ダグラス・ゴーレイ氏 - Qumulo（キュムロ）社長兼CEO
AIに関する経営幹部の会話の多くは、今でもGPU（画像処理装置）へのアクセス、処理速度、クラウド支出から始まる。しかし、私はそうした枠組みはすでに時代遅れだと考えている。
AIは、重要インフラと同様に測定されるべき段階を超えた。もはや、コンピューティング能力や著作権問題といった1つか2つの制限要因だけでなく、エネルギー、水、地理、サイバーセキュリティといった大規模な制約が存在する。
実際、2020年にはわずか4%の企業のSEC提出書類で言及されていたAIリスクは、ある分析によると、2024年には提出書類の43%に上昇した。この数字は今日ではさらに高い可能性が高いと私は考えている。リスクを評価することは良いことだが、この分析では大きな穴も発見された。「多くの開示は依然として一般的なものにとどまっているか、リスク軽減戦略の詳細が欠けている」というのだ。
軽減戦略のないリスクは、潜在的な災害を生み出すものだ。私は日々、そうした状況を避けたいと切望する企業と仕事をしている。今後10年間で勝利を収める企業は、厳しい真実を早期に認識する企業であることが、私にはますます明確になっている。その真実とは、AIがデータ、電力、主権の衝突を強いており、その衝突が成長が可能な場所、リスクが蓄積する場所、戦略的優位性が生み出される場所を再構築する可能性があるということだ。
システムがレジリエント（回復力がある）であれば、混乱を吸収し、適応し、さらに強力なものへと進化できる。そして今こそ、企業がこのますますAIに定義される世界において、自らのレジリエンスのための器を創造する時だ。
インフラとしてのAI
私の見解では、AIは急速にテクノロジー業界の現象から、経済成長に不可欠なインフラへと変化した。データセンターのラック密度は大幅に増加している。現在の水準では、データセンターはもはや受動的なIT資産ではない。産業規模のエネルギー消費者なのだ。国際エネルギー機関（IEA）は次のように述べている。「典型的なAI特化型データセンターは、10万世帯分の電力を消費するが、現在建設中の最大規模のものは、その20倍を消費する」
この高密度化により、冷却は専門化される必要があり、立地選定は困難になり、クラウド価格ではなく電力の利用可能性が成長の制約要因となる。さらに、一部の州や地域では、新しいデータセンターの建設に対する地域の反対が存在する。
光ファイバーネットワークは、資本と時間があれば拡張できる。しかし、電力網は異なる課題に直面している。多くの地域で、電力網はすでに限界近くで稼働している。このミスマッチは、そのように分類されているかどうかにかかわらず、静かに取締役会レベルの問題となっている。
これが、わずか数年前には極端に聞こえたであろう解決策に向けて、一部の議論がシフトしているのを私が観察している理由だ。その解決策には、小型モジュール式原子炉のような高度にレジリエントな電源と先進的なデータセンターを併設することが含まれる。その論理は、AI能力が経済競争力を支えるのであれば、予測可能で主権的なエネルギーを確保することが規模拡大の前提条件になるというものだ。
データ主権とコンピューティングの近接性
しかし、電力は話の半分に過ぎない。私が見る限り、より複雑な課題は、データが存在しなければならない場所と、コンピューティングが現実的に稼働できる場所との間の分離が拡大していることだ。政策はますます、データが特定の国境内にとどまることを義務付けている。対照的に、コンピューティングは、電力コスト、利用可能性、レジリエンスによって定義される場所に引き寄せられることが多い。これら2つの力は、必ずしも自然に一致するわけではない。
この緊張は、投資家や政策立案者がますます「グローバルレジリエンス」と表現するものの中核に位置していると私は見ている。経営幹部にとって、グローバルレジリエンスは、それ自体のための冗長性についてではない。選択肢についてなのだ。成長、コンプライアンス、業務が、単一の地域、電力網、規制上の前提に依存しないようにすることだ。
私の見解では、西ヨーロッパは関連する例を提供している。電力は高価だ。ロイターの記事が説明したように、規制とエネルギーの制約により、AIインフラの規模拡大が困難になっているが、AI主導の能力に対する需要は増加し続けている。私は、同じ圧力が北米とアジアでもますます現れる可能性があると考えている。
CEOにとって、その意味は明確だが不快だ。AI戦略は、もはやCIOやCTOだけに委任することはできない。それは今や、企業リスク管理、資本計画、地政学的エクスポージャーと切り離せないものとなっている。
経営幹部が取るべき4つの行動
1. 無限の電力、無限のコンピューティング、無限の接続性を前提としないこと
これらすべての要因について、企業が分散リスクの観点でどこにいるかを評価すること。さまざまなシナリオの下で成長目標を達成するために、多様性を高めるタイムラインを設定すること。
2. 電力を第一級の戦略的インプットとして扱うこと
取締役会は定期的に資本、人材、市場アクセスを検討する。エネルギーの利用可能性も同じ精査に値する。AIワークロードが現実的に規模拡大できる場所と、できない場所を理解することは、もはや任意ではない。
3. 断片化のない分離を設計すること
データの居住地とコンピューティングの場所が分岐することを前提とすること。データがコンプライアンスを保ち、ローカルにとどまる一方で、コンピューティングが電力と経済性が理にかなう場所に移動できるアーキテクチャと運用モデルに投資すること。私の見解では、この柔軟性は競争上の差別化要因になりつつある。
4. グローバルレジリエンスを投資決定に組み込むこと
潜在的なプラットフォーム、パートナー、地域が、完璧な条件下での最大効率ではなく、ストレス下で選択肢を提供できることを確認すること。レジリエンスはスプレッドシート上で最適に見えることはめったにないが、重要な瞬間において一貫して決定的であることが証明される。
今日展開されている競争は、誰が最初に最大のモデルを訓練するかについてではない。エネルギー、規制、混乱を含む現実世界の制約に耐えられるAI能力を誰が構築するかについてだ。私の経験では、生のパフォーマンスではなく、レジリエンスこそが、最終的に長期的な優位性を決定するものだ。
