2. AIインフラとGPUの計算能力を拡大

NVIDIAは、政府機関、企業、大学、研究機関が共同で利用できる国家レベルの計算能力戦略を策定するよう提案した。会合では、ベトナムのGPU保有数は現在およそ1万〜1万5,000基と説明された。一方、韓国は約5万〜6万基を保有し、今後5年以内に20万〜25万基まで増やす計画を進めているという。

この差が示すのは、単にGPUを追加購入すればよいという問題ではない。計算資源の国家的な配置、データセンターの整備、研究者や企業が利用できる仕組み、そしてインフラを実用的なAI製品へ結びつける制度設計が必要になる。

今回の国家規模の提案は、Viettel、FPT、GreenNodeなどベトナム企業との既存プロジェクトをさらに広げるものでもある。ViettelとNVIDIAの連携では、NVIDIA DGXを利用した高性能計算クラスターと、ベトナム向けAI基盤モデルの開発という2つの方向がすでに打ち出されている。

3. 人材育成と研究、スタートアップを支援

第3の柱は人材だ。NVIDIAは、同社の深層学習教育プログラム「Deep Learning Institute」を全国規模で拡大し、大学の教育課程へのAI関連内容の組み込みを進めるとともに、ベトナムのAIスタートアップ、研究者、博士課程の学生、大学生を支援することを提案した。

高価なGPUやデータセンターがあっても、AIを学習させ、性能を評価し、実際のサービスとして展開・運用できる人材がいなければ価値は生まれない。大学教育、研究、スタートアップをつなぐことで、研究成果を製品化するまでの時間を短縮する狙いもある。

この提案は、NVIDIAがベトナムに設ける研究開発拠点の構想にも沿っている。2024年12月、NVIDIAとベトナム政府は、ベトナムでAI研究開発センターとAIデータセンターを設立することで合意した。両拠点は、ソフトウェア開発に加え、企業、スタートアップ、政府機関、大学、学生を結びつける基盤として位置づけられている。

4. ベトナムのAIエコシステムをASEAN・世界へ

NVIDIAは、ベトナムのAI製品や企業がまずASEAN市場に進出し、その後、同社のネットワークを通じて世界市場へ展開できるよう支援することも提案した。

AIエコシステムにとって、開発能力と同じくらい重要なのが販路だ。モデルや計算基盤を国内に整備するだけでなく、顧客、提携先、販売網、実証の機会を確保しなければ、企業の成長にはつながりにくい。

ベトナム語や地域の事情に合わせて開発された製品にとって、ASEANは次の市場となり得る。ただし、今回の提案はあくまで協力の方向性を示したものであり、展開する製品数、売上規模、商用化の具体的な時期まで決まったわけではない。

既存の連携を国家規模の構想へ

NVIDIAはこれまでにも、FPT、Viettel、GreenNodeなどベトナム企業と、AIインフラ、モデル、アプリケーション開発に関する協力を進めてきた。今回の4本柱は、個別に進んでいた取り組みを、より大きな枠組みの中に位置づけるものだ。

国産モデルには計算基盤が必要であり、計算基盤を生かすには人材が必要になる。そして、開発された製品には市場が必要だ。4つの提案は、モデル、インフラ、人材、販路を一つの流れとして組み立てようとしている。

Viettelとの主権AI構想を拡張

2026年3月のViettelとNVIDIAの協力は、高性能計算インフラとベトナム向けAI基盤モデルという、主権AIの中核に重点を置いていた。ViettelはNVIDIA DGX B200システムを導入し、ベトナム国内の実際のシステムにAIを展開するエコシステムの構築を進めている。

8月20日の提案は、その企業間の取り組みを、政府、企業、大学、研究機関を含む全国的な能力へ拡大する考え方といえる。

2024年のAI研究開発センター構想に具体的な役割

2024年12月のベトナム政府とNVIDIAの合意では、AI研究開発センターとAIデータセンターの設立が打ち出された。今回の4本柱は、これらの拠点に、現地モデルやソフトウェアの開発、人材育成、スタートアップ支援、エコシステム間の連携という、より具体的な役割を与える方向性を示している。

次の焦点は共同アクションプラン

会合後、ブー・ハイ・クアン大臣は、科学技術省の担当部局に対し、NVIDIAと共同アクションプランを策定するよう指示した。計画では、実施項目、必要な資源、各当事者の責任、実行スケジュールを明確にすることが想定されている。NVIDIAも策定に参加し、早期に測定可能な成果を出すことを目指すとしている。

今回の会合のポイントは、新たな協力案件を一つ追加したことだけではない。LLM、GPU、教育、スタートアップ、商用化という複数の取り組みを、責任と期限のある実行計画へ移そうとしている点にある。

今後の成果は、計画がどこまで具体化されるか、必要な資源がどう配分されるか、そして既存のプロジェクトを一つのエコシステムとして結びつけられるかに左右されることになる。

2. AIインフラとGPUの計算能力を拡大

NVIDIAは、政府機関、企業、大学、研究機関が共同で利用できる国家レベルの計算能力戦略を策定するよう提案した。会合では、ベトナムのGPU保有数は現在およそ1万〜1万5,000基と説明された。一方、韓国は約5万〜6万基を保有し、今後5年以内に20万〜25万基まで増やす計画を進めているという。

この差が示すのは、単にGPUを追加購入すればよいという問題ではない。計算資源の国家的な配置、データセンターの整備、研究者や企業が利用できる仕組み、そしてインフラを実用的なAI製品へ結びつける制度設計が必要になる。

今回の国家規模の提案は、Viettel、FPT、GreenNodeなどベトナム企業との既存プロジェクトをさらに広げるものでもある。ViettelとNVIDIAの連携では、NVIDIA DGXを利用した高性能計算クラスターと、ベトナム向けAI基盤モデルの開発という2つの方向がすでに打ち出されている。

3. 人材育成と研究、スタートアップを支援

第3の柱は人材だ。NVIDIAは、同社の深層学習教育プログラム「Deep Learning Institute」を全国規模で拡大し、大学の教育課程へのAI関連内容の組み込みを進めるとともに、ベトナムのAIスタートアップ、研究者、博士課程の学生、大学生を支援することを提案した。

高価なGPUやデータセンターがあっても、AIを学習させ、性能を評価し、実際のサービスとして展開・運用できる人材がいなければ価値は生まれない。大学教育、研究、スタートアップをつなぐことで、研究成果を製品化するまでの時間を短縮する狙いもある。

この提案は、NVIDIAがベトナムに設ける研究開発拠点の構想にも沿っている。2024年12月、NVIDIAとベトナム政府は、ベトナムでAI研究開発センターとAIデータセンターを設立することで合意した。両拠点は、ソフトウェア開発に加え、企業、スタートアップ、政府機関、大学、学生を結びつける基盤として位置づけられている。

4. ベトナムのAIエコシステムをASEAN・世界へ

NVIDIAは、ベトナムのAI製品や企業がまずASEAN市場に進出し、その後、同社のネットワークを通じて世界市場へ展開できるよう支援することも提案した。

AIエコシステムにとって、開発能力と同じくらい重要なのが販路だ。モデルや計算基盤を国内に整備するだけでなく、顧客、提携先、販売網、実証の機会を確保しなければ、企業の成長にはつながりにくい。

ベトナム語や地域の事情に合わせて開発された製品にとって、ASEANは次の市場となり得る。ただし、今回の提案はあくまで協力の方向性を示したものであり、展開する製品数、売上規模、商用化の具体的な時期まで決まったわけではない。

既存の連携を国家規模の構想へ

NVIDIAはこれまでにも、FPT、Viettel、GreenNodeなどベトナム企業と、AIインフラ、モデル、アプリケーション開発に関する協力を進めてきた。今回の4本柱は、個別に進んでいた取り組みを、より大きな枠組みの中に位置づけるものだ。

国産モデルには計算基盤が必要であり、計算基盤を生かすには人材が必要になる。そして、開発された製品には市場が必要だ。4つの提案は、モデル、インフラ、人材、販路を一つの流れとして組み立てようとしている。

Viettelとの主権AI構想を拡張

2026年3月のViettelとNVIDIAの協力は、高性能計算インフラとベトナム向けAI基盤モデルという、主権AIの中核に重点を置いていた。ViettelはNVIDIA DGX B200システムを導入し、ベトナム国内の実際のシステムにAIを展開するエコシステムの構築を進めている。

8月20日の提案は、その企業間の取り組みを、政府、企業、大学、研究機関を含む全国的な能力へ拡大する考え方といえる。

2024年のAI研究開発センター構想に具体的な役割

2024年12月のベトナム政府とNVIDIAの合意では、AI研究開発センターとAIデータセンターの設立が打ち出された。今回の4本柱は、これらの拠点に、現地モデルやソフトウェアの開発、人材育成、スタートアップ支援、エコシステム間の連携という、より具体的な役割を与える方向性を示している。

次の焦点は共同アクションプラン

会合後、ブー・ハイ・クアン大臣は、科学技術省の担当部局に対し、NVIDIAと共同アクションプランを策定するよう指示した。計画では、実施項目、必要な資源、各当事者の責任、実行スケジュールを明確にすることが想定されている。NVIDIAも策定に参加し、早期に測定可能な成果を出すことを目指すとしている。

今回の会合のポイントは、新たな協力案件を一つ追加したことだけではない。LLM、GPU、教育、スタートアップ、商用化という複数の取り組みを、責任と期限のある実行計画へ移そうとしている点にある。

今後の成果は、計画がどこまで具体化されるか、必要な資源がどう配分されるか、そして既存のプロジェクトを一つのエコシステムとして結びつけられるかに左右されることになる。