AIインフラには依然として多くのボトルネックが存在する。
最近、 政府は国家の主要課題に関連する20の戦略的技術開発タスクのリストを発表しました。特に、ベトナムは国家的なAI能力の構築を目指しており、ベトナム語ビッグランゲージモデル、仮想アシスタント、専門AI、エッジAI、そしてAIの研究、トレーニング、評価、展開のためのプラットフォームなど、複数のモデルとプラットフォームを段階的に習得していくことを目標としています。
この方向性は極めて論理的である。近年、AIは世界規模で生活のあらゆる側面、そしてベトナム経済にも浸透しつつある。報道によると、ベトナムのAI市場は年間平均約15.8%の成長率で拡大し、2030年までに15億2000万ドル規模に達すると予測されている。さらに、AIは2040年までにベトナム経済に最大1300億ドルの貢献をもたらすと見込まれており、AIインフラだけでも約250億ドルを占める可能性がある。
AIを「脳」と捉えるならば、技術インフラは「背骨」に相当します。この「背骨」が十分に強固でない場合、AIにおけるブレークスルーを目指す野望は多くの障害に直面し、この技術の潜在能力を最大限に引き出すことができません。そして、これこそがベトナムが現在直面している「ボトルネック」なのです。
実際、AIに対する需要が急速に高まっているにもかかわらず、ベトナムには現在、国際基準を満たすデータセンターが約15カ所しかありません。これは、東南アジアのAI先進国であるシンガポールの70カ所というデータセンター数に比べるとはるかに少ない数です。ベトナムの既存のデータセンターのほとんどは、主に従来型のデータストレージとクラウドコンピューティングのニーズに対応しており、大規模なAI向けには最適に設計されていません。
さらに、電力はAIにとって極めて重要な要素と考えられています。計算によると、大規模なAIモデルは他の技術インフラに比べて2～3倍の電力を消費する可能性があります。注目すべきは、世界的に見ると、AI向けデータセンターは現在全体の1%未満に過ぎませんが、業界全体のエネルギー消費量の約25%を占めていることです。これは、特に北部の一部地域ではピーク時に局地的な電力不足が発生していることを考えると、ベトナムが将来のAIブームに伴う電力需要を満たすことができるのかという懸念を引き起こします。
さらに、もう一つのボトルネックは、国内企業の大半が依然としてAWS、Google Cloud、Microsoft Azureといった海外プラットフォームからAI処理リソースをレンタルしているという点です。こうした海外インフラへの依存はコスト増につながり、多くの中小企業にとってこの技術へのアクセスを困難にするだけでなく、データセキュリティに関する懸念も引き起こします。
ビジネス開発政策研究所のディン・ヴァン・ホアン所長によると、ベトナムの企業の多くは現在も10年前に設計された情報技術システムをAI専用ではなく使用しているという。これは小規模なAI導入には適しているかもしれないが、データボトルネックやタスク実行不能といった問題を引き起こし、コスト増加や効率の大幅な低下につながる可能性がある。
ディン・ヴァン・ホアン氏によると、インフラのボトルネックが解消されなければ、AIは成長の原動力となるどころか、企業にとって財政的な負担となるだろう。
長期的なインフラ戦略が必要である。
専門家のディン・ヴァン・ホアン氏によると、持続可能なAI開発のためには、ベトナムはデジタルインフラを、交通やエネルギーと同様に、国家戦略インフラの一部として位置づける必要がある。最初の解決策は、大規模なAIデータセンターの開発を促進することである。これは、国内のコンピューティング能力を構築し、海外プラットフォームへの依存度を低減するための重要な基盤と考えられている。
近年、Viettel、VNPT、FPT、CMCといった多くの大手テクノロジー企業が、AIをサポートするためにクラウドインフラとデータセンターの拡張に投資を開始している。しかし、このペースは、指数関数的に増加するAIの需要を満たすにはまだ不十分である。
ディン・ヴァン・ホアン氏は、ベトナムは当初からAIに最適化されたデータセンターを早急に必要としており、高密度処理ユニット（GPU）、最新の冷却システム、柔軟な拡張性を備えている必要があると述べた。データセンター、クラウドコンピューティング、データプラットフォーム、セキュリティシステムを含む、同期されたAIインフラストラクチャエコシステムの構築は不可欠である。
AIを支えるエネルギーインフラの開発に注力する必要があるのと並行して、ベトナムはデジタルインフラのための独立した電力計画を策定するとともに、再生可能エネルギーを利用するグリーンデータセンターモデルを推進する必要がある。
専門家のディン・ヴァン・ホアン氏は、代替案として、共有型AIモデルもベトナムにとって適切な方向性だと提言した。実際、多くの中小企業は自社データセンターへの投資能力に欠けている。AIリソースをリーズナブルな価格でリースできる国家インフラプラットフォームがあれば、テクノロジー系スタートアップ企業はより多くの成長機会を得られるだろう。
政府は、AIインフラに投資する企業に対するインセンティブ制度を設ける必要があり、AIを運用するための質の高い人材育成も、協力して解決すべき課題である、とディン・ヴァン・ホアン氏は述べた。
ベトナムは、世界のAIバリューチェーンにさらに深く参画する絶好の機会に恵まれていることは明らかです。しかし、この機会を実現するには、インフラへの適切な投資と長期的な戦略の策定が不可欠です。AI競争においてアルゴリズムは急速に変化する可能性がありますが、インフラこそが各国の持続的な競争力を決定づける基盤となるのです。
AIはインテリジェントなインフラです。AIは単なる応用技術ではなく、電力、通信、インターネットといった国家インフラになりつつあります。AIを習得した企業は、製造業、ビジネス、医療、教育、国家統治、さらには防衛・安全保障といった分野で大きな優位性を得るでしょう。ベトナムは独自のAIインテリジェントインフラを構築する必要があります。ベトナムは国家AIスーパーコンピューティングセンターとオープンAIデータを急速に構築しています。
元科学技術大臣グエン・マン・フン
出典: https://hanoimoi.vn/dua-ai-thanh-cong-nghe-chien-luoc-nut-that-ha-tang-so-794189.html
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