人工知能はもはや単なる技術革新ではなく、急速にグローバルパワーの要になりつつある。かつては各国が軍事同盟や産業能力、エネルギー資源を重視していたが、今では多くの国がAIを国家安全保障と経済戦略の重要な一部と見なしている。

この「AI主権」という概念は、ハイパフォーマンス・コンピューティングから規制政策に至るまで、AIスタックの主要コンポーネントを誰がマスターするかが、世界の舞台に大きな影響を与えることを認識している。抽象的な懸念とは程遠く、世界中の政府はすでにAIラボに何十億ドルもの資金を投入し、一流のチップを発注し、フロンティア技術の誘致や開発に自国を位置づけている。

今後数年間で、各国の指導者たちは、高度なAIモデルを動かす計算能力、データ、エネルギー、規制の枠組みをどのように手に入れるかという根本的な選択に直面することになる。国内の研究所やデータセンター、自国の人材にリソースを注ぎ込み、「構築」することを選ぶ人もいるだろう。また、最先端のハードウェアや知識を供給できるハイパーセンター国家や企業と提携を結び、「買う」ことを決断する者もいるだろう。

この「作るか買うか」の判断は、テクノロジーの歴史において新しいものではない。電気、鉄道、通信ネットワークが誕生した当初、各国は同じような問題に取り組んだ。しかし、AIの進化のスピードと、文化的価値観や世界観をデジタル形式で符号化する能力は、今日の決断をとりわけ緊急なものにしている。

国家のAIポテンシャルを評価する1つの方法として、コンピュート、データ、エネルギー、政策という4つの柱がある。

コンピュートとは、大規模なAIモデルの学習と実行が可能な高性能ハードウェアへのアクセスを指し、多くの場合、グラフィック・プロセッシング・ユニットなどの特殊なチップが必要となる。データとは、高度なモデル能力に必要なAIシステムを訓練するデータセットの量と質を指す。

エネルギーは電力のコストと利用可能性であり、大規模なAIワークロードの実行には膨大な電力を消費するため、ますます重要な要素となっている。最後に、政策とは、政府がどのようにAI開発を規制し、知的財産を保護し、モデル使用に関する倫理的境界線を設定するかを決定するものである。

これらの柱のいずれかに秀でている国は、先手を打っている。米国は長い間、大手チップメーカーやクラウドインフラの巨人を抱え、コンピュート分野でリーダー的存在だった。中国も同様に進んでいるが、独自の法的枠組みにより、民間部門のリソースを大規模に動員することができる。

中東諸国はエネルギー面で比較優位にある。豊富な埋蔵量と低コストの電力は、強力なデータセンター建設や優秀な研究人材と戦略的に組み合わせれば、自国経済をAIスーパーハブに変貌させる可能性がある。

一方、ヨーロッパのような地域は、イノベーションを保護しながらAIモデルを規制するための首尾一貫したアプローチを明確にしようと、政策を推進している。

ほとんどの国にとって、4つの柱を単独で支配することは非現実的である。少なくとも短期的には、主権はすべてを自社で構築することを必要としない。その代わり、AIインフラの重要な要素について、信頼性の低い、あるいは足並みの揃わないパートナーへの依存を避けることが目標となる。

ある国に堅牢なデータセンター設備がない場合、企業のクラウド・プロバイダーや、計算能力をホストできる友好国と提携することも考えられる。現地のエネルギーコストが高い場合、政府はグリーン電力イニシアティブを奨励したり、長期的なエネルギー契約を確保するための国際協定を結んだりすることで、AIラボやスタートアップ企業を誘致する環境を整えるかもしれない。重要なのは、特に地政学的な風向きが変化した場合に、国家がこうした提携関係を長期にわたって安定的かつ有益に維持できると信頼できるかどうかだ。

AIはまさに地政学の新たな次元である。したがって、各国は強固なAIエコシステムの構築に向けて自国の強みを結集することができる。

モハメド・A・アルカルニ

このような計算をするリーダーは、いくつかの重要な指標に注意を払う必要がある。まず、ハイエンドのコンピューティング・ハードウェアがどこに流れているかを注視することだ。GPU、テンソル・プロセッシング・ユニット、または特殊なアクセラレーターの早期発注や複数年契約は、AIの「ハイパーセンター」になることへのコミットメントを示すことが多い。

第二に、データセンターへの投資とエネルギーインフラの拡張に注目することだ。第三に、研究エコシステムを監視する： 大学がAIのカリキュラムを拡充しているか、地元のハイテク企業がグローバルなAIプレーヤーと提携しているか、AI人材のビザや交換プログラムが急増しているか。

最後に、規制面を注視することだ。連邦レベルの首尾一貫した枠組みがあれば、政府が効果的な競争を望んでいる証拠だ。

現実的には、政策立案者はいくつかの方法で準備することができる。プライバシーと倫理的配慮を尊重しつつ、地域の研究者が大規模で質の高いデータセットにアクセスできるよう、データの利用方法を明確にすることができる。

特に安価なエネルギーが豊富であれば、高度なデータセンターを国内で建設・運営するよう民間部門にインセンティブを与えることができる。戦略的提携や二国間協定、地域協定を結んでリソースをプールし、多大なインフラコストの負担を分担することもできる。そして重要なのは、AIの教育と訓練に多額の投資を行い、高度なシステムを構築・維持できる労働力を育成することだ。

こうした努力は自給自足を促進し、国際的なパートナーに対して、その国が共同事業において信頼できる有能な同盟国であることを示す。

AIの地政学的重要性を過小評価する者は、基本的な部分を支配する国や企業を中心に同盟関係が強固になるにつれ、関連性を求めて奔走することになるかもしれない。例えば、GPUのパイプラインを確保するチャンスを逃すと、最先端のAI研究で何年も遅れをとることになりかねない。

首尾一貫したデータ政策の策定を怠れば、道徳的・文化的価値観が別の場所で形成される一方で、イノベーターを抑止しかねない。また、エネルギーの重要な役割を見過ごすことは、電力、コンピューティング、政策の適切な組み合わせを持つ他の地域が躍進するのを傍観することを意味する。

これは大変なことに聞こえるかもしれないが、前例のないチャンスでもある。AIはまさに地政学の新たな次元である。したがって、各国は自国の強み（豊富なエネルギー、伝統的な技術的専門知識、高度に熟練した労働力）を、強固なAIエコシステムの構築に向けて調整することができる。

国際的なパートナーシップと民間部門の協力は、相互の信頼と明確な責任分担が存在すれば、国家の戦略のギャップを埋めることができる。

重要なのは、指導者たちが今この変化を認識し、選択肢を吟味し、AIパワーの世界地図が固定化される前に行動することだ。近い将来、主権とは、AI革命に最初に真剣に取り組んだ人たちの言いなりになるのではなく、選択肢を確保することなのだ。

– モハメド・A・アルカルニ氏は、ビジネス向けAIに関する学者でありコンサルタントである。