投稿者 global-ai-media 
米中の技術覇権争いが激化する中、中国による半導体自給自足への巨額投資、いわゆる「チップ・マンハッタン計画」が進行しています。AI開発の根幹である計算資源（コンピュート）の供給地図が塗り替わる中、日本のビジネスリーダーは「ハードウェアはクラウドベンダーの問題」と看過できなくなりつつあります。本稿では、グローバルな半導体競争がもたらす影響と、日本企業が取るべきAIインフラ戦略について解説します。
「チップ・マンハッタン計画」が示唆する分断された未来
生成AIブームの裏側で、もう一つの戦争が静かに、しかし激しく進行しています。それは「計算資源（コンピュート）」を巡る戦いです。米国による先端半導体の輸出規制に対抗し、中国は国家の総力を挙げて半導体サプライチェーンの自律化を進めています。一部ではこれを、かつての原爆開発計画になぞらえて「チップ・マンハッタン計画」と呼ぶ動きさえあります。
これまでは、NVIDIAなどの米国製GPUが世界標準としてAI開発を支えてきました。しかし、中国が独自のエコシステム構築を急ピッチで進めることで、将来的には「西側諸国のAIハードウェア圏」と「中国独自のAIハードウェア圏」という、互換性のない二つの世界が生まれる可能性があります。これは単なるハードウェアの話にとどまらず、その上で動くAIモデルの標準化や、データガバナンスのあり方にも大きな影響を及ぼします。
「スキル」の奪い合いと日本の立ち位置
半導体製造やAI基盤モデルの開発において、ボトルネックとなっているのはGPUの数だけではありません。それらを設計し、最適化して動かす「高度人材」の不足が深刻化しています。元記事でも触れられている通り、これはハードウェア競争であると同時に「スキル・レース（人材獲得競争）」でもあります。
日本企業にとって、この状況は二重の意味で課題を突きつけています。第一に、グローバルな人材獲得競争において、給与水準や研究環境で米中に遅れをとっている点。第二に、国内においてAIを「使う」人材は増えても、AIを支えるインフラやMLOps（機械学習基盤の運用）レベルで最適化できるエンジニアが不足している点です。
しかし、日本には勝機もあります。半導体製造装置や素材分野での高いシェア、そして「エッジAI（端末側でのAI処理）」への期待です。巨大なデータセンターに依存するLLM（大規模言語モデル）だけでなく、製造現場や組み込み機器で動作する小規模かつ高効率なモデル（SLM）の需要が高まる中、日本の「すり合わせ」技術や省電力化のノウハウは、このスキル・レースにおいて独自の強みとなり得ます。
コンピュート・リソースの「経済安全保障」
日本国内のAI実務において、これまでは「AWSやAzure、Google Cloudを使えば計算資源は無限にある」という前提がありました。しかし、地政学リスクの高まりは、その前提を揺るがしています。
もし台湾有事のような地政学的ショックが発生した場合、最先端GPUの供給は瞬時に逼迫し、クラウドの利用料高騰や、そもそもリソースが割り当てられないという事態が想定されます。日本の経済安全保障推進法においても、半導体やクラウドは特定重要物資・特定社会基盤役務として位置づけられています。企業がAIをコア事業に組み込む場合、依存先のリスク分散はもはやIT部門だけの問題ではなく、経営課題そのものです。
日本企業のAI活用への示唆
米中の半導体・人材競争というマクロな視点を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. AIインフラの「マルチクラウド・ハイブリッド」戦略
特定の海外クラウドベンダー1社に過度に依存することは、地政学リスクや為替リスクに直結します。機密性の高いデータや安定稼働が必須なシステムについては、国内のGPUクラウドや、オンプレミス（自社保有）環境の活用を検討の選択肢に入れるべきです。また、LLMを採用する際も、OpenAIのようなクローズドなモデルだけでなく、Llama系などのオープンモデルを自社管理下で動かすオプションを持っておくことが、将来的な交渉力やBCP（事業継続計画）につながります。
2. 「軽量化・最適化」技術への投資
「GPUが足りないなら、少ない資源で動かせばいい」という発想転換が重要です。日本企業は、モデルの蒸留（Distillation）や量子化といった技術を用い、高価なH100などのGPUを使わずに、推論コストを下げる技術開発に注力すべきです。これはコスト削減だけでなく、レスポンス速度の向上や、スマートフォン・車載器などエッジデバイスへの搭載という新たな付加価値を生み出します。
3. ガバナンスと調達の連携
AI導入プロジェクトにおいて、法務・コンプライアンス部門と、調達・インフラ部門の連携を強化してください。「どの国の技術基盤の上で、データが処理されているか」は、GDPRや日本の個人情報保護法、さらには経済安全保障の観点から厳しく問われるようになります。ブラックボックス化したAPIを利用するだけでなく、その背後にあるサプライチェーンの信頼性を評価プロセスに組み込むことが、持続可能なAI活用の第一歩となります。