アジア太平洋地域はデジタル経済の黄金時代に入りました。
コンピューティングパワーはAIイノベーションを左右する決定的な要因であり、アジア太平洋地域のデジタル経済の中核的な生産性となっています。
アジア太平洋地域でAIの成長を加速させるには、4つの重要な要素が不可欠です。すなわち、政策とガバナンス、研究開発(R&D)のイノベーション、拡張可能な産業応用、そして人材エコシステムです。
蒸気機関、コンピューター、インターネットといった歴史上の技術と同様に、デジタル技術は過去20年間にわたり、前例のない速度と規模で人類社会を変えてきました。デジタル技術は社会経済における創造性と成長を大いに促進してきました。
こうした変革的な機会を前に、アジア太平洋地域はデジタル経済の黄金時代に入りました。26年には、多くのアジア諸国のGDP成長率が5%を超えました。この地域は人口と資源の面で大きな強みを持ち、若い世代の台頭は新興経済国に新たな可能性をもたらしています。2030年までに、ASEANは世界第4位の経済規模になると予想されており、地域のインターネット経済市場は1兆ドルに達すると見込まれています。
ほぼすべてのアジア太平洋諸国が、国家デジタル・マスタープランの推進に向けて積極的な措置を講じています。例えばインドネシアは、ビジョン2045において新たなインフラに特に注力しています。スマート・バングラデシュ・ブループリントおよび韓国のデジタル・ニューディールは、デジタル政府への強い投資意欲を示しています。さらに、タイは、2027年までにGDPに占めるデジタル経済の割合を12%から30%に引き上げることを目指す第13次五カ年計画を発表しました。
こうした好ましい政策環境の中、各産業はICT技術を活用し、持続的に効率を高めています。デジタル政府では、税務、通関、法執行といった従来のサービスがオンラインプラットフォーム上で効率的に処理されています。空港や高速道路では、5G、クラウド、AIの活用により、移動体験が最適化され、交通渋滞が緩和されています。一部の大学も「スマートキャンパス」の構築を進め、より多くの若者にデジタル資源を届けています。
同時に、デジタル化と脱炭素化は互いに強め合う二つの力となっています。例えば、公立病院への大規模な屋上太陽光発電の導入とエネルギー貯蔵施設の整備は、技術によって実現される持続可能な未来を示しています。
コンピューティングパワーが中心的役割を担う
アジア太平洋地域がデジタル時代からインテリジェント時代へと移行する中、コンピューティングパワーはAIイノベーションを左右する決定的な要因となり、デジタル経済の中核的な生産性となっています。
コンピューティングパワーはインテリジェント時代の基盤であり、その最も重要なインフラはデータセンターです。具体的には、コンピューティングパワーの規模が生産性を決定し、コンピューティングパワー産業が競争力をもたらす一方、コンピューティングパワーの応用が推進力となります。
IDCが15か国を対象に実施した調査によると、コンピューティングパワー指数が1ポイント上昇すると、国のデジタル経済成長率は3.6‰押し上げられるとされています。例えばインドネシアでは、データセンター市場が2023年から2029年にかけて年率18%で成長すると見込まれています。中国では、過去5年間にデータセンターの規模が年平均で約30%の成長率を達成しました。
予測されるように、基盤モデルの訓練が深まるにつれ、AIの開発は変曲点と特異点を越えつつあります。AIはもはやエンターテインメント目的だけに使われるものではなく、産業および生産システムに組み込まれつつあります。その結果生まれた超大規模AIモデルと膨大なデータにより、コンピューティングパワーは最も希少で強力な資源の一つとなりました。
アジア太平洋地域におけるコンピューティングパワーの成長に向けた主要技術と産業動向
技術の観点
コンピューティングパワーの発展は、AIを第3世代へと進化させます。知識駆動型の第1世代AIは、知識、アルゴリズム、コンピューティングパワーを用いてAIを構築します。データ駆動型の第2世代AIは、データを第4の次元として加えます。そして第3世代AIは、これら二つの融合であり、安全で信頼でき、信頼性が高く、拡張可能なAIイノベーションの実現を促進します。
政策の観点
ChatGPTと大規模言語モデルの登場に伴い、アジア各国政府はAIの導入を加速させています。例えば香港は、医療、法務、金融向けの大規模言語モデルの開発に38億ドルを投資する計画です。投資に加え、各国政府はAIガバナンスを推進するため、ステークホルダーとのより緊密な連携を進めています。国際的な合意を達成するには、開放的で協調的かつ持続可能なガバナンス・プラットフォームが必要です。
産業の観点
小規模モデルから大規模な産業モデルへと移行する中、AI開発の主要なテーマは産業インテリジェンスの加速となるでしょう。その好例が、タイ気象局によるファーウェイの「盤古気象(Pangu-Weather)」モデルの活用です。これは気象予報のための先進的なAIモデルです。Nature誌の論文によると、この盤古モデルは、従来の数値予報手法よりも高い精度を示した初のAI予測モデルであり、予測速度を10,000倍に向上させ、予測時間をわずか数秒にまで短縮しました。
グリーンの観点
コンピューティング・インフラそのものが、主要な炭素排出源の一つとなっています。例えば、シンガポールには60を超えるデータセンターがあり、国の電力消費の7%を占めています。そのため、同国のグリーン・コンピューティングへの取り組みは特に重要です。従来、データセンターのコンピューティング・アーキテクチャは単一ノードのコンピューティングパワーに重点を置いてきました。低炭素化の潮流を受け、新たなデータセンターのコンピューティング・アーキテクチャは、コンピューティングパワーの多様化、効率的な冷却システム、そして低い電力供給効率に対応するグリーンエネルギー貯蔵装置へと発展していくでしょう。
エコシステムの観点
次のマッキンジーのレポートによると、中国だけでもAI人材の不足は2030年までに400万人に達すると予想されています。この数字の背景には、現在の労働力とエコシステムを高度化する緊急の必要性があります。この不足を部分的に補うため、ファーウェイは、タイの各省庁、スタートアップ協会、コンピューティング系の学校と連携し、今後3年間で現地のクラウド開発者2万人を育成できる可能性があると発表しました。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのか？
AI卓越センターは、各分野のリーダーをつなぎ、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に与える影響を理解する取り組みを支援しています。AIの導入に伴う機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を促進しています。
信頼できる場と協働イニシアチブを通じて、同センターはパートナーが共通の理解を築き、AIイノベーションと活用における責任ある取り組みに共に取り組むことを可能にしています。
今後の展望
ChatGPTや産業向け大規模モデルに代表される新たなAIの時代が到来しました。この新しいAIにより、個人および産業のあらゆる応用は、中核的な生産力として書き換えられていくと大胆に予測できます。
アジア太平洋地域が急速な成長を実現するためには、4つの重要な要素から成る包括的な枠組みが不可欠です。第一に、AIインフラにおける国家投資とガバナンスの枠組みを伴う、好ましい政策環境です。第二に、あらゆるレベルの大規模言語モデルをより容易かつ迅速に展開できるようにするための、継続的なイノベーションと研究開発です。第三に、開かれた拡張可能な産業応用です。そして最後に、政府、産業界、学術界をつなぐ、スキルを向上させた人材エコシステムです。
