AIモデル開発戦国時代――アメリカ以外の各国はどう戦っているのか

Stanford大学HAI（人間中心AI研究所）が2026年4月に公開した「AI Index Report 2026」によると、2025年のAI民間投資額は以下のとおりです。

アメリカの民間投資額は中国の23倍。この数字だけ見ると「勝負あり」に見えます。しかし実態は、投資額と性能が比例しなくなっているのが2026年のAI開発の特徴です。

最大のサプライズは中国です。Stanford AI Index 2026によれば、米中トップモデルの性能差は2023年5月の17.5ポイントから、2025年2月にはわずか1.7ポイントまで縮小しました。

その立役者がDeepSeekとAlibaba（Qwen）です。

注目すべきは「オープンモデル」での中国の優位性です。DeepSeekもQwenもモデルの重みを公開しており、世界中の開発者が無料で使えます。アメリカ勢がAPI課金で収益を追うのに対し、中国勢は「まず世界中に使ってもらう」戦略を取っています。

さらに、中国はAI特許の世界シェア69.7%を占め、AI関連論文の被引用数でもアメリカを上回っています（中国20.6% vs アメリカ12.6%）。産業用ロボットの導入台数も29.5万台と、アメリカ（3.4万台）の約9倍です。

ヨーロッパで最も積極的にAI開発に動いているのがフランスです。

2025年2月、マクロン大統領は官民合わせて1,090億ユーロ（約17兆円）のAI投資計画を発表しました。これは単独国家のAI投資表明としては、アメリカ・中国以外で最大規模です。

その中心にいるのがMistral AI。2023年にパリで創業したスタートアップですが、すでに企業価値は117億ユーロ（約1.8兆円）に達しています。

マクロン大統領はこの戦略を「第三の道」と位置づけています。アメリカのビッグテック主導でもなく、中国の国家統制型でもない、ヨーロッパ独自のAI開発モデルです。フランス軍はMistralの技術を軍事・公共機関向けに採用しており、安全保障面でもアメリカのAIに依存しない体制を目指しています。

またEU全体では、AI向けチップの大規模製造拠点「ギガファクトリー」建設に200億ユーロ（約3兆円）を投じる計画も進んでいます。

イギリス：研究力を武器にスタートアップ支援

イギリスは2026年4月、5億ポンド（約1,000億円）の「ソブリンAIファンド」を立ち上げました。1社あたり最大2,000万ポンドの出資に加え、100万GPU時間のコンピュート支援、ビザの優先発給、規制面でのサポートを組み合わせた包括的な支援策です。

2025年、イギリスのAIスタートアップはVCから60億ポンドを調達。2026年は3カ月で30億ポンドを超え、過去最高ペースで資金が流入しています。DeepMindを輩出した研究力を活かし、「アメリカに流出させない」ための受け皿を国が用意した形です。

UAE・サウジアラビア：オイルマネーでGPUを買い集める

中東の産油国はAIインフラに巨額投資を行っています。

• UAE ―― 300〜500億ユーロ規模の1GW AIキャンパスを建設中。米政府はNVIDIA GB300チップ7万基の輸出を承認
• サウジアラビア ―― 政府系ファンド（PIF）傘下のHUMAINが500MW規模のAIファクトリーを建設。Googleとの100億ドル規模のパートナーシップも締結

両国とも自国でAIモデルを開発するというよりは、世界最大級のGPUインフラを持つことで「AI開発のハブ」になろうとしています。石油後の時代を見据えた国家戦略です。

韓国：人口あたり特許数で世界一

韓国はStanford AI Indexで「イノベーション密度（人口あたりの特許出願数）」世界1位に評価されています。

政府は2025年、NAVER・SK Telecom・LGなど5コンソーシアムに3.8億ドル（約570億円）のソブリンAI開発資金を配分。さらにNVIDIAと連携し、Samsung・SK・Hyundai・NAVERなどが合計26万基以上のGPUを導入する「AIファクトリー」計画を進めています。

Samsungは2026年に設備投資・R&Dに110兆ウォン（約11.7兆円）を投じる計画で、AIメモリ半導体の供給側として世界のAI開発を支えるポジションを狙っています。

日本政府は2025年12月、初のAI基本計画を閣議決定し、AI開発で他国に後れを取っていることを公式に認めました。その上で、以下の投資を打ち出しています。

2026年4月、ソフトバンク・NEC・ホンダ・ソニーの4社が中核となり、新会社「日本AI基盤モデル開発」を設立しました。日本製鉄や3メガバンクも出資に参加し、約100人のAI技術者を集約して1兆パラメータ級の基盤モデル開発を目指します。ロボットや工場設備を自律制御する「フィジカルAI」の確立を最終目標に掲げています。

「出遅れ」の本質はどこにあるか

投資額だけを見ると、日本の1兆円はフランスの17兆円、アメリカの43兆円と比べて大きな差があります。しかし、より深刻なのは「使う側」の問題です。

つまり「いいAIを作れるか」以前に、「AIを使う文化が育っていない」ことが日本の最大のボトルネックです。中国がアメリカの23分の1の投資で性能差を2.7%にまで縮めたように、重要なのは金額だけではありません。技術者の層、使い手のリテラシー、そして「まず使ってみる」姿勢が揃って初めて投資が活きてきます。

一つ明確なのは、「アメリカと同じ土俵で戦う国はない」ということです。各国とも自国の強みを活かした独自のポジショニングを取っています。中国はオープンモデルと応用AI、フランスは安全保障を絡めたソブリンAI、韓国は半導体サプライチェーン、中東はインフラとエネルギー。そして日本が選んだのは「フィジカルAI」という製造業国家ならではの路線です。

各国のAI開発競争は、中小企業経営者にとっても無関係ではありません。

1. AIツールの価格はさらに下がる

中国のオープンモデル（DeepSeek、Qwen）の台頭により、2025年だけでAI APIの価格は30〜60%下落しました。競争が激しくなるほど、私たちが使うAIツールのコストは下がります。

2. 「どの国のAIを使うか」が経営判断になる

データの保管場所、AIモデルの運営元がどの国かは、取引先の審査やコンプライアンスに影響します。国産AIへの関心が高まる背景には、この「AI主権」の議論があります。

3. 日本のAI利用率の低さは「逆にチャンス」でもある

労働者のAI利用率8%という数字は課題ですが、見方を変えれば「92%がまだ手をつけていない市場」です。競合他社より先にAIを導入すれば、それだけで差別化になる段階がまだ続いています。