ベトナムのAI科学者であるレ・ヴィエット・クオック博士は、Googleにおけるディープラーニング分野における先駆的な役割で知られています。彼の画期的な研究は、自然言語処理やコンピュータービジョンといった実用的なアプリケーションへの人工知能の導入に貢献してきました。
国際人工知能・半導体会議（AISC）2025において、ル・ヴィエット・クオック博士は半導体とAI分野の発展に向けた投資戦略についての見解を共有しました。
これはベトナムにとって半導体技術や人工知能を発展させる歴史的なチャンスだという見方をどう評価しますか？
ル・ヴィエット・クオック博士：これは大きなチャンスだという意見に賛成です。チャンスは、早すぎても遅すぎてもいけない時に熟します。例えば、携帯電話を今作るのは遅すぎます。なぜなら、人々は何年も前から作ってきたからです。一方、AIやチップなどの技術はまだ新しく、大きな可能性を秘めています。
ベトナムの強みは優秀な人材です。何事も優秀な人材が必要です。ピラミッドの建設、月への旅行、そして今やAIの開発…すべては人々のおかげです。ベトナムには人材があり、STEMはベトナム人の強みです。
アジアを見渡すと、ベトナムと人材面で競合するのはシンガポール、インド、中国です。シンガポールはベトナムほど人材が豊富ではありません。中国はアメリカと直接対峙しているという独自の課題を抱えています。ベトナムにとって、インドは唯一の主要競合国です。この機会を捉えて人材の潜在能力を変革できれば、AIと半導体の「ゲーム」に参加できるでしょう。
ベトナムは、既存の優れた基盤を活かし、大学や大学院教育の質の向上、研究機関の発展を通じて、国内の優秀な人材のための「遊び場」を創出し、それをさらに強化する必要がある。
既存の課題を踏まえ、ベトナムはこの「ゲーム」に参加するためにどのような政策をとるべきでしょうか？
私の考えでは、半導体産業は多くの資源を必要とし、チップ生産へと発展すれば数十億ドルもの費用がかかるでしょう。一方で、安価なチップを生産すれば、ベトナムが多くの国との競争に直面することになり、非常に困難になるでしょう。
AIとチップのどちらかを選択しなければならない場合、AIにもっと投資する方が良いでしょう。なぜなら、リソースの面ではAIの方が必要となるリソースが少なく、さらに、AI技術がベトナムに追いつき追い越すにはまだ長い道のりがあるからです。
半導体に関しては、ベトナムはチップ製造ではなくチップ設計を行うべきです。チップ設計はより多くの利益をもたらし、ベトナムの利用可能な資源と人的資源にもより適しています。
人工知能の開発を加速させたい場合、どこに重点を置くべきでしょうか?
長い道のりを歩んできた私からのアドバイスは、急がないこと。もし企業がDeepSeekに追随するなら、追いつく頃には既に大きな進歩を遂げているはずだ。
ベトナムは、さらなるイノベーションを伴う新たな方向性に注力すべきです。例えば、AIを活用したチップ設計は、AIの新しい分野であり、半導体にも関連しています。
チャットボット型で取り組む場合は、イノベーションが可能な領域に焦点を当てるべきです。特に、プラットフォーム型モデルには多くの弱点があります。これらの弱点を理解し、変革のための新しいアイデアに焦点を当てれば、ベトナム企業は他社を凌駕することができるでしょう。
ベトナムは巨人の肩の上に立つ後発国として有利な立場にあるのだろうか？
先頭に立つことには利点がありますが、後ろに立つことにも利点があります。例えば、多くのマラソンランナーは風を避けるために後ろを走ります。ランナーは他のランナーのミスから学ぶこともできます。
Open AIのChatGPTとGoogleのGeminiには多くのユーザーがいます。これらの企業が直面している問題は、ユーザー数が多いため、リソースの大部分がAIモデルの改善ではなく、ユーザーへのサービス提供に充てられてしまうことです。
一方、後発企業はユーザーサービスにリソースを費やす必要がなく、包括的なモデルをどのように構築するかという問題に集中するだけで済みます。これが、風を避けられる後発企業の強みです。
ベトナムはDeepSeekのように少ない投資で高効率な製品を生み出すことができるのでしょうか？
そうだと思います。世界で最も人気のあるコンピュータービジョン、音声処理、自然言語処理（NLP）モデルは、いずれも急速にコストが低下しています。最初のモデルは数億ドルかかるかもしれませんが、次のモデルは2000万ドル、さらに500万ドルと、どんどんコストが上がっていきます。したがって、ベトナムがそのようなモデルを開発することは十分に可能です。
ありがとう！
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