私の大きな信念

AI競争に勝つのは誰か?

電子とエンジニアの流れを追えば、AIの主導権がどこに行き着くかが見えてきます。

「AI競争に勝つAI企業は、大規模かつ最も低コストで発電できる国に拠点を置き、さらに豊富な人材層を併せ持つ企業です。」
⚡ 大規模かつ安価な電力🎓 厚い人材層AIにおける主導権

考え方

多くの人は、AI競争を企業同士の争いとして捉えています。どの研究所が最も賢いモデルを持っているか、どのチャットボットが最も多くのユーザーを抱えているか、といった具合です。しかし私は、それでは全体像を見落としていると考えています。企業は真空の中で競争しているわけではありません。企業はどこかの国を拠点に競争しており、その国が、何をどれだけの速さで、どれだけのコストで構築できるかを決めるのです。

4年間にわたりAIスタック全体に投資してきた結果、私は2つの国家的優位性が何よりも重要だと確信するに至りました。ひとつは、その国がどれだけの電力を、どれだけ安く生み出せるか。もうひとつは、その電力を知性へと変える熟練した人材をどれだけ抱えているかです。

2つの柱

第1の柱

大規模かつ安価な電力

あらゆるAIモデルは、電力を答えへと変える半導体の上で学習され、運用されています。AIの利用が拡大するにつれ、電力は最大の継続的コストとなり、最も解消の難しいボトルネックとなります。新しいデータセンターは1、2年で建設できますが、新たな発電所や送電網への接続にははるかに長い時間がかかることがあります。

  • ✓電力価格が低ければ、AIの回答1件あたりのコストも下がる
  • ✓余剰容量があれば、データセンターは数年ではなく数か月で接続できる
  • ✓豊富な供給があれば、最大規模のAIキャンパスを誘致できる

第2の柱

厚い人材層

電力だけでは何も生まれません。より優れたモデルを発明する研究者、製品をつくるエンジニア、そしてインフラを建設し運用する電気技術者、建設作業者、技術者が必要です。こうした人材を育成し、惹きつけ、定着させる国は、その優位性を複利的に拡大していきます。

  • ✓フロンティアを押し広げる研究者とエンジニア
  • ✓物理的インフラを支える建設作業者と技術者の厚い層
  • ✓人材の供給を絶やさない大学と移民制度

なぜ両方が必要なのか

人材なき電力は、国をエネルギー輸出国にとどめます。他者のデータセンターを受け入れることはできても、価値は別の場所で生み出されます。電力なき人材は、国を「借り手」にします。優秀な人材は他者が所有し価格を決める計算資源の上で開発を行うか、電力のある場所へと移っていきます。両方を備えた国だけが、自国内でAIを最も低いコストで構築、運用、拡大できるのです。

私の評価表

主要候補の比較

2つの柱について、各地域を1(弱い)から5(非常に強い)で評価した私個人の見立てです。正式な指数ではなく、あくまで私の判断によるものです。

  • 中国電力5/5人材5/5他に類を見ない電力網の拡充と、膨大なエンジニア人材の供給。最先端半導体へのアクセスが主な制約。
  • アメリカ合衆国電力4/5人材5/5トップクラスのAI研究所、資本、世界の人材が最も厚く集積。送電網への接続がボトルネック。
  • 湾岸諸国電力5/5人材2/5非常に安価なエネルギーと潤沢な資金。人材の多くは国外から招聘。
  • インド電力3/5人材4/5膨大なエンジニア人材。電力の供給量とコストは依然として追い上げの途上。
  • カナダ・北欧電力4/5人材3/5安価でクリーンな水力発電と高い研究力。ただし人口規模は比較的小さい。
  • 欧州(主要経済国)電力2/5人材4/5世界トップクラスの人材を擁するが、世界有数の高い電力価格が足かせ。
  • オーストラリア電力3/5人材2/5世界有数の太陽光、風力、土地資源。送電網の拡充、価格の低下、AI人材の増強が必要。

これまでの根拠

≈2×

長年にわたる発電能力の急速な拡大を経て、2025年の中国の電力消費量はアメリカ合衆国のおよそ2倍に達しました。

出典: Bloomberg、2026年1月 ↗
#1

Carnegie Endowmentによる2026年の調査によると、2025年には初めて、中国で働くトップクラスのAI研究者の数がアメリカ合衆国を上回りました。

出典: Carnegie Endowment for International Peace ↗

私にとっての意味

この信念に基づく投資方法

  • →両方の柱で高い評価を得る国に本社を置く、または大規模に事業を展開するAI企業を優先します。
  • →AIが構築されている場所では、電力層そのもの(発電、送電網、蓄電)を保有します。
  • →電力価格と送電網への接続待ち期間を、AI投資の流れを示す先行指標として追跡します。
  • →オーストラリアを注視します。送電網と価格の課題を解決できれば、豊富な再生可能資源によって本格的なAIの拠点となり得ます。

自らを省みるために

私の見方が誤りとなり得る要因

半導体のほうが重要かもしれない

輸出規制や最先端半導体へのアクセスが、安価な電力よりも重要になる可能性があります。電力が豊富でも半導体へのアクセスが制限されている国は、遅れをとるかもしれません。

効率化のブレークスルー

モデルが劇的に効率化すれば、電力の制約は小さくなり、第1の柱の重要性が弱まる可能性があります。

資本とソフトウェアの参入障壁

最高のモデル、販売網、顧客基盤を持つ大手企業は、電力が最も安い場所がどこであれ勝ち続けるかもしれません。

人材の移動

熟練した人材は移動します。移民政策、報酬、生活の質によって、電力インフラが整うよりも速く、人材が国家間を移る可能性があります。

結論

「知性は公共インフラになりつつあります。電力と人材を最も安く提供できる国が、知性を最も安く生み出し、その国の企業が勝者となるでしょう。」

これらは個人的な将来の見通しであり、予測や推奨ではありません。結果的に誤りとなる可能性もあります。