AI主権国家は叶わぬ夢なのか？

FacebookやInstagramなどのユーザー生成コンテンツメディアを提供するMeta Platformsが、データセンター内の1つの「クラスター」にH100カードを10万枚以上搭載し、Llama 4モデルをトレーニングしている間、韓国内にあるH100カードをすべてかき集めても2,000枚にも満たないという。Metaをはじめ、GCP、AWS、Azureのようなグローバルクラウドプロバイダーは、1つのクラスターに10万枚を投入しても足りず、プライベートネットワークで複数のクラスターを接続し、マルチクラスター・トレーニングを可能にする計画を立てて準備中である。スループット（throughput）が大幅に増加したBlackwell世代が2025年初頭に顧客企業へ引き渡されれば、韓国と米国のコンピュートインフラの格差は別次元のレベルへと広がることになる。

筆者が韓国語ベースのファウンデーションLLM（超巨大言語モデル）開発にやや否定的だった理由は、スケーリング則（Scaling Law）が有効である限り（最近限界に直面したという議論もあるが）、国内企業がどのような魔法を使っても、米国のビッグテックが凄まじい資本力を基に確保したGPUでデータをさらに学習させれば、絶対的な性能差を克服できないだろうという懸念のためであったが、その懸念が着実に現実化しつつある。2024年2月時点でNAVERのHyperClova XがGPT-4を韓国語ベースのLLMベンチマーク（KMMLU et al.）で上回る性能を見せたというが、現在のGPT-4oとClova Xの韓国語文章構成力を比較してみると、4oの方がより自然な結果を出している。4oモデルのトークン価格ははるかに高いが、OpenAIが博士級の知能を備えたと主張するGPT-5がリリースされ、5 miniバージョンが4oと同等の性能を出すと仮定すれば、価格的な優位性もなくなる可能性が高い。

初めて「chain-of-thought（思考の連鎖）」メカニズムを適用してリリースされた超巨大言語モデルであるGPT o1-Previewモデルは、2025年度の韓国大学修学能力試験（スヌン）の国語科目で上位4%以内に入る点数を獲得した。軽量化モデルであるo1-miniでさえ、受験者平均を超える4等級に相当する点数を獲得した。かなりのレベルの読解力を要求されるスヌンで、人間の大多数を上回る点数を獲得するほど、LLMは進化を重ねている。

業務へのLLMの本格的な適用に先立ち、「ハルシネーション（幻覚）」問題を解決すべきだという主張もあるが、彼らは人間もまた「ハルシネーション」の問題を抱えていることをあえて無視しているようだ。ミッションクリティカルなアプリケーションであれば、複数のLLMを組み合わせて互いの推論プロセスと結果をクロスチェックさせればよい。まだAIエージェントが人間レベルの業務能力を見せてはいないが、これも時間の問題だろうと考えられる。

海外データを中心にトレーニングされたため、韓国関連の質問に対する回答の誤答率が高いと評価されるGPTモデルに、インターネット検索エンジンを持たせれば、その問題は解決される確率が高い。あいにくOpenAIは最近ChatGPT Searchをリリースし、検索市場にも関心を示している。GPTがインターネットから誤った情報を引用してきたらどうするのか？ o1-Previewモデルの性能を基準にするなら、この記事を読んでいるあなたよりもその確率は低いはずだ。

AIベースの検索エンジンを提供するPerplexityのCEO、Aravind Srinivasは、LLMを扱える人材を採用することの難しさを何度も公に吐露している。ある日はGoogleの経験豊富な社員を苦労して採用することにしたが、その社員の転職事実を知ったGoogleが、残留条件として彼が提示した年俸の4倍を提示し、採用が白紙になったという。また別の日には、Meta Platformsの首席AI研究員に転職のオファーを出したが、「H100カードを1万枚確保してからまた連絡してくれ」という事実上の門前払いを食らったそうだ。

優れたAI研究員やエンジニアを確保するには年俸も重要だが、彼らが研究成果を出せる環境が整っていなければならない。世界で最も優れたピアニストの一人として知られるチョ・ソンジンを招待したのに、いざコンサートホールにはおもちゃのピアノが一つだけぽつんと置かれているなら、いくら大金を積んでも彼が承諾するはずがない。Perplexityはすでに2,000億ウォンを超える規模の資金調達を受けたにもかかわらず、兆単位を投資するOpenAIや米国のビッグテック企業によるいわゆる「マネーゲーム」に押され、人材確保に苦労している。韓国人であっても、10億ウォン以上の年俸やストックオプションなどの報酬、そして自身のキャリアをクォンタムジャンプ（飛躍）させられる機会を捨てて、単に愛国心だけで韓国行きを選択するエンジニアはほとんどいないだろう。

源泉技術力がなければ、我々は米国のようなAI先進国に振り回されるしかないという論理が主流のようだ。私はこの骨子に同意しない。例えば、現代経済において必須である石油へのアクセスが不可能な国は現在ない。だからといって原油価格が極端に高いわけでもなく、むしろシェールガス（fracking）のような技術革新により原油は以前よりアクセスしやすくなっており、中東の影響力は低下しつつある。

現在はGoogle、Meta、Microsoft、OpenAI、Anthropicなどが数十兆ウォンを投資し、より優れたファウンデーションAIモデルを開発しようと努力しているが、これは結局、将来的にそのモデルを基盤に収益化を図るためである。収益化をするということは、結局どのような形であれ外部に販売することを意味し、我々もアクセス可能だということだ。韓国でファウンデーションAIモデルを開発するために数十兆ウォン規模のGPUクラスターを構築できる企業はない。韓国にも積み上げた現金が100兆ウォンを超えるSamsung Electronicsのような企業があるにはあるが、製造業の特性上、設備投資に多額の資金が流出するため、それほど多くのGPUを購入できる資金余力はないのである。さらに大きな問題は、金を積んでもNVIDIAが生産できるGPUの数に限りがあるため、ネットワークがなければ手に入れることさえできないということだ。

経済学の巨匠デヴィッド・リカードは、比較優位説を通じて、ある国が相手国より絶対優位にあっても、相互貿易を通じて利益を創出できる理由を説明しています。米国はほとんどの産業において韓国に対し絶対的な優位を占めていますが、相対的に最も優位な知識産業に集中しており、韓国は半導体や重工業など高付加価値の製造業に集中しつつ、知識産業にも進出し始めました。しかし、いまだ知識産業分野で世界的な影響力を行使する企業はありません。グーグルが絶対的にも相対的にもネイバーに比べてより良い検索結果を示している以上、ネイバーがあえて存在する必要はないということです。そのため、ネイバーは検索エンジンとしての競争を事実上放棄し、コマース＋メディアコンテンツ企業となりました。

すべての産業は「抽象化」を通じて付加価値を創出します。基礎的な産業の上に新しい層を積み上げて新産業を作り出し、そうして抽象化レイヤーが幾重にも重なるほど付加価値は拡大します。アマゾンのAWSクラウドサービスは、実のところ半導体製品を基礎にソフトウェアを乗せ、「コンピューティング」という資源を抽象化して販売しているのです。AWSを利用するソフトウェア企業は、コンピューティング資源の上に独自のデータ操作アルゴリズムとUI（ユーザーインターフェース）を乗せて抽象化し、再販売しています。このように、私たちの経済は基礎産業の上に抽象化レイヤーを数十から数百回重ねて作られた総和なのです。

石油を直接生産する国や企業だけに価値があるわけではありません。石油を精製する精油、精製された製品を利用して素材を生産する化学のようなダウンストリーム産業もまた、付加価値を創出します。むしろ、石油のみを生産する企業より、精油・化学を行える企業の技術的付加価値の方が高いと見ることもできます。国産AIファウンデーションモデルの開発に過度に執着しなくてもよい理由も、これと同じです。