計算資源は、外交カードになった

AIの話をしているつもりが、いつのまにか外交の話になっている。

ここ数年、その現象が常態化した。モデルの性能を決めるのが計算資源であり、計算資源を決めるのがGPUであり、GPUの供給を決めるのが数カ国の産業政策と輸出規制だからだ。

三層で見る

チップ層。NVIDIAが設計を握り、TSMCが製造を握り、ASMLが露光装置を握る。それぞれ代替が効きにくい。一社が止まると全体が止まる構造になっている。

規制層。米国の対中輸出規制、EUのChips Act、日本の補助金。技術ではなく法律で流れが変わる領域だ。

需要層。データセンターの建設ラッシュ、それに伴う電力の奪い合い。半導体の次のボトルネックは電力だという見方が現実味を帯びてきた。

なぜ起業家が知っておくべきか

自社がAIを使う側であっても、この構造の影響は受ける。

推論コストは供給と規制で動く。特定リージョンのGPUが逼迫すれば、プロダクトの原価がそのまま上がる。中国発モデルが計算資源不足で新規登録を止めた事例のように、供給制約はユーザー体験まで届く。

「どのモデルを使うか」の判断に、「そのモデルはどこの計算資源で動いているか」という問いが加わった。

そういう時代の見取り図を、この特集で更新していく。