人口動態の変化により、北東アジアではクラウドベースのソフトウェアから、大規模な物理的・知能的自動化への移行が迫られている。
国家の競争力は、経済全体に分散する機械知能をつなぐ無線インフラの構築にかかっている。
有望なアイデアをいかに拡張可能なインパクトへと結びつけるかは、世界経済フォーラムのニュー・チャンピオンズ年次総会（通称サマー・ダボス会議）の重要なテーマです。同会議は6月23～25日に中国で開催されます。
「大規模なイノベーション」は、今年の大連での世界経済フォーラムにふさわしいテーマです。しかし北東アジアでは、規模の拡大は単なる願望ではありません。経済上の必要性になりつつあります。
この地域では、人口動態の現実が経済的な制約へと変わりつつあります。高齢化、労働力人口の縮小、慢性的な人手不足により、製造、物流、輸送、医療など、身体的な労働への依存度が高い分野への圧力が強まっています。この課題に直面しているのは北東アジアだけではありませんが、大規模にこの課題に直面する地域の先陣を切っています。
この課題に対する唯一の答えはありません。労働力の再設計、政策改革、より賢明な移民制度、自動化、AIを活用した生産性向上が、いずれも重要な役割を果たします。
しかし、ひとつの結論はますます明確になっています。今後数十年にわたり経済成長を維持するには、知能的自動化を大幅に拡大する必要があります。テクノロジーが人々に取って代わるからではなく、多くの分野で仕事を担う人手が足りなくなるからです。
AIは物理的なAIへと移行している
近年のAIをめぐる議論の多くは、生成AI、つまり基盤モデルやGPU、そして機械が創造、要約、推論、対話を行う驚くべき能力に焦点を当ててきました。
これまで、企業のAI活用は主に固定ネットワークインフラ、光ファイバー接続、有線イーサネット、データセンター間接続に依存してきました。このインフラは、AIがサーバールームやデータセンターにあり、そこへ運ばれてきたデータを処理する世界を想定して構築されたものです。その世界ではうまく機能していました。しかし、その世界は急速に変わりつつあります。固定ネットワークには、どれだけ投資しても克服できない根本的な限界があります。物理的に配線できるものしか接続できないのです。
しかし、それは始まりにすぎません。次の大きな段階は物理的なAIです。産業生産を支える知能ロボット、輸送や物流を最適化する自律システム、インフラを点検するドローン、人間の能力を拡張するAI搭載ウェアラブル機器、公共の安全、公益事業、重要業務の管理を支援する知能システムが登場します。
これは空想科学ではなく、まったく新しいものでもありません。産業オートメーションは何十年も前から存在しています。変化しているのは、これらのシステムの高度さ、自律性、柔軟性、規模です。AIにより、機械は厳密に管理された環境だけでなく、ますます動的で予測困難な環境でも稼働できるようになっています。この変化によって、必要なインフラのあり方も変わります。
物理的なAIのアーキテクチャ
物理的なAIとは、機械が機能するために遠隔地のクラウドシステムへ常時依存することだ、というよくある誤解があります。それでは適切なエンジニアリングとは言えません。安全性が重要なシステムは、ローカルな知能を保持しなければなりません。たとえば、自動運転車がブレーキをかけるかどうかを判断するために、データセンターとの往復通信に依存することはできません。人のそばで稼働するロボットも、あらゆる判断を外部に委ねることはできません。
言い換えれば、未来はクラウドだけに依存するAIではありません。分散型の知能です。つまり、デバイス自体に一部の知能を持たせ、通信拠点にも一部を配置し、残りを集中型クラウドに置く形です。
このアーキテクチャは理念先行ではなく、実用的なものです。新しいAIシステムは従来とは異なる方法で動作します。継続的に相互作用し、協調して学習し、機械の時間尺度で動きます。その潜在能力を最大限に引き出すには、ネットワーク、クラウド、数十億台のデバイスやセンサー、そして数億の家庭や企業をつなぐ、新たな無線インフラが必要です。
このアーキテクチャは、遅延、レジリエンス、経済性、セキュリティ、運用継続性の現実を反映しています。
しかし、知能の分散は戦略上の要件を生み出します。知能が分散するほど、システム間をつなぐ知能的な基盤の重要性が増します。それにより、価値が生み出される場所へ知能を効率よく移動できます。次の機会は、AIの構築を支援することだけではなく、AIが大規模にどのように機能するかを定めることにあります。知能的な基盤が実現するのは、まさにそれです。場所や開発者を問わず、さまざまなAIシステムが安全かつ安定した性能で連携できるよう設計された、普遍的な枠組みです。あらゆる場所のAIに最適なネットワークです。
コネクティビティが戦略的に重要になる理由
コネクティビティは常に重要でした。工場は有線インフラに依存し、企業はプライベートネットワークを頼りにしています。Wi-Fiは今後も重要な役割を果たし、光ファイバーも今日なお不可欠です。
しかし、これはひとつの技術が他のすべてに取って代わるという話ではありません。経済規模の話です。
物理的なAIは工場の現場やオフィスの個室にとどまりません。港湾、空港、交通システム、エネルギーインフラ、緊急サービス、物流回廊、都市環境、遠隔地の産業活動へと広がります。
現代の自動化された港を考えてみましょう。コンテナを運ぶ自律走行車両、AI制御のクレーン、予知保全システム、作業員の安全監視、税関との連携、リアルタイムの物流統括が、すべて同時に稼働する可能性があります。個々のシステムはローカルな知能を保持しますが、より広範な経済価値は、エコシステム全体にわたる連携から生まれます。
AI経済の勝者は、単に最良のアルゴリズムを持つ者ではありません。知能を現実世界の生産性へと大規模に結びつけられる者です。
その連携には、安全で、レジリエンスが高く、プログラム可能で、広範に行き渡るコネクティビティが必要です。ここでコネクティビティが戦略的な差別化要因となります。すべてのワークロードがモバイルネットワーク上で動くからではありません。国家規模の経済システムには、地理的な範囲、組織の境界、移動する環境を越えて分散型の知能をつなぐインフラが必要だからです。これは、固定施設内の企業ネットワークに求められる要件とは根本的に異なります。
過去数十年に構築された通信インフラは、主に人間の利用、すなわち音声、メッセージ、閲覧、ストリーミングに最適化されてきました。一方、物理的なAIには、より多くの機器間連携、センサーからの上り通信量の増加、より高いレジリエンス、特定の環境におけるより厳格な遅延要件、そしてもちろん、より高いセキュリティ上の配慮が必要です。物理的なAIは、消費者向けコネクティビティとは根本的に異なるトラフィックパターンと運用上の要件を生み出します。
経済競争力はインフラの整備状況に左右される
歴史からは一貫した教訓が得られます。基盤となるインフラに早期投資する国は、多くの場合、それに見合わないほど大きな経済的優位を築きます。鉄道が産業の拡大を加速させ、電力が生産性を変革したように、AIインフラは日々の働き方や暮らし方を変革するでしょう。もはや問うべきは、物理的なAIが登場するかどうかではありません。真の問いは、どこで最も速く普及し、どの経済圏がそこから最大の価値を得るかです。
インフラの整備状況が決定的な要因となります。企業が安全で拡張性のあるコネクティビティを頼りにできなければ、導入は遅れます。その結果、イノベーションに影響が及び、資本が他の分野へ流れ、最終的には競争力が弱まります。つまり、これは単なる技術の議論ではありません。経済戦略の議論です。
今、これが重要な理由
5Gの導入を最終目的地とみなすべきではありません。それは基盤の一部です。機会は、単にコネクティビティを高速化することではなく、差別化されたサービス水準、自動化、エッジ統合、そして適応性がますます高まる運用を支えられる、より知能的なインフラにあります。
次世代のコネクティビティはこの流れをさらに進めるでしょう。しかし、インフラの移行には何年もかかる一方、経済の変化はそれより速く進むことがよくあります。需要が明白になるまで待つことは、多くの場合、最も費用のかかる戦略です。
戦略上の分岐点
AIをめぐる議論がモデル、半導体、ハイパースケールコンピューティングに焦点を当ててきたのは当然です。これらは重要です。しかし、知能だけでは経済は変わりません。変革をもたらすのは導入であり、業務への統合であり、そして規模です。AI経済の勝者は、単に最良のアルゴリズムを持つ者ではありません。知能を現実世界の生産性へと大規模に結びつけられる者です。
これにはインフラが必要ですが、ひとつの種類のインフラだけでは足りません。経済全体に分散する知能をつなぐ、連携の取れたデジタル基盤が必要です。だからこそ、コネクティビティがAI経済の勝者を決めるのです。
