大規模なチップ調達要請、輸出規制の壁に直面
北朝鮮の貿易当局者が、中国でNVIDIAの先端人工知能（AI）向けチップ2万個を購入するため、海外在住の朝鮮人に協力を求めたと報じられた。この要請は、北朝鮮の公表済み研究で確認された旧型機器をはるかに上回る計算能力を目指していることを示している。
目次
協力を求められた人々は、チップが米国の輸出規制対象であることを理由に断った。今回の要請は、平壌が独自のAIシステムを開発し、今後5年間で民間産業や軍事作戦に技術を活用する計画を打ち出す中で伝えられた。
NVIDIAの具体的な製品名、接触があった時期、その後チップが納入されたかどうかは公表されていない。北朝鮮は中国やロシアなどを経由して先端チップの調達も試みたとされ、研究機関の報告書は中国の仲介業者を通じた調達疑惑に言及している。
画像処理装置（GPU）は、多数の計算を同時に実行する。当初はコンピューターグラフィックスの描画用に開発されたが、現在ではAIシステムの学習に使われる計算能力の多くを担っている。学習とは、モデルに例を処理させ、単語のつながり方や物体の見え方などのパターンを覚えさせることだ。
先端チップ2万個を購入できれば、北朝鮮の潜在的な計算資源は大幅に拡大する。ただし、それらを稼働させるには、サーバー、機器間の高速接続、冷却設備、安定した電力、運用人員も必要となる。
今回報じられた接触は、実業家アリス・ファン氏が関与するネットワークを通じ、中国企業がNVIDIA製AIチップ約24万個を約75億ドルで入手したとの疑惑とも並行している。このネットワーク疑惑は中国企業向けの購入に関するもので、北朝鮮の要請は別の購入希望者に関するものだ。それぞれの数量は、規制対象のAIハードウエアを巡る需要の規模を示している。
平壌が構築を目指すもの
北朝鮮当局は、情報収集や外部文化の影響への懸念を理由に、外国製AIサービスの利用を中止するよう各機関に指示したと報じられた。3月には検査が始まり、主要機関に対して「国家知能情報網」と呼ばれる独自システムの開発を進めるよう指示が出たという。
この計画は、国家の理念である自力更生にちなみ「主体AI」と呼ばれている。海外で運営されるサービスに依存せず、国内の閉鎖ネットワーク内で北朝鮮の言語や文化に関するデータを処理することを目指す。
国家科学院、金策工業総合大学、国家保衛省の研究グループが、国内データを使った言語モデルの開発を進めていると報じられている。言語モデルは文章のパターンを学び、それを使って質問への回答、文書の翻訳、音声認識などの言語処理や生成を行う。
報じられた指示に従う機関は、外国のサービスへのアクセスを国内で開発したツールに置き換えることになる。処理を国内にとどめれば、システムに入力される情報や学習に使う資料を当局がより強く管理できる。
国際戦略研究所（IISS）は、AIに関する野心の評価で、より幅広い計画を指摘している。北朝鮮の第9回党大会の最終報告は、産業発展の重点分野としてAI、エネルギー、宇宙技術を挙げた。また、AIを利用し、乗員なしで運用する攻撃システムの開発を軍事目標に掲げている。
旧型機器が示す既存の研究基盤
北朝鮮の研究者は、中国での調達が報じられた先端チップより大幅に旧型の機器を使った研究をすでに発表している。国際学術誌の論文に基づく評価では、ニューラルネットワークや音声技術に関する研究で、NVIDIA Tesla P100やGeForce RTX 2070のGPU、Qualcomm Snapdragon 820プロセッサーが確認された。
これらの機器は2016年から2018年にかけて発売された。確認された利用機関には金日成総合大学も含まれる。学術論文は、少なくとも一部の研究者が利用できる機器を具体的に示しているが、国内の計算資源全体を網羅したものではない。
国家安保戦略研究院の先端技術戦略センター長、キム・ミンジョン氏は、こうしたハードウエアで、監視、音声処理、映像追跡に関する実験には十分な計算能力が得られると評価した。ただし、これは実験を行う能力についての評価であり、大規模なAI計算基盤が存在するという意味ではない。
旧型プロセッサーも、用途を絞った作業には今なお役立つ。例えば、限られた種類の音声指示を認識するシステムは、多様な話題への回答が期待される汎用言語モデルよりも役割が限定される。また、すでに別の場所で学習済みのモデルを調整すれば、特定の目的に合わせたツールの開発に必要な作業を減らせる。
評価報告は、中国などの第三国を経由して中古機器が北朝鮮に持ち込まれた可能性を指摘した。機器自体も北朝鮮への移転が禁じられており、アクセス上の問題が最新世代のAIチップに限られないことを示している。
AI推進の経緯
北朝鮮の野心は、大学での研究、外国製AIツールの利用、軍事開発計画を結びつけている。各活動の関係を理解する手がかりとなる主な動きを、時系列で示す。
- 2023年末：北朝鮮が軍事偵察衛星を打ち上げた。IISSの評価によれば、画像解像度は低いと広くみられている。
- 2024年：IISSが引用した数値によると、北朝鮮の発電量は約250億キロワット時で、韓国の約4％に当たった。
- 2025年第3四半期：38 Northの研究は、北朝鮮のIT労働者によるディープフェイク画像や合成音声の利用が増えていると指摘した。
- 2026年2月：38 Northの研究論文が、北朝鮮の雇用スキーム、サイバー作戦、軍事実験におけるAIの利用を検証した。
- 2026年3月：IISSが、第9回党大会報告で示されたAIへの野心と、その実現を阻む制約を評価した。
こうした動きからは、既存のAIサービスを当面の作業に使う一方、国家の長期目標に向けて国内能力の構築を目指すという、二つの活動が並行して進んでいることが分かる。前者は海外ですでに利用可能なツールを活用できるが、後者には国内の機器、インフラ、専門データの拡充が必要となる。
チップと同様に重要な電力とデータ
北朝鮮にとって、電力供給は大きな制約だ。2024年の発電量は約250億キロワット時で、韓国の約25分の1だった。北朝鮮は主に水力と石炭に依存し、風力や太陽光発電も供給を補っているが、家庭の需要を満たすのにも苦労している。
AIの学習には、強力な機器を時折使うだけでなく、継続的な計算処理が求められる。大規模な設備では、プロセッサーに加え、発生する熱を取り除く冷却装置にも電力が必要だ。停電が起きれば長時間の学習処理を管理しにくくなり、運用担当者の負担も増す。
IISSは、適切な学習データへのアクセスが限られていることも、特に軍事用途で大きな障害になると指摘する。軍事装備の検知や偵察支援を目的とするモデルには、センサー、レーダー、衛星画像などから得た関連データが必要だ。有用性は、データの質と多様性に左右される。
同研究所によると、2023年末に打ち上げられた北朝鮮の衛星は、解像度の低い画像しか撮影できないと広くみられている。北朝鮮には高性能なレーダーやセンサーシステムも不足している。こうした制約により、標的の特定や軍事活動の分析を目的とするツールの学習・運用に使える情報の詳細度が限られる。
海外で計算能力を借りることにも別の課題がある。IISSによれば、大規模な学習プロジェクトでは通常、数十から数百基のGPU、1年間の契約、身元確認済みの企業が必要となる。こうした手配には金銭面や身元に関する審査が伴い、オンラインAIサービスを短時間利用するよりも対応が難しい。
雇用スキームですでにAIを活用
スティムソン・センターの朝鮮プログラムは、38 Northの研究論文を通じて、北朝鮮のIT労働者が海外で仕事を得たり、身元を隠したり、収入を得たりするためにAIを利用していると報告した。同論文は、こうした活動を技術的知識や知的財産の獲得に向けた取り組みと併せて論じている。
研究者によると、労働者は言語モデルで履歴書を応募先に合わせたり、面接を支援させたりしている。確認された事例では、面接中に会話の字幕をモデルに入力し、回答を生成させていた。ほかにも、合成音声、加工画像、周囲の音を隠すノイズ除去などの手法が使われていた。
論文が紹介した事例の一つでは、北朝鮮の労働者がフロリダ州の人材紹介業者を通じ、AIを専門とする組織の面接を獲得した。面接中、労働者は企業情報を確認し、言語モデルを使って回答を準備した。同じ日に、AI開発関連の職種をめぐり、およそ20社がその労働者に関心を示した。
論文は、役割の異なる労働者からなる集団についても記述している。多くは収入を得ることに重点を置く一方、知的財産の窃取や特定技術の追求を許可された者もいる。AI企業で働けば、収入に加えて実務訓練や独自の業務へのアクセスも得られる可能性がある。
偵察総局と関係があるとされる第227研究センターが、技術者を養成する大学の近くに設置されると報じられている。論文は、こうした施設が海外で得た技能と国内の研究計画を結びつける拠点となる可能性を指摘している。
サイバー作戦ではより即時の活用も
北朝鮮のサイバー集団は、悪意あるコードの作成、フィッシングメッセージの改善、攻撃に使うソフトウエアのデバッグにAIを利用していると報じられている。フィッシングとは、情報を明かさせたり、有害なファイルを開かせたり、偽サイトに誘導したりすることを狙った、欺瞞的なメッセージを送る手口だ。
言語ツールを使えば、メッセージをより自然にし、標的に合わせて調整できる。コード生成ツールは、攻撃者が悪意あるプログラムの一部を作成・修正する助けとなる。これらの用途は既存の作戦に組み込め、北朝鮮国外で開発されたモデルも利用できる。
IISSは、こうした活動と、軍事任務向けAIを構築する、より困難な取り組みを区別している。公開済みのモデルは、文章、画像、コードをすぐに生成できる。一方、兵器の誘導や特定の戦場環境の分析を目的とするシステムには、その環境に合わせた追加学習が必要となる。
この違いは、先端チップへの規制が国内インフラを制約する一方で、北朝鮮の関係者が海外のAIを使い続けられる理由を説明する。完成したサービスを利用することと、特殊なシステムの学習に必要な計算機器を所有することでは、求められる資源が異なる。
軍事分野の主張には高度な技術要件
北朝鮮は、AIを搭載した自律型偵察・攻撃ドローンを開発し、誘導式多連装ロケット砲にもAI誘導を組み込んだと主張している。党大会の計画では、こうしたシステムを電子戦や、宇宙での作戦を妨害する能力と並ぶ課題に位置付けている。
IISSの韓国チェア、ラミ・キム氏は、実効性のある軍事AIによって北朝鮮は情報をより速く収集・処理し、作戦上の判断を迅速化できる可能性があると評価する。韓国にとっての懸念には、軍事施設、重要インフラ、指導部の拠点をより高精度に標的化されることも含まれる。
技術面の要求は依然として大きい。物体を認識するドローンは、センサーから得られる情報に基づいて動作しなければならない。偵察ツールには、不完全な画像や画質の低い画像から有用な情報を見分ける能力が求められる。こうした任務の学習には、システムが実際に運用される条件に即したデータが必要だ。
民間研究や国家監視にも用途がある。各機関の評価報告は、翻訳、顔・音声認識、自動車のナンバープレート識別に関する研究を挙げている。専門人材の育成に向け、金日成総合大学にはAI学部が設立されたとも報じられている。
チップ2万個の調達要請が報じられたことで、平壌の野心の規模が浮き彫りになった。現在の活動は、旧型プロセッサーを使った実験から、サイバー活動や雇用スキームでの外国製AIの利用まで幅広い。国内により大規模なシステムを構築するには、チップを確保するだけでなく、活用に必要な電力、施設、データ、人材も拡充しなければならない。
要点
- 北朝鮮の貿易当局者は、中国でNVIDIA製先端チップ2万個を購入するため協力を求めたと報じられたが、相手側は米国の輸出規制を理由に断った。
- 当局は各機関に対し、外国製AIサービスを、北朝鮮の言語や文化に関するデータを使う国内システムに置き換えるよう指示したと報じられている。
- 公表済みの研究では、北朝鮮のAI実験で旧型のNVIDIA製・Qualcomm製ハードウエアが使われていたことが確認されている。
- IISSは、大規模プロジェクトの主な制約として、電力、計算インフラ、適切な学習データを挙げている。
- 研究機関の報告は、不正な雇用スキーム、フィッシング、マルウエア開発でAIがすでに使われていると指摘している。
- 北朝鮮の党大会は、今後5年間に民間・軍事両分野でAIを開発する計画を打ち出した。
