投稿者 global-ai-media 
米国の有力政治家がAIデータセンターの建設凍結を示唆するなど、急速なAI普及に対する反動が表面化しています。中国の半導体技術の突破や2026年に向けた市場予測など、グローバルな動向が交錯する中、日本の実務者はこれらのシグナルをどう読み解き、事業戦略に落とし込むべきでしょうか。
米国で高まる「AIモラトリアム」論とエネルギー問題
米国ではバーニー・サンダース上院議員らが、AIデータセンターの新規建設に対するモラトリアム（一時停止）を提唱するなど、AI開発に対する環境面・社会面からの風当たりが強まっています。背景には、生成AIの学習や推論に要する膨大な電力と水資源の消費があります。
日本企業にとっても、これは対岸の火事ではありません。国内でもデータセンターの誘致が進む一方で、電力需給の逼迫やコスト増は経営課題となっています。単に「高性能なLLM（大規模言語モデル）を使えばよい」という段階から、コスト対効果と環境負荷のバランスを考慮したモデル選定が求められるフェーズに入ったと言えます。今後は、パラメータ数を抑えつつ特定タスクに特化させたSLM（小規模言語モデル）の活用や、推論コストの最適化（蒸留技術など）が、技術選定の重要な基準となるでしょう。
地政学的リスクと「コンピュート・ソブリンティ」
中国企業によるEUV（極端紫外線）露光技術のブレイクスルーに関する報道は、米国の輸出規制にもかかわらず、技術的な自立が進んでいることを示唆しています。これは、AI向け半導体（GPUなど）のサプライチェーンが今後も不安定な状態、あるいは分断された状態で続く可能性を意味します。
日本企業、特にミッションクリティカルな領域でAIを活用する組織においては、「コンピュート・ソブリンティ（計算資源の主権）」の確保が重要になります。特定の海外ベンダーやリージョンに過度に依存せず、国内リージョンの活用や、オンプレミス・プライベートクラウドとのハイブリッド構成を含めたインフラ戦略の再考が必要になるかもしれません。また、AI規制に関する欧州や米国の動向だけでなく、アジア圏のサプライチェーンリスクを見据えたBCP（事業継続計画）の策定も、AIガバナンスの一部として捉えるべきです。
「2026年の黄金時代」に向けた実務的アプローチ
一部の投資家やアナリストは、インフレの鎮静化とともに2026年頃にAIによる経済効果が最大化する「黄金時代」が到来すると予測しています。しかし、実務の現場では過度な期待は禁物です。現在は「魔法のようなAI」への期待から、「実益を生むツール」への着実な統合が進む過渡期です。
日本の商習慣において、AI導入の障壁となりやすいのは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」への不寛容さと、責任分界点の曖昧さです。2026年に向けて競争力を高めるためには、今のうちからRAG（検索拡張生成）による回答精度の向上や、Human-in-the-loop（人が介在するプロセス）を前提としたワークフロー設計を確立し、現場レベルでの「使いこなし」の知見を蓄積しておくことが、将来的な差別化要因となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルトレンドから導き出される、日本の意思決定者への提言は以下の通りです。
- 「Green AI」視点の導入：無尽蔵に計算資源を使うのではなく、用途に応じたモデルの使い分け（適材適所）を進め、エネルギーコストと環境負荷を管理してください。これはESG経営の観点からも重要です。
- 社会受容性への配慮：米国での反発に見られるように、AIへの不信感は規制強化につながります。日本国内でも、著作権やプライバシーへの配慮、およびAIの利用目的の透明性を確保し、ステークホルダーの信頼を得ることが普及の前提条件です。
- 冷静なインフラ戦略：地政学的リスクを踏まえ、特定のハードウェアやクラウドベンダーにロックインされすぎないよう、オープンソースモデルの活用も含めた柔軟なアーキテクチャを検討してください。