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大規模言語モデルAI規制・政策GIGAZINE AI掲載日時: 2026年11月13日 22:01

中国AI企業にNVIDIA Blackwell使用の痕跡

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中国AI企業にNVIDIA Blackwell使用の痕跡

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    Unemployment LabsがPyTorchの初期パラメータ作成のSM数で中国製AIモデルを分析し、DeepSeek-V4-Flash、DeepSeek-V4-Pro、Kimi K3、Kimi K3.1-Pro、MiniMax-M3、Ling-3.1-flashがNVIDIA Blackwellを使用と発見。

  2. なぜ重要か

    同団体はこの手法が推論に基づくものであり、使用を証明するものではなく、チップが国内にあったとも断定できないと警告している。

誰に効くかチップの流れを監視する政策立案者や輸出規制当局は、このフォレンジック証拠を考慮に入れる必要があるかもしれない。PyTorchに依存するAI開発者やクラウド事業者も、チップの選択が追跡可能になる可能性がある。

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背景と解説

この発見は規制緩和の流れを背景にしている。美国政府は2026年5月に中国企業への販売を承認し、中国も輸入承認に向かっていると報じられていた。Unemployment Labsの分析は規制が厳しかった以前の時期を指し、当時アメリカ製チップが使われていたことを示唆する。

この手法はPyTorchの特性を利用している。初期パラメータが作成される際、チップ上のストリーミングマルチプロセッサ数に紐づく指紋が残る。これを数えることで、同団体は高い信頼度でチップを特定できるとしている。DeepSeek、Moonshot AI、MiniMax、Ant Groupにまたがるモデル群に適用し、Hopper世代からBlackwell世代への移行を読み取った。

別途、2026年11月12日の報道によると、Jensen Huangとの関係が公表されたAlice Huangに紐づく企業が、Blackwell世代チップをDeepSeekに届けると約束していた。Unemployment Labsは、この手法では他のフレームワークで構築されたモデル(PaddlePaddle上のBaiduのERNIE-5.5など)を分析できず、チップの所在も確定できないと強調している。

よくある質問
Unemployment Labsはどうやってチップを特定したのか?
PyTorchトレーニング時に作成された初期パラメータに反映されるストリーミングマルチプロセッサ(SM)数を数えることで、どのAIチップが使われたかを高い信頼度で推測できる。
これは中国企業がNVIDIA Blackwellチップを使用したことを証明するのか?
いいえ。Unemployment Labsはこの手法が推論に基づくものであり、使用を確定的に証明するものではなく、チップが中国国内にあったとも限らないとしている。
なぜBaiduのERNIE-5.5は分析されなかったのか?
PyTorchではなくPaddlePaddleで構築されたためであり、この手法では他のフレームワークで開発されたモデルを分析できない。
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