執筆者： Conflux

2026年5月31日、米国商務省は新たな輸出管理指針を発表し、中国企業がマレーシアなどの海外子会社を通じてNVIDIAの先端チップを購入するルートを正式に閉鎖した。

同じ月、ケニア大統領は、マイクロソフトが関与する10億ドル規模の地熱データセンター建設計画を中止させた。完成すれば、同国の電力の3分の1を消費することになるからだ。ルト大統領は「国の半分を麻痺させるようなものだ」と述べた。

一方、ファーウェイは先週、同社のAscend 950PRチップが量産体制に入ったと発表し、AIチップの年間売上高が120億ドルに達すると見込んでいる。

3つの出来事、3つの大陸、3つの全く異なるニュース記事。しかし、それらはすべて同じ新たな現実を示唆している。それは、コンピューティング能力をめぐる競争が、もはやテクノロジー業界内の問題にとどまらないということだ。

新たな寡占時代が到来しつつある。

過去2年間、AI業界ではしばしば見過ごされがちな現実が存在している。表面上は多様な開発が行われているように見えるが、その根底にあるリソースはますます集中化しているのだ。

現在のAI産業チェーンは、GPUチップ、クラウドコンピューティングプラットフォーム、基本モデル、アプリケーションエコシステムの4つの層に大まかに分けられます。各層において、支配権は少数の企業に集中しています。GPU分野ではNVIDIAがほぼ唯一の選択肢であり、クラウドコンピューティング分野ではAWS、Microsoft Azure、Google Cloudが市場を席巻し、モデル層ではOpenAIとAnthropicがハイエンドモデル市場の大部分を占めています。

言い換えれば、同じ企業グループがチップ、クラウドプラットフォーム、モデル、流通チャネルを同時に支配しているということだ。シカゴ大学の法学教授であるエリック・ポスナー氏は、この現象を「AIタコ」と呼んでいる。これは、これらの企業の触手がAI産業チェーン全体を覆っていることを意味する。

これはインターネット時代のプラットフォーム独占とは異なる。インターネットプラットフォームはトラフィックを制御するが、AIプラットフォームはインテリジェンスそのものを制御する。この「寡占」は深刻なシステムリスクをもたらす。

中央集権的な管理と価格支配：少数の企業がAIの価格設定、APIアクセス、コンテンツモデレーション基準を支配している。巨大企業はいつでもルールを変更したり、アクセスを遮断したりできるため、開発者や企業は深刻な「プラットフォーム囲い込み」のリスクに直面する。
インフラストラクチャの脆弱性：高度に集中したコンピューティング能力は、単一障害点による連鎖的な影響（大規模なクラウドサービスの停止など）を引き起こしやすく、単一地域の電力網やエネルギーに耐え難いほどの負荷をかける可能性がある。
地政学とコンピューティング覇権：コンピューティング能力は、中立的なインフラから戦略的資産へと変貌を遂げつつある。輸出規制のため、独立したコンピューティング能力を持たない国々（特にグローバル・サウス諸国）は、この技術革新の波の中で、疎外され、技術格差が拡大するリスクに直面している。

将来的には、開発、運用、顧客サービス、マーケティング、さらには意思決定に至るまで、ますます多くの企業がAIに依存するようになるだろう。知能が生産ツールとして活用されるようになれば、その制御における重要性は、検索エンジンやソーシャルメディアをはるかに凌駕するだろう。

ますます深まる「AI鉄のカーテン」

過去2年間、米国における半導体輸出規制の取り扱いはますます分断化している。バイデン政権時代には「AI拡散防止規則」が導入され、国際協力は3段階に分けられた。トランプ氏は就任後、この規則を撤回し、個別承認と一時的な禁止措置へと移行した。こうした鉄のカーテンに直面し、各国はそれぞれ全く異なる反応を示している。

サウジアラビアは2026年を「人工知能の年」と定め、政府系ファンドHUMAINを通じてマスク氏のxAIに30億ドルを投資した。その条件は、サウジアラビア国内に500メガワットを超えるAIデータセンターを建設することである。アラブ首長国連邦は、アブダビに5ギガワットのAIパークを建設中で、これは米国以外では最大規模になるとされており、今年中に第1段階が稼働を開始する予定だ。また、5月には、米国から輸出された最新のNVIDIAチップの最初のロットをアラブ首長国連邦が受け取った。

湾岸諸国の論理は至って単純明快だ。前時代は石油販売に依存していたが、今時代はコンピューティング能力の購入に依存している。

EUの不安は別の方向からも生じている。公式データによると、ヨーロッパのデジタルサービスの80%以上がEU域外のインフラ上で稼働している。現在進行中のクラウドコンピューティングおよび人工知能開発法（CADA）は、2030年までにヨーロッパのコンピューティング能力を3倍にすることを目標としている。今年4月、フランスのミストラルは「欧州AI：取り戻すための手引書」と題する戦略文書を直接発表した。

最も困難な状況に直面しているのは、競争力がほとんどない経済圏だ。ケニアの10億ドル規模のデータセンタープロジェクトは中止され、マレーシアは約4億9000万ドルを投じて独自のAIクラウドを構築し、インドは研究者のGPU使用料を補助し、インドネシアは独自の大規模モデルを準備している。これらの投資は、それぞれの経済規模からすれば既に相当な額である。

しかし、今年だけでも、マイクロソフト、グーグル、アマゾン、メタのわずか4社によるAI関連の設備投資額の合計は約7500億ドルに達する。この規模の格差自体が問題の一因となっている。

コンピューティング能力をめぐる競争は、より根本的な変数、すなわち電力へとますます焦点を移しつつある。AIの推論タスク一つで、従来のウェブ検索の最大1000倍もの電力を消費する可能性がある。2026年までに世界のデータセンターのエネルギー消費量が1050テラワット時に達すると予測されていることを受け、テクノロジー企業は原子力発電所を直接購入するまでに至っている。

「どちらの側にもつかない」という選択肢はあり得るだろうか？

こうした背景から、分散型AI（DeAI）が注目を集め始めている。DeAIは、「未来を少数の巨大テクノロジー企業や少数の国家に委ねる以外に、第三の可能性はあるのか？」という問いに答えようとしている。

インターネットがオープンプロトコルを通じてグローバルネットワークに接続できるのであれば、AIもオープンネットワークを通じてグローバルなコンピューティング能力に接続できるのだろうか？世界中の遊休GPU、独立系開発者、研究機関、企業データセンターは、オープンなAIインフラネットワークを形成できるのだろうか？

DeAIの核心となる考え方は複雑ではありません。それは、オープンなプロトコルを通じて独立した参加者を連携させ、単一の中央機関を持たないAIシステムを実現することです。さらに、ブロックチェーン技術、暗号経済的インセンティブ、および暗号検証メカニズムを組み合わせることで、匿名ネットワークにおける信頼性の問題を解決し、中央集権型AIの課題に直接対処します。

市場集中を打破する：コンピューティング能力、データ、モデルプロバイダーの分散型ネットワークを構築し、自由で競争的な市場価格決定メカニズムを創出する。
物理的な制約の緩和：膨大なエネルギー需要を世界中の電力網に分散させる。
地政学的依存からの脱却：単一の管轄区域を超越するインフラストラクチャ層を構築し、「主権型AI」を実現する。
検証の透明性を高める：巨大テクノロジー企業の評判に対する盲信を、証明可能な技術的手段に置き換える。

支持者たちは、このモデルによって単一の供給業者への依存度を減らし、システムの回復力を向上させ、中小規模の国や企業に参画の機会を提供できると主張している。

一方、機関投資家は好奇心から本格的な投資へとシフトしつつある。DCGやa16zといったベンチャーキャピタル企業はDeAIプロトコルに数億ドルを投入しており、ドイツテレコムなどの従来型企業もバリデーターとしてネットワークへの参加を開始している。さらに、カザフスタンなどの一部の国では、遊休状態にある国家スーパーコンピューティングリソースを分散型コンピューティング市場に接続することを検討している政府もある。

結論

「2026年のDeAIの現状」レポートで述べられているように、DeAIの中核的な価値提案は、今日のパフォーマンスにおいて中央集権型システムを完全に凌駕できることではなく、独占に抵抗し、検閲を拒否し、権力を分散化する基盤となるアーキテクチャを提供することにある。

専用AIハードウェア（ASIC）のコスト低下とオープンソースモデルの継続的な発展に伴い、DeAIが運用上の課題を解決する機会が到来しました。DeAIの基盤構築は、まさに始まったばかりです。

もちろん、DeAIが主流になるにはまだ長い道のりがある。その性能、安定性、ビジネスモデルはいずれもまだ初期段階にある。しかし、その意義はOpenAIにすぐさま挑戦することではなく、代替案を提供することにあるのかもしれない。

歴史的経験から言えるのは、ある業界に選択肢が一つしかない場合、問題は権力が濫用されるかどうかではなく、いつ濫用されるかであることが多いということだ。

競争そのものの存在は、一種の抑制と均衡の形態である。

ジェームズ・ウィンは40倍のレバレッジで2.65BTCのショートポジションを建て、清算価格は66,628.7ドルでした。

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