「クラウド」について考えるとき、私たちはしばしば、データが目に見えない形で宙に浮いていることを想像します。しかし、現実ははるかに具体的です。クラウドは、強力でエネルギーを大量に消費するコンピューター チップが詰まったデータ センターと呼ばれる巨大な建物にあります。これらのチップ、特にグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、ChatGPT のような強力なチャットボットを構築して実行するために必要であり、AI の世界では重要なインフラストラクチャになっています。
AIでできることが増えるにつれ、高性能チップの地政学的重要性も高まり、それが世界のどこにあるのかも重要になってくる。米国と中国は備蓄を競い合っており、ワシントンは北京が最先端のチップを購入するのを阻止するために制裁措置を講じている。しかし、その利害関係にもかかわらず、世界のAIチップが正確にどこにあるのかについての公開データは驚くほど少ない。
新しい査読済み 紙出版に先立ちタイム誌に独占公開されたこの研究は、そのギャップを埋めることを目指している。「我々は、AIはどこにあるのかを探ろうとした」と、論文の主執筆者でオックスフォード大学インターネット研究所の教授であるヴィリ・レドンヴィルタ氏は言う。彼らの発見は明白だった。GPUは世界でわずか30カ国に集中しており、米国と中国がはるかに先を行っている。世界の大半は、著者らが「コンピューティング砂漠」と呼ぶ、レンタル可能なGPUがまったくない地域にある。
この発見は、次世代の地政学的競争だけでなく、AIガバナンス、つまりどの政府がAIの構築と展開を規制する権限を持っているかにも大きな意味を持つ。「AIを実行している、またはAIがトレーニングされている実際のインフラストラクチャが自国の領土にある場合、コンプライアンスを強制することができます」と、アールト大学の技術政策教授でもあるレドンヴィルタ氏は言う。AIインフラストラクチャに対する管轄権を持たない国は立法上の選択肢が少なく、他国によって形作られた世界に従属することになる、と彼は主張する。「これは、どの国がAI開発を形作るか、また何が良い、安全で、有益なAIであるかに関する規範に影響を与える」と、論文の著者の1人であるボクシ・ウー氏は言う。
この論文は、「パブリック クラウド GPU コンピューティング」の物理的な場所をマッピングしています。これは基本的に、大手テクノロジー企業のクラウド ビジネスを通じてレンタルできる GPU クラスターです。ただし、この研究には大きな制限があります。たとえば、政府が保有している GPU や、テクノロジー企業が単独で使用するために個人的に所有している GPU はカウントされていません。また、高度な AI のトレーニングと実行にますます使用されるようになっている、GPU 以外のチップの種類も考慮されていません。最後に、個々のチップではなく、クラウド企業が各国で提供しているコンピューティング「リージョン」(またはそれらのチップを含むデータ センターのグループ) の数をカウントしています。
それは努力不足によるものではありません。「GPUの量、特にそれがどのように分散されているか [cloud] 「プロバイダーの地域は、高度に機密性の高い情報として扱われます」と論文は指摘している。論文の限界はあるものの、この研究は世界で最も先進的なAIチップがどこに設置されているかに関する最新の公開推定値に最も近いものであり、捉えどころのない全体像を示す良い指標であると著者らは主張している。
この論文によると、米国と中国は、世界で最も多くのパブリックGPUクラスターを保有している。中国は、GPU対応地域の総数では米国を上回っているが、最も先進的なGPUは米国に集中している。米国には、中国に対する米国政府の制裁の対象となっている種類のH100 GPUをレンタルできる「地域」が8つある。中国にはない。これは、中国にH100がないという意味ではなく、クラウド企業が中国にH100 GPUを保有していないと言っているだけである。ニューヨークタイムズ紙によると、中国では、この制限されたチップの闇市場が急成長しているという。 報告された 8月、情報当局者やベンダーの話として、制裁にもかかわらず数百万ドル相当のチップが中国に密輸されたと報じた。
論文の著者らは、世界は3つのカテゴリーに分けられると主張している。最も先進的なチップが集まっている「コンピューティング北部」、AIシステムの実行には適しているがトレーニングには適していない古いチップがいくつかある「コンピューティング南部」、レンタルできるチップがまったくない「コンピューティング砂漠」だ。これらの用語は、一部の開発経済学者が用いる曖昧な「グローバル北部」と「グローバル南部」の概念とある程度重なるが、AIコンピューティングにおける「世界的な分断」に注意を向けるための単なるアナロジーだとレドンヴィルタ氏は言う。
ウー氏は、チップが富裕国に集中しすぎることで生じるリスクは、南半球の国々が、その仕組みについて発言権を持たないまま、北半球で開発されたAIに依存するようになる可能性があることだと指摘する。
これは「いわゆるグローバル・ノースとグローバル・サウスにまたがる世界的な不平等の既存のパターンを反映している」とウー氏は述べ、「コンピュート・ノース諸国の経済的、政治的、技術的権力を固定化し、コンピュート・サウス諸国のAI研究開発の形成機関に影響を与える」恐れがあるという。
#調査により米国と中国がAIチップのパワーにおける世界的格差を牽引していることが判明