投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化を支える最先端半導体。その製造に不可欠なEUV露光装置を巡る米中の駆け引きは、単なる国際政治の問題ではなく、将来的なAI開発コストやリソース確保に直結するビジネス課題です。CSIS（戦略国際問題研究所）の分析を起点に、日本の経営層やエンジニアが認識しておくべき「物理層」のリスクと対策について解説します。
ソフトウェア競争の裏にある「物理的なボトルネック」
ChatGPTやClaudeのような大規模言語モデル（LLM）の驚異的な性能に目が向きがちですが、AIは純粋なソフトウェアだけで成立しているわけではありません。その背後には、膨大な計算処理能力（コンピュート）を提供する物理的なインフラが存在します。CSIS（戦略国際問題研究所）のグレゴリー・アレン氏が指摘するように、現在、米中AI競争の核心的レバレッジとなっているのが「EUV（極端紫外線）露光装置」です。
EUV露光装置は、7ナノメートル以下の最先端プロセスで半導体を製造するために不可欠な装置であり、実質的にオランダのASML社が独占的に供給しています。NVIDIAのH100やBlackwellといったAI学習用GPUは、この装置なしには製造できません。つまり、この装置の供給網を誰が握っているかが、AIの進化速度そのものを決定づける構造になっているのです。
日本企業への波及：GPU調達難とコスト増の常態化
日本国内でAI開発や導入を進める企業にとって、この地政学的な駆け引きは「対岸の火事」ではありません。米国による対中輸出規制が強化され、EUV装置を含む半導体製造サプライチェーンがブロック化されることは、世界的なGPU供給バランスに複雑な影響を与えます。
短期的には、最先端GPUの奪い合いが激化し、調達コストの高止まりや納期遅延が続くことを意味します。特に円安傾向が続く日本において、ドルベースで価格が決まるGPUリソース（クラウド含む）への依存度が高い現状は、AIプロジェクトのROI（投資対効果）を悪化させる要因となり得ます。AWSやMicrosoft Azure、Google Cloudなどのハイパースケーラーを利用している場合でも、その背後にあるハードウェア調達競争の影響は利用料金や利用可能リージョンの制限という形で表面化します。
「規模の追求」から「効率化」へのシフト
こうしたハードウェア制約の現実を踏まえると、日本のAI実務者は「とにかくパラメータ数の多い巨大モデルを作る（あるいは使う）」という発想から転換する必要があります。最先端のハードウェアを湯水のように使える環境は、今後も限られたプレイヤーにのみ許される特権となる可能性が高いからです。
現実的な解としては、特定の業務ドメインに特化した小規模言語モデル（SLM）の活用や、既存モデルの蒸留（Distillation）、量子化技術などを駆使した推論コストの最適化が挙げられます。また、機密情報を扱う日本企業の特性上、すべてのデータをパブリッククラウドに上げるのではなく、オンプレミスや国内データセンターで運用可能な「適正サイズ」のAIを構築するニーズは、経済安全保障の観点からも高まっています。
日本企業のAI活用への示唆
EUV装置を巡る米中の動向は、AIが「電気」のようなユーティリティになる過程での資源争奪戦の一端です。日本の意思決定者とエンジニアは以下の3点を意識すべきです。
- リソース調達の多重化：特定のクラウドベンダーやハードウェアに過度に依存せず、複数の選択肢（マルチクラウドやハイブリッド構成）を持つことで、地政学的リスクによる供給途絶や価格高騰に備える。
- 「適材適所」のモデル選定：すべてのタスクにGPT-4クラスのモデルは不要です。業務内容に応じ、軽量なオープンソースモデルや国内製LLMを組み合わせることで、外部環境の変化に強いシステムを構築する。
- サプライチェーンリスクの把握：自社のAIサービスが依存している基盤モデルやインフラが、どの国のどの技術に依存しているかを把握し、経済安全保障推進法などの法規制対応も含めたガバナンスを強化する。