ホワイトハウス経済諮問委員会（CEA）は2026年1月21日、「人工知能と大いなる分岐」と題する文書を発表し、18世紀と19世紀の産業革命とAI時代を比較する見解を示した。
文書によると、AI投資は2025年前半に米国のGDPを1.3%押し上げた。データ処理機器、建物、インフラ、ソフトウェアへの投資は2025年初頭に28%成長し、AI関連インフラは2025年の米国投資全体の多数を占めた。
AIモデルの学習計算能力は2010年以降、年間約4倍のペースで増加し、トークンあたりのコストは年間9分の2から900分の1に減少している。2024年には約78%の組織がAIを使用しており、2023年の55%から増加した。米国労働者の40%が仕事で生成AIを使用し、米国企業のほぼ半数がAIサブスクリプションに料金を支払っている。
文書はAIのGDP影響について、10年以内に一桁台から20%の生産性向上、長期的には45%以上の成長という極端なシナリオまで提示している。
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White House compares industrial revolution with AI era
【編集部解説】
ホワイトハウスが発表したこの文書は、単なる政策報告書ではなく、米国が描くAI時代のグランドデザインを示すものです。産業革命期の鉄道網とAIインフラを比較する視点は、AIを一時的な技術トレンドではなく、経済構造そのものを変革する歴史的転換点として捉えていることを明確にしています。
特に注目すべきは、2025年前半の時点でAI投資だけで米国GDPを1.3%押し上げたという数字です。これは消費や公共支出ではなく、データセンターを中心とするインフラ投資が経済成長の主要なドライバーとなっていることを意味します。AI関連インフラが米国投資全体の多数を占めるという事実は、この分野への資本集中の規模を物語っています。
技術面では、AIモデルの学習計算能力が2010年以降年間4倍のペースで増加し、トークンあたりのコストが年間9倍から900倍も低下しているという数字が示されています。この劇的なコスト削減が、AIの実用化を加速させる原動力となっています。
普及状況を見ると、2024年時点で78%の組織がAIを使用しており、わずか1年前の2023年には55%だったことを考えると、極めて急速な普及が進んでいることがわかります。米国労働者の40%が仕事で生成AIを使用し、米国企業のほぼ半数がAIサブスクリプションに料金を支払っているという状況は、AIが実験段階から日常的な生産段階へと完全に移行したことを示しています。
文書は複数のシナリオを提示しており、保守的な見積もりでは10年以内に20%の生産性向上、より大胆なシナリオでは長期的に45%以上のGDP成長を予測しています。これらの数字は、AIが人間の労働をどの程度代替できるかという前提に大きく依存しています。Oxford Economicsは8年後に1.8〜4%の増加、McKinseyは長期的に2.4〜4.1%の増加、Goldman Sachsは10年後に7%の増加、PwCは10年後に8〜15%の増加を予測しており、BIS学術論文は最も楽観的なシナリオとして10年後に20〜45%の増加を示しています。
国際競争の文脈では、この文書は米国と他国との「大いなる分岐」を強調しています。EUの世界GDPシェアが1980年以降27%から17%へと減少し、AI関連の各種指標で遅れをとっている現状が指摘されています。2013年から2024年の間に、米国への累積民間AI投資は4,700億ドルを超えたのに対し、EU全体では約500億ドルにとどまっています。中国については主要プレーヤーとして認識しつつも、モデル学習が米国設計のハードウェアに依存している点が指摘されています。
One Big Beautiful Bill Actという法律によるデータセンターとITインフラへの税制優遇措置は、政府が民間投資を促進する具体的な手段です。この法律は中期的に年間1%ポイント以上のGDP成長を目指しており、100%即時償却を復活させることでIT機器とデータセンター設備への投資を促進しています。
エネルギー面では、AIデータセンターの電力需要が2023年の米国電力需要の4%から、2028年までに7〜12%に達する可能性があるという予測が示されています。この急激な需要増加は、インフラ整備における重要な課題を示しており、エネルギー供給がAI競争における決定的要因となる可能性があります。電力網の能力が国際的リーダーシップの前提条件として位置づけられているのは、技術開発だけでなく、それを支えるインフラの重要性を強調するものです。
この文書が示すのは、AIが単なる技術ツールではなく、国家戦略の中核に据えられているという現実です。米国は複数の政策手段を統合し、規制緩和、投資インセンティブ、貿易協定、エネルギー政策を組み合わせることで、AI時代における支配的な経済力としての地位を確保しようとしています。民間企業の国家目標への整合を促すことで、技術的優位性と経済的利益の両方を追求する戦略が明確に示されています。
【用語解説】
産業革命
18世紀後半から19世紀にかけて起こった技術革新と社会変革の時期。蒸気機関の発明や鉄道網の整備により、農業中心の社会から工業中心の社会へと移行した。本文書では、AIによる変革がこれに匹敵する歴史的転換点であると位置づけられている。
トークン
AIモデルが処理するテキストの最小単位。英語では1トークンがおよそ0.75単語に相当する。AIの処理コストはトークン数で計測されることが多く、技術進歩によりトークンあたりのコストが劇的に低下している。
学習計算能力（Training Compute Capacity）
AIモデルを訓練するために必要な計算処理能力。一般的にFLOPS（浮動小数点演算/秒）やペタフロップスで測定される。モデルが大規模化するほど、より多くの計算能力が必要となる。
One Big Beautiful Bill Act
データセンターとITインフラに対する税制優遇措置や建設促進策を含む米国の法律。2025年7月4日に署名され、100%即時償却を復活させることでIT機器やデータセンター設備への投資を促進。中期的に年間1%ポイント以上のGDP成長を目指している。
【参考リンク】
The White House（外部）
米国大統領府の公式サイト。政策文書、声明、大統領の活動など最新情報を提供。
【参考記事】
Artificial Intelligence and the Great Divergence（ホワイトハウス経済諮問委員会原典PDF）（外部）
CEAが2026年1月21日に発表した正式報告書の完全版。AI投資によるGDP押し上げ効果、学習計算能力の増加ペース、トークンコスト低下など主要データの原典。
White House Report Sees AI as Driver of New Global Economic Divide（外部）
Washington Trade & Tariff Letterによる報告書分析。AI投資のGDP寄与度と生産性効果の時差について詳細な考察を提供。
Is AI already driving U.S. growth?（外部）
J.P.モルガンによるAI投資分析。ハイパースケーラーの資本支出動向とGDP成長への具体的寄与度を分析。
Tracking AI’s Contribution to GDP Growth（外部）
セントルイス連邦準備銀行によるGDP分析。AI関連カテゴリーの寄与率がドットコムブーム時を上回ったと報告。
Without data centers, GDP growth was 0.1% in the first half（外部）
ハーバード大学経済学者の分析。データセンター投資を除くとGDP成長率がほぼゼロであったことを指摘。
How data centres and AI are becoming a new engine of growth（外部）
世界経済フォーラムによる国際比較分析。米国が世界のデータセンター容量の40%以上を保有していると報告。
Can US infrastructure keep up with the AI economy?（外部）
DeloitteのAIインフラ調査。ハイパースケーラーの投資計画と電力インフラの課題について包括的に分析。
【編集部後記】
今回ご紹介したホワイトハウスの文書は、AIが単なる技術革新ではなく、国家間の経済格差を決定づける歴史的転換点であるという明確なメッセージを発信しています。産業革命期に鉄道網への投資が国家の命運を分けたように、現在のAIインフラ投資が今後数十年の経済的優位性を左右するという視点です。
特に印象的なのは、2023年から2024年のわずか1年間で、AIを使用する組織の割合が55%から78%へと急増したという事実です。これは単なる実験的導入ではなく、実際のビジネスの現場でAIが不可欠なツールとなっていることを示しています。
私たちとしては、こうした大きな潮流の中で、日本や欧州がどのようなポジションを取るべきか、またグローバル企業や個人がこの「大いなる分岐」にどう対応していくべきかという問いを、読者のみなさんと共有したいと考えています。AIインフラへの投資競争が激化する中、持続可能性やエネルギー問題、そして技術の民主化といった視点も同時に重要になってくるでしょう。みなさんはこの歴史的転換点をどのように捉え、どのような未来を描きますか。
