投稿者 global-ai-media 
世界的なAIブームの中、最先端半導体の製造に不可欠な装置を独占供給するオランダASML社の株価が最高値を更新しました。これは単なる市場の活況を示すだけでなく、AI開発の物理的なボトルネックがどこにあるかを浮き彫りにしています。本稿では、ハードウェア供給の観点から、日本企業が意識すべきAIインフラの課題と戦略について解説します。
AIサプライチェーンの「心臓部」としてのASML
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化は、ソフトウェアのアルゴリズムだけでなく、それを計算するハードウェアの進化に依存しています。ニュースにあるASML（オランダ）の株価最高値更新は、このハードウェア供給網における「一点集中」のリスクと重要性を象徴しています。
現在、NVIDIAのH100やBlackwellといった最先端のAIチップを製造するには、微細加工技術が不可欠です。この微細加工を実現する「EUV（極端紫外線）露光装置」を世界で唯一供給できるのがASMLです。つまり、どれほど優れたAIモデルを設計しても、この装置が稼働しチップが生産されなければ、世界中のAI開発はストップしてしまいます。AIは魔法のようなソフトウェアに見えますが、その実体は巨大なサプライチェーンの上に成り立つ物理的な産業設備なのです。
計算資源の「奪い合い」とコストへの波及
ASMLの好調は、裏を返せば「先端チップへの需要が供給を遥かに上回っている」状況が今後も続くことを示唆しています。これは日本国内でAI活用を進める企業にとって、以下の2つの現実的な課題を突きつけます。
第一に、計算リソース（コンピュート）の調達コストの高止まりです。クラウドベンダー各社はGPUの確保に奔走していますが、ハードウェア供給の根本が限られている以上、利用料金の劇的な低下は当面期待しにくい状況です。日本企業がPoC（概念実証）から本番運用へ移行する際、推論コスト（AIを動かす際にかかる費用）が当初の想定を超え、事業収支が合わなくなるケースが増えています。
第二に、調達の安定性です。地政学的なリスクや供給網の混乱が生じた場合、日本市場へのGPU割り当てが後回しにされるリスクはゼロではありません。経済安全保障の観点からも、AIインフラをどこに依存するかは重要な経営判断となります。
「ソブリンAI」と国内インフラの重要性
こうした背景の中、日本でも「ソブリンAI（主権AI）」の議論が活発化しています。他国の技術やインフラに過度に依存せず、国内でデータと計算基盤を保持しようという動きです。政府主導での計算資源確保や、国内通信キャリア・データセンター事業者によるGPUクラウドへの投資が加速していますが、これらは単なる産業振興ではなく、ASMLのようなボトルネックが存在するグローバルサプライチェーンに対するリスクヘッジという意味合いも含んでいます。
日本企業としては、機密性の高いデータを扱う場合や、安定したレスポンスを求める基幹システムへのAI組み込みにおいて、海外のパブリッククラウド一辺倒ではなく、国内リージョンの活用やオンプレミス（自社保有）回帰も含めたハイブリッドなインフラ戦略を検討する時期に来ていると言えます。
日本企業のAI活用への示唆
ASMLの動向から見えるグローバルなハードウェア事情を踏まえ、日本の実務者は以下の点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. インフラコストを見据えたモデル選定
「大は小を兼ねる」の発想で無闇に最大規模のLLMを採用するのではなく、タスクに応じて中・小規模なモデル（SLM）や蒸留モデルを使い分けることが重要です。ハードウェア供給が逼迫している現状では、計算効率の高さがそのまま競争力とコスト削減に直結します。
2. 調達リスクの分散とガバナンス
特定の海外クラウドベンダー1社に完全に依存することは、BCP（事業継続計画）の観点からリスクとなり得ます。マルチクラウド構成や、国内ベンダーのGPUクラウドサービスの活用を視野に入れ、有事の際にもAIサービスを維持できる構成を検討してください。
3. ハードウェア制約を前提とした開発スケジュール
自社で学習基盤を構築する場合、GPUサーバーの納期は依然として不安定な場合があります。プロジェクト計画には十分なバッファを持たせると同時に、クラウド上のスポットインスタンスなどを活用して開発を止めない工夫が必要です。