一、核心内容の要約
ブルッキングス研究所の最新研究に基づくこの分析では、AI時代のグローバルな地政経済の新たな変化が明らかにされています。AIはチャットボットのような一般的な技術ツールから、電力網や水道、交通システムと同等の国家の核心的なインフラへと進化しています。ヨーロッパや日韓などの中堅国々は、かつてない「見えない主権の喪失」のリスクに直面しています。もし産業、医療、国防、公共サービスがすべて中国やアメリカの企業が開発したAIシステムに依存している場合、相手方がサービスを停止したりルールを変更したりしたとき、名目上は領土や法的な主権は保たれていても、実際には自国の重要なシステムをコントロールできなくなってしまうのです。
この報告書は、中堅国々に対して「100％のAIを自国で開発する」という過度な目標を掲げるのではなく、実現可能な戦略を提案しています。核心的な部分ではコントロール権を握り、非核心的な部分ではグローバルな分業に正常に参加することで、中国やアメリカが既に独占している汎用大規模モデルの競争から回避し、産業やインフラといった「物理的なAI」に焦点を当てるべきだとしています。また、政府が毎年支出している公共調達資金を活用して産業を振興することも推奨しています。さらに、中国のAIの海外進出に対しても警告を発しており、セキュリティや管轄権を基準とした新たなアクセス規則が形成されつつあるため、事後の対応よりも事前の準備が重要だと指摘しています。
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二、詳細な解説
1. 主権とは領土の完全性だけか？AI時代には見えない「主権の喪失」が起きている
多くの人々は主権を「領土が占領されていない、法律が変更されていない」という観点で理解していますが、AI時代の新たなリスクはこの枠組みを完全に超えています。
実際には、2026年にアメリカがAI企業Anthropicに対して非米国人の利用を禁止するよう要求した事例があります。技術的に国籍をリアルタイムで確認できないため、Anthropicは世界中のユーザーにサービスを停止しました。アメリカの規制は、たとえ他国で製造されたチップであっても、アメリカの技術が使用されていれば販売を禁止するというものです。
投資額の差も顕著で、2025年のアメリカの民間AIへの投資額は2860億ドルに達し、中国が公開した額の23倍にも上ります。アメリカの大手テクノロジー企業5社は2026年にAIインフラに7000億ドルを投じる計画であり、すべての中堅国のAI投資を合わせてもその一部にも満たないのです。
報告書の最も重要な指摘は、「依存と従属の違いは『どれだけ外国の技術を使用しているか』ではなく、『代替手段があるかどうか』だ」という点です。他人のAIを使用していても、簡単に別のサービスに切り替えることができれば、それは単なる技術的な依存に過ぎません。しかし、世界でそのサービスを提供できるのがその企業だけであれば、相手方がサービスを停止するだけで抵抗の余地がなくなり、自国のシステムのコントロール権を完全に失うことになります。
2. 100％の国産化を無理に目指すな！「モジュール化された主権」こそが現実的な選択
以前は多くの国が「全栈AIの主権」を目指していましたが、ブルッキングス研究所はこの考え方に冷水を浴びせています。AI産業チェーンは世界中に広がっており、リチウム鉱山、特殊ガス、チップ製造、計算能力の調整、業界データなど、どの段階にも集中したボトルネックが存在します。どの国もすべての段階を自国でコントロールすることは不可能であり、無駄な投資に終わるだけです。
そこで報告書は「モジュール化された主権」という新しいアプローチを提案しています。すべての段階を自国で製造する必要はなく、核心的な部分だけでコントロール権と交渉力を握り、非核心的な部分ではグローバルな分業に参加するのです。しかし、アメリカが推進する「シリコンベースの平和」イニシアチブはこの道を塞いでいます。このイニシアチブに参加すると、中国が主導する世界的人工知能協力組織にも参加できなくなり、アメリカが「衝突する」と判断すれば、独立した協力プロジェクトも認められないのです。曖昧な排他的規則の方が明確な禁止よりも恐ろしいのです。自分が何をしているのかわからず、結局はアメリカに完全に従うしかなくなります。
3. チャットボットに夢中になるな！中堅国は中国やアメリカが独占していない新たな競争分野を見つけよう
汎用大規模モデルの分野はすでに中国やアメリカによって独占されています。どれだけ投資してもGPTや豆包よりも優れたチャットボットを開発することはできず、コストパフォーマンスや規模で勝つことはできません。
報告書は中堅国に対して、新たな競争分野を提案しています。それは「物理的なAI」、つまり工場、電力網、病院、港、鉄道などの実体インフラで使用されるAIです。この分野ではアメリカの優位性は汎用大規模モデルほどではなく、中国はすでに先行しています。2024年には中国の工業用ロボットの設置台数が世界の54％を占め、日本の4.5倍に達しており、規模とコストの面で大きな優位性を持っています。
中堅国は「自国のモデルの性能が高いかどうか」を競うのではなく、「自国の法的管轄範囲内でシステムの責任を誰が負うか」を競うべきです。たとえ自国のAIが優れていても、安全事故が発生した場合には現地の責任者を特定でき、すべての運用データを国外に出さず、オープンソースのモデルに切り替えることができれば十分です。例えば、日本の工業AIプロジェクトでは、各工場のデータを集める必要がなく、「データを工場外に出さない」という分散型のトレーニング方式を採用しています。これにより、各工場のデータはそのままにして、遠隔でAIモデルを共有することができ、商業秘密を守ることができます。
4. 費用をかけて補助金を出す必要はない！政府の公共調達力こそがAIの強力な武器
分散している産業リソースを統合して強力なAI能力にするには数千億ドルが必要ですが、ヨーロッパや日韓では「政府が直接補助金を出す」という方法は現実的ではありません。EUでは税金を増やしたり、共同で借金をしたりする必要があり、すべての加盟国の同意が必要で、議論が長引くと承認されないこともあります。
しかし、報告書は公共調達という強力な手段を指摘しています。EUは毎年2兆ユーロをサービスやプロジェクト、物資の購入に費やしており、これはGDPの13.6％に相当します。これに日本や韓国の公共調達額を加えると、産業の生死を左右するほどの規模になります。新しい予算を追加する必要なく、政府がAIシステムの購入に使う資金を事前に規則で定めればよいのです。例えば、将来3年間で10億ユーロを工業AIに投じると決めれば、企業は確実な収入が見込めるため、積極的に研究開発に投資するでしょう。エアバスが成功したのもこのような仕組みです。EUの各国政府が事前に航空機の購入注文を出し、エアバスはその注文をもとに銀行から資金を調達し、ボーイングに匹敵する巨大企業に成長しました。以前のGaia-Xプロジェクトが失敗したのは、企業だけが基準を決めたが、政府からの確定的な購入注文がなかったためです。
5. 中国のAIの海外進出の機会は閉ざされつつあるのか？事前の準備が事後の対応よりもはるかに重要
この報告書は中堅国がAIの自主性を高めるための行動指針ですが、中国のAI産業にとっても重要な示唆を与えています。
これから中国のAIが海外に進出する際には、「コストパフォーマンスが高く、モデルの性能が良ければ売れる」という考え方は通用しません。各国の公共調達規則では、「システムの法的責任者は誰か、データは国内に留まるか、外部サービスに依存しないか」が重要な基準となるでしょう。これは新たな非関税障壁です。私たちは今から製品やコンプライアンスの準備を進める必要があります。例えば、対象国に現地の運営主体を設立したり、現地の規制要求に適応させたりする必要があります。規則が確定した後で慌てて対応するのでは遅いのです。
また、「モジュール化された主権」という考え方は私たち自身にとっても参考になります。すべての技術段階を100％国産化することを盲目的に目指すのではなく、最も重要な分野を明確にし、代替手段があるか、退路を確保しておくことが重要です。単に「国産化率がどれだけか」を計算するよりもずっと重要です。