投稿者 global-ai-media 
DellのCEOであるMichael Dell氏が語った「AI需要の過熱と供給不足」は、単なるハードウェア市場の活況を示すだけでなく、企業のAI導入戦略に根本的な見直しを迫るシグナルです。本稿では、世界的なコンピュート資源不足の現状と、データプライバシーやガバナンスを重視する日本企業が採るべき「現実的なインフラ戦略」について解説します。
世界的なGPU争奪戦と「持たざるリスク」
Michael Dell氏が指摘するように、現在の生成AIブームにおいて、AIを動かすためのコンピュート資源（GPUや専用サーバー）の需要は供給を遥かに上回っています。これはOpenAIやGoogleのようなハイテク巨人だけの話ではなく、実業務にAIを組み込もうとする一般企業にとっても深刻なボトルネックになりつつあります。
日本企業においても、PoC（概念実証）から本番環境へ移行する段階で、「必要なGPUインスタンスがクラウド上で確保できない」、あるいは「オンプレミス用サーバーの納期が数ヶ月先になる」といった事態が頻発しています。この供給不足は、AI開発のスピードを鈍化させるだけでなく、調達コストの高騰を招き、プロジェクトのROI（投資対効果）を悪化させるリスク要因となっています。
「データをAIに渡す」か「AIをデータに持ってくる」か
Dell氏の議論の中で特に日本企業にとって示唆に富むのは、データとAIの物理的な距離に関する視点です。これまで多くの企業はパブリッククラウド上のAIサービスにデータを送信する形をとってきましたが、セキュリティやレイテンシ（遅延）、そしてコストの観点から「データが存在する場所（オンプレミスやエッジ）にAIを持ってくる」というアプローチが再評価されています。
日本の商習慣において、顧客情報や独自の技術ノウハウといった機密情報を社外（特に海外のサーバー）に出すことへの抵抗感は依然として根強いものがあります。個人情報保護法や経済安全保障推進法の観点からも、データの主権（データソブリンティ）を自社でコントロールできるオンプレミス回帰や、プライベートクラウドでのLLM運用は、日本企業にとって理にかなった選択肢と言えます。
地政学リスクとサプライチェーンの安定性
AIインフラは今や戦略物資となっており、地政学的な影響を強く受けます。半導体の供給網が不安定化する中で、どのハードウェアベンダーを選定し、どのような構成でシステムを組むかは、単なる技術選定ではなくBCP（事業継続計画）の一部となります。
特に製造業や金融業など、安定稼働が絶対条件となる業界では、特定のクラウドベンダーや特定の国に依存しすぎない「ハイブリッドなインフラ構成」が求められます。世界的な供給不足の中で、いかにして自社のAIサービスを止めないためのリソースを確保し続けるかは、経営層がコミットすべき課題です。
日本企業のAI活用への示唆
Michael Dell氏の発言を日本の実務に落とし込むと、以下の3つのポイントが浮かび上がります。
1. インフラ調達の長期計画化
「必要な時にクラウドで借りればいい」という従来の常識が、ハイエンドなAIコンピュートに関しては通用しにくくなっています。本番導入を見据え、早期にリソースを予約するか、オンプレミス環境への投資を計画的に行う必要があります。稟議に時間をかけている間に納期が数ヶ月延びるリスクを認識すべきです。
2. 「小規模・高効率」モデルへのシフト
供給不足のリソースを奪い合うのではなく、計算資源を浪費しない戦略も重要です。巨大な汎用LLM（GPT-4など）だけでなく、特定業務に特化した中規模・小規模なモデル（SLM）を活用し、限られたGPUリソースで最大限の成果を出す「省エネAI」のアプローチは、日本の「改善」文化とも親和性が高いでしょう。
3. データガバナンスを前提としたアーキテクチャ選定
機密性の高いデータはオンプレミスで処理し、一般的なタスクはパブリッククラウドで行うといった「適材適所」のハイブリッド構成が現実解となります。セキュリティリスクを懸念してAI導入を躊躇するのではなく、リスクをコントロールできるインフラ設計を行うことで、攻めのAI活用へと転じるべきです。