生成AIの開発、導入で先行した米国はまず市場規模で他国を圧倒する。2023年時点ですでに161億ドルと、2位の中国の3倍だ。30年には650億ドル超に達し、一国で世界の3分の1を占めるとみられる。

アプリケーションは多種多様で手がける企業も無数にのぼるため単純にシェアを算出するのは難しいが、ここでは最も基本的な文章生成と画像生成のAIツールを取り上げる。文章生成ではチャットGPT、画像生成ではMidjourneyという米国発のサービスが高いシェアを握っている。

AIサービスを提供するのが「ハイパースケーラー」と呼ばれるクラウド大手。アマゾン・ドット・コムや大規模言語モデル「GPT-4」で知られる米オープンAIと提携するマイクロソフト、グーグルなど大手3社で世界シェアの3分の2を占める。AIを利用したデジタルトランスフォーメーション（DX)が進むほど米企業に富が集中する構図となっている。

AIがデータを学び、推論をする工程は、データセンターにあるサーバーが担う。膨大な計算量が必要なため、これまでのサーバーの能力だけでは対応しきれない。そこで脚光を浴びたのがGPU（画像処理半導体）だ。もともとゲームの3D処理などに向け開発されたが、高速・大量の演算処理がAI向けにも適していた。市場投入で先行してきた米エヌビディアが、データセンター向けでも圧倒的なシェアを持つ。

生成AIの処理を担うデータセンターに向けた半導体ビジネスは急拡大している。突出するのがGPUで圧倒的なシェアを持つエヌビディアだ。直近、データセンター向け事業の売上高は23年5~7月期に急速にアクセルがかかり、23年11月～24年1月期には前年同期と比べ5倍まで膨らんだ。

株式市場からの評価も加速度的に高まった。米国株をけん引する「マグニフィセントセブン（壮大な7銘柄、神7）」の2月末の時価総額を、14年末と比べてみよう。アップルが4倍、テスラが23倍なのに対して、エヌビディアは181倍だ。23年末からの2カ月だけで6割増と急伸している。

CUDAの公開から18年。他に高性能な半導体が開発されても、使い慣れた「ツルハシ」はなかなか手放されないと見られているようだ。

生成AIの学習に欠かせないGPUは世界的に価格が上昇し、調達が困難になっている。世界シェア9割を握るエヌビディアからGPUを爆買いしているのは資本力で他を圧倒する米国企業だ。英オムディアによると、エヌビディアが開発する「H100」の23年の調達量はメタとマイクロソフトが15万基ずつ。アマゾン・ドット・コムやグーグルなども5万基の規模で購入している。調達力のない日本は最新のGPUを利用することが難しく、旧世代の機種しか使えない状況だ。

AIサービスをクラウド経由で提供する米国プラットフォーマーの影響力はデータセンターの立地を見ても明らかだ。主要国別のデータセンター立地では米国が24年に5381カ所と、ドイツの10倍、中国の12倍に上る。三菱総合研究所の今村圭主任研究員は「AIの利用者が増え、クラウド大手がデータセンターへの投資を加速させる循環が出来上がっている」と指摘する。

日本国内においても勢力図に変化が生じている。頭角を現しているのが米デジタル・リアルティ・トラストと三菱商事が共同出資するMCデジタル・リアルティや米エクイニクスなどデータセンターに特化したビジネスを展開する企業。外資のクラウド大手と組んでサービスを提供する。「クラウド大手の攻勢を前に、日本企業はデータセンターを縮小させる傾向が強まっている」とデジタルインフラに詳しい日本政策投資銀行の山内遼調査役は指摘する。

偽情報の拡散や偏見の助長への懸念が高まる中、各国はAIへの規制を強化している。欧州連合（EU）の立法機関である欧州議会は3月13日、AIの開発や利用を巡る世界初の包括規制の最終案を可決した。生成AIの提供企業に、AI製であることを明示させるなど透明性の担保を求める。違反企業には制裁金を科す。

米国は23年10月に大統領令を発令した。開発企業にはサービスの開始前に、政府の安全性評価が義務付けられる。中国では生成AIアルゴリズムのデータ内容とアウトプット結果の状況などの届出が義務となっている。

技術革新の種となる学術研究分野では中国の存在感が増している。論文データベースのスコーパスを分析すると、23年のAI関連の国際共著数は中国がトップの9000件超だった。16年に米国を逆転して以降、その差は広がる。

世界最大の海外留学生を送り出す中国は、数の力で国際共同研究の輪を広げる。ただ「論文の質」では米国優位の構図は崩れていない。スコーパスの被引用数に基づく指標では、中国は平均の1を下回る一方、米国は1.5前後だ。

経済協力開発機構（OECD）によると、米国におけるベンチャーキャピタル（VC）投資の累計額は中国の2倍を誇る。豊富な資金や集合知を背景に、各国はAI研究の果実を狙う。だがここでも、日本の存在感は薄い。

生成AIの基盤となる大規模言語モデルなどの開発で後れを取った日本。巻き返しは容易ではないが、国内でも反攻の動きが出始めた。

オープンAIをはじめとする海外勢と競う技術の開発をめざすのがソフトバンクだ。GPUで構成する計算基盤を自前で整備し、性能を示すパラメーター数が1兆にのぼる大規模言語モデルの開発を計画する。

パラメーター数が多い大規模言語モデルは高い性能が期待できる半面、開発の際などに膨大な電力を消費し、コストがかかる。この点に着目するのがNTTやNECだ。NTTはチャットGPTのベースになった大規模言語モデルに比べて学習コストを約300分の1に抑えたモデルなどを提供し、海外勢とは異なる土俵で勝負する。同社はデータセンターの省電力化につながる光半導体なども開発中だ。省エネ性などに配慮した「持続可能な生成AI」は日本勢が活路を見いだす一つの方向性となる。

23年に米グーグルの研究者らが日本で創業したサカナAI（東京・港）も注目の存在だ。魚が群れを形成するように小規模な言語モデルを組み合わせ、より効率的に高度な知能の実現をめざす。規模の拡大を追求してきた従来の大規模言語モデルとは一線を画し、新たなイノベーションを生み出す可能性を秘める。米メタの技術をベースに高性能の日本語モデルを開発するイライザ（東京・文京）など国内でも注目のスタートアップが台頭しつつある。3月18日にはKDDIがイライザを連結子会社化すると発表し、強力な後ろ盾を得て事業の拡大をめざす。