政府は自国の技術を守りたいと考えている。しかし、すべてのAIが主権を持つべきではない。

• 各国がAIへの依存度を高めるにつれ、政府は「AIのどれだけを国家の財産とする必要があるのか​​」という問いを自らに投げかけなければならない。

• AIを制御しようとする誘惑は、AIの動作速度を低下させ、混乱時の対応力を低下させ、運用コストを増加させるリスクを伴う。

• より良い戦略としては、各ユースケースで扱われるデータの機密性を検討し、それに応じて主権を適用することだろう。

今年、多くの企業や政府は、AIに魅了される段階から、AIに依存する段階へと移行した。その過程で、彼らはある深刻な事実に気づいた。それは、ベンダーによる契約条件の変更や外国の裁判所命令一つで、重要なインフラの制御を失ってしまう可能性があるということだ。

現在、多くの企業がこの技術の安全確保に向けて動き出している。主権型AIは昨年1月のダボス会議で主要議題となり、以来、世界各国の政府が独自の国家AI戦略、基金、データセンター構築に着手している。政府が資金を投入し、企業がそれに追随する中で、一つの疑問が繰り返し浮上する。組織はAIに対して実際にどの程度の主権を必要とするのだろうか？

私たちの答えは、現在の「すべてかゼロか」という枠組みが示唆するよりも少ないということです。大きなリスクは、主権を過剰に適用することです。すべてのワークロードを主権上重要なものと宣言することは、すべてのファイルを極秘扱いにするのとほぼ同じ効果しかありません。あらゆるものに保護を広げても、保護できる範囲はごくわずかで、すべてが遅くなり、コストも高くなります。主権は貴重な資源です。この構築の勝者は、制御によって実際のリスクが変わるワークロードに正確に主権を割り当てる者でしょう。

主権をどのように定義するか

混乱は言葉そのものから始まる。主権には単一の定義はなく、政府はさまざまな目的でそれを追求する。 安全所有権と価値の獲得を目的とするものもあれば、サプライチェーンの混乱から隔離されたローカルエコシステムを構築することを目的とするものもある。これらの目的はすべて「AI」という言葉に集約され、最もコストのかかる解釈、つまりチップやデータセンターからモデルやアプリケーションに至るまで、AIスタック全体を完全に所有するという解釈が、必然的に勝利する傾向にある。

議題が明確であっても、主権には4つの異なる種類の制御が含まれます。すなわち、データとコンピューティングが物理的にどこに存在するか（領土的）、システムを誰が運用し保護するか（運用的）、スタックとその知的財産を誰が所有するか（技術的）、そしてアクセスを管轄する裁判所はどこか（法的）です。これらは実際には分離されます。病院ネットワークは、国内法に基づいて国内に患者記録を保管する必要がある一方で、海外で構築され所有されている診断モデルを実行する必要があるかもしれません。これら4つの問題を1つのイエスかノーかの決定に集約すると、過剰な分類が生じます。選択肢がすべてかゼロかになった場合、慎重な機関はすべてを選択します。

万能なモデルは存在しない。フランスの民間企業であるBleuは、運用管理権をフランス国内に維持しつつ、グローバルなハイパースケーラーが合意されたガバナンスの下で基盤技術を提供している。つまり、フランスの要件を満たすレイヤーでは主権を維持し、それ以外のレイヤーではグローバルな技術を採用しているのだ。一方、フルスタックを構築する企業もある。OVHcloudやOutscaleといったフランスのプロバイダーは、防衛、政府、規制産業など、外国技術からの独立が求められる顧客向けに、多くの場合オープンソースを基盤として、エンドツーエンドで独自のインフラストラクチャを運用している。どちらも正当な解決策であり、最適な選択肢はワークロードによって異なる。

いずれにせよ、主権にはコストがかかる。主権AIの提供にはコストがかかる。 10～30％ グローバルな代替手段よりもコストが高く、主権環境への移行には通常3～4年かかる。ほとんどの企業は2026年のロードマップに主権AIを追加しているものの、詳細な戦略、予算、あるいはワークロードを機密性に基づいて分類する方法を持っている企業は少ない。

独立の代償

私たちが推奨する規律は、地域および地方のデータ分類プロトコルに従って、各ワークロードをその基となるデータに基づいて分類し、それに応じて主権を適用することです。デフォルトは非主権であり、データの機密性が定められた基準を超えた場合にのみ主権化が行われます。国家規模では、リスクはさらに高まります。防衛、国家安全保障、および厳しく規制されている産業においては、主権インフラはしばしば真に必要となります。これは、外国のプロバイダーからの独立と、それに伴うキルスイッチのリスクという代償を伴うものです。

リスクが低い場合は、同じ資本を人材、アプリケーション、導入への投資と比較検討する必要があります。ほとんどのワークロードでは、グローバルプラットフォームの方が効率的な選択肢であり、それが出発点となるべきです。企業は既に他の分野ではこのように行動しています。約70%がAIベンダーを切り替えたいと答えています。 より良い価格設定とパフォーマンスベンダーの契約条件変更や外国の裁判所命令によって深刻な損害が生じる可能性のある、限られた種類のワークロードにのみ厳格な要件を適用し、それらを厳重に保護する。

マッキンゼーは、AIへの支出が2030年までに最大6,000億ドルに達する可能性があると推定している。そのすべてはレジリエンス（回復力）の獲得を目的としており、レジリエンスはワークロードを移動したりプロバイダーを変更したりできる柔軟性から生まれる。プレッシャーの下でもそれが可能な組織は、スタック全体を所有することに固執する組織よりも機敏である。この柔軟性は、価格と同様に慎重に交渉される移植性要件、終了条件、相互運用性標準といった細かい条項によって得られる。維持、人員配置、アップグレードができないインフラストラクチャは、単に一つの依存関係を別の依存関係に置き換えるだけである。

2027年のダボス会議に向けて、今年になって自らの依存度に気づいた政府や企業は、その依存度をどれだけ減らすかを決定しなければならない。

主権の定義が明確になるまで決定を先延ばしにするのは間違いだろう。なぜなら、AIベンダーが契約条件を変更したり、外国の裁判所がアクセスを要求したりしても、定義が明確になるまで待つことはないからだ。最も安全に保護されるのは、どの形態の制御に費用をかける価値があるかを判断し、それ以外は手放す機関だろう。