AI化に全集中しない国は“国ごと取り残される”
昭和の成功体験！そのノスタルジーで企業経営する日本の大企業！売れない時代遅れ！環境時代・AI時代に背を向ける高額ICE車等の商品をドンドンリリースすると云う愚行が鼻に付く！もう、明らかにアポトーシスモードですね！
大きな、大きな、ため息しか出ない！ふぅ～～～
注：アポトーシスは、多細胞生物の細胞が自ら死滅する、プログラムされた細胞死
■ AI時代は、その性能の爆速進化は勿論の事、その波及スタイルまで進化し始めた！何度ももうしあげるが・・時代はAIが全てを定義する時代に突入した。（過去形だ！）
「AIチャットボットはもう古い」。ラスベガスの眩しすぎる照明の中で、AWS（Amazon Web Services）のCEOがそう言い放ったとき、日本ではちょうど、会議室の片隅で「AIって、結局は人間の仕事を奪うんでしょう？」という議論が堂々と続いていた。世界が“AIエージェント”に突入した瞬間、我が国は堂々と「約束のままのAI」に安心しているのだから、もはや芸術的と言える。
アマゾン（時価総額385兆）の子会社AWS（Amazon Web Services）は年20兆円規模の売上で、データセンター容量を1年で3.8GWも増強し、月まで11往復できる光ファイバーを地球に張り巡らせ、巨大なAIを支える筋肉を、莫大な投資（7.8兆円～以上・日本国内でも数兆円を投資）をし続けて、ひたすら増強している。さらにGPUとTPUという“AIの二大心臓”が使い分けられる。
■ TPU vs GPU：・・TPUと云う新しきチップの誕生がAI進化をさらに加速させる。
A. そもそも何が違う？
① GPU（Graphics Processing Unit）元々はゲームや映像の描画のために作られたチップ、米半導体大手エヌビディアの時価総額が世界の企業として初めて2025.10.29 日に5兆ドル（約760兆円）を突破（現在暴落して4.4兆ドル）したエヌビディアの主力製品。多数の小さなコアが同時に計算、汎用性が高い（画像処理、動画、AI、科学計算など広く使える）
② TPU（Tensor Processing Unit）Google がAI（とくにディープラーニング）専用に作ったチップ、行列計算（AIの“脳”の計算）に特化AI用に最適化された専用マシン
B. 何がどう速いの？
① 学習（Training）大きいAIモデルを「育てる」フェーズGPU の方が汎用で扱いやすく、柔軟性が高く、互換性も広い。TPUは巨大モデルで最適化すると速いが、使いこなしには専門性が必要。➡ 結論：一般用途の学習は GPU がまだ強い。巨大モデルの効率特化では TPU が有利になるケースもある。
② 推論（Inference）すでに学習済みのモデルを「動かす」フェーズ、行列計算の効率が高い TPU が速い傾向➡ 結論：推論処理は TPU が圧倒的に得意。
・GPU＝「何でもできるマルチプレイヤー」
・TPU＝「AIの計算だけに特化したプロフェッショナル」
C. コストは？
TPU v5e を使う場合、GPU (A100) の約 1/3〜1/4 のコストだが、実際の AI トレーニングや推論では、GPU／TPU 以外に VM の vCPU、メモリ、ストレージ、ネットワーク にもコストがかかるので、“GPU／TPU 部分だけ”見ても実際の総コスト差はもっと小さくなる。
AIモデルを育てたり研究するなら GPU、大量のAIサービスを高速で動かしたいなら TPU が有利、という特徴差があります。
世界の最先端AIマシーンはTPU ＆ GPUを好きなだけ選べる身体である。GPUは万能の脳筋、TPUはAI専用の狙撃手。世界は彼らを束ねて、AIが人間の仕事を理解して自ら動く“AIエージェント”を育て、仕事を丸ごと任せる時代に踏み込んだ。
■ 一方、日本はどうか。国のデジタル化を象徴するマイナンバー制度は「ひとつの番号にひとつの人」という単純な仕組みですら躓（つまず）き、自治体と省庁が“責任の押し付け合いゲーム”で盛り上がっている。病院ではマイナンバーカード保険証に切り替えたダケで窓口で受け付けダケで3時間待ち＋診療に2時間待ちなんて事になって居る。
AIに仕事を任せるどころか、「FAXをAIで読み取れるようにしろ」という冗談のような現実が政策会議で普通に飛び交う。AWSが“AI Factories”という企業内クラウドを世界規模で敷設しているその日に、日本では「USBを郵送してウイルス感染」というニュースが平然と流れる。
しかし、AIの進化は待ってくれない。AIエージェントは、資料を理解し、データを探し、次の工程へ自動で進み、時には別モデルを呼び出して判断までする。「人がやると3カ月、AIなら1時間未満」。製薬会社の例が象徴的だが、これが金融、行政、医療、物流にも一気に広がる。つまり近い未来、企業が求める人材は「AIと協働できる人」であり、AIエージェントを扱える国ほど生産性が跳ね上がる。
だが、我が国日本は“協働”どころか、AIの前に立ってすらいない。GPUとTPUの違いを説明されても「で、Excelは速くなるの？」と真顔で返す層が厚い。日本は世界トップレベルの“AI非活用国”として安定しており、国際比較で常に下位。もはや“問題の先送り”が国家的伝統芸能となり、AI活用をためらう理由が「慣れていないから」という風習のレベルにまで降りてきた。
この“のんびり構造”は、実はとても危険だ。AIエージェントの普及は、国家単位の生産性格差を一気に拡大させる。たとえば、AWSが次に提示するであろう未来では、
・AIエージェントが24時間自律判断
・膨大なデータをリアルタイム処理
・GPUとTPUを自動使い分け
企業内にAI専用クラウド（AI Factories）を設置という“企業の脳みそそのものをAI化”する世界がやってくる。
■ この未来で、AI導入が遅れた国はどうなるか。単純だ。“国ごと取り残される”。技術を輸入するだけでは済まない。働き方、行政処理、医療判断、物流計画、あらゆる社会機能がAI基盤で高速化され、そこに乗れない国は「低速レーン」に閉じ込められる。日本はすでに行政DXでこれを経験した。AI時代では、その差が10倍以上に拡大するだけだ。
さらに恐ろしいのは、日本がいまも“悪慣れ”のまま日常を回していることだ。
・失敗は責任の押し付け合い
・問題は先送り
・コスト削減は人への負担（搾取）で帳尻合わせ
・IT投資を「無駄」とみなす文化！これらはAI時代においては「国家的自殺行為」に変わる。
AIは“待たない”。そして世界も“待たない”。日本だけが「様子見」を続けていると、その先にあるのは“緩やかな衰退”ではなく、“高速で進む世界からの落下”だ。
だからこそ、今こそ必要なのは、AIを「脅威」ではなく「共働者」として迎え入れる覚だ。GPUやTPUの違いを議論する前に、「私たちはAIとどんな未来を作りたいのか」を真剣に問う必要がある。問題を“先送りしたままの国”が、AIという“先送りが許されない技術”に挑まれる時代が、すでに始まっているのだ。
時代はAIが全てを定義する時代に突入した「AIの本質＝先行者には追いつけない」、日本の大規模AI負けの痛みは、日本の生命性の自動車産業に確実に及ぶ事になる！「日本の自動車産業は“AI後発組”で、必要な資源が全くない」
さて、どうなるか3年後を見てみよう！AI進化のエマージェント・アビリティー超えの恐ろしさを実感できるハズである。ふぅ～～～