AIの格差が広がり、ベンチマークを最大限に引き上げる必要があります。ブランドは構築し、ハックするのではなくなります。

ジェームスです、マーキュリー・テクノロジー・ソリューションズのCEOです。 香港 — 2026年4月23日

最近、私は実際に米国と中国の間のAI能力の格差について論じました。拡大しています。、縮小するのではありません。その立場に対して、多くの反論を受けました。人々は様々なリーダーボードやオープンソースモデルを指して、ギャップが埋まっているという証拠としています。

今、バイトダンスを辞任した元LLM研究者が公に記録に残して、私が観察してきたことの正確なことを確認しました。

業界関係者が率直に話す時は、私たちは耳を傾けなければなりません。彼が指摘する中国AI開発に直面する構造的欠陥は、AI時代にブランドプレゼンスを構築しようとする企業が日常的に犯す戦略的間違いと完璧に一致しています。

ここでは、研究者が暴露した6つの残酷な現実と、なぜそれらがデータと権威は構造的資産であり、ショートカットできるものではない理由を説明します。

1. イテレーション速度の不足

研究者は、中国のテック企業にとって最大の障害はモデルのイテレーション速度だと指摘しました。彼はバイトダンスをグーグルと比較し、グーグルが前訓練と後訓練の1サイクルを約3ヶ月で実行できるのに対し、バイトダンスは1サイクルに約6ヶ月かかると述べました。AIの軍事競争相では、「学習ループ」が遅いと、複利のような遅延が生じます。単一のモデルリリースで損をするだけでなく、継続的な進化の複利を失うことになります。

2. ハードウェアのボトルネック（シリコンの天井）

彼は、拡大するギャップを明示的に世界的チップ規制に結びつけた。バイトダンスはNVIDIAに大きく依存しているが、最上級の無制限カードは最も重要なコアトレーニングチームによって独占されている。他の部署はH20のようなダウングレードしたハードウェアを余儀なくされている。生の計算力を獲得する闘いは単なる量の問題ではなく、全体のR&Dリズムにシステム的な妨げをきたすことになる。

3. プレミアムフィードバックループ（データとしての資産）

これは最も重要な構造的なギャップである。米国のフロンティアラボ（OpenAIやAnthropicのような）は膨大な世界的なユーザーベースを持ち、プレミアムのリアルワールドの人間相互作用をモデルに戻し、容赦ない自己改善のフライホイールを創造している。中国のモデルは少し劣っていると感じられるため、プレミアムの世界的なユーザーは高リスクで複雑なタスクにはそれらを使用しない。結果的に、これらのモデルは高品質な人間フィードバックデータに飢えている。研究者はこれを何度も強調した：プレミアムなしではデータフィードバックループ、AGIへのしきい値を超えることはできない。

4. 「ディスティレーション」の罠（ショートカットvs. パイプライン）

高品質データの不足を補うために、研究者は多くの中国企業が「早道」を選んでいると認めました。彼らは「蒸留」という技術を用いて蒸留と言います。基本的に、USの先進モデルであるクロード、ジェミニ、GPTなどを照会し、それらの合成された答えをトレーニングデータとして使用します。

蒸留は一見、後れを追うための早いハックのように見えますが、研究者は本当に価値があり、長期的な戦略は独自の高品質データパイプラインの構築であると強調しました。合成ショートカットをとる企業は、自社の基礎的なデータ資産に重大に投資不足しています。

5. インフラとエンジニアリングの未熟さ

それはGPUだけの問題ではありません。それは配管の問題です。グーグルでインターンした経験から、研究者は米国のインフラストラクチャ─トレーニングフレームワーク、内部ツールチェーン、全体のエンジニアリングの成熟度─がはるかに優れていると指摘しました。世界で最も賢い研究者を持っていても、もしあなたの基盤インフラが脆弱であれば、あなたの実行効率は常にボトルネックにとらわれるでしょう。

6. 『ベンチマークマックスィング』の幻覚

彼はついに巨大な業界の幻覚を指し示した：『ベンチマークマックスィング』。多くのチームは、標準化されたAIベンチマークとリーダーボードで高いスコアを出すことだけを最適化している。文書上では、そのモデルは素晴らしいように見える。しかし、研究者は率直に述べた。これらのモデルを実際のアプリケーションで使用したとき、それらと米国の先進モデルとの間のギャップは、目立つほどに明らかである。テストを操作することは、現実世界での能力に等しくない。

戦略的な要点：アルゴリズムの権威は資産です

この研究者の分析を読むと、2026年に企業マーケティングに蔓延る全く同じ病理がすぐに見えました。

ポイント#4と#6を見ろ：合成のショートカット（精錬）を取ることと、指標を操作すること（ベンチマークマックスィング）。何年もかけて、ブランドはSEOとデジタルマーケティングをハックするゲームだと扱ってきました。彼らはGoogleのアルゴリズムを操作するために安価で人工的なコンテンツを大量に公開しました。彼らはドメインオーソリティスコアを向上させるために安価なバックリンクを購入しました。彼らはマーケティングを「ベンチマックス」していました。

しかし、B2A（ビジネス対エージェント）の時代では、Perplexity、ChatGPT、GeminiなどのAI検索エンジンはこれらの安っぽいトリックに免疫です。

それがMercuryで、私たちが主張する理由です。アルゴリズミックオーソリティは構造的な資産であり、消耗品のマーケティング戦術ではありません。米国のフロンティアラボが、侵攻不能な独自のデータパイプラインとリアルワールドフィードバックループを構築することで先行しているのと同じように、あなたのブランドは検証されたマルチチャネルの真実のウェブを構築することによってのみ生存できます。

フロンティアモデルに合成の「精製」ブログ記事をフィードすることであなたのソフトウェアを推薦させることなんてできません。実際のオーソリティを構築しなければなりません。

• ティア1のゲーム不能な編集メディアで引用を確保する。
• 独自のファーストパーティデータをAPIを通じて構造化し、LLMがマーケティングのくだらない話ではなく真実を吸収できるようにする。
• 検証可能な実在する組織（Crunchbase、Wikipedia、信頼性の高いフォーラム）を確立し、ブランドを現実に根差す。

ショートカットをとる企業は、安っぽいハックや合成データに依存しているため、毎日遅れを広げています。精錬に依存するラボと同様です。

権威はハックできません。構築しなければなりません。