矢野経済研究所 ＩＣＴ・金融ユニット

生成AIの進展に伴い、企業が利用できるAIモデルやサービスの選択肢も広がっている。一方、AIの開発・運用には、先端半導体やデータセンター、電力に加え、巨額の資金が必要となる。米外交専門誌『Foreign Affairs』は、こうした資本・インフラ面から米中のAI競争を論じている。同誌は、これらを長期的に確保・維持できるかどうかが、今後のAI産業を左右すると指摘する。
 
米国と中国は、異なる産業基盤を背景にAIの開発・普及を進めている。米国ではOpenAI社やAnthropic社などの民間企業が先端AIモデルの開発を主導し、大手テクノロジー企業による投資を民間資本市場が支えている。一方、中国は政府の産業育成策と製造業基盤を生かし、AIインフラの整備や産業現場への技術導入を進めている。モデルの提供方式にも違いがある。 米国の主要企業が商用APIやクラウドを通じてモデルを提供する一方、中国ではDeepSeekなどが、自社運用や改変が可能なオープンウェイトモデルを公開している。こうした提供方式の違いは、海外の企業や金融機関がAIの導入形態や提供事業者を選ぶ際の判断材料にもなる。
 
AIインフラへの投資も拡大している。 同誌によると、米国の主要テクノロジー企業が2026年に予定する設備投資は総額6,000億ドルを超え、その相当部分がAI関連インフラに充てられる見通しだ。中国でも政府主導の大規模なデータセンター整備が計画されている。こうした投資の拡大は半導体やクラウド分野にも及び、金融面では資金調達と投資採算性が重要な論点となっている。 特にデータセンターや電力設備の整備には多額の資金と時間を要するため、AIサービスの需要拡大が十分な収益につながり、投資を回収できるかが問われる。
 
AIサービスを支えるインフラや供給体制は、金融機関や一般企業の導入判断にも関わる。 米国企業の商用AIサービスを利用すれば、自社でモデルを運用する負担を軽減できる一方、料金や提供条件は外部事業者に左右される。これに対し、オープンウェイトモデルは自社環境での運用や業務に応じた調整が可能だが、その分、計算資源の確保や保守・管理が必要となる。さらに、各国の輸出規制や半導体の供給状況も、サービスの継続的な利用に影響する可能性がある。特に安定稼働が求められる金融機関では、モデルの性能や費用に加え、運用基盤の確保と供給条件の変化に対応できる体制が重要となる。
 
参考：Foreign Affairs "Empires of AI: The Rise and Fall of a New Global Order"