Nvidia、証拠があるにもかかわらずGPU密輸の奇妙な方法に関する主張を否定

BigGo Editorial Team
Nvidia、証拠があるにもかかわらずGPU密輸の奇妙な方法に関する主張を否定

AI チップ輸出をめぐるテクノロジー大手間の緊張が奇妙な展開を見せています。 Nvidia は中国税関当局からの写真証拠がこれらの事件を確認しているにもかかわらず、ハイエンド GPU を中国に輸送するために使用された異常な密輸方法に関する主張に公に異議を唱えています。

高性能電子機器(おそらく密輸品)が当局者によって分析されている税関検査エリア
高性能電子機器(おそらく密輸品)が当局者によって分析されている税関検査エリア

密輸論争

Nvidia は、同社のチップが偽の妊婦腹部や活きたロブスターと一緒に中国に密輸されたという主張を公に否定しました。この否定は、AI スタートアップの Anthropic がより厳しい輸出規制を求める議論の一部としてこれらの密輸事件を引用したことに対する回答でした。CNBCによると、 Nvidia の広報担当者はこれらの説明を作り話として退け、アメリカ企業は革新に集中し、課題に立ち向かうべきであり、電子機器が変わった方法で密輸されているという話を広めるべきではないと示唆しました。

Nvidia の立場に矛盾する証拠

Nvidia の否定にもかかわらず、中国税関は実際にこれらの密輸方法を文書化しています。注目すべき事例の一つでは、香港税関職員が617ポンドのロブスターと一緒に70枚のハイエンドコンピューターディスプレイカードを密輸しようとした個人を逮捕しました。また、別の注目を集めた事件では、ある女性が偽の妊婦腹部の下に隠された202個の Intel CPUを体に巻き付けて中国に入国しようとして捕まりました。これらの事例には写真証拠が含まれており、 Nvidia がこれらを作り話として特徴づけたことは特に不可解です。

主要な密輸事件:

  • 香港税関: 70個のハイエンド GPU が617ポンドのロブスターと一緒に密輸された
  • 中国国境:女性が偽の妊婦腹部の下に隠した202個の Intel CPU で捕まる

規制の背景

この論争は、2023年5月15日に発効する予定のバイデン政権のAI拡散ルールを背景に浮上しています。これらの規制は、中国のような国々に先進的なAI技術が到達するのを防ぐことを目的としています。このルールは特に、AIチップと10²⁶ FLOPSを超えるトレーニングを受けた高性能モデルの輸出を制限しています。

AI拡散規制:

  • 施行日:2023年5月15日
  • 制限対象:10²⁶ FLOP以上で訓練されたAIチップとモデルの輸出
  • 目的:中国などの国々に先進的なAI技術が渡ることを防ぐ

競合するビジネス利益

この意見の相違は、関係する競合する利益を浮き彫りにしています。 Nvidia はハイエンド GPU の収益性の高い中国市場へのアクセスを維持したいと考えています。一方、 Nvidia のハードウェアをAI運用に使用している Anthropic は、安定した供給を確保し、限られたリソースをめぐる競争を減らすために、これらの技術をアメリカ国内に留めておくことを提唱しています。 Amazon が支援するこのAI企業は、第2層の国々への輸出しきい値を下げ、密輸を最小限に抑えるためのより厳しい規制を実施し、執行努力のための資金を増やすことを提案しています。

Nvidia の中国との関係

Nvidia の CEO である Jensen Huang は最近、中国の貿易組織の招待で北京を訪問し、中国が同社にとって非常に重要な市場であることを強調しました。この訪問中、Huang は中国がAI開発において米国に遅れをとっていないと述べ、この分野における Huawei の進歩を称賛しました。この立場は、中国市場での強力な販売を維持するという Nvidia のビジネス利益と一致しています。

より広範な影響

この論争は、国家安全保障上の懸念、ビジネス利益、技術競争の複雑な交差点を反映しています。 Anthropic は、輸出管理を通じてアメリカのコンピューティング優位性を維持することが国家安全保障と経済的繁栄にとって不可欠であると主張していますが、 Nvidia は政策が競争力を制限すべきではないと反論し、中国には世界のAI研究者の半分とAIスタックのあらゆる層に非常に有能な専門家がいると指摘しています。

AI輸出管理の未来

新しいAI拡散ルールの実施日が近づくにつれ、商業的利益と国家安全保障上の考慮事項との間の緊張は高まり続けています。 Nvidia の立場に関係なく、文書化された密輸事件は、高価値技術コンポーネントの輸出管理を執行する上での課題を浮き彫りにしています。規制当局がこれらの競合する利益をどのようにバランスさせるかは、グローバルなAI環境と高度なAI開発に不可欠な計算資源の分配に大きな影響を与えるでしょう。