AIの急速な発展の裏では、世界規模の産業競争と地政学的な駆け引きが繰り広げられています。米国のリーダーシップ、中国の攻勢、重要技術を巡る依存関係、そして欧州の政策判断。データとAIの活用を大きく変えつつある地政学的な変化とは何なのでしょうか。 大規模な技術革新の時代において企業が持続的な成長を実現するために押さえておくべきポイントについて、コファスのセクターエコノミストであるAurélien Duthoitが解説します。
テクノロジー業界はもちろん、幅広い分野で、いまデータと人工知能（AI）に大きな注目が集まっています。その能力の進化や活用範囲の拡大に加え、生産性や雇用市場への影響にも関心が高まっています。莫大な投資資金が投入され、その将来性への期待も大きいことから、人工知能（AI）は今や経済力や産業競争力だけでなく、地政学的な影響力を左右する要素にもなりつつあります。
地政学は、新技術の発展を加速させる触媒として、データやAIの利用のあり方を大きく変えています。私たちが日常的に利用するシンプルなチャット画面の背後には、数千億ドル規模のインフラ投資、複雑化する資金調達の仕組み、そして一握りの大手企業へと集中するサプライチェーンとバリューチェーンが存在しているのです。
AIはもはやイノベーションや生産性向上だけのテーマではありません。今や、経済力や産業競争力、さらには地政学的な影響力を左右する重要な手段となっています。
と、Aurélien Duthoit, sector economist at Coface は述べています。
1. 米国の優位性はどこまで揺るがないのか？
世界最大の時価総額を誇る米国企業Nvidia（時価総額2兆米ドル）に続き、AnthropicとOpenAIも今後数か月以内の株式上場を予定しています。なかでもAnthropicのIPOは、史上最大規模になる可能性があるとして大きな注目を集めています。
こうした動きは、現在AI関連の世界の金融エコシステム評価額の70％を占める米国企業の競争優位性をさらに強化する要因となっています。加えて、サーバーやデータセンターといったインフラ面でも米国の優位性は際立っています。現在の設備容量の50％が米国に所在しているほか、建設中の容量の70％も米国に集中しています。
時価総額や資金調達力といった面でも、またインフラ面でも、米国の優位性は極めて強固です。さらに投資資金の流れを見る限り、この傾向は今後ますます強まっていく可能性があります。
と、Aurélien Duthoit は述べています。
しかし、こうした米国の優位性の裏側には、大きな構造的課題があります。米国は依然として、AI関連技術を支える重要な機器や部品の輸入に大きく依存しており、その依存度は近年急速に高まっています。実際、この傾向は指数関数的に拡大しており、関連輸入額はここ数年で4倍に増加しました。ここには大きな逆説があります。最先端の技術分野で圧倒的な優位性を持ちながら、その技術を支える重要な部品については他国への依存から逃れられていないのです。
こうした状況は、テクノロジーを巡る地政学に新たな構図を生み出しています。つまり、すべての重要部品を自国内で生産・管理していなくても、ソフトウェア、資本、付加価値の大部分を握ることで主導権を確保できるという考え方です。企業にとっては、このようなサプライチェーンの分断化が進むなかで、どのテクノロジー企業やプラットフォームを選ぶかが、ますます戦略的な判断になっています。
この分野で圧倒的な優位性を持つ一方で、米国のサプライチェーンには戦略的な弱点が存在します。半導体だけでなく、この産業を支える物理的な基盤に目を向けるほど、米国の脆弱性はより鮮明になります。
米国はこうした依存関係を解消するために大規模な投資を進めています。しかし、勢力図を実質的に塗り替えるほどの変化を生み出すには、そのスピードはまだ十分ではありません。
と、Aurélien Duthoit は指摘しています。
2 - 米中AI競争：AIモデル競争の勝者は誰か？
18か月前の「DeepSeekショック」は、AI業界における競争が、単に最も高性能な大規模言語モデルの開発競争ではないことを示しました。真の競争力を左右するのは、性能だけでなく、コストや導入のしやすさとのバランスです。こうした状況のなか、中国は独自の戦略で巻き返しを図っています。中国発の複数のAIモデルはオープン型を採用しており、開発元のインフラに依存せず、利用企業が選択したIT環境で運用できます。自社サーバーでの運用や、欧州のクラウド・ホスティング事業者の利用も可能です。これは、モデル、サービス、インフラを一体化して提供するクローズド型のサービスとは対照的なアプローチです。
高性能で利用しやすいモデルを提供することで、中国企業は必ずしも市場を独占しようとしているわけではありません。むしろ、米国企業が技術的優位性を世界規模の収益基盤や影響力へ転換することを牽制する狙いもあると考えられます。
いま問われているのは、どの企業が最高性能のAIモデルを開発しているかではなく、どの企業が最も優れた費用対効果を提供できるかなのです。
中国の地政学的な狙いは、米国企業が技術的優位性を世界規模の収益源へと転換することを難しくする点にあります。同時に、米国がその優位性を活用して世界に対する影響力を強める余地を狭めようとしているのです。
Aurélien Duthoit.
3 – 欧州：技術主権は限定的でも、対抗手段はあるのか？
新たな地政学とテクノロジーが交差する時代において、欧州はどのような立ち位置にあるのでしょうか。主要なデジタル市場では寡占化が進んでおり、AIモデル市場はネットワーク効果によって、クラウド市場は規模の経済によって一部の企業への集中が進んでいます。その結果、AIを活用する企業にとって、特定ベンダーへの依存リスクは現実的な課題となっています。欧州は、部品やAIモデルの分野では後れを取っています。その背景には、ドラギ報告書でも指摘された規制面の課題、市場統合の遅れ、戦略的ビジョンの不足といった構造的な弱点があります。
しかし、中国や米国に比べて不利な立場にあるとしても、欧州が無力というわけではありません。欧州はAIバリューチェーンの中で重要な役割を担っており、その強みをさらに活用できる余地があります：
- フォトリソグラフィ装置のASML
- 光学検査技術のZeiss
- 電気特性検査装置のSpea
- シリコンウェハーメーカーのSiltronic
さらに欧州には、世界第2位の規模を誇る市場という強みがあります。この市場規模は、今後の技術競争や国際交渉において重要な交渉カードとなり得ます。
欧州、そして欧州企業が向き合うべき課題は、次の4つの問いに集約されます：
- 自社は何に依存しているのか。
- その依存先はどれほど重要なのか。
- 代替手段は存在するのか。
- 代替手段へ切り替える場合、そのコストはどの程度か。
そして、忘れてはならないのが、新技術の導入で後れを取らないことです。新たな技術による生産性向上は、企業の利益率や競争力の回復を支える重要な要素となり得ます。
データとAI：実証から成果創出の段階へ
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