限を下げます。

• イノベーションを守る

  蒸留攻撃を罰して抑止し、米国のラボが自力で検知・防止しやすくします。法律での明確化と、ラボ間・政府との情報共有が例に挙がります。

• 米国のAIを輸出する

  民主主義的な原則で作られた、信頼できるAIのハードウェアとモデルの普及を、トランプ政権に続けてもらう想定です。

3つ目は、他の2つとは性格が違います。規制で相手を抑える2つに対し、こちらは世界の市場に先に入って足場を固める政策です。先に信頼できるインフラを入れておけば、中国のAIがコストと導入のしやすさで入り込む余地が狭まる、という理屈です。

4つの競争領域では、知性だけでは足りない

論文は米中の競争を「レース」ではなく「優位をめぐる継続的な争い」と呼び直します。レースだとゴールがあって、一方が決定的に勝つ印象を与えるからです。そのうえで競争を4つの戦線に分けます。

知性が最も重要とされる一方、知性が劣っていても国内への統合が速く、補助金付きの低価格AIが世界で選ばれれば、中国は米国の優位を打ち消せると論文は言います。シナリオ2が導入面の描写に多くを割くのはこのためです。

コンピュート優位は本当に続くのか

優位が続くという主張に、論文は3つの反論を想定して答えています。

1つ目は、規制が中国の国産化を加速させるという懸念です。論文は、国産化の取り組みが米国と同盟国の先端コンピュート技術を脅かす証拠はほとんどないとします。Made in China 2025や集積回路産業向けの投資基金(通称・大基金)は、輸出規制が導入される何年も前から動いていたためです。高帯域メモリ(HBM)を量産できないことも、差を広げる要因に挙がっています。

2つ目は、コンピュートが足りなくても、アルゴリズムの工夫で追いつけるという見方です。論文は、アルゴリズムの改善はコンピュートの関数であり倍率でもあって、代わりにはならないと反論します。実験を多く回せる側が改善を多く見つけ、AI自身がAI開発を進めるほど、この循環は強まるという説明です。

3つ目は、中国のオープンウェイトモデルの存在感です。論文は、企業への導入ではクローズドなフロンティアモデルに及ばず、中国のラボ自身が最良のモデルを非公開にする方向へ動いているように見えると指摘しました。さらに、中国のハイパースケーラーの幹部が、輸出管理対象の米国製チップの供給の影響を「huge, really huge(とても大きい)」と語った発言も引かれています。

中国AIの安全性に関するデータ

論文は安全性の面でも差を指摘します。数字は次のとおりです。

• 昨年の時点で、中国のトップ13ラボのうち、安全性の評価結果を公表したのは3つだけでした。化学・生物・放射性物質・核(CBRN)リスクの評価を開示した例はゼロです。
• 米国のCenter for AI Standards and Innovation(CAISI)の調査では、DeepSeekのR1-0528は、一般的なジェイルブレイク手法の下で悪意のある依頼の94%に応じました。米国の比較対象モデルは8%です。
• 4月に公開された独立評価では、MoonshotのKimi K2.5が、CBRN関連の依頼を拒否できない割合で米国のフロンティアモデルを大きく上回りました。

加えて、中国のラボはデュアルユース(軍民両用)になりうるモデルをオープンウェイトで出すことが多く、公開後は安全装置を外せてしまう点も問題視されています。一方で、中国のAI研究者や政策コミュニティで安全性への関心が高まっていることにも触れており、断罪一辺倒の書き方ではありません。

Mythos Previewは何の根拠として使われているか

Mythos Previewは、Anthropicが2026年4月にProject Glasswingの一環で、選ばれたパートナーに公開したモデルです。論文はこれを「加速期の到来を告げるウェイクアップコール」と呼び、2つの形で使っています。

1つは実績です。Firefoxは、このモデルを使って前月に、2025年の1年間より多くのセキュリティバグを修正しました。2025年の月平均のおよそ20倍にあたります。中国のサイバーセキュリティ分析者が「こちらがまだ刀を研いでいる間に、相手は突然、全自動のガトリング砲を据えた」と書いた言葉も載っています。

もう1つは仮定の話です。中国のラボが先にMythos Preview級のモデルを作っていたら、ソフトウェアの脆弱性を自律的に見つけて連鎖させる能力を、CCPが先に手にしていたことになる、と論文は述べます。論文のシナリオ1に出てくる「2028年の新モデルで中国の追随は2029〜2030年」という時間差も、Mythos Previewの飛躍を物差しにしています。

数字の出どころをどう読むか

論文の数字は、強い主張の根拠になっています。ただ、読む側がどこまで頼れるかは数字ごとに違います。

• 11倍は「ある研究」の試算で、しかも米国が規制をさらに強めた場合の条件付きです。
• 4%と2%は、HuaweiとNVIDIAのロードマップを比べた分析の値です。実績の統計ではなく、将来の計画値にもとづきます。
• 米国が「少なくとも数ヶ月先」という評価について、論文自身が「必然的に不確実」と添えています。
• 12〜24ヶ月のリードは、予測ではなく「確保できるかもしれない」という前提のシナリオです。

事実として確定しているのは、Supermicro関連の起訴、下院の369対22の可決、DeepSeek R1-0528に関するCAISIの調査、Firefoxの修正件数などの出来事に限られます。

米国のフロンティアラボの1社が書いた文書である点も、読む際の前提です。論文は民主主義陣営が先頭に立つ必要があるという立場を、前面に出しています。

企業と政策の両方で動くAnthropic

Anthropicは2026年に入り、Claude CodeやClaude Coworkといったプロダクトに加えて、政策や社会影響の領域でも発信を増やしています。社内のシンクタンク機能であるAnthropic Instituteの研究アジェンダ4本柱は、フロンティアラボの内側からしか見えない情報を社会に出す構えを示すものです。

この論文は、そこに「民主主義陣営のリード維持」という具体的な政策目標を加えます。CEOが輸出規制の重要性について公に発言してきたことも、論文の本文で触れられています。コンピュートの確保はAnthropic-Amazonのコンピュート契約でも主題になっており、あわせて読むと論文の関心との接点が見えます。

論文の文体にも工夫があります。「中国の人々」と「中国のAIコミュニティ」への敬意を明記し、懸念はCCPという権威主義的な政治体制のAI利用にあると書き分けています。米中のAI専門家の間で安全性の対話をする機会も支持しており、競争と協調を切り分ける姿勢です。ただし、その協調は米国が大きな能力差を保つことが前提だとも書かれています。

2026年は「ブレイクアウェイの年」になるか

論文が繰り返すのは、2026年が米国AIにとって突き放す好機になる可能性が高いという時間軸の主張です。根拠は、米国のラボが最も進んだモデルと、先端チップの量・質の大きなリード、そして収益と資金調達に支えられた資本力を持つことです。中国側には、世界水準の人材、安価で豊富なエネルギー、十分なデータがある一方、国内のコンピュートが足りず、それを補う収益と資本もないと書かれています。

逆に機会を逃せばシナリオ2に着地します。その場合、米国のコンピュートを使ったCCPが権威主義的なAI秩序を握る、という皮肉な結末になりかねないと、論文は警告しています。

まとめ

この論文は政策提言であると同時に、どの数字が誰の試算なのかを見分けながら読む文書でもあります。立法の動きを追う人は下院の法案と上院の状況を、AIを提供する側の人は蒸留攻撃の検知と情報共有の議論を、それぞれ起点に読むと使いどころが見えます。