AI の時代において、最も価値を持つ資源は何だろうか。それを考えたとき、真っ先に浮かぶのは「GPU」と「データ」だ。
一方で、それらが資源であること自体は、もはや常識になりつつある。問題は、それらがどのような性質を持つ資源なのか、ということだ。
産業革命の時代、石油は国家を動かす資源だった。工業生産を支え、移動手段を支え、戦争の行方すら決定づけた。石油を制する者が世界を制する、と言われた時代だった。
現代の GPU は、当時の石油に似ている。生成 AI を動かし、軍事技術を支え、情報戦の最前線に立つ。計算資源を持っているかどうかが、そのまま国家戦略の成否を分ける。
この視点については、「国家を揺るがす計算資源とエネルギー資源の地政学」でも書いた。
しかし、ChatGPT の登場、そして DeepSeek の出現によって、事態は少し複雑になってきた。もはや「大量の GPU とデータ」が絶対条件ではなくなりつつある。モデル設計と学習戦略によっては、限られた計算資源でも、十分に破壊的な成果が出せることが証明されてしまった。
つまり、石油に似ていたはずの GPU は、実は「通貨」にも似てきている。
量だけではない。どこで、どのタイミングで、誰がどう使うか。その流動性と配置戦略が、成果を左右する。蓄積するだけでは無意味で、流通と活用の設計が価値を生む。
これを受けて、今後の資源戦争は二層構造になると考えている。
ひとつは、従来型の石油戦争に似た構造だ。国家間で GPU を囲い込み、サプライチェーンを独占し、計算資源を通貨のように扱う。
もうひとつは、より柔軟で動的な通貨戦争に似た構造だ。モデル設計、データ設計、チップアーキテクチャ最適化──限られた資源の中で、どこまで成果を引き出せるかを競う。
DeepSeek が示したのは、まさに後者の可能性だ。最先端 GPU にアクセスできない環境下で、ソフトウェアと人的資源の最適化によって、既存のトップモデルに迫る性能を引き出した。
つまり、これからの時代は、ただ計算資源を持つだけでは意味がない。限られた資源を魔改造し、独自最適化し、局所的に最大効率を引き出す戦略が不可欠になる。
「誰が一番持っているか」ではない。「誰が一番うまく使いこなせるか」が、勝負を決める時代だ。
これが、AI 時代における新しい資源戦争の構造だと思う。
