中国が77兆円をAIに賭ける：MIIT第15次5カ年計画と「脱Nvidia」戦略の全容

「Washington banned Nvidia’s flagship graphics processing units from Chinese buyers last year. China’s Ministry of Industry and Information Technology published its answer on Sunday—it runs to 9,800 exaflops by 2030 and costs $532 billion.」

Eastern Heraldが2026年9月8日に掲載したこの一文が、今回の計画の本質を言い切っている（出典: Eastern Herald、2026年9月8日）。

中国工業情報化部（MIIT）は2026年9月7日、情報通信産業を対象とした第15次5カ年計画（2026〜2030年）を発表した。核心は一点：2030年までに知的計算能力を9,800エクサフロップスに到達させ、そのためにNvidiaもAMDも使わない、という宣言だ。

計画の数字：現実から4.5倍

計画が掲げる数値を整理する。

• 目標: 2030年末に知的計算能力9,800エクサフロップス（EF）
• 現在地: 2026年6月末時点で2,185EF（前年比177%増）、7月末には約2,450EFに到達済み
• 必要な成長: 約4.5倍を4年で達成
• 投資規模: 5年間で3.8兆元（約5,320億ドル、約77兆円相当）の情報インフラ累積支出
• ストレージ目標: 先進的なストレージ容量1,700エクサバイト

「ほぼ5倍の水準」という伸び率だけ見れば現実離れした目標に映る。だが計画文書の価値はその数字より、政府調達と産業政策がどこに向くかを示す「シグナル効果」にある。

2016年に公表された「インターネット+」計画も、2021年に制定された「14次5カ年計画」のAI目標も、最終的には数値より「中国の投資がどこへ流れるか」を規定した。今回も同じ文脈で読む必要がある（出典: MERICS、2026年9月）。

「脱Nvidia」の具体策：ファーウェイとカンブリコンに全賭け

計画の核心は「国産チップへの完全移行」だ。MIITは計画文書の中で、AIコンピューティングインフラを「国産チップに適応させる」よう明記した。これは単なる推奨ではない。

政府調達では、中国政府が「安全・信頼可能（安全可靠）」として認定したAIチップは2社のみだ：ファーウェイ（Ascendシリーズ）とカンブリコン（出典: Tom’s Hardware、2026年）。

カンブリコンの生産計画は意欲的だ。2025年の116,000枚から、2026年は500,000枚を目標とする。約4.3倍の増産計画。しかし課題もある。カンブリコンが依存するSMICの7nmプロセス（N+2）はYield（歩留まり）率が低く、HBM（高帯域メモリ）の供給も国内調達が追いつかない（出典: Tom’s Hardware、2026年）。

ファーウェイのAscendも同様にSMICへの依存度が高い。Nvidiaの最新世代に対して電力効率・ピーク性能とも数世代の差がある。ただしクラスターの組み方でギャップを埋める戦術が進んでいる。

2026年8月、国営放送CGTNは「国産チップ10万枚で構成された初のAIスーパークラスター」が鄭州のデータセンターで稼働したと報じた。単体チップの性能劣位をネットワーク規模で補う、という設計思想だ（出典: Unite.AI、2026年9月）。

「霊晟」が証明したこと：GPUゼロで世界一位

数字より雄弁な事実がある。2026年6月のTOP500スーパーコンピュータランキングで、中国の「霊晟（Lingshen）」が9年ぶりに世界首位に立った。

驚くべきはその構成だ。NvidiaのGPUを一切使っていない。霊晟は47,000台のファーウェイ製Kunpengサーバーで構成され、実測2.198エクサフロップス（前回首位だった「Frontier」の約2倍）を記録した（出典: Tom’s Hardware、2026年6月）。

「なぜCPUのみで世界一になれたのか」という問いへの答えは単純だ。最初からGPUを使う設計をしなかった。正確には「使えない前提」で設計した結果、独自の最適化が進んだ。

日本の理研「富岳」（0.442エクサフロップス）は前回の7位からさらに9位に後退した。理研は2030年頃に稼働する後継機の基本設計を発表済みだが、スパコン競争における日本の相対的な位置は明確に低下している（出典: Science Portal、2026年6月）。

専門家が指摘する「ハイプと現実」

計画の壮大さに対して、国際的な専門家の評価は慎重だ。

欧州の中国研究機関MERICSは計画を「自立、普及、そして大量のハイプ」と評した。「AIの普及にかんして、目標の野心性が実行力の担保にはならない」（出典: MERICS、2026年9月）。

カーネギー国際平和財団は「中国がAIを経済の90%に普及させるという目標は達成できない」と断じた（出典: Carnegie Endowment）。

一方でMacroPolo研究所は異なる視点を提示する。「中国の5カ年計画は予言ではなく実行指令として機能する。重要なのは達成率より、計画が生み出すインフラ整備の副産物だ」（出典: MacroPolo）。

X（旧Twitter）のテクノロジーコミュニティでも議論が続いた。Epoch AI（AI研究機関）は端的にこう評する。「中国のトップ開発者——Alibaba、ByteDance、Baidu、DeepSeekなど——は依然としてNvidiaチップに主に依存している。中国製チップのエコシステムはバグだらけで、ドキュメントも不完全、不安定だ。大規模補助金があっても、各障壁の解決には数年単位の作業が必要になる」（出典: Epoch AI、2026年）。

中国国産GPU新興企業のMoore Threadsは2025年12月のIPO目論見書の中で「NvidiaのCUDAエコシステムは簡単には超えられない」と自ら認めている（出典: Moore Threads IPO目論見書、2025年12月）。法的拘束力のある有価証券文書が国産チップの現状限界を記述した点で、これは重い証言だ。

さらに習近平国家主席自身が、地方政府によるAI・EVへの重複投資を問題視する発言を行っていることが確認されている。「なぜこれほど多くの地方政府が、AIやコンピューティングや電気自動車という同じ分野に資源を注ぎ込んでいるのか」（Seeking Alpha経由の内部報告、2026年）。計画の推進役が計画の歪みを自ら指摘するという構図だ。

日本への波及：「テーブル外」でどう対応するか

この計画が日本のAI産業に与える影響は3層に分かれる。

第1層：チップサプライチェーンの再編 中国がカンブリコン・ファーウェイ一辺倒の調達体制を固めることで、SMICの製造能力が一段と国内向けに傾く。Rapidusが量産を目指す2027年以降、国産チップの供給先として中国が選択肢に入る可能性は大幅に低下する。

第2層：オープンウェイトモデルへのアクセス 中国産のAI計算能力が国産チップ上で急拡大すると、DeepSeekやQwenといったオープンウェイトモデルの学習規模も拡大する。米中AI輸出規制の状況が激化すれば、日本の研究機関や企業が利用する中国系モデルへのアクセスが制限されるリスクがある。

第3層：標準設定のパワーバランス 中国が独自のAIインフラ標準（チップ、ネットワーク、ソフトウェアスタック）を大規模に展開すると、東南アジア・中東・アフリカ向けのAIインフラ輸出でその標準が広まる。日本企業が参入する新興国市場で、「どの標準に乗るか」という選択が迫られる局面が増える。

Noetraの田場裕暢社長が指摘した通り、「外国法律の変更で突然制限されるリスク」は米国製モデルだけでなく、中国製インフラにも同様に存在する（出典: Nikkei Asia）。日本のAI戦略が「米中どちらかへの依存」ではなく自律性を高める方向を向いていることは、この文脈では合理的だ。

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免責事項: 本記事は公開情報に基づく分析・解説であり、情報の正確性・完全性を保証するものではありません。投資・調達・政策判断の根拠として使用することは推奨しません。計画数値・チップ生産台数・投資額はすべて発表時点（2026年9月）のものであり、今後変更される可能性があります。専門家コメントの引用は原典の文脈における発言であり、筆者の見解を代弁するものではありません。