[AI時代の経路選択と新韓半島構想] ② AIをめぐる一般的動向

Ⅰ. AI発展の世界的動向と構造変化

1. AGI時代の到来と技術パラダイムの転換

人工知能（AI）は、21世紀に入り、人類文明の構造そのものを再編する汎用技術へと成長した。特に、2010年代半ばのディープラーニング（deep learning）の商用化を契機に、AI技術の発展速度は急激な上昇曲線を描き、その後のトランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャの登場と大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）の普及は、AIを技術専門家の独占物から一般大衆の日常ツールへと変貌させた。2022年11月のOpenAIによるChatGPTのリリースは、史上最速で1億人のユーザーを突破し、この転換を主導した。

<図1> 52日間にクロードがリリースしたモデルの数

出典： 中央日報(2017. 6. 9.)

こうしたLLM発の人工知能の爆発的な発展は、自然と汎用人工知能（Artificial General Intelligence, AGI）への転換への期待につながっており、これはグローバルな政策言説の最前面に浮上している。業界を代表する数多くのテックグル、研究機関、ビッグテックが、汎用人工知能の到来の可能性を10年以内と見通す中、主要国政府はこれを単なる技術革新ではなく、国家の存亡を左右する戦略的資産として認識し始めた。米国が2025年1月のトランプ大統領就任の翌日に5,000億ドル規模のスターゲート（Stargate）プロジェクトを発表し、同年11月にジェネシス・ミッション（Genesis Mission）を通じてAIを科学研究のマンハッタン・プロジェクトへと格上げしたことは、こうした認識を如実に示している。また、最近リリースされたクロードのミトスは、リリース直後に世界中のセキュリティおよび国防システムに衝撃を与え、グローバルなAI安保の地形を根底から揺さぶっている。

技術パラダイムの観点から注目すべきもう一つの流れは、オープンウェイトモデルの急激な台頭である。2025年1月の中国DeepSeekの登場は、欧米のAI業界に深刻な衝撃を与えた。DeepSeekは、米国の先端GPU輸出規制を迂回しながらOpenAIに匹敵する性能を達成し、そのモデルをオープンソースとして公開することで、AI技術の地理的・経済的アクセス可能性を根本的に変化させた。トランプ大統領がこれを「我々の産業への警鐘（wake-up call）」と表現するほど、この事件は米国のAI戦略の脆弱性を世界に露呈させた(NBC News 2025)。中国のオープンソース戦略は、自国のAI技術をグローバルなモデル市場で急速に拡散させる効果を収めており、今後、ヒューマノイドロボット分野でも類似の構造が再演される可能性が高い。特に、DeepSeekのほかにも、アリババのQwen、ズープ、ミニマックスなどのモデルが、競争的に世界最高水準のオープンウェイトモデルを無料で提供することで、こうした流れはさらに急激に展開している。

技術発展の方向性の側面では、また別の重要な転換が進行中である。これまでのAI開発の主要な方法論は、より多くのデータとコンピューティング資源を投入してモデルの規模を拡大するスケーリング（scaling）アプローチであった。しかし、この方法論が収穫逓減の限界に近づいているという兆候が現れるにつれ、業界の関心は徐々に現場の成果中心と効率性へと移動している。中国のDeepSeekが示した質素な（frugal）革新、すなわち、より少ない資源でより多くの成果を収めるアプローチは、この転換を最も劇的に示す事例である。次世代のAIパラダイムは、単純な規模競争を超えて、アーキテクチャの革新、エネルギー効率、推論能力の質的飛躍へと競争の軸が移動すると見通される。実際、ディープラーニングのグルであるヤン・ルカンは、AGIは大規模言語モデルではなくマルチモーダルの形態で到達する可能性が高いと述べたことがあり、GPTの共同創業者であるイリヤ・サツケバー（Ilya Sutskever）もまた、人工知能競争が今やスケーリングから研究の時代へと移動していると強調したことがある。

2. AIの社会経済的波及効果

AIが社会経済構造に及ぼす波及効果はすでに可視化されているが、その規模と方向性については相当な不確実性が存在する。労働市場の側面から見ると、2026年2月の1か月間だけで9万2,000の雇用が米国で消えたと集計されており、AIエージェントの拡散は、人間の直接的な介入なしにも複雑な業務を処理する「人間なしのループ」（loop without human）の可能性を現実化している。Cazzaniga et al.の研究によれば、高所得、先進国、男性などが人工知能により多く曝露されているが、AIを活用してより多くの付加価値を創出できる新たな機会もより多く捉えられることを分析している。

<図2> 国別・性別、教育水準、年齢別の人工知能への曝露程度

出典： Cazzaniga et al., (2024)

しかし、AIの経済的影響を単に雇用減少の観点からのみ把握することは、あまりに断片的である。MIT NANDA（2025）によれば、企業内のAI導入率は高いものの、実質的なビジネス変革（transformation）を達成した企業は全体の5％にすぎず、9つの産業部門のうち7つで構造的変化が観察されなかった。AIが大部分の雇用を短期間で代替するという主張は、AIツールの不完全なワークフロー統合、学習不能の問題、組織文化的抵抗などが実際の拡散を制約する要因であることを十分に考慮していない、理想的な推定にすぎないという意見も存在する。

さらに重要なのは、AIが人間の能力の分布を劇的に再編するという点である。AIは、上位0.01％の卓越した人材の能力を幾何級数的に増幅させると同時に、中間水準の多くの業務を代替する傾向が強い。これは、AI時代の組織形態が「1人＋1エージェント＋ヒューマノイド」の超小型・超高効率構造へと収斂する可能性を示唆しており、これに伴う不平等の深化と包摂的成長という政策的ジレンマが浮き彫りになる。また、AI技術の恩恵が英語圏および高所得国に集中する現象は、グローバルなデジタル格差を深化させる可能性があり、これは特にグローバルサウスの開発途上国に深刻な構造的二極化をもたらし得る。

3. AI戦略競争の構造的特徴

AI技術の戦略的重要性が浮き彫りになるにつれ、国際政治の核心的な競争構図は、AIをめぐる戦略競争へと急速に収斂している。特に、両国間の技術格差が拡大と縮小を繰り返しながら、これまで以上に今後の競争構図の展開への関心が集中している。

<図3> 米中AIモデル間の最近の性能格差

出典： NIST(2026)

この競争の構造的特徴を理解するためには、AI能力の5大戦略資源、すなわち、コンピューティングパワー（compute）、データ（data）、人材（talent）、アルゴリズム（algorithm）、標準（standards）が、どのように国家競争力の核心要素として位置づけられたかを検討する必要がある。

第一に、コンピューティングパワーは、AIモデルの学習とサービス提供を支える最も核心的な物理的インフラである。NVIDIAのGPU、TSMCの半導体ファウンドリ、ASMLのEUV装置、SKハイニックスのHBMなどは、AI時代の核心的なボトルネック資源となっており、これをめぐる統制権競争が地政学的葛藤の新たな戦線を形成している。第二に、データは新たな石油にたとえられ、AIモデル開発の重要な原料と見なすことができる。データの現地化規制、国境を越えたデータ移転協定、個人情報保護体系などが、AI競争力の法的・制度的基盤を決定する。第三に、人材は、先に言及したインフラと資源を用いて実質的な価値を生み出すことができる核心的プレーヤーとして、あらゆる知識の結晶体と言える。これまで以上にフロンティア研究の経験と能力を備えた人材が重要になったため、世界中の主要国はいずれも、グローバルなトップAIエンジニアを招聘するために天文学的な年俸と待遇を提示している。一例として、メタは新たなAIラボを立ち上げるにあたり、一部の核心人材に年俸1000億を提示したと知られている。第四に、アルゴリズムは新たなシステムとして経済、社会、国防の核心資産となっており、自律システム、サイバー作戦および戦場の意思決定支援に直接活用される。最後に、標準は新たなゲームのルールであると同時に、強力な牽制手段として機能している。ISO/IEC 42001、NIST AI RMF、EU AI Act、中国の生成型AI規定など、競合する規範体系が、グローバルなAIガバナンスのリーダーシップ確保のために強力な競争構造を形成している。

こうした5大資源をめぐる競争は、米国と中国という二つの軸を中心に展開されているが、その構造は単純な二極体制ではなく、複雑な多層競争の形態をとる。米国は、自国企業がグローバルなAI革新を主導する中で、輸出規制と投資審査を通じて中国の技術アクセスを制限する戦略を駆使する。中国は、国家主導の革新エコシステムと膨大な国内市場を基盤に追撃する一方、オープンソース戦略とグローバルサウスとのパートナーシップを通じて、米国の包囲を突破しようとする。欧州は規範設定者の役割を自任しながら第三の道を模索し、韓国、日本、シンガポール、インドなどのAI中堅国は、米中の間で戦略的自律性を維持しながら、自国のニッチ能力を最大化する複合戦略を駆使する。

注目すべきは、AI競争が単純な技術競争を超えて、価値競争の性格を帯び始めたという点である。OpenAIのサム・アルトマン（Sam Altman）は議会公聴会で、米国主導の民主主義的価値に基づくAIと権威主義的AIとの対決を直接的に言明し、JD・バンス（JD Vance）副大統領はパリAIサミットで、権威主義政権によるAIの武器化を強く批判した。こうした言説は、AI競争を単純な経済および技術の次元から、文明論的・イデオロギー的次元へと格上げし、中堅国の戦略的選択をさらに複雑にする要因となっている。中堅国もまた、過去とは異なり、一定水準の戦略的自律性の確保のために人工知能の競争力確保に乗り出さざるを得ない状況に直面している。

Ⅱ. 軍事、経済、知識およびガバナンス分野におけるAIの拡散

1. 主要国のAI戦略の比較分析

（1）米国：AI戦略の進化と内的矛盾

米国のAI戦略は、2017年以降、3段階の転換を経て進化してきた。第1期トランプ政権（2017～2021）は、AIを戦略技術として初めて規定しながらも、具体的な国家戦略なく民間主導に依存する姿を見せた。2017年の国家安全保障戦略（NSS）は、AIを経済成長と国家安保に核心的な新興技術として明示し、中国とロシアを戦略的競争者と規定したが、これはまだ危険に対する予備的認識の水準にとどまった(Trump 2017)。2019年の大統領令13859号（米国のAIイニシアティブ）は、AI研究開発投資、資源の開放、ガバナンス標準の設定、人材育成、国際協力などの5大優先順位を提示し、初の包括的なAIエコシステム戦略を樹立した(Executive Order 13859 2019)。

バイデン政権（2021～2025）は、AIを独立的かつ核心的な安保の優先順位へと格上げした。この時期の特徴は、二つの脅威認識の併存であった。一つは、中国のAI能力の急成長がもたらす外部的な安保上の脅威であり、もう一つは、ディープフェイクを通じた虚偽情報の拡散、AIシステムの偏向性、自律兵器の倫理問題など、AI自体が内包する民主的価値への脅威であった。2023年10月に署名された大統領令14110（EO 14110）は、この二つの次元を統合したものであり、「安全で信頼できるAI」を国政基調として宣言し、高性能AIモデルに対する安全テスト結果の報告義務化、コンテンツの出所表示標準の開発などを規定した(Biden 2023)。また、バイデンは、QUAD、TTC（貿易・技術評議会）、IPEF、FAB4などの多国間同盟フレームワークを活発に稼働させ、同盟連帯の構築に努めた。2022年10月に発表された半導体輸出規制パッケージは、数十年ぶりの最も包括的な輸出規制と評価され、米国の市民権者および永住権者が中国の半導体企業に勤務することを禁止する措置まで含んだ、全面的なデカップリング措置であった。

第2期トランプ政権（2025-現在）は、バイデン政権とは異なる方向を示している。就任翌日に発表されたスターゲートプロジェクトは、OpenAI、SoftBank、Oracleなどが参加する4年間5,000億ドル規模のAIインフラ投資計画であり、AIデータセンターをテキサス、ニューメキシコ、オハイオなど米国全域に構築し、最大10GWのコンピューティング容量を確保するという目標を盛り込んでいる。2025年7月に発表されたAI Action Planは、規制障壁の除去、大型AIインフラの構築、AIをグローバル標準として拡散させる外交・安保戦略の三つの柱で構成されている。ジェネシス・ミッション（EO 14363、2025年11月）は、AIを活用して10年以内に米国の科学研究の生産性を2倍に引き上げることを目標とし、エネルギー省の主管の下で17の国立研究所を結ぶ統合研究プラットフォームの構築を核心としている。

<図4> 米国DOEのAI for Science協力の現況

出典： キム・ヨンギ(2026)

しかし、第2期トランプ戦略には、核心的な内的矛盾が存在する。AI Action Planは、中国とのAIリーダーシップ競争を唱明しながらも、実際には中国へのNVIDIAの高級チップ（H20）の販売再開を決定するなど、宣言と履行の間の混線を露呈している(The White House 2025)。さらに根本的には、「中国包囲のためには同盟が必要だ」という安保論理と、「同盟国も競争者だ」という米国第一主義（America First）の論理が衝突し、実質的に同盟国とのAI協力が一方的な拡散および指示の形態で進行しているという点である。トランプは、同盟国に高率の関税を課しながら輸出規制への協力を要求するという自己矛盾的战略を駆使することで政策の混線を招いており、これにより同盟国の積極的な参加を引き出せていない。

（2）中国：国家主導革新の疾走とグローバルな影響力の拡大

中国のAIの台頭は、1978年の改革開放以降41年間、平均9.4％の経済成長率を達成した発展国家の能力をAI分野に集中投資した結果物である。2024年の中国の研究開発（R&D）支出は約1兆300億ドルで、米国（1兆100億ドル）を初めて上回り、これは単純な投入量の問題ではなく、中国の技術能力が構造的転換点に到達したことを示唆している。2025年のNature Indexで中国が世界1位に上がり、清華大学が全世界のAI特許出願機関の中で最上位圏に位置したことは、こうした質的転換を裏付ける代表的な事例である。

中国のAI戦略は、2017年に次世代AI発展計画が発表されながら本格化した。この計画は、2020年、2025年、2030年の3段階にわたる段階的発展目標を提示し、2030年までにAI核心産業の規模1兆元、関連産業10兆元を達成し、世界のAIリーダーになるというビジョンを採択した(国務院 2017)。その後、2024年に公開されたAIプラス戦略は、AIを全面的に応用・拡散することで、国内の付加価値創出とグローバルな影響力の拡大を同時に達成するという目的を提示した。

<図5> AI Connection Action Planを通じて欧州内に設立されたAI Factory

出典： 国務院(2025)

中国のAI革新システムの最も顕著な特徴は、国家と民間の複雑な共生関係である。表面的には国家主導に見えるが、実際には政府調達の70％以上が民間AI企業に帰属し、規制と産業発展の間には公共と民間の精巧な取引が行われている。いわゆる「先革新・後規制」の原則の下で、バイドゥ（Baidu）、アリババ（Alibaba）、テンセント（Tencent）、ファーウェイ（Huawei）などのBATH企業群がAIエコシステムを主導しながらも、国家はナマズ効果（catfish effect）を通じて持続的な競争圧力を維持する。軍民融合（Military-Civil Fusion, MCF）戦略は、この構造の安保的次元であり、民間のAI革新が軍事能力へと転換されるパイプラインを制度化する。iFlytekなどの民間AI企業が、中国人民解放軍の主要なAI契約者として活動していることが、この構造の端的な例である。

中国AIの固有の競争的特徴は次のとおりである。第一に、より少ない資源でより多くの成果を収める質素な革新の能力は、DeepSeekの事例で劇的に立証された。第二に、複雑な多重モデルによる統合的（holistic）革新能力と、広範な内在化および自給自足の志向は、米国の輸出規制に対する構造的抵抗力を提供する。第三に、膨大なAIネイティブ消費者市場は、企業が実際の環境でAIシステムを迅速に検証し改善する、最も強力なテストベッドとなる。北京、上海、杭州などの13のAI革新発展モデル区など、オープンなAIイノベーションプラットフォームは、この革新エコシステムの地理的・技術的インフラを構成する。

しかし、中国のAI発展の構造的限界もまた直視しなければならない。硬直した教育システムから輩出される創意的人材の不足、独創的思考に対する制度的抑圧、そして自由と失敗のない革新システムの構造的矛盾は、中国AIの長期的競争力に対する大きなリスク要因として作用している。米中競争の深化、経済成長の鈍化、人口減少に伴う中長期的な経済見通しの不確実性もまた、中国のAI発展戦略の持続可能性を制約する外部的要因である。また、いかなる技術も党が効果的に管理できるという技術ガバナンスへの過信も、AIによる予測困難な破滅的事故を誘発する危険を内包している。

それでも短期的には、中国の戦略的一貫性は注目に値する。トランプ政権の予測不可能な関税政策と同盟への圧迫に比べ、中国はアメとムチの戦略を比較的一貫して維持することで、パートナー国にとってより予測可能な協力相手として認識される傾向がある。多くの中堅国が、米国のAI技術を採用しながらも中国の経済的誘因に引かれるという二重的ポジションをとるのは、この戦略的一貫性の効果を反映している。

（3）欧州：規範の先導から産業競争力の確保へ

欧州のAI戦略は、規範超大国（regulatory superpower）としてのポジショニングを核心基調としてきた。欧州は、米国と中国の間で第3のAI強大国の地位を確立しようとする戦略的意志を一貫して維持してきたが、GDPRを通じて確保したグローバルなデジタル規範のリーダーシップをAIガバナンスでも確保するため、2024年にEU AI Actを制定した。この法律は、AIシステムの危険度に応じた4段階の規制体系を採択する。受容不可能なリスク（unacceptable risk）の範疇は、社会的スコアシステム、承認のない生体認証などに適用され、原則として禁止され、高リスク（high risk）の範疇は、医療機器、教育、雇用および核心インフラなどに適用され、厳格な透明性と人間の監督の要件が課される(European Union 2024)。この法律の域外適用条項は、EU市場でサービスを提供するすべての外国AI企業にも適用され、事実上、グローバルなAI規範の基準を設定するブリュッセル効果（Brussels effect）を意図している。

しかし、EUの野望と現実の間には、相当な隔たりが存在する。EU AI Actが発効した後、あまりに強い処罰規定のために、グローバルなビッグテックをはじめとする世界の主要企業は欧州市場への投資と進出を躊躇するようになり、欧州の地場のAI企業もまた、強い規制のために新たなサービスの開発を試みることすらできない状況に至った。こうした過剰規制による革新動力の喪失という現象を打開するため、欧州は、人工知能法案の施行を猶予し、例外条項を新設するなどの制度改善とともに、2025年に人工知能の活用と革新を支援するためのAI Continent Action Planを発表し、欧州のAI革新ハブへの飛躍を積極的に推進してきた。

しかし、専門家の評価によれば、EUのAI投資発表は、実際の新規資金ではなく既存プログラムの再包装が相当部分を占めており、米国のソフトウェア企業はEU企業に比べて10倍のR&D投資を執行しており、深刻な投資格差が存在するのが事実である。個別国の戦略を見ると、フランスは、エコール・ポリテクニーク（École polytechnique）とENSなどのエリート教育機関を中心とした人的ネットワークを基盤に、AI強国への飛躍を推進している。2023年に創業したMistral AIは、グーグル・ディープマインドとメタAI出身の研究者らがフランスに帰国して設立した企業であり、29か月で企業価値138億ドルを達成し、欧州最大のAIユニコーンとなった。

<図5> AI Connection Action Planを通じて欧州内に設立されたAI Factory

出典： European Commission. (2025). AI Continent Action Plan.

ドイツは、製造業強国のAI転換を追求するAI+Xモデルを採択し、精密製造、自動車、化学、物流分野にAIを接合する戦略を全面的に支援している。しかし、ドイツ企業のAI導入率が依然として低調であり、国家代表のAIスタートアップであったAleph Alphaがフロンティアモデルの開発を放棄し、企業向けAIソフトウェアへと事業を転換したことは、ドイツ戦略の構造的限界を露呈している。また、最近は事業部を売却するなど、事実上AI事業を放棄する段階に入っており、今後の見通しはさらに暗い。

英国は、ブレグジット以降、EUの事前規制モデルと意図的に差別化された親革新規制ハブ戦略を駆使し、ブレッチリー・パークAI安全サミットの開催と、世界初のAI安全研究所（AISI）の創設を通じて、グローバルなAI安全ガバナンスのハブとしての地位を確立している。また、ディープマインドと核心人材を媒介体として、米国の人工知能エコシステムとの戦略的連結性を強化する一方、「技術主権ファンド」を造成して独自の技術能力の確保も同時に推進している。

（4）アジア中堅国：米中間の戦略的自律性の模索

アジアの主要な中堅国は、AI時代に共通してツートラック戦略を駆使している。規範と安保の側面では米国および欧米との連結性を維持しつつ、産業的自律性と中国との経済的連携は最小限に維持するという二重戦略を駆使している。これらの国々はいずれも、ソブリンAI（Sovereign AI）の言説を自国戦略の核心言語として採択しているが、その具体的なアプローチでは相当な差異を見せている。

韓国は、2016年のアルファ碁の衝撃を契機にAI戦略の樹立に拍車をかけ、2019年の国家AI戦略の樹立以降、AI G3という目標を前面に掲げている。韓国のAI戦略の核心レバーは、半導体、特に高帯域メモリ（HBM）にある。韓国はグローバルなHBM市場の約90％を供給しており、これはNVIDIA中心のAIコンピューティングパラダイムにおいて構造的不可欠性（indispensability）を確保した戦略資産である。SKハイニックスはNVIDIAの最大のHBM供給者として、サムスン電子のファウンドリとともに、AIインフラのサプライチェーンの核心軸としての地位を確立した。2024年12月に国会を通過し、2026年1月に施行されたAI基本法は、アジア初の包括的・水平的なAI法律であり、高リスクAIに対する透明性・人間の監督義務を課しながらも、EU AI Actより革新親和的な設計を採択した。また、米国と中国に次いで迅速にAIアクションプランを樹立し、大規模な予算を編成しながら、独自のAIエコシステムの構築を全面的に支援している(国家人工知能戦略委員会 2026)。

日本は、Society 5.0という独自の概念フレームを通じて、AIを人口減少、高齢化、エネルギー依存という構造的問題の解決策として位置づける戦略をとる(Cabinet Office of Japan 2019)。ガバナンスの側面では、ソフトロー（soft law）アプローチ、すなわち、拘束力のある法律よりも原則と自発的遵守に依存する方式を採択し、2023年にG7議長国としてヒロシマAIプロセス（Hiroshima AI Process）を主導し、先進的なAI開発者のための国際行動規範の作成に中心的な役割を果たした。技術の側面では、Rapidusを通じた2nmロジックファウンドリの構築の試み、NTTの日本語LLM、サカナ（Sakana）AIの進化的モデルマージ方式などを追求している。これとともに、高市政権の発足以降、AI、ヒューマノイドおよび半導体をはじめとする主要な核心技術に対する大規模な投資計画を発表した(〈イートゥデイ〉2026/03/08)。

シンガポールは、都市国家という物理的限界を逆説的な強みへと転換する戦略を駆使する。国内のファウンデーションモデルの開発よりも、信頼できるAIハブとしてのガバナンスリーダーシップの構築に集中し、世界初のAIガバナンステストフレームワークであるAI Verifyと、東南アジア言語に特化したLLMであるSEA-LION、そしてASEAN AIガバナンスガイドラインの主要な起草者として、規模に比べて不均衡に大きな国際的影響力を行使している(Smart Nation Singapore 2023)。シンガポールの戦略は、AI主権を技術自立ではなくガバナンス能力として定義する、独特のアプローチと言える。

インドは、14億の人口という膨大な市場規模と、世界3位のAI人材プール、そしてAadhaar（14億人の生体認証ID）、UPI（月180億件の決済）、DigiLockerなどの検証された公共デジタルインフラを、AI戦略の基盤とする(NITI Aayog 2018)。2024年3月に承認されたIndia AI Mission（10,372億ルピー、約12.5億ドル）は、ソブリンGPUクラスター、インド系（Indic）言語のLLM開発、公共データセットプラットフォームの構築を7つの柱として提示している(MeitY 2024)。BharatGPT、Krutrim、Sarvam AIなど、インド固有のファウンデーションモデルのエコシステムが形成されており、AI Impact Summitをはじめとする多数の多国間プラットフォームで、グローバルサウスを代表してAIのグローバルアジェンダを先導する役割を自任している。

2. 軍事・安保分野におけるAIの拡散

AIの軍事的拡散は、現代戦のパラダイムそのものを再定義している。自律兵器システム（AWS）、戦場の状況認識、サイバー作戦、兵站の最適化、情報・監視・偵察（ISR）分野でAIの適用が急速に拡大するにつれ、軍事戦略家らは、AIが意思決定速度（decision speed）を人間の認知的限界を超越する水準へと圧縮すると見通している。ドローンの群集（drone swarm）、AIベースのサイバー兵器、ディープフェイクを活用した認知戦（cognitive warfare）は、すでに実戦に配備されているか、開発中の技術である。

民軍兼用（dual-use）技術としてのAIは、伝統的な軍備管理パラダイムに根本的な挑戦を提起する。民間分野で開発されたAI能力が軍事目的に転用され得るという事実は、輸出規制と技術移転の制限を通じた軍事AIの拡散防止を極めて困難にする。

多国間AIガバナンスの側面では、NATOは2021年に初のAI戦略を採択し、2024年に改訂版を発表して、責任あるAI原則の軍事的適用のための制度的枠組みを構築している(NATO 2024)。しかし、米国と中国が有意な形態の軍事AI協力対話に参加していない現状況では、自律兵器システムの国際的規範形成は深刻な空白状態に置かれている。AI安全サミットのネットワークが民間のAI安全に焦点を合わせており、軍事AIガバナンスを包括できていないことも、この空白の一部である。

3. 経済分野におけるAIの拡散

経済分野におけるAIの拡散は、産業構造とバリューチェーン全体を再編する方式で進行している。製造業分野では、AIベースの予測保全、品質検査の自動化、サプライチェーンの最適化が生産性を画期的に向上させており、特に半導体、自動車および精密機械分野でAIとロボットの融合が加速している。金融分野では、アルゴリズム取引、AIベースのリスク評価、異常取引の検知が標準インフラとなっており、特にシンガポールのDBS銀行は300余りのAI活用事例を運営しながら、この分野を先導している。ヘルスケア分野では、AI診断補助、新薬開発、臨床試験の最適化などで革新が進行中であり、日本のSociety 5.0フレームが、高齢化社会への対応のためのAIヘルスケアモデルとして注目されている。

AIインフラ投資競争は、グローバルなエネルギー・不動産・金融市場にも広範な波及効果を及ぼしている。スターゲートプロジェクトの目標容量10GWは、中小国家一つの電力消費に匹敵し、AIデータセンターの急増は、電力網インフラ、水冷却システム、半導体サプライチェーン全般に前例のない需要を創出している。イランがUAEに所在するスターゲートのデータセンターを軍事標的に指定し、衛星写真を公開して完全に破壊すると脅迫したことは、AIインフラがすでに現代紛争の戦略的標的となったことを象徴的に示している。

AI連係の産業政策は、今やすべての主要国の標準的な政策ツールとして定着した。半導体サプライチェーンの安保を核心とする米国のCHIPS Act、EUのChips Act、韓国のK-半導体ベルト、日本の半導体再建戦略（Rapidus）、インドの半導体ミッション（ISM）は、いずれもAI競争力のためのハードウェア基盤の産業政策の事例である。これらの政策に共通の特徴は、国家補助金を通じたサプライチェーンの現地化と、核心技術に対する輸出規制を結合する保護主義的傾向であり、これは戦後の自由貿易秩序の緊張を深化させている。

AI連係の産業政策は、今やすべての主要国の標準的な政策ツールとして定着した。半導体サプライチェーンの安保を核心とする米国のCHIPS Act、EUのChips Act、韓国のK-半導体ベルト、日本の半導体再建戦略（Rapidus）、インドの半導体ミッション（ISM）は、いずれもAI競争力のためのハードウェア基盤の産業政策の事例である。これらの政策に共通の特徴は、国家補助金を通じたサプライチェーンの現地化と、核心技術に対する輸出規制を結合する保護主義的傾向であり、これは戦後の自由貿易秩序の緊張を深化させている。

4. 知識およびガバナンス分野におけるAIの拡散

AIガバナンスの国際的制度化は、2019年以降、急速に進展した。OECD AI原則（2019）は、人間中心のAI、透明性、責任性、安全性、公正性の5大原則を国際規範の基礎として提示し、これはG20 AI原則にも採択された(OECD 2019)。GPAI（2020）は、EUと14の民主主義国家が創設した多国間AIガバナンスフォーラムであり、中国は初期のバイドゥの参加にもかかわらず、独自のAI標準化路線を追求しながら離脱した。国連は2024年3月にAIガバナンス決議を採択し、UNESCOは2021年にAI倫理勧告文を発表した(UNESCO 2021)。

AI安全サミットは、ガバナンスの制度化の最もダイナミックな変化を示すプラットフォームである。2023年に英国のブレッチリー・パークで開催された第1回AI安全サミットは、28か国の政府と主要なAI企業が参加してブレッチリー宣言を採択し、世界初の政府AI安全研究所（AISI）を英国に設立する契機となった。その後、ソウル（2024）とパリ（2025）へと続いたサミットは、AI安全の国際アジェンダを持続的に拡張し、現在、米国、英国、日本、韓国、シンガポール、インド、EU AI Office、カナダとオーストラリアなどが参加する国際AISIネットワークが形成され、フロンティアAIモデルの共同評価とレッドチームプロトコルの共有を推進している(人工知能安全研究所 2026)。

しかし、AIガバナンスの深層には、根本的な規範競争が存在する。米国式アプローチは革新優先・自律規制を強調し、トランプ第2期政権の下では、DEI（多様性、平等性、包摂性）とAI安全の概念そのものを後退させ、米国AIのグローバルな拡散を国家戦略の前面に掲げている。EU式アプローチは、事前予防的規制と基本権の保護を核心原則とし、AI Actを通じて全世界のAI企業が遵守すべき強制的規範を設定しようとする。中国式アプローチは、国家主導の技術発展とサイバー主権を核心概念とし、欧米主導のガバナンスフォーラムと並行して独自のAI標準体系を構築し、グローバルサウスへの輸出を図る。この三つの規範体系の競争は、単純な技術標準競争ではなく、デジタル時代の国際秩序とインターネットガバナンスの未来をめぐって繰り広げられる、文明的競争の性格を帯びている。

Ⅲ. AI時代の国際秩序の変化と韓半島への示唆

1. AI時代の国際秩序の構造的変化

AIをめぐる国際秩序の最も重要な構造的変化は、技術ブロック化（tech bloc formation）の深化である。米国の輸出規制と中国の自立化戦略が交差しながら、グローバルな技術エコシステムは、単一市場から複数の並列的エコシステムへと分裂している。それぞれのブロックが独自のAIモデル、半導体サプライチェーン、デジタルインフラ、データガバナンス体系を構築するマルチホーミング（multi-homing）構造が可視化されている。これは市場効率性の観点からは損失であるが、各国が自国の利益に応じた戦略的選択を行使する空間を拡大するという意味もある。

<図6> 米中AIフルスタックエコシステムの分離の現況

出典： チョ・ウンギョほか(2021)

ソブリンAI（Sovereign AI）言説の急速な拡散は、この構造変化のイデオロギー的表現である。基本的に、技術の主権は、特定の国家または企業への一方的な構造的依存を緩和することを最優先に追求する。すなわち、必ずしも独自開発をしなくても、複数の代替案へのアクセス権限を確保すれば可能だということである。この観点から、ソブリンAIは、完全な技術自立の理想郷ではなく、依存度の構造を能動的に設計する地政学的能力の問題として再定義される。米国は、世界最高水準のフルスタックAIを活用して各国がAI主権を強化することが望ましい戦略だと強調し、中国は、自国の費用対効果の高いモデルを活用して米国に一方的に依存しないことが、AI主権の確保により有利だと強調する。こうした状況の中で、主要なAI中堅国（AI Middle Powers）がどのようなAI主権戦略を追求しているのかを、比較分析する必要がある。

特に注目すべきは、中堅国がとり得る戦略類型の多様性である。戦略的不可欠性追求型（Strategic Indispensability Seekers）である日本、英国、カナダは、ガバナンスリーダーシップと安全研究において、米国中心のエコシステムで代替不可能な役割を確保する戦略に集中する。小型フルスタック提供者（Small Scale Full-stack Providers）である韓国、フランス、ドイツは、独自のAIモデルと半導体能力を同時に保有する戦略を推進しており、すべての人のためのAI（AI for All Supporters）であるインドは、膨大な人口とデジタル公共インフラを基盤に、グローバルサウスのAIリーダーの役割を追求している。これらの類型は固定されたものではなく、技術発展と地政学的変化に応じて流動的に転換され得る。

<図7> 人工知能能力別の国家グループ

出典： https://www.tortoisemedia.com/data/global-ai#rankings

2. 韓国の戦略的ポジショニングと課題

韓国のAI戦略は、HBM半導体という構造的強みを最大限に活用しながら、これをファウンデーションモデルとセクター別のAI拡散へと接続する、「半導体-モデル-応用」の垂直統合型ポジションを志向する。AI G3という政治的目標は野心的であるが、まだ多くの解決課題があるのが事実である。英語と中国語に比べた韓国語データの絶対的規模の劣勢、サムスンとSKハイニックス中心の過度な大企業依存度、米国ビッグテックへのAI人材の流出、そして国内ファウンデーションモデルのグローバル競争力の限界は、構造的制約として指摘されている。

こうした限界を認識するとき、韓国の現実的な戦略は、戦略的不可欠性（Strategic Indispensability）の確保と、これをレバレッジとしたAI主権の確保を並行しなければならない。現在、韓国はHBMをレバレッジとしてこうした戦略を推進しているが、AIコンピューティングアーキテクチャの変化と中国の代替開発の試みにより、この独占的地位が永久的ではない可能性がある。したがって、韓国は、次世代の技術パラダイムでも戦略的不可欠性を維持できる、新たな技術的・エコシステム的基盤を持続的に発掘しなければならない。

協力的技術主権（cooperative technology sovereignty）の追求もまた、韓国の戦略的枠組みにおいて重要である。完全な技術自立が現実的に不可能な状況において、韓国は、中堅国との戦略的ネットワークを通じて集合的レバレッジを確保する方向へと進まなければならない。これは、互いに与え合う相互的主権戦略であり、一方的依存ではなく複数のパートナーシップを通じて各分野での依存度を分散し、協力関係は相互に強化する構造を志向するものである。韓国がNeurIPSなどの最前線のAI研究コミュニティで存在感を拡大し、AIソウルサミットを共同開催し、国連AI Hubの誘致を推進することは、この方向性の実質的な具現と言える。

ソブリンAI中心の技術追撃を、吸収能力と基礎体力の強化の観点からアプローチすべきだという戦略的意味は妥当であるが、さらに重要なのは、次のパラダイム転換の機会を捉えることである。半導体分野で韓国がデジタル転換の交差点でメモリ市場を先取した経験のように、AI時代にも、現在の技術の限界が明らかになるプロセス革新のモーメント（Process Innovation Moment）を捉える戦略が必要である。トランスフォーマー以降のアーキテクチャ、量子-AI融合、エネルギー効率のAIなど、次世代技術領域で先制的なポジショニングを確保することが、長期的競争力の鍵である。

3. 韓半島への示唆

AI戦略競争が韓半島に及ぼす示唆は、複合的かつ多層的である。第一に、米中AI競争の深化は、韓国の戦略的ジレンマを構造的に固定化する可能性が高い。米国が中国のAI領土の拡大を最大限に抑制しようとする戦略を駆使する状況において、韓国は、米国主導のAIサプライチェーン（フルスタック）に参加しながらも、中国市場との経済的連携を維持しなければならないという両面の圧迫に直面している。中東地域で米国が中国製技術を除去し、米国技術中心に市場の再編を完了したことで市場が縮小したように、韓国のAI輸出空間も地政学的分裂に応じて徐々に制限され得る。

第二に、北朝鮮のAI能力と南北関係への構造的示唆を検討しなければならない。北朝鮮は、国際制裁の下で先端GPUとAI開発ツールへのアクセスが極度に制限されているが、中国のオープンソースAI拡散戦略は、この制約を部分的に緩和する可能性がある。DeepSeekをはじめとする中国製オープンソースモデルの拡散は、高性能GPUなしにも一定水準のAI能力を構築できる経路を提供するためである。実際、北朝鮮がサイバー攻撃、暗号資産の奪取、宣伝および欺瞞活動などの分野でAIを戦略的に活用しているという情況が、持続的に指摘されている。これは、軍事・安保分野で南北間のAI能力格差が、一般的な技術格差とは異なる方式で展開され得ることを示唆している。

第三に、韓国の対北AI協力の可能性の条件と見通しを、構造的に分析しなければならない。現在の国際制裁体系と南北関係の膠着局面の下では、対北AI協力は極めて限定的である。しかし、中長期的な観点から、AIは南北統合の新たな媒介体となり得る潜在力を有している。北朝鮮の農業、医療、教育分野でのAI活用が南北経済協力の新たな枠組みを提供し得る一方、知識およびガバナンス分野では、AIを通じた北朝鮮の情報環境の変化が、長期的に社会変化の動力となり得る。しかし、これらすべての可能性は、北朝鮮のAI能力の軍事的活用を抑制すると同時に、民間活用を支援するという、高度に精巧な二重戦略を前提とする。

第四に、AI時代の韓半島戦略で最も重要なのは、韓国が米中・北朝鮮のいずれにとっても代替不可能なAIパートナーとしての地位を構築することである。韓国が、米国にとっては半導体サプライチェーンの核心技術の提供者として、多くの国にとっては信頼できるAI技術の協力相手として、そして長期的には北朝鮮にとってはAIベースの発展の実質的な協力者としての地位を確立するならば、AIは単純な技術競争の道具を超えて、韓半島の平和と繁栄の新たな構造的基盤となり得る。このためには、韓国のAI戦略が国内産業の競争力強化を超えて、東北アジアとグローバルなAIガバナンスの文脈の中で、統一と平和という巨視的目標と有機的に連結されなければならない。

結局、AI時代における韓国の戦略的成功は、技術的能力の確保だけでは十分ではない。戦略的不可欠性の持続的な発掘、協力的技術主権の具現、中堅国ネットワークの構築、そしてAIを韓半島の平和と繁栄の長期的道具として位置づける巨視的戦略の樹立が有機的に結合されるとき、韓国はAI時代の真の受益者であり、能動的な形成者となり得るだろう。このためには、動態的な政策のアップデートと持続的なファインチューニング（fine-tuning）が必須であり、いかなる単一の行為者もAIを独占できないという現実認識の中で、国際的ネットワークを通じて協力しながらAI拡散を主導する、相互的主権戦略が求められる。 ■

■ 著者： ペク・ソイン_漢陽大学グローバル文化通商学部教授。

■ 担当および編集： イム・ジェヒョン_EAI研究員
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