2026年10月25日、カタールのドーハで開催された国連貿易開発会議（UNCTAD）世界投資フォーラムにおいて、国際電気通信連合（ITU）のトーマス・ラマウナウスカス副事務局長は、これまでで最も具体的な数値を用いたAI格差への警告を発した。アフリカと中南米が合わせて保有する世界のデータセンター容量はわずか3.3%に過ぎず、世界では依然として22億人がインターネットに接続できていない。2030年までにこのインフラ格差を縮小するには、約2.8兆ドルの投資が必要だという。アルジャジーラの報道によれば、ラマウナウスカス副事務局長はフォーラムの場で明確に述べた。「AIデジタルデバイドが真に懸念される点は、それが単なるデジタル格差にとどまらないことだ。AIは健康、教育、公共サービス、産業、農業、貿易において巨大な可能性を秘めており、この広大な格差は真の意味での機会格差となり、社会経済的不平等をさらに深めることになる。」
3.3%が示すインフラの論理
この数字を理解するには、まずAI時代におけるデータセンターの役割を理解する必要がある。現代のAIモデル——大規模言語モデルであれ画像生成システムであれ——は、学習と推論の両段階においてGPUクラスターと高速ネットワーク接続に大きく依存している。大規模なAI学習タスクでは、数千枚のGPUが数週間にわたって協調稼働する必要があり、データセンターには規模の大きさだけでなく、安定した電力供給、高帯域幅の光ファイバー接続、精密な冷却システムが不可欠だ。これらの条件はインフラが整備された地域では比較的容易に満たせるが、電力供給が不安定でネットワーク幹線の整備が不十分なアフリカや中南米の大部分の地域では、いずれも高いハードルとなる。
算力（コンピューティングパワー）の地理的集中は偶然ではない。商業用データセンターへの投資は典型的な「マタイ効果」に従う。すでに大量のユーザーが存在する地域にさらなる投資が集まり、投資が増えれば遅延が下がりサービスの質が向上し、さらにユーザーを引き寄せる。この正のフィードバックループは北米、欧州、東アジアで二十年以上にわたって機能してきた一方、アフリカと中南米はモバイルインターネット時代から既に追いかける立場にあり、AI時代に入ってその格差はさらに拡大している。
ラマウナウスカス副事務局長が示した言語データは特に具体的だ。現時点で、アフリカの言語のうちAI翻訳ツールに対応しているのはわずか7%に過ぎない。これは翻訳の利便性の問題にとどまらず、技術の連鎖における根本的な欠陥を示している。AIモデルの能力の限界は学習データによって決まり、その学習データの収集・アノテーション・クリーニングにもまた算力インフラが必要だ。算力の空白地帯と言語カバレッジの低さには直接的な因果関係がある。現地にデータセンターがなく、ネットワーク接続性が十分でなければ、現地言語のデータを大規模に収集することは難しく、言語モデルによるその言語のサポートは長期にわたって周縁的な水準にとどまり続ける。
AIの分業において誰が周縁化されるか
ラマウナウスカス副事務局長が示した生成AIの利用率データは、すでに生じている分断を浮き彫りにしている。先進国では生産年齢人口の29%が生成AIを利用しているのに対し、途上国ではわずか16%に過ぎない。この格差は労働生産性に直接影響する。米国のプログラマーや英国のアナリストが毎日AIを活用して業務効率を高めている一方で、アフリカの同業者がネットワーク速度の遅さ、言語サポートの不足、ツールへのアクセス制限により同等の恩恵を受けられない場合、個人レベルの生産性格差は数年のうちに企業の競争力格差へと積み重なり、さらには国家レベルの経済産出の格差へと転化していく。
雇用市場への衝撃もまた非対称だ。関連データによれば、AIは世界全体で9,000万の雇用を代替する一方、1億7,000万の新たな雇用を創出すると予測されており、生産年齢人口の40%のスキルが2030年までに変化するとされる。しかし「純増8,000万雇用」という世界全体の統計は、構造的な問題を覆い隠している。代替される雇用の大部分は製造業と低スキルサービス業に集中しており、この2分野はまさに途上国の雇用の中心だ。一方、新たに生まれる雇用は算力と digital インフラを必要とする分野に高度に集中している。先進国では雇用の60%がAIの影響を受け、新興経済国でも40%の雇用が同様の影響を受ける——しかし先進国の労働者はスキル転換とツールへのアクセスにおいて先行優位を持つのに対し、途上国の労働者は「代替される一方で上位スキルへの移行もできない」という二重のリスクに直面している。
テクノロジー企業とAI開発者のエコシステムにとって、このデータはビジネス上のシグナルでもある。世界人口の30億人以上が暮らす大陸が、データセンターの観点からはほぼ空白地帯なのだ。クラウドサービス事業者の視点では、これは市場機会である一方、インフラへの先行投資という高いハードルでもある。AIアプリケーション開発者の視点では、アフリカや中南米での展開は北米と比べて数倍高い推論遅延と不安定なサービス継続性を覚悟しなければならない。こうした摩擦係数が、現地のAIスタートアップエコシステムの形成を直接的に阻害している。
2.8兆ドル：この数字が示すもの
ラマウナウスカス副事務局長が示した2.8兆ドルという格差の試算は、公式レベルとしてはこれまでで最も具体的な数値化だ。指摘しておくべきは、この数字の詳細な算出方法論はまだ公開されておらず、何の投資項目（データセンター建設、海底ケーブル、電力インフラ、現地スキル育成など）が含まれているかについては、公開資料から完全に確認することはできない。しかしこの数字自体が一つの規模感の参照点を提供している。2.8兆ドルはアフリカ大陸全体の年間GDP総額の数倍に相当する。これは、現地政府の財政と民間資本だけでは、この格差を4年以内に埋めることはほぼ不可能であることを意味する。多国間開発銀行、国際援助メカニズム、そして大手テクノロジー企業の大規模な投入があって初めて、この状況を構造的に変えることができる。
国連開発計画（UNDP）は2025年12月の報告書の中で既に同様の警告を発しており、安定した電力供給の不足、限られた接続性、技術スキルの欠如を抱える国々はAI経済の恩恵を逃すリスクに直面していると指摘していた。今回のITUの発言は数値の精度においてさらに踏み込み、「途上国が取り残されている」という懸念を、定性的な記述から検証可能な定量的指標へと格上げした。
先例との比較：モバイルインターネット時代という歴史的な鏡
算力の地理的極度集中はAI時代に固有の現象ではないが、その影響の深さはこれまでのいかなる技術の波よりも大きい。モバイルインターネット時代、途上国は「リープフロッグ（段階を飛び越える）」という経路——フィーチャーフォンからスマートフォンへ、固定ブロードバンドから4Gへと直接移行する——によって、先進国との格差をかなりの程度縮小した。銀行の普及率が極めて低い地域でアフリカのモバイル決済が普及した事例——M-Pesaなどのサービスが欧米よりも早く大規模なデジタル決済を実現したこと——はその典型だ。
しかしAI時代の「リープフロッグ」はより再現が困難だ。モバイルインターネットの端末はスマートフォンであり、コストは下がり続け、現地インフラに依存しない。一方、AIの中核的な生産要素はGPUクラスターとデータセンターであり、この2つの資本参入障壁は携帯電話基地局をはるかに上回り、限界費用も時間とともに急速には低下しない。さらに重要なのは、AI能力の格差が言語、医療、教育といった公共サービスの質の格差に直接転化する点であり、これらはまさに途上国がAIによる恩恵を最も必要としている分野だ。
具体的な比較として言語カバレッジが挙げられる。英語、中国語、スペイン語などの主要言語は膨大な学習データと算力に支えられており、モデルの能力はすでに人間の専門家水準に迫るか超えるほどになっている。一方、アフリカの数千にのぼる現地言語のうちAI翻訳ツールに対応しているのはわずか7%であり、同じスマートフォン端末を持っていたとしても、アフリカのユーザーが受けられるAIサービスの質は英語ユーザーとの間に根本的な差がある。
今後の重要なシグナル
2.8兆ドルという格差の数字は、多国間交渉のアンカーポイントとなるだろう。この定量的な表現は、今後の国連やG20などの多国間の場において各国が「AIインフラ支援義務」をめぐって議題設定を行うことが期待できることを意味する——従来の議論は「デジタルデバイド」という漠然とした枠組みにとどまりがちだったが、具体的な数字ができたことで、交渉各者はより明確な責任分担の圧力に直面することになる。世界銀行やアジア開発銀行などの多国間開発銀行が今後12か月以内にAIインフラ向けの専門融資枠を設けるかどうかが、直接的な検証指標となる。
大手テクノロジー企業のデータセンター投資の方向性はより直接的な政治的圧力を受けることになる。マイクロソフト、グーグル、アマゾンなどの企業は近年、東南アジアや中東でのデータセンター展開において分散化の傾向を示しており、これはデータ主権に関する規制と新興市場でのユーザー成長の両方によって後押しされている。ITUの定量的な警告はアフリカや中南米の政府にとって交渉の梃入れとなるが、算力投資は本質的に商業的なリターンを追うものであり、現地ユーザーの支払い意欲と政策の安定性が一定の水準に達しなければ、民間資本が自動的にこの格差を埋めることはない。
「AI主権」という言説は途上国の政策レベルでさらに強化されるだろう。ラマウナウスカス副事務局長が今回発言した背景には、各国がAI算力とデータ主権をめぐって激しく争っている状況がある。3.3%という数字は、途上国グループに国際交渉においてより有力な論拠を与えた。既にAI戦略を持つ104か国のうち、どれほどの国が「現地データセンターの建設」を政策文書にとどめず国家AI戦略の核心指標として位置づけるかが、今後の直接的な指標となる。
算力は単なるエンジニアリングの問題ではなく、次の技術的な恩恵において誰が生産者となり、誰が消費者にとどまるかを決定する。現在の3.3%という状況が構造的に変わらなければ、南北間のAI能力格差は、モデルの能力が指数関数的に向上するにつれて今後数年でさらに拡大し続けるだろう——そしてその時には、格差を追い縮めるコストは今日よりもさらに高くなっているはずだ。
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