計算能力のレンタル料が1年で2倍に急騰、AI時代の基礎研究を支える民間資本と科学慈善

この記事のポイント

• ハイエンドな計算リソースのレンタル価格が過去1年で約100%上昇し、基礎研究の現場で深刻な課題となっています。
• 「AI for Science」の普及により研究成果の検証コストも膨張し、計算基盤と人材の両面で支援が求められています。
• 公的資金と商業資本の隙間を埋める存在として、論文数を評価せず長期的に研究者を支える民間資本の重要性が高まっています。

計算リソースのレンタル価格が1年で倍増

計算能力（演算リソース）とデータは、AI時代の科学基礎研究において極めて高価な参加チケットとなりつつあります。「現在、研究所が直面している最大の問題は計算能力です」と、中国科学院自動化研究所の研究員である李国斉氏は語ります。「過去1年で、ハイエンドな計算能力のレンタル価格は約100%上昇しました。昨年は1台あたり2万元強でしたが、今年は4万元強になっています」

11月11日、天橋脳科学研究院（中国）と『中国慈善家』影響力慈善研究院が共催する「社会力による基礎研究支援大会」が上海科学会堂で開催されました。会場では研究機関、財団、企業、大学、国際的な科学慈善機関の代表者が集まり、民間や慈善などの「社会力」がいかに深く基礎研究に関与できるかについて議論が交わされました。

計算リソースのコストが高騰する一方で、Tencentの新基石科学基金会や清華方塘基金などの民間資本は、「10年、場合によっては20年にわたり論文を評価しない」という姿勢で基礎研究への投資を試みています。基礎研究は科学技術イノベーションの源泉ですが、AIが研究手法を再構築している今、資金をどのように、誰に投じるべきかが難しい課題となっています。

「AI for Science」がもたらす検証コストの壁

脳型パルス大規模モデル「瞬悉」の開発チームメンバーでもある李国斉氏は、現在のAI時代における基礎研究の課題を率直に指摘しました。膨大な計算能力とデータが大手テック企業に高度に集中しており、非主流かつ合意が形成されていない独自の独創的な研究は、企業からの長期的な支援を得にくいのが実情です。同氏は、社会資本が計算能力のインフラ基盤において研究者をより手厚く支援することを望んでいます。

また、計算リソースの価格高騰に加え、「AI for Science（科学のためのAI）」は別の難題である「検証コスト」ももたらしています。清華大学丘成桐数学科学中心の副教授である徐文強氏は、AIによって論文などの研究成果が急増した一方で、巨大な検証の負担が生じていると指摘します。従来の専門家による査読は年単位の時間を要し、現在ではAIツールを用いた形式的検証（formal verification）を行う場合でも、膨大な計算能力と人手を消費します。

阿里巴巴（Alibaba）達摩院の遺伝子インテリジェンス責任者である顧斐氏は、民間・社会資本が計算能力や実験プラットフォームに投資し、個人の研究と検証作業の双方を支援することで、研究の「基盤」を補うアプローチを提案しました。

資本は「人」を選ぶべきか、「基盤」に投じるべきか

会議では、社会資本が基礎研究に介入すべき領域は、公的資金のカバーが不足し、商業資本も参入をためらうが、科学的価値がまだ十分に認知されていない「中間領域」であるという共通認識が形成されました。計算能力やデータなどのインフラ基盤を補うだけでなく、長期的で寛容な姿勢で「人へ投資」し、若手や多様な自由探索を守ることで、研究の同質化や特定分野への偏りを防ぐ必要があります。

これは、科学慈善における「資本は人を選ぶべきか、インフラに投じるべきか」という核心的な問いにも直結しています。Tencent新基石科学基金会秘書長の李越琪氏は、同基金が「プロジェクトではなく人を選ぶ」方針を堅持し、最長10年間の助成を行い、論文数を評価しない仕組みをとっていることを明かしました。同副秘書長の佟賀豊氏によると、助成獲得後に研究テーマを「AI for Math」に変更した研究者もおり、報告さえ行えば科学者の自由な転換が認められています。

一方で、大手基金による「人を選ぶ」アプローチに対しては、支援から漏れる層への懸念もあります。顧斐氏は、リソースが乏しく目立たない探索を続けている若手研究者へも資源を傾斜配分すべきだと訴えました。

科学慈善の現状と制度的課題の克服

当日発表された『中国科学慈善基礎概況報告』によると、2021年から2024年の間に全国で1175の基金会が科学慈善プロジェクトを実施し、累計プロジェクト数は5944件、資金収入は約279.47億元に達しました。資金は「科学技術人材」へ集中（人材向けが55.8%）し、上流の基礎研究向け収入は4年間で約10倍に拡大しています。しかし、1%未満のプロジェクトが約7割の資金を占めるなど、一部への集中が顕著です。都市別では上海市が39の科学系基金会を擁して全国首位となり、2020年以降の増加数は全体の3分の1以上を占めています。

中国科学技術大学教授の新基石研究員である薛天氏は、自身の学際的なキャリアを振り返り、「社会資本は政府資金が支援しにくい、長期サイクルかつ冒険的なプロジェクトを支援し、多様性と自由度を提供できます」と評価しています。

しかし、制度的なハードルも存在します。上海啓源国資創新策源公益基金会秘書長の許業栄氏は「従来の慈善活動と異なり、科学分野では誰が真に困窮しているかを見極めるのが難しい」と指摘します。清華大学の藍煜昕院長は、何世代にもわたって存続可能な「永続寄付基金（endowment）」の制度環境が不足している点や、コンプライアンスコストの高さを挙げました。また、復旦大学教育発展基金会の劉莉秘書長は、学内の財務・人事制度の制約により、大学基金会同士の連携が分断されている現状を吐露しました。

こうした構造的な課題に対し、天橋脳科学研究院（中国）の楊揚副院長は新たな枠組みを発表しました。第1期計画として2億元を投じ、公共福祉会社（Public Benefit Corporation）モデルのメンタルヘルス技術企業をインキュベートし、盛大（Shanda）が投資株主として同企業から得られる全収益を公益基金に寄付して脳科学研究に還元する循環型モデルを目指します。さらに、臨床と研究を兼ね備えた医師を対象に、自由な研究を支援する「天橋学者」プログラムを開始するとしています。

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