Gartnerは2月4日、2027年までに35%の国は、独自のコンテキスト・データを使用する地域固有のAIプラットフォームに縛られるようになると予測している（現在の5%から上昇）ことを発表した。
バイス プレジデント アナリストのゴーラヴ・グプタ （Gaurav Gupta） は、次のように述べている。
「デジタル主権の目標を掲げている国々は、米国主導のクローズドなAIモデルに代わる選択肢を模索しており、国内のAIモデルへの投資を増やしています。これには、コンピュート、データセンター、インフラストラクチャ、および地域の法律／文化／地域に適合したモデルが含まれます。信頼性と文化的な適合性が主要な判断基準として浮上しており、意思決定者は最大のトレーニング・データセットを有するAIプラットフォームよりも、地域の価値観、規制の枠組み、ユーザーの期待に沿ったAIプラットフォームを優先するようになっています」
ローカライズされたモデルはよりコンテキストに即した価値を提供し、特に非英語圏において、教育、法規制遵守、公共サービスなどの用途で、地域特化型LLM(大規模言語モデル) がグローバル・モデルのパフォーマンスを上回る成果を示している。
2029年までに、各国はGDPの1%をAI主権の確立に投資する必要がある
西側諸国の影響が強すぎることに懸念を抱く非西側諸国の顧客は、提携関係を見直しつつある。その結果、AI主権の確立は国際的な協力の減少や取り組みの重複を招く可能性がある。そのため、Gartnerは、AI主権モデルを構築する国々は、2029年までにAIインフラに少なくともGDPの1%を投資する必要があると仮説を立てている。
AI主権とは、国家や組織が自国の地理的境界内でAIの開発、導入、利用方法を独立して管理する能力を指す。
規制圧力、地政学、クラウドのローカライゼーション、国家AI戦略、企業リスク、そして国家安全保障上の懸念などが、各国政府および企業によるAI主権への投資加速を後押ししている。また、AI競争で後れを取ることへの危機感が、自己完結型のAIモデルの実現を目指した急速なイノベーションと投資を促進している。
「データセンターおよびAIファクトリのインフラは、AI主権を実現する上で不可欠なAIの中核基盤です。その結果、今後これらの分野では爆発的に構築と投資が拡大し、AIモデルを支配する一部の企業は2桁成長、数兆ドル規模の時価総額に達するでしょう」（グプタ氏）
このため、CIO (最高情報責任者)は以下を実施する必要がある。
◎複数の地域や複数ベンダーのLLM間で切り替え可能なオーケストレーション・レイヤを活用し、モデルにとらわれないワークフローを設計する。
◎AIガバナンス、データの所在 (レジデンシ)、モデルのチューニング手法が、各国特有の法的／文化的／言語的な要件に適合可能であるか確認する。
◎主要市場の国内クラウド・プロバイダー、地域のLLMベンダー、AI主権モデルを担うリーダーと関係を確立し、信頼できるパートナーのリストを作成する。
◎AI関連の法規制、データ主権の規則、新たな標準など、AIモデルの導入やユーザー・データの処理に影響を及ぼす可能性のある動向を継続的に監視する。
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