生成AIの次の主戦場とされる「ワールドモデル（World Model）」を巡り、中国が優位に立ちつつあるとの見方が浮上している。香港紙サウスチャイナ・モーニング・ポストは16日（現地時間）、中国企業が実世界データの蓄積や産業現場での実証機会、政府支援を追い風に、この分野で存在感を高めていると報じた。

ワールドモデルとは、AIが物理世界の仕組みを理解し、将来の状況を予測できるようにする技術を指す。テキストや画像の生成にとどまっていた従来の生成AIから一歩進み、空間や動き、因果関係を学習し、実際の行動につなげる点に特徴がある。業界では、ヒューマノイドロボットや自動運転車、産業自動化の性能を左右する中核技術と位置付けられている。

中国企業はこの分野を次世代AI競争の重要領域とみている。実際の道路走行データに加え、工場や物流、サービス現場で得られるデータを活用し、モデルの高度化を進める動きも出ている。物理世界のデータを大規模に収集し、学習と検証のサイクルにつなげやすいことが、中国の強みとされる。

関連業界では、大規模言語モデル（LLM）では米国が先行した一方、ワールドモデルでは競争の構図が異なる可能性があるとの見方が出ている。ある専門家はワールドモデルについて、「単なる次世代の生成AIではなく、AIが現実世界と相互作用するための基盤だ」と評価した。別の業界関係者も、中国の製造業基盤と実運用のシナリオの豊富さが、ワールドモデルの学習に有利に働くと指摘した。

こうした動きは、中国で進むロボティクス投資の拡大とも連動している。ヒューマノイドロボットや自動運転は、テキストベースのAIと比べて、はるかに多くの実世界での検証を必要とする。センサーやカメラ、車両、ロボットの運用から継続的にデータを確保できる企業ほど有利になるとの見方があり、中国企業は比較的広い実証環境を持つと評価されている。

市場では、ワールドモデルはなお初期段階にあるものの、商用化が進めばLLMに匹敵する波及効果を持つ可能性があるとの見方もある。ロボットが未知の空間で行動計画を立てたり、自動運転システムが複雑な道路状況を予測したりする用途に直結するためだ。ある研究者は「インターネット上のデータだけでは現実世界を十分に理解できない」として、実環境データの重要性を強調した。

米国のビッグテックも同分野に参入しているが、中国はデータ蓄積の仕組みと産業現場での実証の速さを武器に競争力を確保しようとしている。ワールドモデルの開発には膨大な演算能力に加え、長期にわたる現場データの収集と反復的な検証が欠かせない。このため、半導体性能だけでは優位性が決まりにくい分野だとの指摘もある。

もっとも、現時点で技術格差が決定的になったわけではない。ワールドモデルは、概念の整理と商用化に向けた適用が並行して進む段階にあり、モデルの汎用性や安全性、コスト面ではなお課題を残す。

それでも業界の関心は高い。AIを画面内のサービスから現実世界の機械制御へと拡張する転換点になり得るためだ。中国の強みはAIモデルそのものというより、試験と改善を高速で回せる産業構造にあるとの分析も強まっている。

これまでの生成AI競争がデータセンターと半導体を軸に進んできたのに対し、ワールドモデル競争では工場や道路、ロボット、物流網といった現実空間そのものが学習の場になる可能性が高い。中国企業がこうした優位性を、実際のロボットや自動運転サービスの性能向上に結び付けられるかが今後の焦点となる。