AI時代の「主権」は、モデルやGPUだけでは守れない。
生成AIの普及によって、世界各国で「ソブリンAI」「データ主権」を巡る競争が始まっています。自国のデータをどこに置くのか。誰のクラウドで処理するのか。どのAIモデルを使うのか。そして、AIを動かす計算資源を誰が持つのか。これらは国家だけでなく、企業にとっても重要な経営・政策課題になっています。
しかし、AIとデータは物理インフラなしには存在できません。GPUを確保しても電力がなければAIは動かず、データを世界へ運ぶには国際通信網が必要です。日本のような島国では、その重要な基盤を海底ケーブルが支えています。
本講座では、NTTドコモビジネス株式会社のエバンジェリスト、林雅之氏が、ソブリンAI、データ主権、海底ケーブル、電力の4つの視点から、AIインフラを巡る新たな地政学を体系的に解説します。
米国、中国、欧州、日本の戦略の違いから、海底ケーブルと電力という物理インフラのチョークポイント、日本企業に生まれる事業機会までを一本の地図として整理します。AI時代に、何を自国・自社で持ち、何を他国・他社と共有し、どこを冗長化すべきかを考えるための視点を提供します。
本講座に含まれるもの
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- 講義テキスト
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- アーカイブ動画（期間限定・繰り返し視聴可）
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- 講師への質問
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- オリジナル「AIインフラ主権マップ」
本講義で学べる内容
本講座で学べること
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AI時代に国家・企業は何を「自分で持つ」のか
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AIモデルだけでなく、半導体、クラウド、データ、データセンター、電力、通信までを一つのAIスタックとして捉え、AI時代の「主権」の全体像を整理します。
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「どこに置くか」から「誰がコントロールするか」へ
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データの保存場所に加え、誰がアクセスし、どのクラウドやAIモデルで処理し、どの国・地域を経由して移動するのかを含めて考えます。
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世界のデータを運ぶ「ビット」の地政学
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海底ケーブルのルート、陸揚げ拠点、運営主体、障害・切断リスク、通信経路の冗長性から、データの通り道を巡る競争を読み解きます。
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ソブリンAIを動かす「ワット」の地政学
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発電能力だけでなく、系統接続、送電線、変圧器、蓄電設備、電力価格など、AIデータセンターの立地と競争力を左右する電力インフラを整理します。
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AI時代の「主権インフラ」でどこを狙うか
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通信、電力、データセンター、建設、設備、光通信、製造業などへの投資の広がりを踏まえ、日本企業が狙える成長領域と今後の注目点を考えます。
本講座はこんな方におすすめ
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AIインフラを巡る国際競争が、自社の事業や投資判断にどう影響するのかを把握したい方。
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GPUやデータセンターだけでなく、電力・通信を含めた投資環境を理解したい方。
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国際通信網の変化や、AI・クラウド時代の新たな事業機会を捉えたい方。
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AIデータセンターの電力需要や、電力インフラのボトルネックを把握したい方。
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データセンター立地を左右する電力・通信条件と、周辺産業への波及を知りたい方。
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ソブリンAI、データ主権、クラウド依存を踏まえた顧客提案を検討したい方。
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AI時代のインフラ主権と、企業・国家のレジリエンスを考えたい方。
本講座は受講料 33,000 円(税込)の有料講座です。