AI 중국 '무명벤처' GAFAM 위협 존재로…'중화 AI 쇼크'로 앞으로 벌어질 '미·중 패권 다툼'의 향방

[お持て成し]

중국 '무명벤처' GAFAM 위협 존재로…'중화 AI 쇼크'로 앞으로 벌어질 '미·중 패권 다툼'의 향방 / 2/10(월) / 프레지던트 온라인

중국 스타트업 DeepSeek가 개발한 저렴하고 고성능인 AI 모델이 주목을 받고 있다. 릿쿄대학 비즈니스스쿨의 타나카 미치아키 교수는 「지금까지는 미국 기업이 생성 AI의 주도권을 잡아 왔지만, DeepSeek가 코스트 경쟁력과 오픈 소스 전략을 내세우는 것으로, 그 우위성은 흔들릴 가능성이 있다」라고 한다――.

■ 'DeepSeek 쇼크' 여파 언제까지 이어질까

중국 AI 스타트업 DeepSeek가 개발한 AI 모델 'R1'이 세계에 준 충격은 여전히 파장을 일으키고 있다.

1월 20일의 공개 후, 고성능 GPU(화상처리 반도체)를 개발하는 엔비디아의 주가가 한때 17% 하락하는 등 "DeepSeek 쇼크"가 퍼지는 한편, 스마트폰의 무료 앱 랭킹에서 1위를 하는 등 각 방면의 화제를 휩쓸었다.

마이크로소프트는 즉시 안전성 평가를 완료해, AI개발의 통합 플랫폼 「Azure AI Foundry」와 「GitHub」로 서비스 제공을 개시. 엔비디아, 인텔, 아마존 등도 잇따라 자사 제품에 DeepSeek를 도입하고 있다.

각국 정부에도 영향이 있었다.

도널드 트럼프 미국 대통령은 AI 개발에서 앞서가는 미국 기업에 위협이 될 것임을 인정하면서 "경종으로 삼아야 한다"고 분발을 촉구했다. 또 블룸버그통신 보도에 따르면 DeepSeek가 미국의 수출규제가 걸린 엔비디아의 첨단 반도체를 싱가포르를 통해 부정하게 구입한 혐의가 있는 것으로 미 당국이 조사하고 있다.

대만에서는 탁영태 행정원장(수상)이 공적 기관에 DeepSeek 이용의 전면 금지를 지시한 것 외에 이탈리아 당국은 동사가 개발한 생성 AI의 사용의 규제를 발표했다. 이탈리아 국내에서는 이미 DeepSeek 앱을 다운받을 수 없게 됐다. 프랑스, 벨기에 등의 정부기관도 DeepSeek 사용에 대해 경고를 해 데이터 보호 실태를 조사한다.

일본 정부도 각 부처에 대해 개인정보 취급 등의 우려가 불식되지 않는 한 업무에서의 이용을 삼가도록 주의를 환기시키고 있다.

DeepSeek-R1의 어디에 세계적인 충격을 주는 임팩트가 있을까. 이번에는 "DeepSeek 쇼크"의 핵심을 짚어나가자.

■ 오픈AI보다도 훨씬 '가성비'가 좋다

2025년 초까지 세계 AI 개발과 AI 시장은 미국이 앞서 있다고 누구도 의심하지 않았을 것이다. 생성 AI에서는 OpenAI, 구글, 마이크로소프트, 메타(구 페이스북) 등의 메가테크 기업이 앞서고 있었고, GPU에서는 엔비디아와 어드밴스드 마이크로 디바이스(AMD)가 높은 점유율을 자랑하고 있었다. DeepSeek-R1의 등장은 AI 테크놀로지 패권을 쥔 미국에 찬물을 끼얹었다고 해도 좋다.

DeepSeek-R1이 준 가장 큰 임팩트는 그간의 상식을 뒤엎을 정도의 '가성비'다.

「R1」은 AI 중에서도, 예측 등을 특기로 하는 「추론 모델」. DeepSeek 발표의 성능은, OpenAI가 24년 9월에 발매한 최신 LLM(대규모 언어 모델) 「OpenAIo1」에 필적하지만, 이용 요금은 압도적으로 저렴하다.

"o1"의 이용 요금은 입력 데이터가 100만 토큰(자연어 처리에 이용되는 단위로 일본어로는 약 75만자) 당 15달러(약 2273엔, 2월 7일 시점), 출력 데이터가 60달러(약 9094엔). 한편, DeepSeek의 "R1"은 무료로 이용할 수 있다. API(다른 소프트웨어끼리 잇는 구조)를 이용하는 경우는 유료이지만, OpenAI에 비해 약 95%나 싸다. 개인 이용, 상업 이용 모두, 오픈 AI 등 기존의 AI 서비스에 비해 현격히 "가성비"가 좋은 것을 알 수 있다.

■ 이례적 '단기간' '저비용' 개발

가격이 싼 배경에는 저비용 개발이 있다. DeepSeek-R1은 상식을 깨는 저비용 개발로도 주목을 받았다.

DeepSeek의 발표에 의하면, 개발 기간은 약 2개월간, 비용은 600만 달러(약 8억 7000만엔)였다고 한다. 오픈AI가 채트GPT에 들인 개발비는 120억엔 이상으로 추계되고 있으니 10분의 1 이하다.

최대의 요인은, 종래와는 다른 AI의 "트레이닝 수법"을 채용한 것이다. 그 중심은 강화학습이다.

AI 모델 기계학습은 '교사 있는 학습' '교사 없는 학습' '강화 학습' 세 가지가 있다.

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- 교사가 있는 학습 : AI에게 교사 데이터(입력 데이터와 정답 라벨)를 주어 학습시키고, 미지의 데이터에도 적절한 판단이나 예측을 할 수 있게 되는 방법. 대규모 AI 모델에서는 방대한 양의 교사 데이터를 준비해, 수개월에서 수년에 걸쳐 트레이닝 한다.

- 교사가 없는 학습 : 정답 라벨이 없는 입력 데이터로부터, AI가 스스로 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법. 교사 있는 학습이 분류와 예측에 강한 반면 교사 없는 학습은 데이터의 관계성과 법칙을 발견하는 데 효과가 높다. 

- 강화 학습 : AI에 시행착오를 일으켜 성공에 보수(인센티브)를 주어 최적의 행동을 배워 가는 구조. AI는 보수가 높아지도록 선택하는 일이 늘고 경험을 쌓으면서 스스로 똑똑해져 간다.
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■ 실현의 열쇠가 된 '강화학습'이란

예측 등을 특기로 하는 추론 모델 개발에서는, 이 3개의 학습 방식을 조합해 트레이닝 하는 것이 일반적이다. 「교사 없는 학습」과 「교사 있는 학습」으로"기초 지식"을 배우고, 「강화 학습」으로 추론등의"응용력"을 트레이닝한다고 하는 이미지다.

DeepSeek-R1은 주로 '강화학습'으로 추론 능력이 개발돼 '교사 있는 학습'은 미미했다고 한다.

통상적인 LLM 개발은 교사 데이터를 사용한 장기간에 걸친 계산이 필수적이며, 여기에 엔비디아 등의 고액 GPU가 대규모 투입된다. 또, 대량의 교사 데이터를 작성하려면, 데이터의 태그 붙이기등의 일손을 들이기 때문에, 시간과 코스트를 취할 수 있다.

R1은 주로 강화학습으로 훈련함으로써 개발기간과 개발비용을 크게 줄일 수 있었다고 한다. 엔비디아 주가가 일시적으로 큰 폭으로 하락한 것은 값비싼 엔비디아제 GPU에 의존하지 않는 기법이 세계에 끼친 충격을 단적으로 보여준다고 할 수 있다.

DeepSeek의 설명이 사실이라면 막대한 자금과 시간이 소요돼 온 AI 개발 경쟁 환경이 격변할 수도 있다.

다만 DeepSeek의 'R1' 개발에는 어느 정도 의문이 든다.

OpenAI는 자사의 데이터를 "증류"한 것이 아닌가 하는 의심을 나타내고 있다. "증류"(Distillation)란, 대규모 모델로부터 소형 모델로, 학습한 지식이나 예측을 이식하는 기술로, OpenAI는 이용 규약으로 자사 서비스로부터의 "증류"를 금지하고 있다.

또 'R1'은 2024년 12월 공개된 DeepSeek V3를 기반 모델로 하고 있기 때문에 'V3'의 개발 비용과 개발 기간을 포함해 생각해야 한다는 지적도 있다.

■ 오픈소스 AI는 세계를 어떻게 바꿀까

DeepSeek-R1이 주목을 받은 또 다른 점은 자유도 높은 MIT 라이선스 하에 "오픈 소스화"되고 있다는 것이다. 소스코드가 공개돼 있어 누구나 자유롭게 사용, 개량, 재배포할 수 있다.

전 세계의 연구자나 개발자가 「R1」을 검증해, 기술을 확장하는 것으로, 새로운 이노베이션도 기대할 수 있다. 특히 스타트업 기업은 기술 개발 가능성이 넓어지게 된다.

일본 기업에서는, 시큐러티상의 염려도 있기 때문에, 향후 수개월 안에 도입이 진행되는 것은 생각하기 어렵다. 그러나 AI 기술 도입과 활용에 새로운 선택지가 생긴 것은 틀림없다. 오픈소스 AI 활용이 진행되면 국내에서도 개발 경쟁이 격화돼 기업 전략에 변화를 강요할 가능성은 있다.

DeepSeek의 오픈소스 전략이 성공하면 아시아, 아프리카, 중동 등 '제3극' 국가에 DeepSeek의 AI 기술이 전파돼 중국의 기술 패권은 강화되게 된다. 더욱이 BRICS 국가(브라질, 러시아, 인도, 중국, 남아프리카) 등이 미국의 LLM에서 중국의 AI 기술로 대체한다면 당연히 미국의 기술 패권은 상대적으로 약화된다.

■ 전략 재고를 압박당하는 'Open AI' 알트만 CEO

DeepSeek의 창업자인 양원펑(梁文鋒) 씨는 스타트업 정보 사이트 「36 Kr」의 2024년 7월의 인터뷰에서 오픈 소스 전략에 대해, 다음과 같이 말하고 있다.

"상식을 깨는 혁신적인 기술 앞에서 폐쇄적인 환경에서 지켜진 경쟁 우위성은 일시적일 뿐이다. OpenAI는 현재는 소스코드를 비공개로 했지만 경쟁사의 추격을 막지는 못하고 있다"

양 씨는 DeepSeek의 모회사인 하이플라이어의 공동창업자이기도 하다. 저장대학에서 금융 분야의 기계 학습을 연구해, 2015년에 2명의 동급생과 퀀츠·헤지펀드의 High-Flyer를 설립. 신경망을 활용해 금융·경제를 분석하기 위한 자연어 처리 모델을 구축했다. 퀀츠 투자 회사에서는 AI 개발은 부업 같지만 양 씨는 AI가 세상을 바꾼다고 생각하는 것 같다.

월스트리트저널 보도에 따르면 DeepSeek가 오픈소스 AI 모델로 성공함에 따라 샘 알트만 오픈AI CEO가 자사 AI 모델을 오픈소스로 변경하는 것을 검토 중인 것으로 알려졌다. 알트만은 레딧의 Ask Me Anything 세션에서 OpenAI의 개발 기법이 잘못됐을 가능성을 인정하고 오픈소스 전략에 대한 검토가 필요하다고 말했다.

이 방침 전환은 OpenAI의 경쟁력 유지에는 불가결한 한편, 현재 진행 중인 400억 달러의 자금 조달에 영향을 미칠 가능성이 있다고 하고 있다. 동사는 우선 핵심 사업에서의 전략 재구축이 요구되고 있다.

■ 'AI 패권 다툼'이 새 국면으로 접어들었다

"미국의 AI는 '스푸트니크 모멘트(Sputnik moment)'에 이르렀다"

미국의 정치전문지 더 힐은, 일찍이 동국이 우주 개발에서 소련이 선행한 현실을 목격했을 때의 일을 들어, 중국이 AI 패권 다툼으로 다른 국면에 들어갔음을 전하고 있다.

미국 기업이 생성 AI 주도권을 잡아왔지만 DeepSeek가 비용 경쟁력과 오픈소스 전략을 내놓으면서 그 우위가 흔들릴 수 있다.

DeepSeek의 대두는 미국의 대중 규제 강화를 촉진하고 AI 기술 공급 제한을 진행할 가능성이 있어 미중 간 테크놀로지 분단이 진행될 수 있다. 이 회사의 가치관이 더 본래의 미국적이고, 현 트럼프 행정부가 더 폐쇄적인 것도 시사적이다.

동사의 오픈 소스 전략은, AI 기술의 민주화를 추진해, 전세계의 개발자에게 있어서 새로운 가능성을 여는 것이다. 무엇보다 이 회사의 AI가 중국 정부의 검열 기준을 따르고 있다는 점은 기술의 투명성과 윤리성에 대한 논란을 불러일으키고 있다. 앞으로 주목하고 싶다.

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타나카 미치아키(田中道昭) / 릿쿄대학 비즈니스 스쿨 교수, 전략 컨설턴트
전문은 기업·산업·기술·금융·경제·국제 관계등의 전략 분석. 일·미·유럽의 금융기관에도 오랜 세월 근무. 주된 저작에 「GAFA×BATH」 「2025년의 디지털 자본주의」 등. 시카고대학 MBA. TV도쿄 WBS코멘테이터. TV아사히와이드스크램블월요 레귤러코멘테이터. 공정 거래 위원회 독금법 간담회 멤버등도 겸무하고 있다. 
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릿쿄대학 비즈니스 스쿨 교수, 전략 컨설턴트 타나카 미치아키 구성=이다킨지

https://news.yahoo.co.jp/articles/433fedfea28634a8a4b09bf9fd4d172438c67767?page=1

中国の「無名ベンチャー」がGAFAMを脅かす存在に…「中華AIショック」でこれから起きる"米中覇

中国の「無名ベンチャー」がGAFAMを脅かす存在に…「中華AIショック」でこれから起きる"米中覇権争い"の行方
2/10(月) 7:17配信

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プレジデントオンライン
中国の新興企業DeepSeekのアプリが表示されたiPhoneのディスプレイ - 写真＝DPA／時事通信フォト

中国のスタートアップ企業、DeepSeek(ディープシーク)が開発した安価で高性能なAIモデルが注目を集めている。立教大学ビジネススクールの田中道昭教授は「これまでは米国企業が生成AIの主導権を握ってきたが、DeepSeekがコスト競争力とオープンソース戦略を打ち出すことで、その優位性は揺らぐ可能性がある」という――。

【写真】2月3日、ChatGPTの「オープンAI」アルトマンCEOが日本で会った「超大物」とは…

■「DeepSeekショック」の余波はいつまでつづくか

　中国のAIスタートアップ企業、DeepSeekが開発したAIモデル「R1」が世界に与えた衝撃は、いまなお波紋を広げている。

　1月20日の公開後、高性能GPU(画像処理半導体)を開発するエヌビディアの株価が一時17％下落するなど“DeepSeekショック”が広がる一方、スマホの無料アプリランキングで1位になるなど各方面の話題をさらった。

　マイクロソフトはさっそく安全性評価を完了し、AI開発の統合プラットフォーム「Azure AI Foundry」と「GitHub」でサービス提供を開始。エヌビディア、インテル、アマゾンなども相次いで自社製品にDeepSeekを導入している。

　各国の政府にも影響があった。

　米国のドナルド・トランプ大統領はAI開発で先行する米国企業にとって脅威になることを認め、「警鐘とすべきだ」と奮起を促した。また、ブルームバーグ通信の報道によると、DeepSeekが米国による輸出規制のかかったエヌビディアの先端半導体をシンガポール経由で不正に購入した疑いがあるとして、米当局が調査している。

　台湾では卓栄泰行政院長(首相)が公的機関にDeepSeek利用の全面禁止を指示したほか、イタリア当局は同社が開発した生成AIの使用の規制を発表した。イタリア国内では、すでにDeepSeekのアプリがダウンロードできなくなっている。フランス、ベルギーなどの政府機関もDeepSeek使用について警告を発してデータ保護の実態を調査する。

　日本政府も各省庁に対し、個人情報の取り扱いなどの懸念が払拭されないかぎり、業務での利用を控えるよう注意喚起している。

　DeepSeek-R1のどこに世界的な衝撃を与えるインパクトがあるのか。今回は“DeepSeekショック”の核心を探っていこう。

■OpenAIよりも格段に「コスパ」がいい

　2025年初めまで、世界のAI開発とAI市場は米国がリードしていると誰もが疑わなかっただろう。生成AIではOpenAI、グーグル、マイクロソフト、メタ(旧フェイスブック)などのメガテック企業が先行しており、GPUではエヌビディアやアドバンスト・マイクロ・デバイス(AMD)が高いシェアを誇っていた。DeepSeek-R1の登場は、AIテクノロジー覇権を握る米国に冷水を浴びせたといってもいい。

　DeepSeek-R1が与えた最大のインパクトは、これまでの常識を覆すほどの“コスパ”だ。

　「R1」はAIの中でも、予測などを得意とする「推論モデル」。DeepSeek発表の性能は、OpenAIが24年9月にリリースした最新LLM(大規模言語モデル)「OpenAI o1」に匹敵するが、利用料金は圧倒的に安い。

　「o1」の利用料金は、入力データが100万トークン(自然言語処理で用いられる単位で日本語ではおよそ75万字)あたり15ドル(約2273円、2月7日時点)、出力データが60ドル(約9094円)。一方、DeepSeekの「R1」は無料で利用できる。API(異なるソフトウエア同士をつなぐ仕組み)を利用する場合は有料だが、OpenAIに比べて約95％も安い。個人利用、商業利用ともに、OpenAIなど既存のAIサービスに比べて格段に“コスパ”がいいことがわかる。

■異例の「短期間」「低コスト」で開発

　価格が安い背景には、低コスト開発がある。DeepSeek-R1は、常識破りの低コスト開発でも注目を集めた。

　DeepSeekの発表によれば、開発期間は約2カ月間、費用は600万ドル(約8億7000万円)だったという。OpenAIがChatGPTにかけた開発費は120億円以上と推計されているから10分の1以下だ。

　最大の要因は、従来とは異なるAIの“トレーニング手法”を採用したことだ。その中心は「強化学習」だ。

　AIモデルの機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類がある。

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教師あり学習
AIに教師データ(入力データと正解ラベル)を与えて学習させ、未知のデータにも適切な判断や予測ができるようになる方法。大規模AIモデルでは膨大な量の教師データを用意し、数カ月から数年かけてトレーニングする。

教師なし学習
正解ラベルのない入力データから、AIがみずからパターンや構造を見つけ出す学習方法。「教師あり学習」が分類や予測に強いのに対して、「教師なし学習」は、データの関係性や法則を発見することに効果が高い。

強化学習
AIに試行錯誤させ、成功に報酬(インセンティブ)を与えて最適な行動を学んでいく仕組み。AIは報酬が高くなるように選択することが増え、経験を積みながらみずから賢くなっていく。
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■実現のカギとなった「強化学習」とは

　予測などを得意とする推論モデル開発では、この3つの学習方式を組み合わせてトレーニングするのが一般的だ。「教師なし学習」と「教師あり学習」で“基礎知識”を学び、「強化学習」で推論などの“応用力”をトレーニングするというイメージだ。

　DeepSeek-R1は主に「強化学習」で推論能力が開発され、「教師あり学習」はわずかだったという。

　通常のLLM開発は、教師データを使った長期間にわたる計算が必須で、ここにエヌビディアなどの高額なGPUが大規模投入される。また、大量の教師データを作成するには、データのタグづけなどの人手をかけるので、時間とコストをとられる。

　R1は、主に「強化学習」でトレーニングしたことで、開発期間と開発コストが大幅に削減できたという。エヌビディアの株価が一時的に大幅に下落したのは、高価なエヌビディア製GPUに依存しない手法が世界に与えた衝撃を端的に表しているといえよう。

　DeepSeekの説明が事実なら、膨大な資金と時間が必要とされてきたAI開発の競争環境が激変するかもしれない。

　ただし、DeepSeekの「R1」開発には、いつくかの疑念がもたれている。

OpenAIは、自社のデータを“蒸留”したのではないかという疑いを示している。“蒸留”(Distillation)とは、大規模モデルから小型モデルへ、学習した知識や予測を移植する技術で、OpenAIは利用規約で自社サービスからの“蒸留”を禁じている。

　また、「R1」は2024年12月に公開されたDeepSeek-V3を基盤モデルとしているため、「V3」の開発コストや開発期間を含めて考えるべきだという指摘もある。

■オープンソースAIは世界をどう変えるか

　DeepSeek-R1が注目を集めたもう一つの点は、自由度の高いMITライセンスの下で“オープンソース化”されていることだ。ソースコードが公開されているので、誰でも自由に使用、改良、再配布できる。

　世界中の研究者や開発者が「R1」を検証し、技術を拡張することで、さらなるイノベーションも期待できる。特にスタートアップ企業は、技術開発の可能性が広がることになる。

　日本企業では、セキュリティー上の懸念もあるため、今後数カ月のうちに導入が進むことは考えにくい。しかし、AI技術の導入や活用に新たな選択肢ができたことは間違いない。オープンソースAIの活用が進めば、国内でも開発競争が激化し、企業戦略に変化を迫る可能性はある。

　DeepSeekのオープンソース戦略が成功すれば、アジア、アフリカ、中東など「第三極」の国々にDeepSeekのAI技術が広まり、中国の技術覇権は強化されることになる。さらにBRICS諸国(ブラジル、ロシア、インド、中国、南アフリカ)などが、米国のLLMから中国のAI技術へ鞍替えすれば、当然、米国の技術覇権は相対的に弱まることになる。

■戦略の再考を迫られる「OpenAI」アルトマンCEO

　DeepSeekの創業者である梁文鋒氏は、スタートアップ情報サイト「36Kr」の2024年7月のインタビューでオープンソース戦略について、次のように語っている。

　「常識を打ち破る革新的な技術の前では、クローズドな環境で守られた競争優位性は一時的なものにすぎない。OpenAIは現在はソースコードを非公開にしたが、競合他社の追い上げを阻むことはできていない」

　梁氏は、DeepSeekの親会社であるHigh-Flyerの共同創業者でもある。浙江大学で金融分野の機械学習を研究し、2015年に2人の同級生とクオンツ・ヘッジファンドのHigh-Flyerを設立。ニューラルネットワークを活用して金融・経済を分析するための自然言語処理モデルを構築した。クオンツ投資の会社ではAI開発は副業のようだが、梁氏は「AIが世界を変える」と考えているようだ。

　ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によると、DeepSeekがオープンソースのAIモデルで成功したことを受け、OpenAIのサム・アルトマンCEOが自社のAIモデルをオープンソースに変更することを検討しているという。アルトマン氏はRedditのAsk Me Anythingセッションで、OpenAIの開発手法が誤っていた可能性を認め、オープンソース戦略への検討が必要だと述べた。

　この方針転換は、OpenAIの競争力維持には不可欠な一方、現在進行中の400億ドルの資金調達に影響をおよぼす可能性があるとしている。同社はまず中核事業での戦略再構築が求められている。

■「AI覇権争い」は新たな局面に入った

　「アメリカのAIは“スプートニク・モーメント”に達した」

　米国の政治専門誌The Hillは、かつて同国が宇宙開発でソ連が先行した現実を目の当たりにした時のことをあげて、中国がAI覇権争いで違う局面に入ったことを伝えている。

　米国企業が生成AIの主導権を握ってきたが、DeepSeekがコスト競争力とオープンソース戦略を打ち出すことで、その優位性が揺らぐ可能性がある。

　DeepSeekの台頭は米国の対中規制強化を促進し、AI技術の供給制限を進める可能性があり、米中間でのテクノロジー分断が進むかもしれない。同社の価値観がより本来の米国的であり、現トランプ政権がより閉鎖的であるのも示唆的だ。

　同社のオープンソース戦略は、AI技術の民主化を推進し、世界中の開発者にとって新たな可能性を開くものだ。もっとも、同社のAIが中国政府の検閲基準に従っている点は、技術の透明性と倫理性に関する議論を引き起こしている。今後に注目したい。

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田中 道昭（たなか・みちあき）
立教大学ビジネススクール教授、戦略コンサルタント
専門は企業・産業・技術・金融・経済・国際関係等の戦略分析。日米欧の金融機関にも長年勤務。主な著作に『GAFA×BATH』『2025年のデジタル資本主義』など。シカゴ大学MBA。テレビ東京WBSコメンテーター。テレビ朝日ワイドスクランブル月曜レギュラーコメンテーター。公正取引委員会独禁法懇話会メンバーなども兼務している。
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立教大学ビジネススクール教授、戦略コンサルタント 田中 道昭 構成＝伊田欣司