トランプAI優先権大統領令:連邦優先がGPUインフラにとって意味すること
2025年12月10日 執筆者:Blake Crosley
トランプ大統領は2025年12月8日、より規制緩和的な連邦政策により州の人工知能規制を優先する大統領令に署名する計画を確認しました。1 「AIでリーダーシップを維持するためには、ルールブックは1つだけでなければならない」とトランプ大統領は述べ、50州がルールや承認プロセスに関与することが米国のAIリーダーシップを損なう可能性があると主張しました。2 この発表は、複数の州でAIインフラを展開する組織に即座に規制の不確実性をもたらす一方で、長期的にはコンプライアンス要件を簡素化する可能性があります。
大統領令案は州のAI法を直接禁止するものではなく、「そのような法律が州際通商を違憲的に規制している、既存の連邦規制により優先されている、またはその他の点で違法である」という理由で州法に異議を申し立てるための司法省内のタスクフォースを設立するものです。3 州境を越えてGPUクラスターやAIインフラを運用する企業にとって、この大統領令はコンプライアンス計画の根本的な転換を示しています。
現在の州規制の状況
2025年11月時点で、38州がディープフェイク、透明性と開示、政府によるAI使用を主な対象とする100以上のAI関連法を採択しています。4 このパッチワークは、全国的にAIインフラを展開する組織にコンプライアンスの複雑さをもたらしています。
カリフォルニア州はモデル展開、アルゴリズムの説明責任、データ処理に影響を与える包括的なAI規制でリードしています。コロラド州はアルゴリズム差別保護を制定しました。イリノイ州は顔認識を処理するAIシステムに生体認証同意を要求しています。これらの違いにより、企業は州ごとのコンプライアンス措置を実施するか、最も厳格な要件を普遍的に採用することを余儀なくされています。
州の立法者や安全擁護者は、より制限の緩い連邦政策で州のAI法を優先することが、テクノロジーユーザーにより大きな害をもたらす可能性があると懸念しています。5 ジョシュ・ホーリー上院議員は連邦優先を州が子供を保護することを妨げる「ひどいアイデア」と呼び、マイク・ラウンズ上院議員は国家基準が存在するまで州法を維持することを好むと表明しました。6
インフラ展開への影響
規制の変化は、いくつかの側面でAIインフラ計画に影響を与えます。
複数州展開の簡素化
複数の州でGPUクラスターを運用する組織は、現在さまざまなコンプライアンス要件に対応しています。カリフォルニア州のトレーニングクラスターは、テキサス州の推論インフラとは異なる義務を負っています。連邦優先により、この複雑さが解消され、場所に関係なく標準化された展開慣行が可能になる可能性があります。
データセンターのサイト選定は現在、電力コスト、接続性、労働力の可用性に加えて、州の規制環境も考慮しています。優先権により、場所決定から1つの変数が削除され、有利な規制環境よりも有利な電力と土地の経済性を持つ州への投資がリダイレクトされる可能性があります。
コンプライアンス投資の不確実性
企業は州固有のコンプライアンスインフラに多大な投資を行ってきました。複数州の要件のために構築された法務チーム、コンプライアンスシステム、運用手順は、陳腐化の可能性に直面しています。組織は、州のコンプライアンス投資を継続するか、連邦の明確化を待って一時停止するかを決定する必要があります。
DOJタスクフォースのアプローチは長期的な不確実性を生み出します。即時の優先ではなく、この命令は訴訟を通じて州法に異議を申し立てるメカニズムを確立します。個々の州法は成功裏に異議申し立てがなされるまで有効のままとなり、移行期間中に予測不可能なコンプライアンス要件が生じる可能性があります。
モデルガバナンス要件
州のAI規制は、モデル文書化、バイアステスト、アルゴリズム影響評価をますます要求しています。カリフォルニア州のフロンティアモデル要件は、展開前の安全性評価を義務付けています。連邦優先により、これらの要件が排除されるか、異なる連邦基準が確立される可能性があります。
モデルガバナンスインフラを構築する組織は、規制の進化に適応するモジュラーアプローチを検討すべきです。透明性と文書化能力への投資は、特定の規制要件に関係なく価値を提供し、コンプライアンスと運用の卓越性の両方をサポートします。
2025年初頭の政策背景
12月の発表は、2025年を通じてのAI政策の大幅な進化に続くものです。
2025年1月に発行された大統領令14179は、「人工知能の安全で信頼できる開発と使用」に関する大統領令14110を撤回することで、米国のAI政策を再方向付けしました。7 この撤回は、連邦のAI安全要件の緩和を示し、州が認識された規制のギャップを埋めるよう促しました。
2025年7月、ホワイトハウスは「AIレースに勝つ:アメリカのAI行動計画」を発表し、イノベーションの加速、インフラの構築、国際外交のリードに焦点を当てた連邦AI政策の3つの柱を概説しました。8 この計画は、優先アプローチと一致して、安全性よりも競争力を強調しました。
議会は7月に、共和党の州がAIを規制することを妨げる以前の試みを阻止しました。米国上院は、国内政策法案から州のAI規制施行に対する10年間のモラトリアムを削除することにほぼ全会一致で投票しました。9 超党派の上院での否決は、優先権が党派を超えた反対に直面していることを示唆しています。
テッド・リュー下院議員は、詐欺罰則、ディープフェイク保護、内部告発者保護、学術界向けのコンピューティングリソース、大規模言語モデル企業に対する義務的なテストと開示をカバーする200ページの包括的なAI法案を起草しています。10 この法律は、規制の明確性を提供しながら一部の州の懸念に対処する連邦基準を確立する可能性があります。
企業が今すべきこと
AIインフラを展開する組織は、いくつかの即座の措置を講じるべきです。
現在のコンプライアンス義務の棚卸し
現在の運用に影響を与えるすべての州固有のAIコンプライアンス要件を文書化します。既存のコンプライアンス状況を理解することで、規制変更が発効した際に迅速に対応できます。棚卸しにより、優先権によってリスクにさらされている投資も特定されます。
DOJタスクフォースの活動を監視
タスクフォースの設立、優先事項、州法への最初の異議申し立てを追跡します。対象となる特定の法律と採用される法的理論により、どのコンプライアンス要件が安定しているか、どれが排除に直面しているかが示されます。早期の可視性により、積極的な適応が可能になります。
文書化能力を維持
規制要件に関係なく、堅牢なモデル文書化は運用の卓越性、顧客の信頼、および将来の潜在的な規制をサポートします。組織は、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、およびパフォーマンス特性を引き続き文書化する必要があります。文書化への投資は、コンプライアンスを超えた価値を提供します。
展開のタイミングを評価
規制の明確化に依存するプロジェクトは、優先権の状況が安定するまで延期を正当化する場合があります。いずれにせよ進行するプロジェクトは、規制の進化に適応する柔軟なコンプライアンスアーキテクチャを採用する必要があります。不確実性の期間は、厳格なコンプライアンス実装よりも適応可能なアプローチに報います。
専門家のガイダンス
移行期間中の規制の複雑さは、法律、技術、運用の各領域にまたがる専門的な専門知識から恩恵を受けます。
Introlの550人のフィールドエンジニアは、進化する規制環境を通じてAIインフラ展開をナビゲートする組織をサポートしています。11 同社は、3年間で9,594%の成長を遂げ、2025年Inc. 5000で14位にランクインし、プロフェッショナルインフラサービスへの需要を反映しています。12
257のグローバルロケーションでの展開は、ローカルな規制のばらつきに関係なく、一貫したプラクティスを必要とします。13 専門的なサポートにより、インフラの決定は技術的および経済的な考慮事項とともに規制要因も考慮されます。
意思決定フレームワーク:規制コンプライアンス戦略
組織規模別コンプライアンス戦略:
| プロファイル | 短期(0〜12ヶ月) | 中期(1〜3年) | 長期(3年以上) |
|---|---|---|---|
| スタートアップ(50人未満) | 監視、大きな投資は避ける | モジュラーコンプライアンスを採用 | 連邦基準に従う |
| ミドルマーケット(50〜500人) | 現在のコンプライアンスを維持 | 州固有の支出を削減 | 全国的に標準化 |
| エンタープライズ(500人以上) | 州のコンプライアンスを継続 | 移行に備える | 望ましいフレームワークを提唱 |
州法リスク評価:
| 州 | 主要なAI法 | 優先権リスク | インフラへの影響 |
|---|---|---|---|
| カリフォルニア | フロンティアモデルの安全性、バイアステスト | 高 | トレーニングクラスターのコンプライアンス |
| コロラド | アルゴリズム差別 | 中 | 推論展開 |
| イリノイ | 生体認証同意 | 高 | 顔認識システム |
| テキサス | 最小限のAI固有法 | 低 | 安定した環境 |
| バージニア | 消費者データ保護 | 中 | 顧客向けAI |
重要なポイント
コンプライアンスチーム向け: - 38州に100以上のAI法が現在施行中—すべての適用要件を棚卸し - DOJタスクフォースの訴訟アプローチは、不確実性の延長を意味(おそらく12〜36ヶ月) - 規制結果に関係なく、文書化能力を維持
インフラプランナー向け: - サイト選定の規制上の利点は連邦優先により減少する可能性 - 優先が成功すれば、複数州展開が潜在的に簡素化 - 移行期間中の柔軟性のためにコンプライアンスアーキテクチャを設計
戦略計画向け: - 連邦優先は安全性よりも競争力を優先する政策の方向性と一致 - 議会の抵抗(7月の超党派上院否決)は結果が争われることを示唆 - リュー下院議員の200ページ法案は、州法を建設的に優先する連邦基準を確立する可能性
見通し
州のAI法に対する連邦優先は、大統領令14110以来最も重要な米国AI規制の発展を表しています。この変化は短期的な不確実性を生み出しますが、複数州での運用に対する長期的なコンプライアンスを潜在的に簡素化します。
組織は、州法が異議を申し立てられているが潜在的に施行可能なままである延長された移行期間に備えるべきです。DOJタスクフォースのアプローチは、即座の規制の明確性ではなく、訴訟のペースでの変化を保証します。柔軟なコンプライアンスアーキテクチャと継続的な文書化の実践により、連邦と州のバランスが最終的にどのように解決されても、組織は適応できる位置に置かれます。
参考文献
カテゴリ:政策と政府 緊急度:高 — 即座のコンプライアンスへの影響を伴う速報 語数:約1,100
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CNN。「Trump says he'll sign executive order blocking state AI regulations, despite safety fears.」2025年12月8日。https://www.cnn.com/2025/12/08/tech/trump-eo-blocking-ai-state-laws ↩
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Anecdotes。「AI Regulations in 2025: US, EU, UK, Japan, China & More.」2025年。https://www.anecdotes.ai/learn/ai-regulations-in-2025-us-eu-uk-japan-china-and-more ↩
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White House。「Winning the Race: America's AI Action Plan.」2025年7月。https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf ↩
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White & Case。「From California to Kentucky: Tracking the Rise of State AI Laws in 2025.」2025年。https://www.whitecase.com/insight-alert/california-kentucky-tracking-rise-state-ai-laws-2025 ↩
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Stanford HAI。「Policy and Governance | The 2025 AI Index Report.」2025年。https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/policy-and-governance ↩