この論文では、AI業界の急速な発展における脆弱性について考察しています。基盤モデル（Foundation Models, FMs）の台頭は、トランスフォーマーアーキテクチャによって促進され、大規模なトレーニングと適応性を備えています。FMsは、GPTファミリーのように公共での採用が進み、市場はプラットフォーム経済と激しい投資によって形成されています。データの制約により、この急成長する産業の脆弱性を評価することは重要かつ困難です。本稿ではAI脆弱性指数（AIVI）を提案し、FMsの生産に関する上流バリューチェーンに焦点を当てています。主要な脆弱性として、計算資源の集中、データの不足、法的リスク、才能のボトルネック、資本の集約度、戦略的依存、そしてエネルギー需要の増加が挙げられます。これらの要因の供給脆弱性が業界を脅かすとして、合成的な指標を用いてリスクを量的に評価する枠組みを提供しています。