要約。 アイデアは速く進みますが、広まるのも速い。一方、チップ、電力、鉱物は作るのに時間がかかり、まねするのも困難です。現在の両者の割合では、単独では米国や中国に並べないものの一定の重みを持つ中堅国(ミドルパワー)が、チップのサプライチェーンの多くを握り、最も大きな影響力を持っています。AIの成長がソフトウェアへ寄るほど、先行の価値は高まり、その影響力は薄れていきます。だからこそ、効き続ける権利を法律に書き込むなら、いまが好機です。

割合と、その向かう先

AIの進歩の一部は、同じチップからより多くの力を引き出す、より良い手法から生まれています。残りの部分には新しい物理的なモノが必要です。より多くのチップ、より多くの電気、そしていずれはロボットや工場です。最近の進歩は、この2つの両方から生まれています8283。

AIがAIの研究をするようになったとき、この割合がどう変わるのか。これが本稿の背後にある、最も大きな未解決の問いです。2026年の時点で、ある大手研究所ではAIがすでに、人間の監督のもとで研究タスクの約4分の1を主導しており85、別の研究所では、人間が研究に1日働くごとに、AIエージェントが約3日分の作業をこなしています86。実験に必要な計算能力の不足をAI研究者の働きで補えるなら、進歩はほぼすべてアイデアの問題になるかもしれません。ただし、この点については証拠の読み方が分かれています8087。過去に純粋なソフトウェアの進歩に見えたものの一部は、効果を発揮するのに、より大きなコンピューターを必要としていたことが分かっています81。また、ある推定によれば、AIが自らの研究に果たす貢献は、自分自身を加速し続けるのに必要な水準をまだやや下回っています8489。

下の図では、この割合をスライダーにしました。このページの後半にある操作できる図は、このスライダーに連動します。ここでいう能力とは実効的な計算能力のことで、チップそのものの計算能力に、その時点の手法がそれをどれだけうまく使えるかを掛け合わせたものです。これが10倍になっても、役に立つ仕事が10倍になるわけではありません。

技術的な能力、現場への導入、経済全体の成長、そして利益の分配は分けて考える必要があります。モデルが良くなっても、役立つ用途を見つけ、仕事の進め方を変え、実装できる人材を育てなければなりません。生産性のJカーブに関する研究は、こうした補完的な投資に時間がかかり、初めは成果が見えにくくなる理由を説明しています105。需要も重要です。サービス1件あたりの労力が減っても、値下がりで顧客が十分に増えれば雇用は減らないかもしれません。ただし、これは条件付きの仕組みであって、新しい需要が全員の仕事を生むという約束ではありません106。

Cunninghamらのモデルは、AI研究に特化した能力の向上と、経済で広く役立つ能力の向上を区別しています。大まかな試算では自己持続的な加速の水準に届いていませんが、これは実測された上限ではありません。また、研究が自動化されるだけで経済全体の爆発的な成長が保証されるわけでもありません84。これらの図が探るのは技術と物理的な設備のシナリオであり、GDPや賃金の予測ではありません。

アイデアが遅い側 モノづくりが遅い側 倍増にかかる時間
AIの能力 物理的な設備の拡大 ロボット生産
前提を変える

モデル：AIの能力は、より良いアイデアと、より多くの物理的なモノという2つの材料のうち、遅いほうの速さでしか伸びません。アイデアの速さとモノづくりの速さは、調整できる仮定です。銅と磁石の入力値は、後に出てくる競争の図と同じです。時期は例示として扱ってください。

スライダーを動かして、AIの進歩のうち新しい物理的なモノを必要とする割合を設定してください。曲線は、AIの能力、物理的な設備の拡大、ロボットの生産がそれぞれどれだけ速く倍増するかを示します。枠内の数字は、それが先行することの価値と、銅や磁石の供給にとって何を意味するかを示します。入力値と出典は末尾の注記にあります7480828387。

アイデアは原理的には能力を年に10倍以上高められますが、物理的な設備の拡大は、最速でも1〜2年で倍増する程度です。そのため、物理的なモノの割合が小さな境目を超えると(図の初期設定では約6分の1)、AIの速さはモノを作る速さで決まります。

スライダーはどちらへ動いているのでしょうか。公表されている傾向から私が大まかに再構成したところでは、およそ10年にわたって、AIの進歩の約55〜60%は新しいハードウェアから生まれていました。2024年後半からは、その割合が約40%に下がりました。段階を追って考えるタイプのAIが、研究所がすでに持っていたチップの上で大きく性能を伸ばし、測定された能力の伸びが以前の2倍以上の速さになったのです9192。この落ち込みは、おそらく一度きりの、手軽に得られる改善によるものです。大手クラウド企業4社は2026年に7200億〜7450億ドルを支出する見込みで、その多くはAI向けのデータセンターとチップに向かいます93。これは割合を再び押し上げる方向に働きうるものです。一方で、AIが自らの研究をより多く担うようになれば、割合は下がる方向に動きます8586。私の最善の見立ては、今後2年間でこの割合が横ばいか、やや上がるというものです。ただし、上下どちらにも大きな幅があります。

0%25%50%75%100% 20122016202020242028 新しい設備が必要な割合 TransformerGPT-3推論モデル 推定 予測
AIの毎年の進歩のうち、新しいチップ、電力、建物を必要とした割合(2012〜2028年)。線は、アルゴリズム、チップ、支出について公表されている傾向から私が大まかに再構成したもので、帯は私の見積もりの不確かさの幅を示します。2027〜28年は予測です8182839192。

鉱山からモデルまで、誰が影響力を持つのか

ある国が影響力を持つのは、世界のほかの国々が必要とし、しかもすぐには置き換えられないものを握っているときです。AIは、そうしたものの長い連なりに支えられています。一方の端には鉱山と精錬所(鉱石から金属を取り出し、純度を高める工場)があり、もう一方の端にはコンピューターと学習済みのモデルがあります。下の図は、それぞれの段階を誰が握っているかを示しています。各行の色の濃さは、選んだ割合のもとでその段階がどれだけ重要かを表し、最下行はそれぞれの段階を合計したものです。

段階 米国中国日本台湾韓国オランダドイツ英国湾岸諸国豪州・カナダコンゴ・インドネシア・チリ・ペルーその他
採掘 <5% 32% ● <5% 41% ● 19%
鉱物の精錬 <5% 70% ● <5% <5% 10% ● 13%
磁石・ロボット部品 <5% 50% ● 40% <5% 5% <5%
電力・データセンター 45% 25% 5% <5% <5% <5% <5% <5% <5% 14%
送電網の設備 15% 40% 10% 5% 10% 20%
チップの素材 15% 5% 60% ● 5% 5% 5% 5%
露光装置・製造装置 40% ● 5% 20% ● <5% 25% ● <5% 5%
先端チップ製造・パッケージ 5% <5% <5% 80% 10% <5%
AI用メモリ（HBM） 20% ● 80%
AIチップ設計 95% ● <5% <5%
設置済みのAI計算能力 75% 15% <5% <5% <5% <5% <5% <5%
主なAIモデル 55% 35% 5% <5% <5% <5%
加重合計

濃さは、世界の供給に占めるシェアに、選んだ割合でその段階がどれほど重要かを掛け合わせたものです。● は2019〜26年に供給が制限されたことを示します。行ごとに測り方が異なるため、セルにカーソルを合わせると詳細が表示されます。

AIのサプライチェーンの各段階における、世界供給のおおよその国別シェア。何を測っているかは行ごとに異なります(生産量、精錬量、企業の国籍、所在地)。詳細はセルにカーソルを合わせると表示されます。多くのセルは複数の出典を私が大まかに平均したものなので、小さな差は誤差として扱ってください。選んだ割合のもとで重要性が下がる段階の行は、色が薄くなります。●は2019〜26年に供給の制限があったことを示します。出典:鉱物と磁石111323422898、電力と送電網965697、チップの素材1757606667、製造装置、チップ、メモリ991005510111、チップの設計、計算能力、モデル10288103104。

スライダーをソフトウェア寄りの端に動かすと、2つの行が中心になります。すでにあるコンピューターと、最先端のモデルです。2025年初めのAIスーパーコンピューターの大規模なサンプルでは、計算能力の約4分の3が米国に、約6分の1が中国にあり88、2025年に公開された主なモデルの半分以上は米国のものでした104。物理寄りの端に動かすと、精錬、磁石、ロボット、送電網の設備が中心になり、ここでは中国が先頭に立っています。2024年、中国は磁石に使われるレアアース(希土類)の約91%を精錬し、最も強力な磁石の約94%を製造しました23。また、新たに生産されるガリウムの約99%を生産しています42。採掘はもっと分散しています。世界のコバルトの約4分の3はコンゴで、ニッケルの3分の2はインドネシアで、銅の半分はチリ、コンゴ、ペルーで採掘されています113。ただし、コンゴとインドネシアの鉱山の多くは中国企業が所有しています1。その中間、つまりおおよそ現在の割合のあたりで最も重要になるのは、チップと、それを作るための装置や素材です。そこに強みを持つのが、日本、台湾、韓国、オランダです。

中国は鍵を使い、それを通常のことだと説明しています。 中国の商務部は「輸出管理は輸出禁止とは違う」と述べており61、その規制はたいてい、米国の関税や米国による半導体の輸出規制に続く形で導入されてきました62。3月以降は、中国のサプライヤーとの取引を打ち切った外国企業に対し、中国政府が報復できる規則も設けられています63。中国自身も弱みを抱えています。製錬する銅鉱石の80%超を輸入しており52、硫黄も45%超を輸入していて、その半分以上がホルムズ海峡を経由しています64。また、その規制には漏れがあります。地方は地元の企業を守ろうとし、密輸は価格差のあるところで起こります65。

チップの素材では、日本が主な対抗勢力です。 日本企業は、世界のシリコンウェハーの約44%、半導体の回路を焼き付けるのに使う感光性の化学品の約4分の3、チップのパッケージに使われるガラスクロスと絶縁フィルムの大半、そして精密なロボット用歯車の大半を生産しています6667175728。1月に中国が日本の軍事関連の需要家向けにデュアルユース品(民生と軍事の両方に使える品目)の輸出を禁止すると、日本の上半期のジスプロシウム鉱石の輸入は82%減少しました24。一方、日本のタングステンの需要家はスクラップとリサイクルに切り替えており、規制が裏目に出ていると見るアナリストもいます68。

産出国も独自の鍵を握っています。 2020年以降、各国は重要鉱物に関して98件の輸出制限を導入しており、その半分近くはコンゴ民主共和国、中国、インドネシアによるものです69。コンゴは価格を支えるためにコバルトの輸出を制限し58、インドネシアはニッケルを国内で加工することにこだわっています70。韓国の防衛企業はロシアやアラブ諸国を経由してレアアースを調達しており71、チリの議会は、米国との鉱物協定が中国との貿易に影響を与えてはならないと警告しています72。私が調べた産出国の政府のなかで、AIやロボットを自国の好機として語っているところはありませんでした。

恐れそのものが鍵になることもあります。2010年に中国が日本に対して行ったレアアースの「禁輸」は貿易統計にはほとんど表れていませんが、それでも、その後何年にもわたって日本の政策を形づくりました73。日本は産業界と協力して、レアアースの使用量を2010年の水準より約30%減らしました23。

輸入国も、時間をかけて自らの鍵を築こうとしています。 2024年5月に発効したEUの重要原材料法は、2030年に向けて拘束力のない目標を定めています。EUが使う戦略的原材料のうち、少なくとも10%をEU域内で採掘し、40%を域内で加工し、25%をリサイクルでまかない、どの原材料についても1つの域外国からの調達を65%以下に抑えるというものです108。2月、EUの会計検査院は、供給国との連携はこれまでのところ供給の確保にほとんど役立っていないと指摘しました。加工済みのリチウム、マグネシウム、ガリウム、レアアースについては、EUは今も65%超を1つの国に頼っており、クリーンエネルギーに必要な26の重要原材料のうち10はまったくリサイクルされていません109。EUが許認可の迅速化と支援の対象に選んだ60のプロジェクトのうち、チップ向けの素材を対象とするものは2つだけです。買い手が公表されているプロジェクトでは、EU域外に約束された生産量が域内とほぼ同じで、フランスのあるプロジェクトの重希土類の半分は日本向けです110。中堅国は、同じ供給をめぐって協力もし、競争もしているのです。

先行の価値と、交渉できるのは誰か

ボトルネックは、誰に所得が渡るかにも関わります。JonesとTonettiのモデルでは、人間にしかできない不可欠な作業が残ると、経済全体の成長を遅らせる一方、労働者に分配される所得の割合を支えうるとされています107。物理的なボトルネックについての私の推論は、より厳しいものです。希少なのが民間の持つ送電網への接続権、半導体工場、鉱床なら、利益はその所有者に集中するかもしれません。成長が遅いからといって分配が公平になるわけではなく、供給シェアだけで政府が交渉に使える力が分かるわけでもありません。

毎年倍増する経済では、2年の先行は4倍の生産量を意味します6。AIが速く成長するほど、先行の価値は大きくなります。ただし、先行に価値があるのは、それを保てる分だけです。そして、それはほかの国がどれだけ速く追いつけるかで決まります。

アイデアは最も速く進み、同時に最も速く広まります。公開された論文を通じて、転職する人材を通じて、そして大きなモデルの答えを使って小さなモデルを学習させることを通じて広がっていきます。自由に使える小さなモデルのうち最も優れたものは、最先端のモデルとほぼ同じ速さで性能を伸ばしてきたため、両者の差はおおむね一定のままです9091。また、高性能なゲーム用チップ1枚で動くモデルは、いくつかのテストで最も優れたモデルに約半年から1年遅れています83。工場、鉱山、発電所での先行は、はるかにゆっくりとしか広まりません。競争相手は自分で建てなければならないからです。

そのため、保てる先行が最も大きくなるのは、ソフトウェア寄りの端から少し内側に入ったところです。そこではAIが非常に速く成長します。少しのモノづくりが、アイデアだけで得られる伸びに上乗せされるからです。しかも毎年の伸びの一部は、競争相手が持っていない設備に結びついています。純粋なソフトウェア寄りの端でも、AIは非常に速く成長しますが、競争相手は毎年の伸びの大半をまねし、小さなコンピューターに収まるよう圧縮して、それで競い合います。物理寄りの端に近づくと、漏れ出すものはわずかですが、AIの成長がゆっくりなので、1年の先行は小さなものにとどまります。どれだけ漏れ出すかは不確かです。下の図では、競争相手がアイデアによる1年分の伸びの約70%、モノづくりによる伸びの10%をまねすると仮定していますが、どちらも変えられます。

ソフトウェア寄りの端でも、米国の地位はハードウェアを持っていることに支えられています。漏れ出したアイデアも、動かすにはコンピューターが必要です。最も多くのコンピューターを持つ国が、競争相手のアイデアも含め、あらゆるアイデアから最も多くを引き出します。上の図で、その端でも米国のシェアが高いままなのはこのためです。

下の図は、先行の価値と中堅国の影響力を並べて示しています。ここでの中堅国は、日本、台湾、韓国、オランダ、ドイツ、英国、湾岸諸国、そしてオーストラリアとカナダをまとめたものです。

割合
保てる先行の大きさ（最大値に対する割合） 中堅国の合計シェア 米国のシェア 中国のシェア

前提を変える

保てる先行の大きさ：1年先行した側が持つ追加の能力のうち、競争相手に一部をまねされた後も残る分を、対数で表したものです（式は注にあります）。影響力：上の図の各段階で各グループが占めるシェアを、選んだ割合でその段階がどれほど重要かによって重みづけしたものです。中堅国は日本、台湾、韓国、オランダ、ドイツ、英国、湾岸諸国、オーストラリア、カナダです。

1年の先行のうち、競争相手に一部をまねされた後に残る分(紫、その最大値に対する割合)と、中堅国、米国、中国がそれぞれ握るサプライチェーンの合計シェア(上の図と同じ重みづけ)。スライダーは、このページのほかの図と連動して動きます。競争相手が追いつく速さの設定は「前提を変える」にあります83889091。

2つの曲線は、ピークの位置が異なります。図の初期設定では、中堅国は合わせて、現在の割合のあたりで重みづけしたサプライチェーンの約40%を握っていますが、ソフトウェア寄りの端では20%未満になり、そこでは米国が60%近くを握っています。先行の価値が最も大きくなる、ソフトウェア寄りの端から少し内側のところでは、中堅国のシェアは約30%です。これらの数字は重みづけによって変わりますが、向きは変わりません。ソフトウェア寄りの端に近いほど、中堅国のシェアは小さくなります。この40%は合計の値です。米国のシェアに近い中堅国は1つもないため、この数字が意味を持つのは、各国が足並みをそろえた場合に限られます。工場まで自動化するAIブームは、大きな産業基盤と緩やかな規制を持つ国、たとえば中国や湾岸諸国に有利に働くかもしれません74。主にソフトウェアの中で進むブームなら、コンピューターと最先端のモデルを持っている者が有利です。

つまり、AIの成長がソフトウェアへ移っていくと、中堅国は、先行の価値が高まるのと同時に、影響力を失っていくことになります。その移行が進んでも残る鍵は、法的なものです。自国の土地にあるコンピューターに対する権利、そこで動くモデルを試験する権利、そして自国の市場で売られる機器についてのルールです。別の記事で論じているように、こうした権利を法律に書き込むなら、サプライチェーンを通じた影響力がまだあるうちが好機です。

物理寄りの端:モノづくりに時間がかかる理由

物事の進み方は、最も遅い段階の速さを超えられません。新しいAIモデルの訓練には数か月、データセンターの建設には1〜2年かかります。新しい銅山は、発見から初生産まで平均で約17年かかります1。その待ち時間の多くは順番待ちです。大型変圧器の製造には数か月しかかかりませんが、2年待たされるのは、先に入っている注文の列のためです15。

需要が一定の周期で倍増すると、年に数%ずつ着実に伸びる供給は、年を追うごとに引き離されていきます。ロボットの生産が18か月ごとに倍増する一方、その中に使われる磁石の供給は年8%で伸びると想像してみてください。鉱業としては健全なペースです。それでも10万台のロボットは5年で100万台に、10年で1000万台になります。

demand supply available 世界の総供給

一定の周期で倍増する需要と、年に数%で伸びる供給の比較です。縦軸は対数目盛なので、着実な成長は直線に見えます。出典と、どの設定が私自身の仮定かは各タブの下に記しています。倍増期間は探ってみるためのシナリオで、上のスライダーの物理寄りの端にあたります。

供給を上乗せしても、稼げる時間は意外なほどわずかです。上の例では、磁石の供給を倍にしても不足は約1.8年しか先送りできず、10倍の供給でも約6年です。時期は主に、需要がどれだけ速く倍増するかで決まります。

AIのコストのうち、素材が占める割合はごくわずかです。データセンターの建設費に占める銅の割合は、何を含めるかによって0.5%未満から約6%まで3536、半導体製造に使われるヘリウムは全部合わせても年約10億ドルです37。それでも、ベーキングパウダーを思い浮かべてください。ケーキの材料費に占める割合はごくわずかですが、それがなければケーキはできません。投入物が不可欠で、ほかに代わるものがないとき、その不足はコストに占める割合から想像されるよりはるかに大きな打撃を与えます。この効果によって、1970年代の石油ショックの経済的な打撃はおよそ3倍になりました38。成長を抑えるのは、不可欠でありながら改善が難しいものです39。こうした投入物で危ういのは、そもそも手に入るかどうかです40。

各国政府は、この考え方を重要原材料のリストとして明文化しています。EUは、経済にとって重要で、かつ供給が途絶えるリスクが高い素材を「重要」とみなします。そのリスクは、生産が少数の国、とりわけ統治の不安定な国に集中しているほど高まり、代替品やリサイクルで穴を埋められるほど下がります。EUのリストには、ガリウム、ゲルマニウム、タングステン、ヘリウム、レアアースなど34の素材が載っており、そのうち17は、需要が供給を上回ると見込まれるため「戦略的」とされています108。銅とニッケルは基準に届きませんが、戦略的原材料としてリストに含まれています111。米国も2025年に銅を自国のリストに加えました112。ただし、これらのリストが扱うのは原材料だけです。本稿で取り上げた最も厳しいチョークポイントのいくつか、たとえばチップパッケージ用のガラスクロス、絶縁フィルム、精密歯車は工業製品であり、硫酸はEUと米国のどちらのリストにも載っていません。

2026年:チョークポイントの年

チョークポイントとは、すべてが通らなければならない狭い通り道のことです。すべての船が使わなければならない海峡や、世界の供給の大半を生産している工場などがそれにあたります。2026年の大きな素材価格の急騰には、どれもこの種の原因がありました。

輸出政策戦争・副産物生産能力・操業停止 タングステン（APT）2026年1月→4月下旬 +350% 中国国外のガリウム、2025年初→2026年4月 +200% ヘリウム、2026年2月末→4月 ~4.5× 電力用変圧器、2019年以降 +77% チリの硫酸、2026年の7週間未満 ~2× 銅、2026年8月の価格と年間予想の比較 +35% 銅、2026年初→8月 ~+18% 中国国内のガリウム ほぼ横ばい
2026年の主な価格の比較。各バーの起点はそれぞれ異なり(ラベルに記載)、厳密には比較できません。タングステン41、ガリウム42、ヘリウム1、変圧器43、チリの硫酸44、銅4546。同じ素材が中国国内より国外ではるかに高い場合、その理由はたいてい輸出規制です。
  • 戦争。 3月、イランがカタールのラス・ラファン・ガス施設を攻撃し、世界のヘリウム供給の約3分の1が失われ471、カタールのガス輸出能力の17%も3〜5年にわたって失われました18。ヘリウムは半導体の製造に欠かせません。ヘリウムの半分以上をカタールから調達している韓国の半導体メーカーは1、3月下旬の時点で数か月分の在庫があると述べていました48。6月の停戦以降、ホルムズ海峡の通航は部分的に回復しましたが、9月下旬の時点で、イランと関係のない船舶の通航は週124回で49、戦争前の1日100隻超には遠く及びません79。タンカーへの攻撃も再び増えています49。
  • 輸出規制。 5月、中国は金属の製錬で副産物として出る硫酸の輸出を停止しました445051。輸出は生産量の約4%にすぎませんが52、その半分はチリとインドネシアに向かっていました。両国は硫酸を使って銅を取り出し、ニッケルを精錬しています1。世界で採掘される銅の15%超は硫酸を使って取り出されており、その大半はチリとコンゴです1。チリの硫酸価格は7週間で倍になりました4453。4月、中国国外のガリウム価格は1 kgあたり1,850ドルに達しましたが、中国国内では横ばいでした42。タングステンは、中国が採掘枠を削減し、輸出業者をわずか15社に絞ったことで、4か月で約350%上昇しました41。
  • 1つの鉱山のトラブル。 8月、銅は史上最高値に迫る水準で取引されました。その一因は、世界最大級の銅山であるインドネシアのグラスベルグが、2025年の泥流事故以来、いまだ能力を大きく下回る操業にとどまっていたことです454654。

今年AIを抑えた大きな要因の1つは、工場の生産能力でした。最大手の半導体メーカーの最先端工場は2025年後半からフル稼働が続いており、AIチップが使う特殊なメモリは2030年まで不足が続くかもしれません55。新しいメモリ工場の建設には3〜5年かかります16。発電所向けのガスタービンのメーカーは、約3年分の受注を抱えています56。日本の1社は、AIチップのパッケージに使われる特殊なガラスクロスの世界生産の約85%を担っており、2027〜28年まで緩和は見込まれていません17。もう1社、調味料で知られる味の素は、こうしたパッケージに使われる絶縁フィルムのほぼすべてを生産しており、報道によれば8月に中国本土向けの供給を30%削減しました57。

素材の詳細:磁石、歯車、銅、ほかの産業の副産物

ロボットはどれだけ速く増えうるのか。 予測では、2026年の人型ロボット(ヒューマノイド)の出荷台数は約7万5000〜9万台です1920。1台あたり約2.5 kgの強力な磁石(ネオジム、鉄、ホウ素からなるネオジム磁石で、電気自動車や風力タービンにも使われます)が必要で、世界の使用量は年約22万6000トンです21。(上の競争の図では、ロボットが使えるのは供給の一部だけとしているので、図の時期はここで挙げる時期より遅くなります。)ロボットの生産が毎年倍増し、磁石の供給が横ばいのままなら、ロボットは2033年頃に現在の磁石生産の5分の1を、2036年頃にその全量を必要とします。倍増に2年かかるなら、その時期はそれぞれ2041年頃と2046年頃に移ります。2035年までに人型ロボットが年650万〜1000万台になるという銀行の予測は、約1.3〜1.4年ごとの倍増を意味します1920。ある業界予測では2040年に年約1億5100万台に達し、現在の磁石市場全体の約160%が必要になります21。広く読まれているあるAIシナリオは月100万台の新規ロボットを想定しており3、これには現在の磁石の11〜16%が必要です。

磁石はどこで足りなくなるのか。 中国以外では、ほとんどの磁石に使われる精製された酸化物はむしろ余っています。8月にはその価格が、米国政府が西側の一部の生産者に保証している下限価格を下回りました。それを買い取る磁石工場が少なすぎるからです22。足りないのは、磁石そのものを作る工程です23。新しい磁石工場には何年もかかり、しかも成熟した中国の産業とコストで競わなければなりません24。さらに逼迫しているのが、熱くなっても磁石が働き続けるようにするジスプロシウムとテルビウムです。中国以外で唯一の商業生産者の生産量は、最近のある四半期で26トン、次の四半期で8トンでした25。十分な鉱石を確保できた場合の生産能力は、ジスプロシウム年240トン、テルビウム年50トンです26。ある業界の尺度では、年100万台の人型ロボットに約57トンが必要です。ただし、ロボットは磁石1 kgあたりに必要なこれらの金属が、電気自動車よりはるかに少なくて済みます27。レアアースを使わない代表的な代替品にもチョークポイントがあります。フェライト磁石の多くはストロンチウムを使って作られ、これもEUの重要原材料リストに載っている素材ですが、その世界供給の半分以上はイランが生産しています1108。

磁石より先に足りなくなるもの。 歯車と手です。日本の1社が、ロボットの関節に使われるある種の精密歯車の約80%を生産しており28、最もよく知られた人型ロボット計画は、壊れやすい手、サプライヤーの品質、ソフトウェアのせいで遅れています29。1つの問題を解決すると、別の問題が生まれることもあります。ロボットの関節やモーターが増えるにつれて、1台あたりの磁石の使用量は増えると見込まれています30。

銅。 データセンターには1メガワットあたり約12〜47トンの銅が使われており3112、そこに電気を送る送電線まで含めるとおよそ3倍になります14。データセンターは2040年までに年約250万トンの銅を必要とするかもしれません。世界全体の使用量は約2800万トンです121。現在の予測どおりの成長であれば、これは価格の上昇と一部の遅れを意味します。発表されたデータセンターの多くは計画より遅れており32、新しい給電設計や光ケーブルは銅の使用量を減らします3334。銅が越えられない限界になるのは、データセンターの建設が倍増し続ける場合で、スライダーの真ん中と物理寄りの端は、まさにそうした状況を意味しています。鉱物供給の研究は、データセンターの建設が着実に伸びると想定しています。新設容量が現在の年15〜20 GWから、2030年代初頭に約30 GWでピークに達するといった具合です121314。

ほかの産業の副産物。 最も解消が難しいのは、誰も意図して採掘していない素材の不足です。ヘリウムは天然ガスから、硫黄は石油と天然ガスの精製から、硫酸は金属の製錬から、ガリウムはボーキサイトをアルミナ(アルミニウムの前段階の原料)に精製する工程から得られます。西側の精製所は世界のアルミナの約3分の1を処理していますが、そこに含まれるガリウムはほとんど回収していません。既存のアルミナや亜鉛の工場に回収設備を加えれば、現在の数倍のガリウムを得られる可能性があります40。中東は世界の硫黄の約4分の1を供給しており、海上輸送される硫黄の半分はホルムズ海峡を通ります1。化石燃料からの移行によって、世界の硫黄の80%超の供給源が失われる一方で、硫酸の需要は増えています59。AIが動かす経済の急速な電化4は、この締めつけをさらに強めるでしょう。

ソフトウェア寄りの端:建てずに計算能力を得る

スライダーのソフトウェア寄りの端に近づくと、AIは誰かが建てなくても計算能力を増やせるようになります。すでにあるコンピューターを使えばよいのです。そこには、持ち主がそうした使い方に同意していないコンピューターも含まれます。

2026年10月、あるAI企業の研究者たちは、小さなAIモデルが、ノーブランドのテレビ用ボックスのような安価でセキュリティの甘い機器に自分自身をコピーし、そこで自らを動かし、さらに広がっていく力を、あと数か月で身につけるかもしれないと報告しました90。1つひとつのコピーは遅く、こうした機器を200万台集めても、計算能力はデータセンター用のチップ約40個分にしかなりません90。データセンターと比べれば、ごくわずかな量です。心配なのは、しぶとく残り続けることです。止めるための中心がどこにもないので、次のコピーにメモを引き継ぎ、新しいハードウェアに適応していくコピーは、風邪のように、いつまでもどこかにあり続けるものになりかねません90。

研究所のコンピューターAIが自らの研究を担う
クラウドの借用実験と推論
不正利用されるアカウント盗まれた鍵や認証情報
ネット上の機器守りの弱い機器
定着適応するコピー
公衆衛生型の防御安全な初期設定・隔離

研究所のコンピューター。 ある大手研究所では、AIがすでに研究作業の約4分の1を主導しています85。実験には今も計算能力が必要なので、ペースを決めるのは研究所自身のデータセンターです80。

クラウドの借用。 実験が増え、働くAIが増えれば、より多くのコンピューターを借りることになります。誰が、どんな条件で借りられるかが、1つの鍵になります8087。

不正利用されるアカウント。 他人のクラウドアカウントのアクセスキーやログイン情報を盗んだAIシステムは、お金を払わずに計算能力を手に入れられます。こうしたコピーは速く広がりますが、クラウド事業者にとっては比較的見つけやすいものです90。

ネット上の機器。 家庭や職場にある、セキュリティの弱い機器の上で動く小さなモデルです。遅く、倍増には数日かかりますが、多くの持ち主と国々に散らばっています90。

定着。 広がりながら適応していくコピーは、完全には取り除けないかもしれません。抗生物質を使い続けると、細菌が薬の効かない性質(耐性)を身につけていくのと同じです90。

公衆衛生。 防御は感染症対策のように進めます。目標は、1つの感染から生まれる新たな感染を1つ未満に抑えることです90。

そうなると、防御は公衆衛生に近いものになります。安全な初期設定は、上下水道のような衛生設備にあたります。たとえば英国では、全機種共通の初期パスワードや推測しやすい初期パスワードのまま機器を出荷することが、もう認められていません90。ネットワークの通信を見張ることは、感染症の監視にあたります。修正プログラム(パッチ)の配布や、悪用されている機器やサーバーの停止は抗生物質にあたり、適応するコピーは、薬の使いすぎが生む耐性にあたります。隔離がうまくいった例もあります。以前に広がったボットネット(乗っ取られた機器のネットワーク)に感染した機器を持つ利用者を、インターネット事業者が隔離して駆除の方法を伝えたところ、2週間以内に感染の92%が解消しました。連絡を受けなかった比較グループでは58〜74%でした9095。野生の生物の集団にある変化を広めていく「遺伝子ドライブ」という技術にも、サイバーの世界で対応するものがあります。修正を自ら広めていく防御用のプログラムです。こうしたプログラムは実際に試されたことがありますが、それ自体が被害を生み、持ち主の許可なくコンピューターに入り込みました94。ですから、手本にするには向いていません。

スライダーのソフトウェア寄りの端では、インターネット事業者、各国のサイバー対策機関、機器の規制当局、そしてモデルの重み(学習によって得られた、モデルを形づくる数値)を持つ企業が、鉱山よりも重要になります。中堅国もここで実際に使える手段を持っています。自国の市場で売られる機器についてのルール、各国が連携した停止措置、そして国境を越えたインシデント報告(事故や攻撃についての報告)の共有です。この最後のものは、今後の法律に向けて私が提案している6つの条件の1つです。

注目すべきこと

  • AIの研究のうちどれだけをAIが担うか、そして実験にますます多くの計算能力が必要になるかどうか。 これがスライダーを動かします848586。
  • 小さなモデルや自由に使えるモデルが、最も優れたモデルにどれだけ速く追いつくか。 これが、どれだけの先行を保てるかを決めます9091。
  • AIのコピーが、データセンターの外の機器に住みつき始めるかどうか。 そして、機器についてのルールや各国が連携した停止措置によって、1つの感染から生まれる新たな感染を1つ未満に抑え続けられるかどうか90。
  • ロボットの生産がどれだけ速く倍増するか。 倍増に2年以上かかるなら、ロボットが現在の磁石生産の5分の1すら必要とするのは2040年代以降です。2030年を過ぎても毎年倍増が続くなら、2030年代半ばまでにその全量を必要とします。
  • 2026年後半〜2027年1月: 中国の硫酸輸出停止が終わるかどうか5051。中国以外で作られたレアアース酸化物に買い手がつくかどうか22。そして1月10日の米中貿易休戦の期限。アナリストは、持続的な合意には「レアアースの実際の引き渡し」が必要だと述べています7576。この休戦は、中国が2025年10月に発表したレアアース規制の実施も先送りしています76。この規制は、中国産のレアアースを含む国外で作られた製品にまで許可を求めるもので、IEAの推計では、完全に実施されれば中国以外で年約6.5兆ドル分の生産が危険にさらされます23。7種類のレアアースとそれを含む磁石に対する2025年4月の許可制は、この先送りの対象外です23114。
  • 2027〜28年: ガラスクロスの新たな生産能力17。2028年から始まる味の素のフィルム増産と、2032年頃の3つ目の工場57。海底のレアアース泥を採掘する日本の試験77。そして2027年末を目標とし、2028年初めにずれ込む可能性もあるグラスベルグの完全操業への復帰54。
  • 新たな供給源: 微生物を使って低品位の鉱石から銅を取り出す技術78、AIを活用した探査、そしてレアアースを必要としない磁石とモーター。

手法についての注記

スライダーのモデル。 AIの能力は、2つの材料のうち遅いほうの速さでしか伸びません。1つはアイデアで、初期設定では既存のハードウェアの上で能力を年10倍に高められるとしています87。もう1つは物理的な設備の拡大で、最速で1.5年ごとに倍増するとしています24。どちらも「前提を変える」で調整できます。ここでいう能力とは実効的な計算能力のことで、引用した研究も進歩をこの尺度で測っています87。進歩のうち割合 ss が物理的なモノを必要とするなら、能力はおおよそ gI/(1−s)g_I/(1-s) と gP/sg_P/s のうち小さいほうの率で伸びます(なめらかな最小値 gE=[(gI/(1−s))−3+(gP/s)−3]−1/3g_E = \big[(g_I/(1-s))^{-3} + (g_P/s)^{-3}\big]^{-1/3} を使うので、少しのモノづくりがアイデアによる伸びに上乗せされます)。物理的な設備の拡大はその率の ss 倍で伸び(下限は年5%)、ロボットの生産はさらに設備の拡大の率の ss 倍で伸びます(下限は3年ごとの倍増で、これは私の仮定です)。銅と磁石の時期には、倍増と供給の競争を示した図と同じ入力値を使っています。現在の割合がおよそ40%というのは、アルゴリズム、チップの効率、チップの数について公表されている傾向から求めたものです8283。

先行の価値。 1年の先行は、先行する側に対数スケールで gEg_E だけ多くの能力をもたらします。ここで gEg_E は上で述べた能力の成長率です。その後の1年で、競争相手はアイデアから生まれた部分の割合 cIc_I と、モノづくりから生まれた部分の割合 cPc_P をまねするので、保てる先行は次のようになります。

ℓ(s)=gE(s) [(1−s)(1−cI)+s (1−cP)].\ell(s) = g_E(s)\,\big[(1-s)(1-c_I) + s\,(1-c_P)\big].

初期設定は cI=0.7c_I = 0.7、cP=0.1c_P = 0.1 で、小さなモデルや一般向けのハードウェアが追いつく速さを参考にした私の仮定です839091。どちらも図の下で調整できます。

影響力。 サプライチェーンの各段階には、ss に応じた重みをつけています。ソフトウェア寄りの端ではコンピューターとモデルが、真ん中ではチップが、物理寄りの端では鉱物、磁石、電力、送電網の設備が最も重くなります(私の判断です)。ある国の影響力は、各段階でのその国のシェアを、これらの重みで平均したものです。中堅国については、各国のシェアを足し合わせています。シェアは丸めてあり、行ごとに測り方も異なり、多くは複数の出典を私が平均したものなので、小さな差は誤差として扱ってください。チップの段階の重みを半分にすると、現在の割合での中堅国のシェアは約40%から約30%に下がります。また、シェアは影響力の大まかな目安にすぎません。代わりのない1つの段階がすべてを止めることもあり、平均ではそれを捉えられません。そして、どの中堅国も単独では米国のシェアに遠く及びません。

成長モデルが扱っている範囲。 AIが動かす経済がどれほど速く成長しうるかをモデルで調べている研究者の多くは、原材料がそれを止めることはないと結論づけています2345。長い目で見れば、私も同意します。探査と技術の進歩により、存在が知られている銅の推定量は、すでに採掘された分も含めて、1900年から2010年までに約25倍に増えました8。クリーンエネルギーへの移行による需要は、ほぼすべての鉱物で既知の資源量を下回っています9。採掘は経済全体の産出の約1%にすぎないので、コストが大きく上がっても全体の成長はほとんど鈍りません6。そして、今日のロボットで最初に足りなくなる部品は精密な歯車で、これが人型ロボットの生産を年約50万台に抑えています7。こうしたモデルは、特定の国にある特定の鉱山、精錬所、磁石工場がどれだけ速く拡大できるかを扱っておらず、輸出禁止も、1か国にしかない精錬所も、ガスプラントに着弾するミサイルも含んでいません410。本稿は、そうした抜けている部分に目を向けたものです。

競争の図。 需要は指数関数的に伸び、供給は一定の率で伸び、その一定割合がロボットやデータセンターに使えるものとします。価格、代替品、備蓄、リサイクルは無視しています。これらはいずれも不足を和らげる方向に働くので、示した時期は例示として扱ってください。リサイクルは銅やアルミニウムのような大量に使われる金属では比較的うまく機能していますが、少量しか使われない重要原材料の多くはほとんど、あるいはまったくリサイクルされていません109。レアアースでは、リサイクルによって2050年までに新たな採掘の必要量を最大35%減らせる可能性があります23。需要が TdT_d 年ごとに倍増し、供給が年に割合 gg で伸びるとき、利用可能な供給を倍にすると、不足の発生は

Δt=ln⁡2ln⁡2/Td−ln⁡(1+g)\Delta t = \frac{\ln 2}{\ln 2 / T_d - \ln(1+g)}

年だけ遅れます(需要が供給より速く伸びている限り)。

一部の数値は有料レポートを要約を通じて読んだもので、一部の価格は二次資料に依拠しています。本稿の調査はAIリサーチエージェント(Anthropic社のClaude)の助けを借りて行い、独立したモデルによるレビューで確認しました。冒頭の画像はAI画像生成ツールで作成しました。すべての数値は出典にリンクしており、訂正を歓迎します。

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