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最近のAIニュースがありますが、まず中国からの映像をご紹介します。彼らはロボットにダンスを教えています。これは全て実写で、AIで生成された映像ではありません。私はこの映像を見るのをとても楽しんでいました。ただ、ある時点で楽しめなくなりました。その瞬間がわかるでしょうか。そうです、そこです。彼らはロボットに斧を持たせたのです。なぜ斧を持たせたのでしょう？この悪夢のような光景を作り出すために。想像してみてください、このロボットが2本の斧を持ってあなたに向かってくる様子を。チョップ、チョップ、チョップ、チョップ。これが私たちの現実です、友人たち。これが未来です。
感銘を受けずにはいられませんが、なぜ2本の斧を持たせて走り回って物を切り刻む様子をデモンストレーションする必要があったのでしょうか。少し常軌を逸しています。一方では素晴らしく、もう一方では恐ろしいものです。
もし知らなかったとしたら、中国はロボット工学とAIで本当に成功しています。実際に非常に成功しています。私が長い間気づいていたことは、その多くがオープンソースだということです。中国の先進的なAIモデルや先進的なAIロボット企業の多くが、その研究やコード、製品のすべてをオープンソース化しています。誰もが無料で使えるようになっているのです。あるいは、例えば彼らがホスティングを提供して、モデルを代わりに実行するような場合、西側の同様のサービスよりもはるかに安価です。
ここでBAGIの意見を紹介します。彼は過去にいくつかのことを的確に予測してきたと思います。彼はスタンフォード、コインベース、a16zの出身で、テクノロジーをよく追跡している人です。将来の展望を比較的正確に予測できる人物です。彼の中国とオープンソースに関する見解をご紹介します。これは、より主流の見解、受け入れられている見解になりつつあるようです。
彼は、コンピュータービジョンからロボット工学、画像生成に至るまで、中国のオープンソースAIモデルが完全に席巻すると予想しています。私たちはすでに中国から着実に流れ出てくるものを目にしています。Deep Seekモデルのリリースは、一日で世界市場から約1兆ドルを吹き飛ばしました。中国から出てくるオープンソースの多くは非常に注目に値します。
彼は公式声明からこれを推測していますが、明らかな目標はAIソフトウェアから利益を奪うことです。なぜなら彼らはAI対応ハードウェアで利益を得ているからです。基本的に彼らは米国の製造業に既に行ったことを米国のテクノロジーにも行いたいと考えています。つまり、それをコピーし、最適化し、スケールアップし、そして低価格で西側のオリジナルを打ち負かすことです。彼は「彼らが成功するかどうかはわかりませんが」と言っています。
まず、中国はDeep Seekのリリースが米国のテクノロジー企業の時価総額から1兆ドルを一時的に吹き飛ばしたことに気づきました。リリースされると、世界中の多くの人々が不安になり、お金を引き出し始めました。特にNVIDIAなど、多くの企業から資金が引き出されました。
第二に、中国の中核的な能力はソフトウェアよりも物理的な製品を輸出することです。例えば、思い浮かぶのは人を殺す斧を持ったロボットだけですが、他にもあるでしょう。実際には誰も殺していませんが、私の心の中ではそれをしているように見えます。要するに、中国はビット（ソフトウェア）ではなく、アトム（物理的なもの）を輸出しているのです。AIに関して米国が主導しているものの大部分は、いわゆるソフトウェア、ニューラルネットなどです。
第三に、中国のもう一つの中核的な能力は、あまりにも大規模に物を輸出し、すべての外国の生産者を破産させ、市場を制することです。例えばドイツや日本の自動車に対して彼らが行っていることを見てください。
第四に、中国は歴史的にコピーキャットとみなされてきたため、世界的な威信が欠けていることをよく認識しています。Deep SeekがAIで世界一になることは、現在では達成可能であり、国家の誇りの問題と考えられています。
第五に、Deep Seekは中国でバイラルになっており、そのオープンソースの性質により、地方の役人から無名の企業まで、誰もが急速にそれを統合できるようになっています。彼らはそれを行い、結果をWeChatに投稿して称賛を得ています。
WeChatは巨大なプラットフォームで、米国の多くの人々は実際にそれを見たり使ったりしていませんが、ソーシャルネットワークの大きな部分を占めています。ここに月間アクティブユーザーによる世界のインスタントメッセージのランキングがあります。多くの人はWhatsApp、Facebook Messenger、Telegramに馴染みがあるでしょうが、ご覧のように、米国の多くの人々が馴染みのない他の4つの大きなプラットフォームがあります。
Deep Seekは最近のイベント前までは無名でしたが、今は一般名詞ではなく、創設者はXi（習近平）と会見しましたが、中国のナンバー2である李強（Li Qiang）とも会見しています。また、彼らは現在無限のリソースを持っています。米国政府がAIインフラと企業、進歩を支援しているのと同様に、中国政府もさまざまなAI事業を同様の方法で、あるいはおそらくさらに多くの方法で支援していることは間違いないでしょう。
中国はこれを機会と捉え、米国のテクノロジー企業を打撃し、自国の威信を高め、国内経済を支援し、少なくともモデルレベルでは世界的にAIソフトウェアから利益を奪うことができると考えています。
私が付け加えたいもう一つの重要なことは、今後数十年にわたって、世界中のAIインフラは誰かの基盤技術の上に構築されるということです。それは米国かもしれませんし、オープンソースかもしれませんし、中国かもしれません。Google、OpenAI、Anthropicのような多くの企業は、これについて言及しています。世界中のものはAIのリーダー、それが誰であれ、その上に構築されるでしょう。
もし中国のオープンソース技術であれば、世界中の人々がその上に構築することになります。もし米国であれば、皆がその上に構築することになります。これは米国が考慮していることであり、彼らはリードを維持したいと考えています。しかし問題は、代わりに無料のオープンソースソフトウェアや非常に安価なオープンソースソフトウェアがあれば、米国のフロンティアラボ、AI企業は利益を上げることができないということです。価格だけでなく、オープンソースソフトウェアをローカルマシンで実行できる事実があるため、競争はほぼ不可能です。それをファインチューニングし、量子化し、特別なユースケース用の他のモデルに変換することができ、どのような検閲でも取り除くことができます。
例えば、Deep Seekモデルは親中国的な検閲を行っていました。中国政府が話題にしたくないある種のことについて、モデルは話さないようになっていました。ちなみに、誰かがそれらのイベントをAI風のイラストに変換しました。しかし、モデルがリリースされた後すぐに、Perplexityはそれを米国向けのバージョンに変更し、その情報を表示し、それらの主題について話すようにしました。
基本的には、オープンソースバージョンと競合する企業を持ちたくありません。特にそれが同等の品質であれば、たとえ完全に同等でなくても、オープンソースであるという事実だけで大きな違いがあり、競争は難しくなります。中国が米国のテクノロジー企業を弱体化させることができれば、彼らはスマートホームや自動運転車からコンシューマードローンやロボット犬まで、質の高いAI対応ハードウェアを安価に販売することで利益を得るでしょう。
これはBAGIの意見であることを覚えておいてください。私はその大部分に同意し、すべての推論が私にとって理にかなっていると思いますが、これは彼の言葉であって私のものではないことを心に留めておいてください。
彼は基本的に、中国はAIに対して彼らがいつもやっていることを行おうとしていると言っています。研究し、コピーし、最適化し、そして低価格と巨大なスケールで全員を破産させることです。アプリケーションレイヤーで彼らが成功するかどうかはわかりませんが、優れたオープンソースモデルが利用可能な場合、クローズドソースAIモデル開発者が最先端のモデルのトレーニングに関連する高い固定コストを回収するのは難しいかもしれません。
「グレートファイアウォールの国が突然オープンソースAIの国になったことは驚きですが、別の意味では一貫しています。つまり、中国は勝つために何でもすることに焦点を当てており、オープンソースのような西側の部分的に放棄された価値を採用することさえします。これは採用するのが最も難しいことのように思えました。その点において、彼らはリリースされたDeep Seekモデルに検閲を組み込みましたが、中国外では簡単に回避できる方法で行いました。」
そうです、これは私が話していたことです。Perplexityがリリース後すぐにそれを再構築して検閲を取り除いたと思います。彼らは、中国の内政に干渉しない限り、中国外の非中国人が他の言語で何を言っているかを気にしていないと結論づけるかもしれません。
とにかく、これは私が注目している分野であり、私の不本意ながらの結論は、中国はソフトウェアが良くなるスピードの方が、西側がハードウェアが良くなるスピードよりも速いということです。
最近、Deep Seekはバージョン3（0324、3月24日）をアップデートしました。これは推論性能の大幅な向上です。このモデルは推論モデルではなく、彼らのベースモデルであることに注意してください。フロントエンド開発スキルが強化され、ツール使用能力がより賢くなっています。左の薄い青い線が元のDeep Seek V3で、濃い青い影付きの線が新しいDeep Seekです。ご覧のように、各カテゴリで小さな向上または非常に大きな向上があります。
そして、この濃いグレーの線がGPT-4.5です。ご覧のように、それに非常に近づいており、いくつかのユースケースではより優れています。一部ではわずかに遅れていますが、全体的にこれらのチャートを見ると、平均的にはおそらく少し優れていると言えるでしょう。誰もが自分のモデルが最高であることを示すために独自の手法を使用していますので、ベンチマークはそれがおおよそどこにあるかを見るための良い出発点となりますが、それだけに頼るべきではありません。しかし、オンラインでは多くの人々がテストしており、印象的だと言っています。人々はClaude 3.7 Sonnetのコーディングよりも優れていないかもしれないが、他のほとんどのモデルよりも優れていると言っています。DCP3は単なる小さな変更ではなく、フロントエンドデザインの観点からは世界的な違いがあります。R1が可能なことよりも優れているかもしれません。
中国からの興味深いブレークスルーとして、この研究論文「Jarvis VAA」があります。これは基本的にMinecraftをプレイするビジョン言語アクションモデルです。彼らは独自のGitHubリポジトリを持ち、Hugging Faceにも置いています。著者の一部は北京大学出身です。
ここで見ると、このJarvis VA（ビジョン言語アクションモデル）はQwen 2（この場合は70億パラメータのオープンソースモデル）で実行されており、他のすべてのアプローチを完全に上回っています。Minecraftでのさまざまなゲーム内アクション、ブロックの採掘、エンティティの殺害、アイテムの作成、アイテムの精錬などで優れています。ご覧のように、すべてのカテゴリで他を上回っています。
これについての詳細な分析をするかもしれませんが、彼らはこれらのタスクに非常に効果的なビジョンモデルをトレーニングする新しいアプローチを見つけました。通常、これらのモデルはエキスパートの映像でトレーニングされます。つまり、Minecraftプレーヤーがタスクを実行している際のトレーニングペアが収集されるのです。例えば、「木を採掘する方法」を示し、プレーヤーが木を採掘（パンチ）している様子を見せます。Minecraftをプレイしたことがない人のために言うと、本当に木をパンチして木材を得るのです。
通常、トレーニングパイプラインでは、事前トレーニングされたビジョン言語モデル（見ることができ、LLMのような言語も持つもの）を取り、大規模な軌跡データで模倣学習を通じて再トレーニングします。ここでは少し異なるアプローチを取っています。
彼らはまず、テキストベースの世界知識から始めます。「ボートとは何か」と尋ね、このビジョン言語モデルは「それは水の上をプレーヤーや乗客モブを高速に輸送するための運転可能な乗り物エンティティです。竹のいかだは見た目は異なりますが、他のボートと同じように機能します」と答えます。このテキストがゲーム内の特定のオブジェクトについて知る必要があるすべてを提供していることに注目してください。
次に、「ダイヤモンドブロックの採掘に石のツルハシを使用できますか」という質問に対して、長い回答があり、「いいえ、ダイヤモンドブロックには特定のツルハシが必要です」などと説明しています。このトレーニングは、言葉でゲームの世界がどのように機能するかを理解するのに役立ちます。
次に、視覚的に見ているものを説明できるようにトレーニングします。例えば、「この画像を説明してください」というプロンプトで緑の風景を見せると、環境を説明するだけでなく、ゲーム世界に関連してその環境の重要な点も解釈します。「この平和な環境は資源収集、基地の建設、または地表下の隠された洞窟の探索に理想的です。」このように、ゲームをプレイするための基地を始めるのに適した場所を理解しています。
次に視覚的な接地を行います。「羊はどこですか」「羊はここです」「レシピブックを指してください」「レシピブックはここです」「すべての牛を指してください」「すべての牛はここです」などです。
それから軌道ゲームプレイを行います。これは、その行動を実行するために使用したコマンドを含むクリップです。例えば、攻撃するにはマウスクリックを使用する方法、レシピを作成する方法などです。
この全体の要点は何でしょうか？彼らの実験によると、非軌道タスクに関する事後トレーニングが、多様な原子的タスク（木を切り倒すなどの小さなタスク）において、最高のエージェントベースラインよりも40％の大幅な改善をもたらすことが示されています。彼らは、プレーヤーがどのようにしてそのタスクを行うかを示すだけでは、それはうまくいき、タスクの実行方法を理解します。しかし、まず言葉から始め、次に画像、そしてプレーヤーがどのようにしてそれを行うかを示すこのアプローチを使用すると、劇的に良い結果につながるのです。
彼らはこれを、モデルがより良く一般化し始めるためだと説明しています。プレーヤーの動きを単に模倣するだけでなく、なぜ特定のことを行うのか、特定のことがどのように他の類似したことに一般化するのかなどを理解し始めるのです。彼らはさらなる研究を促進するためにコード、モデル、データベースをオープンソース化しています。
Manis AIは、オープンソースインフラストラクチャの一部を使用する別のものであり、将来的には多くのものをオープンソース化することを約束しています。これは非常に印象的です。Anthropicのモデルを使用してその機能を実行していますが、すべてをまとめる方法は非常に印象的です。
彼らは無料のオープンソースシステムであるLinux（Ubuntuディストリビューション）を使用し、仮想マシン上で実行しています。Anthropicの*APIを使用してManisのための作業を行わせています。単なるラッパーだと思うかもしれませんが、重要なのは、それが良く、非常に効果的に機能するということです。
ここにOpenAIの大胆な収益予測があります。緑色は他の製品になり、その多くはAIエージェントになると彼らは考えています。彼らは月額$220,000のPhDレベルのAIエージェント、月額$10,000のソフトウェア開発者エージェント、そして月額$2,000のリモートワーカー・ナレッジワーカー的なAIエージェントを開発中です。
OpenAIは2029年までに年間収益が100倍に増加すると予測しています。これはOpenAIにとって素晴らしいことであり、他のAI企業にとっても素晴らしいことでしょう。また、NVIDIAにとっても素晴らしいことです。なぜなら、その収益の多くがより多くのNVIDIAチップを購入するために流れるからです。もちろん、他のすべてのAI企業も同様の収益増加を見ることになるでしょう。ただし、これらの製品のそれぞれに対して利用可能なオープンソースバージョンがある場合を除きます。
オープンソースの場合、100%同等である必要さえありません。そのトレードオフはさまざまなユースケース、さまざまな企業によって異なります。しかし、90%、80%同等だがはるかに安価、あるいはローカルで実行する場合は無料、クラウドで実行する場合は非常に安価であれば、これらの独自モデルに小売価格を支払う正当性を見出すのは難しくなります。特に、他のオープンソースオプションが利用可能な場合は。
今までにUnitreeロボティクスのビデオをたくさん見たことがあるでしょう。Unitreeが行っている最も興味深いことの一つとして、最速のスプリント記録を持つ二足歩行ロボットがあります。まだその記録を保持していると思いますが、誰かが破ったかもしれません。とにかく、非常に印象的なロボットです。これはかなり機敏に見えます。おっと、何が起こるのか見たかったので一時停止しましたが、この人の顔を見ると何が起こるか分かりますね。でも見てみましょう。ほら、予想通りですが、転ばなかったんです。それは印象的です。私は確実にそれができません。それは素晴らしいです。
明らかに、これはモーションキャプチャされたものではありません。ロボットはリアルタイムで物理、運動量、力に適応する必要がありました。誰かがその動きをスクリプト化できたわけではありません。センサーを使用して、滑りながらバランスを取る方法を実際に把握する必要がありました。このコンクリートで足が滑っているのに、それに対応しているのに注目してください。それは非常に印象的です。
ここではフリップをしています。誤解しないでください、これの多くは、おそらくビデオキャプチャから学習する人間の動きの模倣や、モーションキャプチャから学習するものを使用しているかもしれません。しかし、実世界に反応していることが明らかなデモンストレーションも多くあります。例えば、押されたときには環境を感知し、自律的に反応する必要があります。
このようなロボットはシミュレーション、例えばNVIDIAのIsaac Gymなどでトレーニングされ、これらのスキルを学習し、シミュレーションから取り出されて実世界でそれを行うことができます。それは非常に効果的で堅牢な傾向があります。
Unitreeは一部のものをオープンソース化しています。例えば、様々なロボットのためのUnitree RL Gem（強化学習ジェム）などです。彼らはプラットフォームの上に構築したい開発者に多くのものをオープンソースで提供しています。
Balajiが言うように、中国からのオープンソースプロジェクトの大量出現を予想しており、これが多くの中国製品の例があります。彼が正しければ、その背後にある理由付けは非常に理にかなっているように思えます。中国がソフトウェアのコストを破壊し、ハードウェアだけを販売することができれば、グローバルステージで誰が競争できるでしょうか？
米国は現在、より良いソフトウェア、より多くのユーザー、より多くのAI開発企業、様々なフロンティアモデル、その周辺のソフトウェア、そして非AIソフトウェアも持っています。そのスペースでは間違いなくリーダーシップがあります。しかし、AIチップ（NVIDIA）以外の製品の生産に関しては、中国は競争で勝つことができます。ドローンを最も多く構築する必要があれば、中国はドローンを構築できます。最も多くのロボットを構築する必要があれば、中国はロボットを構築できます。
良質のオープンソースソフトウェアとAIなどの巨大な供給を作り出すことでソフトウェアの価格を崩壊させることによって、彼らはいわゆる攻撃ベクトルを持つことができます。BAGIへの返信で私が言ったように、これは「孫子の兵法 AIエディション」のようなものです。孫子の兵法は戦争の戦い方についてのルールを書いた古代中国の軍事将軍です。これはその本のAIエディションの新しい章のようなものであり、100%効果的な戦術になり得ると思います。それはある意味で優れています。
もちろん、これが国家間の競争のような、より大きなレベルで起こっていることは少し懸念されます。技術的なリードを持つための競争は良いことであり、イノベーションは良いことです。オープンソースソフトウェアや他のものがより多くの人々、より多くの開発者に利用可能になることはもちろん良いことです。特にロボット工学に関しては、開発者が様々なものを構築できる完全なロボット工学エコシステムを誰かが構築するという事実は、世界にとって非常に前向きなことのように思えます。
例えば、中国が世界中の誰もが自分のユースケースのためにトレーニングできる安価なロボットを作れば、それは絶対に素晴らしいことです。しかし、米国と中国の間のこの競争が、より軍事的な関与を伴う可能性があるという全体的な問題は、明らかに非常に懸念されます。つまり、ここにはリスクがあり、これが制御不能になる可能性があります。AI、ドローン、ロボットを使った次世代の戦争は非常に恐ろしいように思えます。
これが思い出させるのは、Googleの「We have no MoMo」という漏洩したメモです。これは2023年5月、つまりかなり前のことですので、覚えておいてください。これは2023年初頭のことです。当時、もちろんOpenAIは大きな進歩を遂げていました。彼らはChatGPTの瞬間を迎えていました。これはGoogleの研究者と思われる人物が書いたメモです。
これは必ずしもGoogleやその従業員の見解ではなく、一人の人物の見解です。しかし、私にはこの人物が将来を垣間見ていたように思えます。彼らが書いているのは：「私たちはOpenAIをかなり注視しています。次のマイルストーンを誰が越えるのか、次の動きは何かと。しかし、不快な真実は、私たちもOpenAIもこの軍拡競争に勝つ立場にないということです。私たちが争っている間、第三の勢力が静かに私たちの昼食を食べていました。もちろん、私はオープンソースについて話しています。簡単に言えば、彼らは私たちを周回しています」と述べています。
当時の例を挙げて、この点を証明していますが、それ以来も多くの例がこの点を証明しています。この一文が目立ちます：「オープンソースコミュニティは、800ドルと130億パラメータのモデルで、私たちが1000万ドルと5400億パラメータのモデルで苦労していることを行っています」。Deep Seekの瞬間と並行しているのが分かります。
「私たちのモデルはまだ品質の点でわずかな優位性を保持していますが、そのギャップは驚くほど急速に縮まっています。オープンソースモデルはより速く、よりカスタマイズ可能で、よりプライベートで、比較当たりでより高性能です。これには深遠な意味があります。私たちには秘密のソースがありません。」
これは素晴らしい読み物です。これは、数年前に未来を見て、それについて書いた人物です。それに基づくと、そこから導き出される結論は現在でも理解するのに良いかもしれません。彼らが言っていること、これは私の解釈ですが、自分で読むことをお勧めします。リンクは下に残しておきます。
彼らが言っているのは、エコシステムを所有し、オープンソースが私たちのために働くようにすることです。当時、これの多くはMetaからの漏洩で始まりました。実際の漏洩だったのか、意図的に漏洩させたのかは分かりませんが、彼らはモデルを漏洩させ、世界的なバイラルヒットになりました。突然、世界中のエコシステム、世界中のすべての開発者がこのことに取り組み始め、改善し始めました。
この人物が言っているように、「漏洩したモデルが彼らのもの（つまりMeta）であったため、彼らは効果的に地球全体の無料労働力を獲得しました。大部分のオープンソースイノベーションが彼らのアーキテクチャの上位で起こっているため、それを直接製品に組み込むことを妨げるものは何もありません」。基本的に、地球全体がMetaのシステム、製品、モデルを改善するために働き、Metaは「ありがとう」と言って、それを使い始めることができました。これはMetaに向けられた巨大な無料のイノベーション、改善、労働力です。
「エコシステムを所有することの価値は過小評価できません。GoogleはChromeやAndroidで成功しました。このイノベーションが起こるプラットフォームを所有することで、Googleは思想的リーダーシップと方向性の設定者としての地位を確立し、自分自身よりも大きなアイデアに関する物語を形成する能力を獲得します」。
これが重要な点であり、現在起こっていることと並行しています。私たち（つまり米国）がモデルを保持し、秘密にし、独自のものにしようとし、中国が焦土作戦を行い、すべてをオープンソース化し始めるなら、最終的にはオープンソースのビジョンモデル、テキスト・トゥ・イメージモデル、コーディングモデル、ロボットトレーニングRL Gymなど、考えられるすべてのものにオープンソースバージョンが出てくるでしょう。
そして、この構築と作業に興味のあるすべての人々は、そのエコシステムで作業することになります。彼らはDeep Seekエコシステムや、Jarvis VAや、Unitreeロボティクスなどに貢献することになります。そして、すべての頭脳と労働力とイノベーションはそのエコシステム内で起こることになります。彼らはより多くのユーザー、より多くのデータ、より多くの開発者、より多くのイノベーションなどを持つことになります。そして、それが転がり始めると、そのような雪だるま効果を追い越すのは本当に難しくなります。
この人物が言っているのは、「モデルをより多く制御しようとすればするほど、オープンソースの代替品をより魅力的にします。Googleはオープンソースコミュニティのリーダーとして自らを確立し、主導権を握り、みんなと協力すべきです」。これはおそらく、モデルに対する制御の一部を放棄するなど、不快なステップを踏む必要があるかもしれないことを意味します。「私たちはイノベーションを推進し、それを制御するという両方の希望を持つことはできません。」
この特定の問題に対するその時点での彼の意見に同意するなら、論理的に、これを国家レベルに翻訳するとどのように米国が競争するでしょうか？私たちは独自のオープンソースエコシステムの創造に本当に焦点を当てる必要があります。より多くのモデルをオープンソース化し、そのエコシステムを構築し、グローバルな開発者、すべての才能、すべてのユーザーなどを引き付けるよう押し進める必要があります。より多くの研究を発表し、より多くのオープンソースプロジェクトを発表することで、これらすべてが他の誰かのエコシステムではなく、このエコシステムで起こるようにする必要があります。
あなたはどう思いますか？中国の計画は、オープンソースソフトウェアとAIを使用して、アメリカの企業を弱体化させることだと思いますか？Balajiは、これがどのように展開するかについて正しいでしょうか？彼らはハードウェアを販売したいので、基本的に無料で提供し、米国のソフトウェア、AIソフトウェアの品質と能力に合わせようとすることでソフトウェアの価格を下げるつもりなのでしょうか？
私たちの代替案は何でしょうか？すべての中国のモデルなどを禁止することでしょうか？それもまた裏目に出る可能性があります。なぜなら、世界の残りの部分は、彼らの安価で、オープンソースで、効果的なモデルを採用することを選ぶかもしれないからです。高価で、保護された独自の米国モデルではなく。そうすると、米国内では制御を維持できるかもしれませんが、いわばグローバルな舞台では負けることになります。
あるいは、これらのことを全く心配する必要はないかもしれません。これを見ている多くの人々は、米国や中国出身ではありません。皆さんは世界中から来ています。ですから、一方だけに偏らない視点を教えてください。私の見方が少し米国中心であることは理解しています。ヨーロッパ、EU、南米からの多くの人々、アフリカからのいくつかのコメントを読んだ中で、米国と中国の競争が彼らにどのように影響するかについて話していました。それはとてもユニークな視点です。
これについてあなたの考えを教えてください。一般的にオープンソースについて興奮していますか？しかし、これが国家間で互いを弱体化させるためにより攻撃的に、おそらく軍事的なレベルで使用されているという事実について懸念していますか？
あなたの考えを教えてください。これは今後、ますます大きな会話になると思います。ここまで見てくれてありがとうございます。私の名前はWes Rthで、次回またお会いしましょう。
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