各国政府がAIを自らの手で管理する時代へ
2026年6月12日、米国政府は輸出管理権限に基づき、Anthropic（アンソロピック）の最も高性能な2つのAIモデルへの海外アクセスを停止した。米国企業が所有するモデル上でシステムを構築してきた数百万人の国際ユーザーや機関にとって、そのメッセージは即座かつ明確だった。AI時代において、自らが管理していないシステは奪われる可能性がある、ということだ。AI演算能力の支配をめぐる競争は、もはや無視できないものとなり、各国政府は市場だけに結果を委ねることはできないと結論づけている。
支配とその限界
米国と中国を合わせると、世界のAI演算能力の約90%を占める。これは500台のスーパーコンピューターを対象とした2025年の分析によるもので、米国が75%、中国が15%を占めている。両国は、経済的優位性、科学的リーダーシップ、軍事能力にまたがる存亡に関わる競争課題に直面し、高度な産業政策を推進してきた。しかし、両国における物理的制約は、表面的な論調が示唆するよりもはるかに深刻であり、両国の産業政策はその対応に苦慮している。
新たな階層の国々が、支配的プレーヤーが埋められない空白を埋めるための政策を設計している。これらの空白の中で最大のものは主権である。防衛システムから金融インフラに至るまで、機密データを扱うすべての政府は同じ問いに直面している。自らが所有せず、自らが制定していない法律に支配され、外国の法的権限の対象となるシステム上でそのデータを処理する余裕があるのか、という問いだ。
演算能力の地理的分布の次の段階は、より多元的なものになるだろう。これらの道筋を理解することは、AI競争がどのように進化しうるかを明確にするのに役立つ。
AIのための産業政策が重要な理由
AI能力は、技術投資のカテゴリーから国家戦略の組織原理へと拡大した。その重要性は測定可能だ。ある試算によれば、大規模なデータセンター投資がなければ、米国のGDP成長率は2025年前半にゼロ近くまで崩壊していただろう。戦場では、AIがドローンの標的設定から兵站、信号情報に至るまで、勝敗を再構築し、軍事的優位性をリアルタイムで書き換えている。AIは、これまでのどの技術も達成できなかったペースで科学的発見を加速させており、製品の設計、製造、消費の方法をAI能力がますます決定するようになるにつれて、貿易を再編している。
これらすべての用途は、エネルギーの利用可能性によって物理的に制約されている。演算インフラに電力を供給できない国は競争できない。だからこそ、エネルギーの豊富さとAIの優位性は、今や不可分の戦略目標となっている。
演算能力が独特な政策目標である理由は、その実現には、まったく異なる法的枠組みに従う5つの領域での同時実行が必要だからだ。貿易法と輸出法に支配されるチップ、エネルギー規制に支配される電力、ゾーニングと許認可に支配される土地、環境法に支配される水、そして法制化できず、したがって確保が最も困難な地域社会の同意である。この複雑さこそが、市場だけでは戦略的競争が今や要求する速度と規模で動けない理由だ。これを調整するには産業政策が必要なのだ。
2026年に承認された中国の第15次5カ年計画は、この論理を直接反映しており、AIに52回言及している。AIは、AI+イニシアチブを通じて科学、産業、文化、公共サービス、ガバナンスと結びつけ、演算能力、アルゴリズム、データの3部構成の構築と組み合わせることで、2030年までの中国の近代化アジェンダの組織原理を形成している。
2025年に発表された米国AIアクションプランは、AIのリーダーシップを国家安全保障上の必須事項として位置づけ、演算スタック、チップ、データセンター、電力、輸出基準を、防衛調達と同等の戦略的インフラとして扱っている。米国の産業政策はまた、独特に市場主導型であり、中央計画や公的管理ではなく、重要鉱物やエネルギー生産から最先端AIモデルに至るまで、バリューチェーン全体にわたって株式持分、調達契約、輸出管理を展開している。
これらの計画と各国の演算能力シェアを考えると、グローバルなAIアーキテクチャを形成する競争は、これら2つの大国間の争いとして合理的に理解されてきた。
米国の演算能力の上限は見かけより近い
米国は世界のAI演算能力の約75%を保有しており、多くの観察者は将来の需要に対する過剰投資について懸念を表明している。しかし、より差し迫った懸念は、演算能力供給に対する物理的制約、特に電力とプロジェクト用地である。EPRIは警告している。データセンターは2030年までに米国の発電量の9%から17%を消費する可能性がある、と。主要ハブでは、その圧力はすでに目に見えている。系統連系の遅延、送電網のボトルネック、土地の制約が建設スケジュールを数年延長している。地域社会の抵抗も大きな要因だ。2026年半ばの時点で、少なくとも69の地方自治体が新規データセンター開発の禁止またはモラトリアムを制定しており、地域社会の反対により、今年の第1四半期だけで1300億ドル以上のプロジェクトが阻止されている。
米国のリーダーシップに対する主要な制約は、新規容量を迅速に提供する能力になりつつある。これは一部には送電網連系と機器供給という物理的課題であり、一部には連邦政府の許認可改革だけでは完全には解決できない社会的正当性の問題である。両方に対処することが、米国のAI産業政策の残りの部分が機能するための前提条件となっている。
中国の建設と提供の間のギャップ
中国は同じ問題の異なるバージョンに直面している。その東数西算（東部のデータ、西部の演算）イニシアチブは、データセンター建設を内モンゴルやゴビ砂漠の外縁部のような内陸地域に移転した。これらの地域には豊富な太陽光と風力エネルギー、安価な土地、涼しく乾燥した気候がある。この戦略は、資源豊富な西部でデータを処理し、人口密集地の東部に送信する。しかし、容量のミスマッチは解決していない。西部のハブは、需要が集中する都市部から数千マイル離れており、レイテンシの制約により、多くのワークロードは実際にはそこで実行できない。多くの施設は20%から30%の稼働率でしか稼働していない。
中国の産業政策は今、米国と同じように物理的限界に対応しなければならないが、その理由は異なる。中国は国家が建設できることを証明した。演算能力を必要な場所に、適切な形で、必要な速度で届けることは、より困難な問題である。
主権が新たな階層のAI産業政策を推進する
米国と中国だけが、自国のニーズに応じた産業政策を設計しているわけではない。新たな階層の国々も同じことをしており、最も重要な新興戦略は主権によって推進されている。
米国の緊密なパートナーであるEUとカナダは、2026年6月初旬に48時間以内にその結論を正式化した。これは、ホワイトハウスがAnthropic（アンソロピック）の新モデルに対する輸出管理命令を出す1週間前のことで、演算能力は外国のサプライヤーだけに委ねるには重要すぎると認識したのだ。EUが提案するクラウド・AI開発法は、5年から7年以内に欧州のデータセンター容量を3倍にし、現在EUクラウド市場の70%以上を支配する米国のハイパースケーラーへの依存を減らすことを目指している。カナダのAI for All戦略は、カナダのガバナンスとデータ居住要件を備えた国有スーパーコンピューターの導入を約束している。これは一部、米国CLOUD法の下でのエクスポージャーへの対応である。同法は、物理的にどこに保存されているかに関係なく、米国に本社を置くプロバイダーが保有するデータの開示を強制できる。
Anthropic（アンソロピック）の停止措置は、主権の重要性を実感させるものとなった。エヴィアンでのG7サミットの数日前、カナダのカーニー首相は、単一の外国AIプロバイダーへの過度の依存の危険性をシステミックリスクとして位置づけ、2008年以前の金融脆弱性に例えた。AI競争の国際的枠組みは拡大している。しかし、カーニー氏も認めたように、どの国も単独で進むことはできない。サミットでG7首脳は、データセンターインフラに使用されるレアアースや材料について中国への依存を減らすことを目的とした新たな重要鉱物レジリエンス・生産同盟を発表した。
主権の限界
演算能力のための産業戦略は、完全に主権的な領域で運用することはできない。ここでのすべての枠組みを支えるサプライチェーン――チップ、チップ製造装置、レアアース鉱物、エネルギー投入――は、最も激しく競争している国々の間で深く相互依存したままである。
2026年に米国議会に提出された超党派法案であるMATCH法は、この問題を直接示している。同法は、米国の同盟国に対し、先端半導体製造装置に関する輸出管理を米国の規則に合わせることを要求し、さもなければ一方的な米国の制裁に直面することになる。実際には、世界最先端チップの製造に不可欠な技術を持ち、2025年の収益の約3分の1を中国から得ているオランダ企業ASMLのような企業を標的としている。オランダは正式に異議を唱えている。このエピソードは、演算能力産業政策における中心的な緊張を明らかにしている。効果的な輸出管理には、同盟国とパートナーの協力が必要なのだ。
これらの依存関係は、単一の政策が解決できるよりも深く根ざしている。先端チップに関する米国の輸出管理は、中国のAI能力を制約することを目的としているが、中国はそれらのチップを製造するために使用されるレアアース鉱物と重要材料を支配している。各国は同時に互いの敵対者であり、自国のサプライチェーンにおける重要なノードでもある。産業政策は投資を誘導し貿易を制限できるが、基礎となる地質や数十年にわたる専門的生産を簡単に再設計することはできない。
さらに、これらの国家政策枠組みとサプライチェーン紛争の下には、産業戦略がまだ完全には対処していない統治されていない層がある。グローバルデジタル経済の共有物理インフラ――海上の要衝、海底ケーブル、重要材料の流れ――は、単一の国が支配せず、単一の主権的枠組みが完全に保護できない国際的領域を横断している。
エクスポージャーを戦略に変える
演算能力に対する世界的需要は、これらの緊張が解決するのを待たない。各国政府が法律を制定し、この瞬間に対応するために公的投資を約束する中、資本、人材、インフラはその道を見つけるだろう。世界中で形成されつつある産業政策は、洗練度と野心において大きく異なり、それぞれが異なる強み、ガバナンス構造、文化的要請をこの課題にもたらしている。成功裏の実行はまったく別の問題である。その過程で、国内の要請が演算能力の地理を新たな方向に推進するだろう。
方向性を定めようとする意思決定者にとって、AI競争の議論の多くは3つのなじみ深い枠組みに集約される。バブルは存在するのか？最先端モデル競争で誰が勝っているのか？米中競争はどのように解決するのか？それぞれに、現在の状況が露呈し始めている限界がある。
バブルの問いは、需要が最も注視すべき変数であると仮定している。しかし、米国と中国の両方が発見しているように、物理的、管轄的、社会的な拘束力のある制約は、需要に応じて供給が増加する際に脅威となりうる。
最先端モデルの枠組みは、最も高性能なモデルを構築する者が勝つと仮定している。しかし、Anthropic（アンソロピック）の停止措置は、モデルの能力とモデルへのアクセスが異なる資産であり、主権的AIを持たない政府はそのどちらも保証されないことを明らかにした。
大国の枠組みは、ゲームが二国間であると仮定している。しかし、主権的演算能力戦略は現在、オタワからブリュッセル、リヤドからクアラルンプールまで、深刻で逆転する可能性が低い理由で書かれている。
これら3つの限界すべてを結びつけているのは、同じ現実である。AIは相互接続されたシステム――エネルギー、材料、インフラ、ガバナンス、物理的セキュリティ――をめぐる競争であり、それが各国がAI時代にどのように競争し、自らを位置づけるかを決定する。次の10年を定義する決定は、取締役会やAIラボと同様に、省庁や議会でなされている。これらの決定とその背後にある国家的要請を理解することが、管理されていないエクスポージャーを意図的なポジショニングに変えるものである。
