AI時代の「計算力」、国家の命運を左右する軍拡競争

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この記事のポイント

• AIの爆発的な進化が、計算能力を巡る国際的な「軍拡競争」を引き起こしています。
• 神経形態計算や量子コンピューティングといった新技術が、国家の経済力、軍事力、政治的独立性を左右する基盤となりつつあります。
• 英国は、これらの新技術開発に注力し、計算主権の確立を目指していますが、海外への技術・人材流出という課題も抱えています。
• 計算能力の確保は、単なる技術開発に留まらず、国家安全保障や国際社会における影響力に直結する重要な要素となっています。

AI進化を支える新技術：神経形態計算と量子コンピューティング

AIの目覚ましい発展は、膨大な計算能力を必要としています。従来のコンピューターシステムでは、帯域幅、メモリ容量、エネルギー消費といった物理的な限界に直面しています。このような状況下で、人間の脳の仕組みを模倣した「神経形態計算」や、全く新しい原理に基づく「量子コンピューティング」といった革新的な技術が注目されています。

神経形態計算は、脳の神経回路網を模倣したチップを用いて、極めて少ない電力で効率的な情報処理を目指すものです。従来のシステムが常に大量のデータを処理するのに対し、変化があった時のみ活性化するため、大幅な省電力化が期待できます。ロンドン大学学院の教授であるトニー・ケニオン氏は、「数テラバイトのデータを数キロバイトに圧縮し、重要な情報のみを抽出できる」と語ります。

さらに、一部の神経形態計算では、生きた脳細胞とシリコン基盤のハードウェアを組み合わせる「ウェットウェア」という研究も進められています。これらの技術は、既存のハードウェアを置き換えるのではなく、その機能を拡張・補完することを目的としています。

計算能力は「国家の主権」に直結

現代の軍事力は、AIを活用した戦闘システムや自律型ドローンなど、計算資源の活用能力に大きく依存しています。各国政府は、かつての石油や電力のように、計算能力を国家経済、軍事力、そして政治的独立性を支える基盤として捉え始めています。一部の国では、20世紀の核技術のように、国家主権を定義する決定的な要素と見なす向きもあります。

英国も例外ではなく、国防省は神経形態センサーを用いた衛星や宇宙ゴミの追跡、ドローンの追跡など、実験的な技術開発を進めています。また、世界初の国防部門による量子コンピューターの購入も行われました。これは、AIを高度に活用する次世代兵器の開発において、膨大なセンサーデータをリアルタイムで処理する計算能力が不可欠であるためです。

一方で、英国がAIやクラウドサービスにおいて、特に米国といった海外ベンダーに依存することへの懸念も表明されています。格拉夫芯片公司的CEO、ナイジェル・图恩氏は、「計算能力が海外の大規模クラウドサービスプロバイダーに高度に依存している場合、相手側が遠隔操作でデータセンターを完全に麻痺させる可能性も考えられる」と警鐘を鳴らしています。

英国の挑戦：AIと量子コンピューティングにおける二度目のチャンス

ロンドンには、計算分野における英国の卓越性を示す象徴的な存在が点在しています。現代コンピューターの父、アラン・チューリングの名を冠した研究所や、AI研究の先駆者である「ディープマインド」の本拠地があります。これらの存在は、英国がAI分野で「二流」の地位に甘んじる必要はないことを示唆しています。

しかし、「ディープマインド」がGoogleに買収されたように、英国は有望な技術や企業が海外に流出する課題に直面しています。専門家は、これを英国のAI産業にとって「痛撃」であり、偉大な英国企業を育成する機会を失ったと指摘しています。

それでも、研究者や企業経営者は、次の技術革新が英国に「二度目のチャンス」をもたらすと考えています。

量子コンピューティングの展望と国家戦略

量子コンピューティング分野は、英国にとって「千載一遇の機会」と捉えられています。量子計算初創企業である环球量子公司的CEO、セバスチャン・魏特氏は、「AI分野では競争に敗れたかもしれないが、量子コンピューティングでは1兆ドル規模の企業を英国に築ける可能性がある」と語ります。

かつてはオープンな「コミューン」のような状態だった量子計算の研究は、現在では技術主権や国家安全保障といった政治的な課題と深く結びついています。各国政府は量子技術に巨額の資金を投じ、人材や知財、国際協力の管理を強化しています。

量子コンピューターは、従来の暗号アルゴリズムを解読する能力を持つため、仮想通貨から国家機密に至るまで、あらゆる情報の漏洩リスクを高めます。この量子競争を推進しているのは、米国による先端チップの輸出規制など、技術への依存に対する懸念であると指摘されています。

米国がチップを「取引材料」として利用する動きは、同盟国に懸念を抱かせています。英国アルビオンリスク投資公司的戴夫·格里姆氏は、「米国がGPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）を圧力の道具として使うことに、何の驚きもありません」と述べています。

相互依存と「計算スタック」の重要性

AI開発の機会を逃した国々も、新興技術を通じて競争に復帰する可能性があります。AIの計算能力需要は、ムーアの法則の予測をはるかに超える速度で増加しており、従来の半導体技術では対応しきれなくなっています。

AIの超大規模モデル化に伴う計算処理、データ転送に必要な帯域幅、そしてストレージ能力の解決策が求められています。さらに、AIデータセンターの膨大なエネルギー消費も深刻な問題となっています。2030年までに、AI分野に必要な発電設備容量は、オーストラリアの総発電容量の1.5倍に達すると推計されています。

現時点では、GPUがAI計算能力の中核を担っていますが、状況は変化しつつあります。米国のAI企業Anthropicは、英国のAIチップスタートアップFractyl（フラクティル）社からの専用AIチップ購入を検討しており、光子技術を活用するAurelius（アウレリウス）社もAMDと協力してAIハードウェア試験プラットフォームを構築しています。

韓国がSamsungやSK Hynixといった企業群を通じて半導体エコシステム、特に先端メモリチップ分野を主導しているように、英国のような国々にとっても、「計算スタック」における重要な要素を確保することが不可欠となっています。単一の企業がAIエコシステム全体を再現することは不可能であり、各国は自国のリソースと米国や韓国などの優れたリソースを組み合わせる必要があります。

「新世代の重要なノードが形成されつつあります。これを『キーノード』と呼ぶことも、相互依存の構造と解釈することもできます」と、オランダの堅盾技術公司のCEO、ボドウィン・ウェナンツ氏は述べています。

各国政府は、たとえ一つでも不可欠な国内のリーディングカンパニーを持つことが、AI経済において発言力を得る鍵となると認識しています。長期的に戦略産業を育成し、グローバルシステムにおいて無視できない存在となることが重要です。しかし、国内資本や産業政策の支援が不足している場合、革新的な可能性を秘めたスタートアップが、海外の大企業に買収されてしまうリスクも潜んでいます。

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