国立標準技術研究所(NIST)はDeepSeek-V4について多角的な分析を行いその結果を発表した。DeepSeek-V4はOpenAI GPT-5に匹敵する性能で、両者の技術ギャップは8か月と判定した。(DeepSeekは技術ギャップは2か月と発表)。また、DeepSeek-V4の運用コストはGPT-5.5 Miniの半分程度で、コストパフォーマンスが優れている事実を確認した。(DeepSeekはコストは米国モデルの1/10と発表)。 NISTはDeepSeekのベンチマーク手法に不備があり、モデルの性能が過大評価されていると判定した。NISTのミッションは中国モデルのモニターにあり、DeepSeek以外にも主要モデルを検証し技術進展状況をトラックしている。

出典: OpenAI GPT-5.5 Image

NISTとCAISIの役割

国立標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology, NIST)は商務省配下の組織で米国の計量技術標準化の研究を推進する。NISTがAI技術の標準化や開発推進を担い、連邦政府のAI技術ハブとなる。トランプ政権はNIST配下にAI推進室「Center for AI Standards and Innovation (CAISI)」を開設した(上の写真、イメージ)。CAISIはAIモデルを評価しその安全性を査定する任務を担う。更に、CAISIは敵対国のAI開発状況を監視する役割があり、DeepSeekなど中国の主要モデルを評価し開発状況をトラックしている。

DeepSeek-V4の評価結果

CAISIは最新モデル「DeepSeek-V4」を検証しその結果を公表した(下のグラフ)。それによると、DeepSeek-V4は中国モデルの中で最も高い性能をマークした。一方、DeepSeekはモデルの性能を実際より高く評価していると結論付けた。DeepSeekは、DeepSeek-V4はOpenAI GPT-5.4に匹敵すると評価し、両者のギャップは2か月と発表した。CAISIは、DeepSeek-V4はOpenAI GPT-5に相当し、両者のギャップは8か月と判定した。

出典: CAISI

ベンチマーク方式

CAISIの評価手法は5つのドメインで９のベンチマークテストを実施し、それを標準化する手法でモデルを評価した。５つのドメインは、サイバー、ソフトウェア・エンジニアリング、科学、推論機能、数学でこれらを統合してモデルを総合的に評価した。この手法は「Item Response Theory (IRT)」と呼ばれ、隠れた能力(人間の知能や特性など)を評価する手法で、これをAIモデルのベンチマークテストに適用した。

インファレンスコストの試験

CAISIはDeepSeek-V4をクラウドベースのGPUプロセッサ「H200」と「B200」 で実行しそのコストを比較した。この際に、DeepSeek-V4はOpenAI GPT-5.4 Miniと同等の性能であることから、両者のインファレンスコストを比較した(下のテーブル)。その結果、中国モデルが格段に低コストではなく、測定項目により大きな差異がある。GPQA DiamondではDeepSeek-V4のコストが高く、GPT-5.4 Miniの1.4倍となった。その他のケースではDeepSeek-V4のコストが安く、GPT-5.4 Miniの0.47倍から0.83倍となった。

出典: CAISI

ベンチマーク・コンタミネーション

CAISIはDeepSeekのベンチマーク手法は公正ではないと結論付けた。この根拠が「Benchmark Contamination(ベンチマーク・コンタミネーション)」で、モデルを教育するデータセットに試験データが混入していると判定した。モデルがベンチマークテストのデータで教育され、これらの試験項目で実力以上に高度な性能を発揮する問題となる(下のグラフ左側、モデルは事前に試験問題を知りテストで高性能を発揮)。CAISIはDeepSeek-V4を非公開のベンチマークテストで検証した。この結果、モデルの性能は大きく下がることを確認した。(下のテーブル右側、非公開のベンチマーク「ARC-AGI-2 Semi-Private」、「PortBench」、「CTF-Archive-Diamond」でDeepSeek-V4は事前に試験問題を知ることができず、性能は極端に低下した。) これらのデータからCAISIはDeepSeek-V4の評価手法は公正ではないと結論付けた。

出典: CAISI

競争はコストパフォーマンス

CAISIはDeepSeek-V4のインファレンス・コストを比較し、対抗モデルGPT-5.4 Miniより格安で実行できることを確認した(下のテーブル)。トップレベルの性能ではDeepSeek-V4は米国モデルに及ばないが、そこそこの性能を極めて低価格で提供し、コストパフォーマンスの競争ではDeepSeek-V4が大きく先行している事実を明らかにした。米国ではコストパフォーマンスを考慮して、GPTやClaudeを使う代わりにDeepSeekやQwenを利用する流れが広がっているが、CAISIの報告書はこれを追認した形となった。

出典: CAISI

中国製AIプロセッサ

DeepSeek-V4の衝撃はモデルの性能ではなく、中国製のAIプロセッサで開発されたことにある。DeepSeek-V4はHuaweiのAIプロセッサ「Huawei Ascend 950」で開発された。DeepSeek-V4の実行ではインファレンス・プロセッサ「Ascend 950PR」が使われ、教育プロセスの一部でトレーニング・プロセッサ「Ascend 950DT」が使われた。中国企業はNvidia GPUへの依存の度合いを下げ、国産プロセッサでAIモデルを開発する流れを加速している。

出典: OpenAI GPT-5.5 Image

トランプ大統領は12月11日、「One Rulebook(ワン・ルールブック)」と言われる大統領令に署名した(下の写真)。ワン・ルールブックとはAIに関する連邦政府のルールで、これを全米で適用することを目的とする。現在は50の州政府が独自のAI規制法を制定し、開発企業はこれらの基準に準拠することが求められ、これがビジネスにおける大きな負担となっている。しかし、ワン・ルールブックの実態は、連邦政府のAI規制ではなく、州政府にAI規制の停止を求める条項が記載されている。トランプ政権は州レベルでも規制を緩和しAI開発を後押しするポジションを取る。これによりAI開発が急進すると期待される一方で、AI規制法が撤廃されることで、AIのリスクを管理することが不能となり、社会に重大な問題をもたらすと懸念される。

出典: The White House

ワン・ルールブックのビジョン

トランプ大統領は米国において単一のAI規制フレームワーク「National Policy Framework for AI」(下の写真)を導入する大統領令に署名した。このフレームワークは「ワン・ルールブック」とも呼ばれ、米国における統一したAI規制政策となる。50の州が個別に異なる法令を導入すると、開発企業は50の規制に準拠する必要があり、AI開発で大きな負担となる。このため、ワン・ルールブックを導入することで企業のAI開発を支援する。

出典: The White House

ワン・ルールブックの実態

しかし、大統領令を読むと連邦政府のルールブックはAIを安全に開発運用するためのガイドラインを定めているのではなく、州政府が独自のAI規制を施行することを禁じた内容となっている。カリフォルニア州は2025年9月、AI規制法「SB 53」を制定し、企業に対しAIモデルに関する情報の公開を求めている。トランプ政権のワン・ルールブックはこれら州政府のAI規制法を撤廃することを求めている。

司法省の役割

大統領令は連邦政府内の省庁を対象にしたもので、州政府など地方政府には権限が及ばない。このため、大統領令は既存の法令を根拠に州政府のAI規制法を制限する手段を取る。その代表が司法省による州政府の監視と訴訟である。大統領令は司法省に対し、州政府を訴訟するためのタスクフォース「AI Litigation Task Force」の制定を求めている。タスクフォースは州政府のAI規制法を審査し、連邦政府の指針に反する法令を特定し、州政府を訴訟する任務となる。この根拠として、州を跨る通商「Interstate Commerce」を妨げる州政府のAI規制法は憲法に違反する、とのポジションを取る。

商務省の役割

大統領令は商務省に対しては州政府への助成金をカットするアクションを求めている。連邦政府は地方のブロードバンドの整備のためのプログラム「BEAD (Broadband Equity Access and Deployment) Program」を運用している。商務省は州政府のAI規制法を精査し、この内容が連邦政府の指針に沿っていない場合は助成金の支給を停止するとしている。

例外事項

大統領令は州政府のAI規制法の中で次の項目については対象外としている。その代表が子供をAIの危険性から守る法令「child safety protections」で、州政府が制定している児童を対象としたディープフェイクの規制は例外事項となり、このまま運用することができる。また、データセンタ建設に関する認可や、州政府がAI調達に関する法令は継続して運用できる。

連邦議会のアクション

同時に、大統領令は将来プランとして連邦政府がAI規制法を制定するための準備を求めている。実際には、AIと暗号通貨の責任者(David Sacks)に対して、ワン・ルールブックを法令で制定するための準備作業を求めている。AI責任者がAI規制法のドラフトを製作し、これを議会に提出する内容となる。これが米国におけるAI規制法となり、全米で統一した法令が制定されることになる。ただし、その内容はAI規制を緩和し、州政府のAI規制を禁止する内容になるとみられている。

出典: Wikipedia

賛成派と反対派で議論白熱

米国は大統領令に賛成するグループと反対するグループに二分され議論が白熱している。OpenAI、Google、Meta、Nvidiaなどは公式のコメントを発表していないが、大統領令を強く支持していると報道されている。更に、これら企業はロビー活動により、この大統領令を実現したとも言われている。一方、州政府はこの大統領令に強硬に反対し、このワン・ルールブックは州の権利を規定している憲法に違反するとして訴訟する準備を開始した。連邦政府が主張する「州を跨る通商」と州政府が主張する「州の権利」が法廷で裁かれることになる。

トランプ大統領は１1月24日、高度なAIをサイエンス分野に適用し、バイオテックや核融合などの基礎研究を加速させる構想「Genesis Mission(ジェネシス・ミッション)」を明らかにした。これはアポロ計画の構想をAIに適用したもので、サイエンス分野で新発見を生み出しブレークスルーを起こすことを使命とする。米国エネルギー省が運営しているスーパーコンピューターを統合し、ここで科学に特化したAIモデルを開発する。中国は国家プロジェクトとして科学基礎研究を推し進め、そのレベルが米国に肉薄している。トランプ政権はジェネシス・ミッションで高度なAIを生成し、科学分野でリーダーの地位を固めることを目論む。

出典: Generated with Google Gemini 3 Pro Image

ジェネシス・ミッションとは

「ジェネシス・ミッション」は大統領令で規定されイニシアティブで、科学的な発見や技術イノベーションを加速することを目的とする。このための基盤技術としてサイエンスに特化したAIを開発し、AIエージェントが共同研究者となりブレークスルーを目指す。ジェネシス・ミッションは1960年代のアポロ計画と対比され、科学技術の進化を政府が後押しし、世界における覇権を維持するとともに、米国の経済発展を支えるインフラを構築する。

プロジェクト構成

ジェネシス・ミッションはエネルギー省(Department of Energy)が主導するプロジェクトで、科学技術政策局(Office of Science and Technology Policy)が事務局となり省庁間のコーディネーションを司る。このプロジェクトはエネルギー省に設置されているスーパーコンピューターを使い、科学技術研究開発に特化したAIエージェントを開発する。AIエージェントが研究者のアシスタントとなり、研究プロセスを自動化し開発速度を加速する。(下の写真、ローレンスリバモア研究所に設置されている世界最高速のスーパーコンピューター「El Capitan」)

出典: Lawrence Livermore National Laboratory

プラットフォーム

大統領令はこのミッションを支えるプラットフォーム「American Science and Security Platform」を構築することを求めている。プラットフォームはスーパーコンピューターやAIエージェントなどから構成され、科学基礎研究のエンジン「Scientific Discovery Engine」を支える(下の写真)。プラットフォームの構成要素は：

• スパコン：エネルギー省は多数のスーパーコンピューターを運営しており、ここでサイエンス向けのAIモデルやAIエージェントを開発する
• AIエージェント：AIエージェントは共同研究者となり科学研究のプロセスを自動化する。AIエージェントが研究テーマを検索し、研究成果を評価し、研究プロセスを自動化する
• AIファウンデーションモデル：科学研究に特化したAIファウンデーションモデルを開発する。バイオテックや核融合に最適化されたモデルが生み出される
• データ：エネルギー省が保有している大量のデータをAI開発向けに公開する。AIファウンデーションモデルはこれらのデータを使って教育される
• ロボティックス：新たな挑戦としてロボットを科学技術研究に導入する。AIエージェントがデザインしたプロジェクトをロボットが実験室で実行する。この試みは「Robotic Laboratories」と呼ばれ、研究者に代わりロボットが実験を代行する

出典: Generated with Google Gemini 3 Pro Image

タイムライン

大統領令はプロジェクトのアクションアイテムとその完了日を規定している。270日以内にプロトタイプを構築する計画で、主なマイルストーンは：

• 90日以内：プラットフォームを構成するコンピュータ、ストレージ、ネットワークを特定する。また、民間からパートナー企業を選定する
• 120日以内：AI教育で利用するデータセットを選定する
• 240日以内：ロボット研究室を設立するための技術要件を評価する
• 270日以内：プラットフォームのプロトタイプ(“Initial Operating Capability)のデモを実施する

サイエンスの重点領域

ジェネシス・ミッションはサイエンスにおける基礎研究をAIエージェントで加速することを使命とする。大統領令は対象領域を規定しており、バイオテック、核エネルギー(核分裂と核融合)、宇宙探査、量子情報科学、物質科学、半導体の分野で基礎研究を加速させる。これらの領域で、AIエージェントが科学者と共同で研究を進め、シミュレーションや研究成果評価の過程を自動化する。実際に、AIモデルは核融合の研究開発の必須要件で、Google DeepMindは核融合ベンチャー「Commonwealth Fusion Systems」と共同でトカマク型(Tokamak)核融合炉の開発を進めている(下の写真)。

出典: Google DeepMind

ミッションへの期待と限界

ジェネシス・ミッションは科学技術発展に大きく寄与すると期待されている。一方、ミッションは大統領令で規定されたプロジェクトで、政権の権限が及ぶ範囲が限定される。予算に関しては連邦議会が権限を持ち、ジェネシス・ミッションは設定された予算内で進められる。具体的には、現行予算や研究者を再配分してプロジェクトを進めることになる。エネルギー省の限られた予算と研究者でどれだけの成果を得ることができるのかが最大の課題となる。

出典: Generated with Google Gemini 3 Pro Image

AIアポロ計画

トランプ政権はジェネシス・ミッションをAI世代のアポロ計画と呼ぶ(上の写真、イメージ)。停滞しているサイエンス基礎研究を推し進める起爆剤として位置付ける。アポロ計画は、米国と旧ソビエト連邦の冷戦の中で、宇宙開発における覇権を目指す構図となった。ジェネシス・ミッションは、米国と中国でし烈なAIレースが進む中で、安全保障の観点から科学技術を加速させ、サイエンス分野で世界の覇権を握ることを使命とする。