投稿者 global-ai-media 
米Nvidiaのジェンスン・フアンCEOが、最新AIチップ「H200」に対する中国市場からの需要が極めて高いことに言及しました。米国の輸出規制下にあっても衰えないAI開発熱は、グローバルな計算資源（コンピュート）の争奪戦が長期化することを示唆しています。本稿では、この発言を起点に、日本企業が直面するAIインフラ調達の課題と、現実的な解について解説します。
米中規制の狭間で高まるAIインフラ需要
NvidiaのCEOが言及した「中国顧客からのH200チップへの非常に高い需要」という事実は、単なる一企業の業績ニュース以上の意味を持っています。H200は、生成AIの学習や推論に不可欠なH100の後継モデルであり、メモリ帯域幅や容量が強化された最先端のGPU（画像処理半導体）です。
米国政府による対中輸出規制が厳格化される中でも、中国企業が何らかの形で最先端の計算資源を求めているという状況は、AI開発競争が国家レベルの戦略物資争奪戦であることを改めて浮き彫りにしています。規制の抜け穴を突く形であれ、あるいは規制準拠版への需要であれ、世界第2位の経済大国が「AIコンピュート」に対して貪欲であり続けることは、グローバルなGPU供給バランスに緊張状態が続くことを意味します。
日本企業が直面する「コンピュート・ギャップ」とコスト課題
この状況は、日本国内でAI活用を進めようとする企業にとっても対岸の火事ではありません。世界中でGPUの取り合いが起きれば、当然ながら日本への割当分にも影響が及び、調達リードタイムの長期化や価格の高止まりを招きます。
特に日本企業にとって頭の痛い問題は、急速な「円安」と「クラウドコストの高騰」です。AWSやMicrosoft Azure、Google Cloudといった主要なパブリッククラウド上でH100/H200クラスのインスタンスを利用する場合、そのコストは膨大になります。PoC（概念実証）段階では許容できても、全社展開や商用サービスへの組み込みを考えた際、インフラコストが事業収益を圧迫し、プロジェクトが頓挫するケースも散見されます。
また、経済安全保障の観点からも、特定の海外ベンダーや特定の国に計算資源を過度に依存することのリスク（ソブリンクラウドの議論）が、経営層の間でより現実的な課題として認識され始めています。
「適材適所」のアーキテクチャ選定が鍵
では、日本企業はこの「GPU争奪戦」にどう立ち向かうべきでしょうか。重要なのは、すべてのタスクにH200のような最高スペックのGPUが必要なわけではない、という冷静な判断です。
現在のAIトレンドは、巨大なモデル（LLM）をゼロから学習させる競争から、既存のモデルを自社データで効率よく調整（ファインチューニング）したり、RAG（検索拡張生成）を用いて知識を補完したりする「活用フェーズ」へと移行しつつあります。推論（Inference）のフェーズであれば、より安価な旧世代のGPUや、推論特化型チップ、あるいはCPUでの処理でも十分なパフォーマンスが出るケースが増えています。
また、最近では「SLM（小規模言語モデル）」の性能向上も著しく、特定の業務領域に限定すれば、巨大なGPUクラスターを使わずとも、オンプレミスのサーバーやエッジデバイスで十分な精度が出せるようになっています。無思考に「最新・最強のGPU」を求めるのではなく、ビジネス要件に見合った「適正な技術選定」ができるかどうかが、エンジニアやPMの腕の見せ所となります。
日本企業のAI活用への示唆
Nvidia H200への高い需要というニュースを背景に、日本企業が取るべきアクションを以下の3点に整理します。
1. インフラ調達の多様化と国産クラウドの検討
米国のハイパースケーラー（巨大クラウド事業者）だけでなく、政府支援を受けてGPU基盤を増強している国内クラウドベンダー（さくらインターネット、ソフトバンク等）の活用も選択肢に入れるべきです。データ主権の確保や、為替リスクのヘッジという観点からも、インフラの分散は有効なリスク管理となります。
2. オーバースペックを避けたコスト最適化
「とりあえずH100/H200」という思考を捨て、解決したい課題に対してモデルサイズやハードウェアが過剰でないかを常に検証してください。蒸留（Distillation）技術や量子化などの軽量化技術を活用し、ランニングコストを抑える設計が、持続可能なAIサービスの前提となります。
3. 地政学的リスクを前提としたBCP策定
米中の対立激化や輸出規制の変更により、ある日突然特定のハードウェアやサービスが利用できなくなるリスクはゼロではありません。AIが事業のコアになる場合、ハードウェアやプラットフォームへの依存度を可視化し、代替手段を想定しておくことが、責任あるAIガバナンスの一部と言えるでしょう。