AI時代の国家主権と日本の生存戦略
AIの急速な進歩は、単なる産業競争を超えて国家間の力関係を変えつつある。AIを自国で開発し、計算資源、半導体、クラウド、データ、基盤モデル、AIエージェントまで一貫して掌握する国と、それらを外国企業から購入して利用するだけの国との間には、経済成長率、生産性、軍事力、情報収集能力、行政能力にまで大きな格差が生じる。ここでいうAI植民地化とは正式な国際政治上の概念ではないが、AIの中核技術を外国に依存する結果、産業・行政・安全保障上の意思決定能力まで外国企業や外国政府に左右される状態を指す。現在の米国はむしろ、自国の半導体、クラウド、AIモデル、ソフトウェア、標準をまとめたフルスタックAI（※フルセットのAI）を同盟国・友好国へ輸出することを国家戦略として明確に掲げている。これは米国にとって合理的な戦略である一方、導入国から見れば便利さと引き換えに技術的従属が固定化される危険を孕んでいる。
AI植民地化の構造
AI植民地化を理解するうえで最も重要なのは、AIをChatGPTのようなサービスだけとして考えないことである。AIは、半導体、電力、データセンター、通信網、クラウド、データ、基盤モデル、アプリケーション、AIエージェント、AI人材、AI規格という巨大な階層構造から成り立つ。したがって、外国製AIモデルを利用していても、それだけで直ちに植民地化されるわけではない。問題は、これらの階層のほぼすべてを外国企業に依存し、自国が変更、代替、改良、停止判断を行えなくなることである。AI時代の国家主権とは、すべてを国産化することではなく、必要な時には外国技術から離脱できる能力を持つことである。
1.半導体と計算資源
AI時代における最初の権力源は計算能力である。高度なAIモデルを開発するには膨大なGPU、メモリー、ネットワーク機器、電力が必要となる。その供給が特定国・企業に集中すると、AI開発能力が外国によって制約される。計算資源を持たない国は、外国のクラウドサービスを借りなければAIを開発できない。価格変更や輸出規制、制裁によって利用を止められる可能性もある。これは石油輸入依存に似ているが、AIの場合には更に深刻である。エネルギーだけでなく、知識生産能力そのものを外国に依存するからである。
2.クラウド
AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなど米国系クラウドは世界経済の重要な基盤となっている。クラウド依存が進めば、企業だけでなく行政、金融、医療、防衛関連システムまで外国企業のインフラ上で動くようになる。外国クラウドを利用すること自体が問題なのではない。問題はそれ以外の選択肢がなくなることである。一度企業の情報システムが特定クラウドのAPI、データベース、AIサービスへ深く組み込まれると、別のクラウドへ移行するコストは極めて高くなる。いわゆるベンダーロックインである。
3.基盤モデル
AI時代には基盤モデルが新しいOSのような役割を持つ。企業や政府が外国製基盤モデルの上にAIエージェントを構築すると、その国の経済活動の相当部分が外国モデルを経由することになる。米国がハードウェア、モデル、ソフトウェア、アプリケーション、標準を一体として輸出しようとしていることは、この点で極めて重要である。単にAI製品を輸出するのではなく、AI経済圏を輸出する構想だからである。
4.データ
AI時代において最も価値のある資源の一つがデータである。医療、金融、製造、行政、国防などのデータが外国AIへ大量に流れれば、外国企業はその国の産業構造や社会構造について、自国企業以上の知識を持つ。とりわけ日本にとって重要なのは製造現場のデータである。日本は基盤モデルでは米国に後れを取っているが、自動車、工作機械、ロボット、素材、化学、精密機器などの現場データを大量に保有している。このデータまで外国AI企業に吸収されれば、日本最大のAI資産を自ら手放すことになる。
5.AIエージェント
今後最も重大になるのがAIエージェントである。AIが単に質問に答えるのではなく、発注、設計、採用、金融取引、物流、顧客対応、研究開発などを自律的に実行するようになると、AIは企業経営に組み込まれる。外国企業のAIエージェントが日本企業の業務の大部分を行うようになれば、生産性は上がる一方、産業の意思決定層が外国企業に依存することになる。AI植民地化の最終段階とは、外国のAIを利用することではない。自国の企業や政府が、外国AIなしには意思決定できなくなる状態である。
6.軍事
AIは情報解析、衛星画像分析、サイバー戦、無人機、ミサイル防衛、指揮統制など軍事能力を変える。したがってAI軍事技術を完全に外国へ依存する国は、安全保障上の自律性を失う。同盟関係にあっても、自国独自のAI情報解析能力やサイバー防衛能力を持つことは必要である。AI時代には、核抑止、エネルギー安全保障と並んで計算能力とAIの安全保障が国家戦略の柱になる。
各国のAI植民地化回避策
1.米国
米国は現在、最も包括的なAI産業基盤を持つ国家であり、植民地化されないのではなく、AI圏を形成する側である。半導体設計、GPU、クラウド、基盤モデル、AIソフトウェア、ベンチャーキャピタル、人材というAIスタックのほぼすべてで巨大企業を擁する。2025年の米国AIアクション・プランは、AIインフラを国内で拡大するとともに、American AI technology stackを外国へ輸出することを明確な政策として掲げた。米国の戦略は単なるAI輸出ではない。米国製GPU＋米国クラウド＋米国AIモデル＋米国ソフトウェア＋米国規格というAI経済圏を世界へ広げる戦略である。これは過去のドル経済圏やWindows・インターネット標準に匹敵する潜在的影響力を持つ。日本が最も注意すべき相手は中国ではなく、むしろ友好国である米国の圧倒的利便性である。
2.EU
EUは米国巨大IT企業への依存を早くから問題視し、digital sovereigntyを掲げ、デジタル主権による防衛に注力している。2025年のAI Continent Action Planでは、欧州域内のAIファクトリーを整備し、最大級のAIモデルを欧州内で開発できる計算資源を確保する方向へ大きく政策を転換した。EUはAI投資を約2000億ユーロ規模へ動員し、AI ギガ・ファクトリーには10万個を超える先端AIプロセッサを備える構想を進めている。特徴は規制だけの欧州から計算資源を持つ欧州へ政策が変化している点にある。AI主権は法律だけでは守れず、GPUとデータセンターが必要だという認識が強まったのである。
3.フランス
フランスは欧州の中でも特に国家主導色が強く、国家主導でAI国家を作ろうとしている。Mistral AIのような欧州基盤モデル企業を育成する一方、AIデータセンターへの巨額投資誘致を進めている。2025年のAI アクション・サミットではフランス国内AIインフラなどに1090億ユーロ超の投資計画が発表された。更に2026年にはソフトバンクによるフランス国内3～5GW規模のAIデータセンター能力開発計画まで発表されている。フランスから日本が学ぶべき点は、外国資本を排除しないAI主権である。外国企業の資金・技術を利用しても、データセンター、研究、人材を国内に残すのである。
4.英国
英国は非常に興味深い戦略を採っている。政府が明確にSovereign AI Computeという概念を掲げ、国家が必要に応じて独立して利用できる計算資源を確保しようとしている。英国政府は2030年までに公共部門のAI計算能力を少なくとも20倍にする方針を掲げ、Isambard-AIなどのスーパーコンピューターを整備している。2026年の英国AIハードウェア計画では、AI maker, not an AI taker、すなわちAIを受け取るだけの国ではなく作る国になるという表現まで用いている。これはAI植民地化問題を端的に表した考え方であり、日本にも重要な示唆を与える。
5.ドイツ
ドイツはChatGPT型AIだけで米国と競争するより、製造業とAIを結び付ける方向を強く意識している。更にフランスと共同でEuropean Digital Sovereigntyを推進し、クラウド、AI、サイバーセキュリティについて欧州主権の指標や政策手段を整備しようとしている。ドイツ最大の強みは工場、機械、自動車、化学などに蓄積された産業データである。これは日本と非常に似ている。したがって日本が最も参考にすべき国の一つはドイツである。
6.中国
中国は米国依存から脱却するため、半導体、クラウド、基盤モデル、通信、データ、アプリケーションまで巨大な国内AI市場を形成している。2025年のAI Plus政策では、モデル、データ供給、計算能力、オープンソース、人材を一体的に強化する方針を打ち出した。2030年には次世代スマート端末やAIエージェントの普及率90％超を目標としている。更に中国は高性能AIチップを含む重要技術の国産化を政策的に推進している。中国の最大の特徴は巨大な国内市場である。AIモデルを国内で大量に利用し、データを集め、改善し、再び産業へ導入する循環を国内で成立させることができる。
7.インド
インドはAIを公共インフラ化する戦略を採用しており、極めて参考になる。米国や中国のような巨大AI企業をまだ十分持っていないため、政府がGPUを共同インフラとして提供する方向を採っている。IndiaAI Missionでは、1万GPU規模という当初目標を超えて1万8千以上のGPU計算資源を整備し、大学、スタートアップ、中小企業、政府機関などへ提供している。更にインドのデータを利用した国産基盤モデル開発も支援している。インドはGPUを巨大企業だけの所有物にせず、道路や電力網に近い公共的産業インフラと考えている。これは日本に極めて参考になる。
8.サウジアラビア
サウジアラビアの戦略も注目すべきである。政府系PIF傘下のHUMAINは、データセンター、クラウド、AIモデル、AIアプリケーションを一体化したフルスタックAI企業を目指している。NVIDIA、AMD、Cisco、Qualcomm、AWSなど外国企業と積極的に提携する一方、データセンターを国内に建設し、半導体設計人材やAI人材を国内へ移転させようとしている。更にArabic-firstモデルALLAMを育成し、言語・文化面でもAI主権を確保しようとしている。サウジ型の重要な点は、外国技術を排除するのではなく、外国企業を国内AI産業形成のために利用するという発想である。
9.ロシア
ロシアは別の意味で興味深い。西側制裁によって先端半導体やクラウドへのアクセスが制約されるため、AI技術の国内化を国家安全保障上の課題として進めざるを得ない。ロシア政府は2030年までのAI国家戦略を更新し、AI研究、人材育成、国産技術の強化を進めている。ただしロシアの例は、AI主権のもう一つの現実を示している。ソフトウェアやモデルを国内開発できても、先端半導体製造能力がなければ完全なAI自立は難しい。
日本のAI植民地化回避策
1.AI完全国産化策を採らない
日本が米国と同じAIスタック（※日本版AIセット）をすべて国内で作ることは現実的ではない。NVIDIAと競争するGPU、AWSと競争するクラウド、OpenAIやGoogleと競争するすべての基盤モデルを同時に作ろうとすれば、資金も人材も分散する。したがって目指すべきは、AI自給率100％ではなくAI戦略的自律性である。外国技術を積極的に利用しながら、国家の重要機能については外国企業なしでも最低限動かせる状態を確保すべきである。
2.国家AI計算資源を構築
日本が最優先で行うべきは、英国のSovereign ComputeやIndiaAIに近い国家AI計算基盤の構築である。大学、研究機関、スタートアップ、防衛、行政、重要企業が利用できる巨大GPUクラウドを国内に整備すべきである。現在、日本政府はGENIAC（ジェニアック＝国策AIプロジェクトのこと）を通じてAIモデル開発に必要な計算資源を支援しており、2026年にも16の基盤モデル開発テーマを採択している。これは重要な一歩であるが、今後は研究成という位置づけを超え、国家AIインフラとして恒久化すべきである。
3.AI・半導体支援を「AI主権」へ統合
日本政府はAI・半導体分野について2030年度までに10兆円以上の公的支援を行う枠組みを進めている。問題は金額だけではない。Rapidus、AIデータセンター、GENIAC、通信、電力政策などを別々の産業政策として扱うのではなく、半導体→データセンター→計算資源→基盤モデル→AIエージェント→ロボット・製造業という一つの日本AIスタックとして設計する必要がある。
4.日本最大の武器現場データ
日本はAI基盤モデル競争では出遅れたが、AI時代に極めて大きな資産を持っている。自動車、ロボット、工作機械、物流、鉄道、電力、素材、化学、医療などの実世界データである。今後AIはテキスト中心の生成AIから、ロボットや機械を動かす物理物理AIへ向かう。その段階では日本の産業基盤が大きな意味を持つ。日本政府の2026年半導体・デジタル産業戦略でも、現場データのAI-Ready化とデータ連携基盤が重点政策として位置づけられている。日本はこの分野を国家戦略の中心に置くべきである。
5.日本版産業AI
米国がGeneral AIで強いのであれば、日本はIndustrial AIで世界を取るべきである。日本企業（トヨタ、ホンダ、日立、三菱重工、ファナック、安川電機、キーエンス、東京エレクトロン、信越化学、NTTなど）が持つデータとAIを結び付ける。工場の設計、制御、保守、物流、品質管理などを行うAIエージェントを日本企業が開発すれば、世界の製造業へ輸出できる。これは日本が世界のAI植民地になるどころか、逆に産業AI圏を形成できる可能性を意味する。
6.AIエージェント産業を国家戦略に
今後10年で重要になるのは基盤モデルそのものより、その上で仕事をするAIエージェントである。したがって日本企業はOpenAI、Anthropic、Googleなどのモデルを利用しても構わない。重要なのは、その上に構築される企業向けAIエージェントの知的財産、業務データ、顧客関係を日本企業が持つことである。日本は基盤モデルで負けたからAIで負けると考える必要はない。基盤モデルの上には巨大なアプリケーション産業が形成されるからである。
7.政府自身が最大のAI顧客
米国、中国、サウジアラビアなどに共通するのは政府がAI産業の巨大顧客になることである。日本政府も行政、医療、防災、税務、年金、防衛などで国産AI企業を積極的に採用すべきである。既に日本政府はガバメントAIを政策として進めている。これは単なる行政効率化ではなく、日本AI企業の最初の巨大顧客になる政策として位置づける必要がある。
8.日本版AIファンド創設
日本の弱点の一つはAI企業への巨大なリスクマネー供給である。AI企業は成長初期から数百億円、場合によっては数千億円の資金を必要とする。そこでJIC（産業革新投資機構）、政府系金融機関、年金基金、保険会社、通信企業、商社などが参加する数兆円規模のJapan AI ファンドを形成することも検討すべきである。目的は補助金ではない。世界的AI企業の株主になることである。国内企業だけでなく、米国、イスラエル、欧州などの有望AI企業にも投資し、日本企業との技術・事業関係を構築する。AI時代には外国企業を排除することより外国AI企業の所有者になることの方がはるかに合理的である。
9.米国依存＋多重依存
日本にとって米国とのAI協力は不可欠である。しかし一社、一国への依存は危険である。米国に加えて、フランス、英国、ドイツ、イスラエル、インド、台湾、サウジアラビアなどとのAIネットワークを構築する。NVIDIAだけでなくAMDなども利用し、OpenAIだけでなく複数モデルを利用し、AWSだけでなく複数クラウドを利用する。依存しないのではなく依存先を分散する。これはエネルギー安全保障と同じ考え方である。
10.防衛AIだけは国家管理領域に
軍事、外交、警察、重要インフラ、サイバー防衛に関わるAIについては一般産業とは別に考えるべきである。外国クラウドや外国基盤モデルを無条件に利用するのではなく、国内データセンター、閉域ネットワーク、国産あるいは国内管理モデルを整備する必要がある。特にインテリジェンス分析、サイバー防衛、無人機、衛星画像分析などはAI時代の国家安全保障そのものである。この領域だけは多少高くても自前能力を持つことが必要である。
11.電力政策をAI政策に
AIの競争力は最終的には電力供給能力に左右される。AIデータセンターは巨大な電力を消費するため、安価で安定した電力を確保できない国はAI産業で不利になる。したがって原子力、再生可能エネルギー、送電網、蓄電、データセンター立地はすべてAI政策でもある。北海道、東北、九州などにAIデータセンター・半導体・再エネ・原子力を組み合わせた巨大AI産業地域を形成することも検討すべきである。
12.最終的にはAIで世界を動かす国へ
日本が避けなければならないのは、米国製GPUを購入し、米国クラウド上で米国AIモデルを動かし、米国AIエージェントを日本企業が利用し、その利用料とデータが米国へ流れ続ける構造である。これは便利であり、短期的には最も安い。だからこそ危険である。日本が目指すべきなのは完全なAI国産化ではない。半導体の一部、計算資源、産業データ、通信、AIエージェント、ロボット、製造業という重要拠点を押さえ、外国AI企業を利用しながらも、日本なしでは世界のAI産業も成立しない構造を作ることである。Rapidusによる先端半導体、NTTの通信技術、世界有数の半導体製造装置・素材、トヨタをはじめとする巨大製造業、ファナック等のロボット技術、国内の膨大な現場データを統合すれば、その可能性は十分にある。日本政府も2026年の半導体・デジタル産業戦略において、AI、データ、計算基盤、半導体を一体として扱う方向を強めている。したがって日本のAI戦略を一言で表せば、米国AIから独立することではなく、米国AIを最大限利用しながら、米国からも必要とされるAI国家になることである。AI植民地化を防ぐ最も強力な方法は孤立でも保護主義でもない。自国がAI世界経済の不可欠な部分となり、相互依存関係を作ることである。21世紀の国家主権とは、すべてを自国で作る能力ではなく、他国から切り離されても国家を維持でき、同時に他国も自国を簡単には切り離せない構造を持つことである。
アジア・アフリカの対抗策（付記）
1.アジア・アフリカのAI植民地化
アジア・アフリカのAI植民地化の懸念には相当の現実性がある。ただし、19世紀型の植民地化と現在のAI依存を同一視することは適切ではない。領土を占領するのではなく、計算資源、クラウド、基盤モデル、データ、決済、通信、行政システムなどの知的インフラを外部に握られることで、経済的・政治的な選択肢が狭まるという意味で、新しい従属関係が形成される可能性がある。しかも今回の競争では、旧宗主国であった欧米だけが中心になるとは限らない。米国が現在最も強い立場にある一方、中国は独自のAI・通信・クラウド圏を拡大し、インドも巨大な人材、デジタル公共基盤、ソフトウェア産業を背景に影響力を高めている。したがってアジア・アフリカの小国が何もしなければ、米国圏か中国圏か、場合によってはインド圏かという選択を迫られる可能性がある。しかし、それは必然ではない。むしろAI時代には、小国が単独で米中と競争しようとするのではなく、地域共同体として主権を確保するという第三の道があり得る。
2.最もAI植民地化されやすい
【資源を持っている国より加工する国】
アフリカには鉱物資源があり、アジアには人口と巨大市場がある。しかし過去の植民地経済でも、資源を持つ地域より、それを加工し、金融と流通を掌握する国の方が利益を獲得した。AIでも同じ構造が生じ得る。アフリカや東南アジアが大量の人口データ、消費データ、医療データ、農業データを提供し、それを米国や中国のクラウドで処理し、外国企業のAIモデルによって価値化するのであれば、最大の利益は国外に流出する。現代版の原料輸出型経済ともいえる。昔は綿花や鉱石を輸出して完成品を輸入した。AI時代には、データを輸出して知能を輸入する国になる危険がある。世界銀行も、AIを有効活用するには通信環境だけでなく、地域固有のデータ、デジタル人材、計算能力が不可欠であるとしている。現在のデータセンター能力も高所得国へ大きく偏っている。
【最大の危険は全部任せること】
AI植民地化は強制的に起こるとは限らない。むしろ、外国クラウドの方が安い、外国AIの方が性能が高い、外国企業に行政システムまで作ってもらった方が早いという合理的判断の積み重ねによって起こる可能性の方が高い。例えば教育、税務、医療、身分証明、決済、農業支援まで一社の外国企業のクラウドとAIに載せれば、その国は行政能力そのものを国外へ依存することになる。国家主権は失われていなくても、実際にはシステムを止められると国家が動かないという状態になる。
【AI覇権国同士の競争】
19世紀には欧州列強がアフリカやアジアを勢力圏に分けた。21世紀にはこれが、米国型AI圏、中国型AI圏、インド型AI圏、欧州型AI圏のような形で現れる可能性がある。もちろんインドを米中と同じ植民地化する側と断定するのは早計である。インド自身も長く西側デジタル企業への依存を警戒し、独自のデジタル公共基盤を構築してきた。しかし、インド企業がアフリカや東南アジアで巨大化すれば、同様の非対称性が生じる可能性は否定できない。したがって問題は国籍ではない。AIを供給する側と利用する側の力関係が固定されることが問題である。
3.アジア・アフリカが取るべき戦略
【国ごとのAI国産化は目指さない】
例えば人口数百万人のアフリカ諸国が、それぞれ独自GPU、独自クラウド、独自LLMを作ることは現実的ではない。そこで必要なのが、国家単位のAI主権から地域単位のAI主権への転換である。ASEANならASEAN共同AI基盤、アフリカならAUあるいは複数地域共同体によるAI基盤を整備する。これはEUが一国ではなく欧州全体でデジタル主権を追求していることと似ている。ASEANでは既にAIガバナンス指針やResponsible AI Roadmapが整備され、域内共通のAI政策形成が進められている。アフリカ連合も2024年にContinental AI Strategyを採択し、Africa-centricなAI開発を明確に掲げている。この方向を更に一段進めるべきである。
【ASEAN AI Cloud・African AI Cloud】
最も重要なのは共同計算資源である。各国が個別にNVIDIA製GPUを少量購入するのではなく、複数国で巨大AI計算センターを共同所有する。例えば、ASEAN AI Compute Network、African AI Compute Networkのようなものを構築する。シンガポール、マレーシア、インドネシア、タイなどが共同で巨大GPU基盤を構築し、カンボジアやラオスなどにも提供する。アフリカでも南アフリカ、ケニア、ナイジェリア、エジプト、モロッコなどを計算拠点とし、周辺国が共同利用する。実際、Smart Africaは2026年に、加盟国のデータ主権を守りながらアフリカ全体へGPU計算能力を提供する構想を進めている。これは極めて重要な動きである。
【外国AI企業への市場交換条件の付帯】
米国、中国、インドのAI企業を排除する必要はない。むしろ積極的に誘致すべきである。ただし条件を付ける。巨大市場へのアクセスを認める代わりに、データセンターを国内に設置させる。現地人材を採用・教育させる。現地企業との共同研究を義務づける。一部技術移転を求める。政府・重要インフラデータは域内保存を要求する。これこそサウジアラビアが非常に巧みに採っている方法である。アジア・アフリカ諸国も、外国AIを買う国から外国AI企業に投資させる国へ転換すべきである。
【最大の資産データを安売りしない】
アフリカは世界でも有数の人口があり、アジアには巨大な若年人口がいる。これらの国々から生まれる言語、医療、農業、金融、消費、移動データには巨大な価値がある。ところが、それを無料同然で外国企業のAI学習へ提供してしまえば、将来最も価値を持つ資産を失うことになる。そこで、データを国外へ出してよいかだけではなく、そのデータから生じた価値を誰が所有するのかという制度を整える必要がある。アフリカでは既にAUを中心にデータ主権とデジタル単一市場の整備が進められている。
【自国語・地域言語のAI共同開発】
英語圏中心のAIだけを利用すれば、AIが持つ知識体系や文化的判断まで外国に依存することになる。アフリカには数千の言語が存在し、東南アジアにも多数の言語が存在する。すべての国が巨大LLMを作る必要はないが、地域共通のオープンモデルを作り、スワヒリ語、ハウサ語、アムハラ語、ヨルバ語、ベトナム語、タイ語、インドネシア語などについて学習資産を共有すべきである。AI主権とは半導体だけではない。言語主権、文化主権でもある。
【オープンソースAIを戦略資産に】
小国にとって非常に重要なのがオープンモデルである。完全な閉鎖型AIに依存すると、価格、利用条件、検閲、サービス停止を外国企業に握られる。一方、オープンのモデルを利用すれば、自国サーバーで運用し、自国データで追加学習し、必要なら別モデルへ変更できる。したがってアジア・アフリカ諸国は、最高性能モデルだけを使うという発想を捨て、80-90％の性能でも自国で管理できるAIを確保するという考え方を持つべきである。国家安全保障上はこちらの方が重要である。
4.AI版アフリカ共同市場
【分裂したままでは交渉力が弱い】
アフリカ諸国が個別にGoogle、Microsoft、Amazon、中国企業などと交渉すれば、巨大企業側が圧倒的に強い。しかしアフリカ全体で交渉すれば事情は変わる。人口14億人超という市場が交渉カードになる。したがってAfCFTA（アフリカ対立自由貿易圏）とAI政策を統合し、アフリカ・デジタル統一市場を形成するべきである。AU（アフリカ連合）は既にAIを大陸の戦略課題と位置づけ、データ主権も重視している。これは将来、EUのデジタル単一市場に似たものへ発展させる余地がある。
【アフリカ全体のAI公共企業】
更に踏み込めば、African AI Infrastructure Corporationのような共同事業体を設立してもよい。AU加盟国、アフリカ開発銀行、政府系ファンド、民間資本が出資し、データセンター、光ファイバー、GPU、クラウドを運営する。外国企業も参加させるが、過半数支配を渡さない。これはAI版公共鉄道、AI版電力網のようなものである。AI計算資源は将来的には道路や発電所と同じ国家基盤になるからである。
5.アジアではASEAN第三極が重要
アジアでは状況が更に複雑である。中国、インド、日本、韓国という巨大AI・技術国家が存在し、その外側にASEAN諸国が存在する。ASEANが一国ずつ米国、中国、日本、インドと交渉すれば、それぞれ別々の技術圏へ引き込まれる可能性がある。したがってASEANは、米国だけでもない、中国だけでもない、インドだけでもない、日本だけでもない、ASEAN AI圏を形成することに大きな意味がある。既にASEANは共通のAIガバナンス指針を整備し、地域的なデジタル統合と強靱性を重視している。ここに共同クラウド、共同GPU、共同データ市場、共同AI研究基金を加えればよい。そして米中印日韓とは、個別従属ではなくASEANとして交渉する。
【AI版非同盟運動という発想】
ここから更に発展させると、非常に興味深い可能性が出てくる。1950-70年代にアジア・アフリカ諸国は米ソ冷戦のどちらにも完全には属さない非同盟運動を形成した。AI時代にも、AI版非同盟運動を形成するという考え方があり得る。米国AIを使う。中国AIも使う。インド技術も使う。欧州技術も使う。日本や韓国とも協力する。しかし、誰にも国家の中枢を独占させないという原則である。これは孤立主義ではない。逆に世界中の技術を利用する全方位型AI外交である。
6.日本の重要な役割
ここで日本には非常に興味深い立場が生まれる。日本が米国AI企業の単なる販売代理国になれば、アジア・アフリカから見れば米国AI圏の一部に過ぎなくなる。しかし日本が、AI主権を守りながら外国AIを利用するというモデルを作ることができれば、アジア・アフリカに対して米中とは異なる第三のパートナーになり得る。例えば日本がASEANやアフリカに、データセンター、通信インフラ、サイバーセキュリティ、ロボット、製造AI、医療AI、人材育成を提供しながら、データの所有権とAIの運営権は相手国側に残すことを原則とする。実際、ASEANと日本のデジタル協力でも、AI政策、デジタルインフラ、サイバーセキュリティ、データガバナンスが主要協力分野になっている。これは日本にとって単なるODAではない。新しい国際戦略になり得る。
7.最大の教訓は一国で戦わないこと
アジア・アフリカ諸国にとって最大の間違いは、米国、中国、インドに対抗して、それぞれの小国が独自AI大国になろうとすることである。それはほぼ不可能である。しかし、ASEANとして、アフリカとして共同の計算資源、データ政策、人材育成、AI市場を作ることは十分可能である。AI植民地化を防ぐために必要なのは外国技術の排除ではない。外国企業同士を競争させ、技術を取り込みながら、自分たちは計算資源、データ、言語、制度、人材という最低限の主権を握り続けることである。19世紀の植民地化では、アジア・アフリカは欧州列強によって分断され、個別に支配された。したがってAI時代に最も避けるべきなのも同じ構造である。米中印などがアジア・アフリカをデジタル勢力圏に分割する前に、アジア・アフリカ自身が地域共同体としてAI主権を確立することが必要である。言い換えれば、21世紀の独立とは国旗や国境だけを持つことではない。自国・自地域のデータを管理し、必要な計算能力を確保し、自らAIを選択・変更・運用できる能力を持つことこそ、新しい意味での国家独立である。