何年もの間、AI インフラストラクチャに関する仮定を受け入れるのは簡単でした。本格的なコンピューティングは、大規模なクラウド、開発者の密度、および資本がすでに集中している場所、つまりカリフォルニア、シアトル、ロンドン、および確立された技術ハブの小さなサークルに構築されることになります。
その地理には実際的な理由がありました。大規模な AI のトレーニングと導入には、データセンター、コンピューティング、ネットワーク容量、エネルギー、高度なインフラストラクチャが連携する必要があります。
OECDの分析では、これによりAI企業が最大手のクラウドコンピューティングプロバイダーが運営するサービスに向かうようになったと指摘している。時間が経つにつれて、この依存は市場集中へと硬化していきました。 Synergy Research Group は、2025 年の第 3 四半期には、世界のエンタープライズ クラウド インフラストラクチャ支出に占める Amazon、Microsoft、Google の合計シェアが 63% になると予想しています。
この論理は今ではあまり説得力がないと思われます。コンピューティングはますます高価になり、消費電力が増大し、少数の有力ベンダー以外ではアクセスすることが難しくなってきています。建設業者は、ハイパースケール クラウドでは無視できる疑問に直面し始めています。
その力はどこから来るのでしょうか？チップをこの管轄区域に発送できますか?データが通過すると、誰の法則がデータに適用されますか?
これらの質問は現在さまざまな場所で答えられていますが、そのほとんどはシリコンバレーにはありません。
欠如が教えてくれること
確立されたクラウド市場では、AI に対する需要の高まりに対するデフォルトの対応は、大規模なクラウド契約を通じて容量を追加し、より高密度のデータセンターを構築し、同じ集中スタックへの依存度を高めることです。
この答えを拡張するのはさらに困難になります。データセンターは 2024 年に世界の電力の約 1.5% を消費しました。これは、エネルギーが AI インフラストラクチャにおけるストレス ポイントの 1 つになるのに十分な量でした。国際エネルギー機関は、このシェアが 2030 年までに 3% 弱に上昇すると予測しており、コンピューティングを AI 製品の背後にある隠れた層として扱うことが困難になっています。
発展途上国の多くでは、この圧力がすでに出発点になっています。そこの建設業者には、コンピューティング、電力、配電へのアクセスを他人事として扱うという選択肢はほとんどありませんでした。彼らは彼のためにデザインをしなければならなかった。
その結果、シリコンバレーの報道ではあまり注目されない、静かなパターンが生まれました。これは、希少性が後付けではなく設計上の問題として扱われる場所に、本格的な AI インフラストラクチャが構築されつつあることを意味します。
実際にはどのように見えるか
このパターンは 4 つの領域で最もよく見られます。
インドでは、Yotta Data Services が 16,000 個を超える NvidiaH100 GPU で Shakti Cloud を実行しており、2025 年末までにその数を約 2 倍に増やす予定です。政府による先住民基盤モデルの構築推進である IndiaAI ミッションの背後にある計算の半分以上が Yotta のハードウェアで行われています。
2026 年 2 月、全国的な多言語プラットフォーム Bbashini は海外のハイパースケーラーから Sakti Cloud に切り替え、その過程でパフォーマンスが約 40% 向上しました。バシニは人口規模でインドの 11 言語へのリアルタイム翻訳を実行していますが、それを実行している人々は、制御できないインフラストラクチャを設置する場所は間違っていると判断しました。
ジンバブエの起業家 Strive Masiyiwa 氏によって設立された Cassava Technologies は、アフリカ全土で、南アフリカ、エジプト、ケニア、モロッコ、ナイジェリアのデータセンターに 12,000 台の Nvidia GPU を導入しています。
Cassava は、大陸初の Nvidia クラウド パートナーです。この構築の前に、Nvidia はアフリカ大陸全体に約 80 個の GPU が設置されていると推定していました。制約は価格設定の計算だけではありませんでした。それは先進的なシリコンが根本的に欠如していたのです。
Cassava の対応策は、アフリカの新興企業、研究者、政府が AI のトレーニングと導入のためにヨーロッパや米国を経由する必要がないように設計された、独自のファイバー バックボーンで実行される汎アフリカ ネットワークです。
ブラジルでは、政府の SoberanIA プロジェクトがピアヴィのソブリン AI プラント用に 500MW を予約しており、すべて再生可能エネルギーで電力供給され、Scala データセンターが主要インフラストラクチャ パートナーとなっています。
一方、ブラジルは、再生可能電力を100％達成するプロジェクトに対するREDDATAプログラムの税制優遇措置に関連して、今後10年間で最大3,700億ドルのデータセンター投資を誘致すると約束している。ブラジルのデータの約 65% が今も海外に保管されています。豊富な水力発電と太陽光発電により、米国と中国が懸命に構築しなければならない種類のコンピューティング（デフォルトでクリーン、地理的に安価）がブラジルに与えられるという賭けだ。
アラブ首長国連邦は最も高価なルートを利用します。 G42 グループの一部である Core42 は、Nvidia と Qualcomm チップを組み合わせた推論能力をアブダビから販売しており、同国は米国と共同で 10 平方マイル、5GW の人工知能キャンパスを建設することを約束しており、10 年末までに部分的に稼働する予定である。
アミリのピッチはシンプルだ。主権型 AI が欲しいが、基本スタックを自国で構築できない国は、友好的な政府から AI を借りることができます。中東研究所はこれを、チップ、電力、データセンター、対外関係を一体的に所有するという垂直統合の意図的な戦略であると説明している。
これらのプロジェクトは政治モデルや所有権を共有していません。彼らが共有しているのは、コンピューティング、電力、土地、チップ供給へのアクセスは一次設計上の問題であり、外部性ではないという最初の仮定です。この仮定により、異なるインフラストラクチャが作成されます。
結論が地図を変える理由
大規模なモデルをトレーニングすると、依然として高密度クラスター、多額の資本予算、高度なチップへのアクセスが得られます。この作業により、最大規模の大規模施設がすぐになくなる可能性は低いです。
結論を出すことは別の問題です。モデルは、顧客、デバイス、エージェント、組織システムによって継続的に使用されます。マッキンゼーは、2030 年までに推論が AI データセンターのトレーニングを追い越し、AI コンピューティングの半分以上、データセンターの総需要の約 30% ～ 40% を占めるようになると予測しています。
推論では、トレーニングとは異なる質問が生じます。問題は、最大のクラスターをどこに構築できるかではなく、コンピューティングをどこに配置するか、どれだけ早く応答できるか、ワークロードをどれだけ確実にルーティングできるか、その際のデータを管理するルールが重要になります。これらの質問には地理的な答えがあり、特に米国やヨーロッパのデータセンターから簡単にアクセスできる範囲に住んでいない数十億の人々にとっては、大規模な過集中では十分に対処できません。
推論要件に必要なコンピューティング ファブリックは、大規模なクラウドだけで提供できる範囲を超えています。ムンバイ、ナイロビ、サンパウロ、アブダビなどの分散型 GPU キャパシティ、地域コンピューティング クラスター、ソブリン クラウド、新興のネオクラウドは、ハイパースケールの代わりにはなりません。これらは、ハイパースケールが単独では機能できないレイヤーです。
地図上のそれは何を意味しますか？
古い AI インフラストラクチャ マップは、クラウド キャパシティがすでに集中している場所を中心に描かれていました。コンピューティングが安価で豊富にあると考えられていた時代には、このマップは理にかなっていました。
次のマップは違って見えます。それは、コンピューティングが高価で戦略的だった時代に建設を学び、誰が山を管理するかという問題が決して理論的ではなかった場所を中心に描かれます。この取り組みを行っている企業や政府はシリコンバレーのペースに追いついていません。彼らはそうしなければならなかったので、最初に問題に取り組みました。
イルマン・シェジェフは、アブダビに本拠を置く人工知能インフラストラクチャー企業である Dizzaract の創設者兼 CEO です。彼は、途上国経済における人工知能の応用について助言する国連/UNODC 専門家委員会のメンバーを務めており、46 件の科学論文と 10 件の登録発明特許を執筆しています。
