投稿者 global-ai-media 
半導体製造装置最大手ASMLのChristophe Fouquet CEOは、米国による対中輸出規制に対し、中国が独自のAI半導体開発を加速させる可能性を指摘しました。本記事では、激化する技術覇権争いがAI開発に不可欠な計算資源（コンピュート）の供給やコストに与える影響を解説し、日本のAI活用企業が考慮すべきインフラ戦略とリスク管理について考察します。
ASML CEOの発言に見る「技術のブロック化」の懸念
最先端の半導体製造に不可欠なEUV（極端紫外線）露光装置を独占的に供給するオランダASML社のChristophe Fouquet CEOが、Bloombergとのインタビューにおいて、米国主導の対中輸出規制について言及しました。同氏は、中国がAI半導体へのアクセスを絶たれた現状をただ受け入れることはなく、結果として中国独自の技術開発を加速させることになるとの見解を示しています。
この発言は、単なる一企業のトップの意見にとどまらず、グローバルなAIサプライチェーンが直面している構造的な課題を浮き彫りにしています。NVIDIAやAppleなどが設計する最先端のAIチップは、現在、米国の安全保障政策と中国の技術的自立の狭間で、極めて不安定な供給環境に置かれています。もし世界市場が「西側諸国の技術圏」と「中国独自の技術圏」に完全に分断された場合、長期的には技術標準の乱立や、グローバル展開を目指すプロダクトにおける互換性の問題が生じる可能性があります。
「GPU不足」は一時的な問題ではない
生成AIの開発・運用において、NVIDIAのH100や次世代のBlackwellといった高性能GPUの確保は、企業の競争力を左右する死活問題です。しかし、地政学的な緊張が高まる中で、最先端半導体の供給は常に政治的リスクにさらされています。
日本企業にとって、これは「クラウド利用料の高止まり」や「オンプレミス用ハードウェアの納期遅延」という形で実務に直結します。特に、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングや、自社専用の生成AI基盤を構築しようとする企業にとって、計算資源（コンピュート）の安定確保は、技術的な課題であると同時に、経営的なリスク管理の範疇に入っています。
日本国内の動向：ソブリンAIと計算資源の確保
こうした国際情勢を受け、日本政府や国内大手通信・IT企業は、経済安全保障の観点から「ソブリンAI（主権的AI）」の重要性を掲げ、国内に計算基盤を整備する動きを加速させています。海外のクラウドベンダー（ハイパースケーラー）だけに依存するのではなく、国内データセンターにGPUリソースを蓄積しようとする動きです。
しかし、ユーザー企業側から見れば、選択肢が増える一方で、どのインフラを選択すべきかという判断は複雑化しています。米国の規制強化がさらに進めば、特定の技術やハードウェアへのアクセスが制限されるリスクもゼロではありません。そのため、単一のプラットフォームに過度に依存しない、ポータビリティ（移行可能性）を意識したMLOps（機械学習基盤の運用）の構築が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
地政学リスクを背景とした半導体供給の不透明さは、今後も続くと予想されます。日本の意思決定者やエンジニアは、以下の3点を意識してAI戦略を組み立てる必要があります。
- 計算資源の「分散と最適化」：
すべてを巨大なLLMと最新のGPUで解決しようとするのではなく、タスクに応じて小規模なモデル（SLM）を活用したり、量子化などの軽量化技術を積極的に導入したりすることで、高価な計算資源への依存度を下げる設計が重要です。これはコスト削減だけでなく、供給リスクへの対抗策にもなります。 - ハードウェア調達のリードタイム管理：
オンプレミスやプライベートクラウドでAIを運用する場合、ハードウェアの調達計画は数年単位の視点が必要です。半導体規制の変更によっては、計画していた機材が入手困難になるリスクを常にシナリオに組み込んでおくべきです。 - 国内インフラと法規制への目配り：
機微な個人情報や技術情報を扱う場合、APPI（改正個人情報保護法）や経済安保推進法の観点から、データの保存場所や処理基盤が日本国内にあることが有利に働くケースが増えています。グローバルな技術動向を注視しつつも、国内の「ソブリンクラウド」サービスの活用を、BCP（事業継続計画）の一環として検討する価値があります。