グローバルなAIレースが激化する中、アジアで展開されている戦略は、二つの重要な優位性に集約されます。それは、大規模なチップクラスターと超安価なエネルギーです。

一つの主要なプレイヤーは、シリコンバレーが展開できるものに匹敵する巨大な処理アレイを静かに構築しています。これらは一般的なGPUファームではなく、大規模なAIトレーニング専用に設計された統合半導体エコシステムです。その規模は本当に圧倒的で、何万ものプロセッサを並列で稼働させる施設もあります。

しかし、ここで重要なのはエネルギーコストです。西洋のAI研究所は電気代で多大なコストをかけている一方で、いくつかの地域はエネルギーインフラを活用して、これらの運用を格段に低コストで行っています。安価な電力を利用することで、より大きなモデルのトレーニングや多くの実験を行い、素早く反復できるのです。これにより、資金の枯渇を気にせずに済みます。

この「規模」と「経済効率」の組み合わせは、競争の様相を一変させつつあります。もはや、最も優れたアルゴリズムを持つ者だけが勝つ時代ではありません。インフラの優位性が非常に重要になってきているのです。

暗号通貨やWeb3の分野を見ている人にとっては、この動きは馴染み深いでしょう。計算能力とエネルギー効率は、常にブロックチェーンネットワークの基盤でした。AI競争を推進しているダイナミクスは、根底では分散型システムの経済性と密接に結びついています。マイニングは安価な電力の地域に移動し、AIトレーニングも同じ戦略を追っています。

このアプローチが成功するかどうかは明らかです—間違いなく効果的です。問題は、これが今後10年でより広範な技術エコシステムをどのように変革していくかという点です。