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OpenAIのサム・アルトマンは、AIの進展に関する最も直接的な声明の一つで、今後2年間で最近以上の劇的な進歩が見られると非常に強い確信を示しました。OpenAIは自社のモデルを大幅に改善する方法を知っており、前方に明らかな障害は見えないと強調しました。特に注目すべきは、2025年2月から2027年2月までの進歩は、過去2年間で私たちが目撃したものよりもさらに印象的に感じられるだろうと示唆したことです。これは、すでに見られた急速な進歩を考えると非常に注目すべき発言です。
彼は特に、科学的発見に対するAIの潜在的な影響について熱心に語りました。数年以内にAIシステムは10年分の科学の進歩を1年に圧縮することができ、気候変動や疾病治療などの分野で大きなブレークスルーを加速する可能性があると予測しています。
この議論の中で、彼はGPT-5について簡単に触れ、「このパネルで自分はGPT-4より賢いと感じている人はどれくらいいますか？」と尋ねると、人々は笑いながら何人かが手を挙げました。そして「GPT-5よりも賢いと思う人はどれくらいいますか？」と続けると、さらに笑いが起きましたが、手を挙げる人はほとんどいませんでした。彼は「私はGPT-5より賢くないと思います。でもそれは悲しいことではありません。なぜなら、私たちはそれを使って信じられないようなことができるようになるからです」と述べました。
これらのコメントの後、ポールが言及したように、アルトマンは日曜日に「3つの観察」というエッセイを発表しました。それは今後起こることについての3つの重要な観察を示しています。まず、AIの進歩の予測可能でありながら驚くべきペースについて語っています。
簡単に観察をまとめると：
AIモデルの知性は、トレーニングと実行に使用されるリソースの対数に応じてスケールします。アルトマンによると、企業は事実上無制限の資金を投じることができ、多くの桁で継続的で予測可能な成果を得ることができます。
特定のレベルのAIを使用するコストは、12ヶ月ごとに約10倍の割合で低下します。この改善率は、従来18ヶ月ごとに計算能力が2倍になるというムーアの法則をはるかに上回るペースだと指摘しています。
線形的に増加するAIの知性の社会経済的価値は超指数関数的であり、予見可能な将来にわたってAI開発への投資が指数関数的に増加し続けることを示唆しています。
また彼は、特にナレッジワークにおいて、AIエージェントがバーチャルな同僚として機能する未来を想定しており、2035年までには個人が2025年の全人類に相当する知的能力を活用できるようになると示唆しました。
ポール、私は言わなければなりません。サム・アルトマンを好きでも嫌いでも、あるいは一部の人々のように完全なペテン師だと思っても構いませんが、彼は今後24ヶ月以内に正しいかどうかが分かる、非常に大胆な予測をしています。私は単純かもしれませんが、投資を集めるためだけに嘘をついて、こんなに具体的な予測に全面的にコミットするのは奇妙に思えます。人々が嘘をついて投資を集めることはあると思いますが、もしアルトマンがそうしたいのなら、AIハイプを盛り上げるためにもっと簡単でリスクの少ない方法があるはずです。ここで何が起きているのでしょうか？
そうですね。確かに、これは単なるハイプで、以前と変わらないことを言っているだけで、400億ドルを調達しようとしているだけだと即座に反応する人々がいます。彼が積極的に資金調達をしていることは否定できません。もしすでにコミットメントを得ていないのであれば。そこには何らかの要素があるかもしれませんが、サムの歴史を見ると、そういうことはしていません。サムの歴史は、近い将来がどうなると考えているかを示し、人々に耳を傾けてもらい、未来を築いていくというものです。
彼がこれまでにこうしたことをするたびに、私はこのポッドキャストでよく2021年3月の「すべてのためのムーアの法則」という投稿について言及しています。当時、私は人々に注目してもらおうとしていました。LinkedInでシェアしたり、ビジネスイベントで話したりしましたが、時期尚早でした。人々はまだ準備ができていませんでした。ChatGPTの瞬間がまだ来ていなかったのです。しかしサムは、これが来ることを示していました。これらのシステムは人間のように考え、理解し、推論できるようになると。彼の言葉通りです。そして人々は信じませんでした。平均的なビジネスコミュニティは信じなかったと思います。
だから、これを実際の価値として受け止め、サムが単にタイプしているのではなく、未来について真実だと考えていることを示していると考えるのが有用だと思います。そして私たちはそれに対して何をすべきかを考える必要があります。これらの観察それぞれについて少し掘り下げて考えてみるのが有益だと思いました。
まず、AIモデルの知性がトレーニングに使用されるリソースの対数でスケールするという最初の点について。これは実際、デミス・ハサビスが先週言ったことと一致します。彼はビッグテクノロジーでインタビューを受けたと思いますが、元のスケーリング法則は機能しているが、減速していると述べました。これはまさにサムが言っていることです。
モデルの構築に投入するコンピューティングパワー、トレーニングデータ、その他のリソースを増やし続けることができ、知性やパフォーマンスは向上しますが、時間とともにその成長は徐々に遅くなっていくと言っています。言い換えれば、500万ドルのトレーニング実行から1000万ドル、1000万から2000万ドル、5000万から1億ドルのトレーニング実行へと、リソースを2倍にしても、知性は2倍にはならないということです。しかし、増分的な進歩は得られます。
これは2024年秋にメディアが「スケーリング法則が壁に当たっている」というアイデアに飛びついた際に私たちが話していたことと一致します。これは参照されていたものの一種だと思います。これらの進歩が徐々に減速していくのを見ていたのです。時間とともに、これは利益が平坦化し始めることを意味します。最終的には、フロンティアモデル企業は、次の10億ドル、50億ドル、100億ドルのトレーニング実行から得られる利益が価値があるかどうかを判断しなければならない点に達します。
また、これは新しい研究の方向性への継続的な推進を見ることになることも意味します。アーキテクチャやアルゴリズム自体、トレーニング方法における効率性を追求する方向性です。これは、過去数回のエピソードで話していたDeepSeekのような、より効率的なモデルについて多く耳にしていた部分です。そして、また1年前にデミス・ハサビスがまさにこのことを言っていました。私たちはフロンティアを押し進め、より大きなモデルを構築し続けるでしょう。まだ利益が得られるからです。そして上限がどこにあるのか、それを行う価値がある十分な利益が得られなくなる時期がいつなのかはわかりません。
しかし、私たちは下限も押し進めます。これらのモデルをより効率的に構築し、トレーニングし、ポストトレーニングする方法を見つけていきます。本質的に、過去2年間AIのリーダーたちが言ってきたことが実際に起こっているのです。だからこのような記事が有用なのです。彼らは一般的に正しいことが多いのです。
この最初の観察で私が考えたもう一つのことは、最近このポッドキャストで言っていることです。つまり、最終的には2〜5社のフロンティアモデル企業があると思います。これが全て決着するのは2〜3年後です。つまり、確実に最大のモデルを構築し続ける企業が2社あると思います。それはOpenAIとGoogleです。おそらく彼らは100億ドル、200億ドルのトレーニング実行が必要になるような、100億ドル、50億ドル規模のトレーニング実行のゲームを続けるでしょう。
xAIについては、イーロンがサムに負けたくないと思うので、彼のエゴが今後数年はこのゲームに留まらせると思います。Metaについては、わかりません。DeepSeekに大きく出し抜かれ、おそらくエゴが少し傷ついたと思います。OpenAIやGoogleと競争しようとする計画について、少し疑問を投げかけることになったかもしれません。しかし、しばらくはゲームに留まると思います。
そしてMicrosoftは少しダークホースです。彼らは買収を通じて、あるいは自社の主要モデルを構築することで、フロンティアゲームに実際に参入しようとするのでしょうか？これまでOpenAIのモデルに依存してきており、明らかにOpenAIに大きな出資をしています。だから、このゲームには参加しないと思います。
OpenAIとGoogleは確実です。xAIとMetaは可能性はありますが、1〜2年後にはフロンティアモデルゲームには参加していない可能性が高いと思います。Anthropicをそこに入れ、Amazonもそうですし、Mistralは最終的には効率の良いモデルを構築することに移行していくでしょう。そしてDeepSeekも「可能性は低い」グループに入れることができます。高端では競争できないと思います。現在のモデルでOpenAIと競争できるだけのGPUを持っていた黄金期にいましたが、輸出規制のため将来のモデルでは競争できないでしょう。
2年後には、OpenAIとGoogleが主要プレイヤーとして基本的に抜け出し、フロンティアモデルに関して本当に追求し続ける唯一の企業になると思います。繰り返しますが、規制の観点から法的に可能であれば、GoogleがAnthropicを買収することは2025年に起こりうる最も明白な買収だと思います。Anthropicの研究や安全性に関する取り組みについては後で詳しく話しますが、彼らはGoogleのモデルの方向性と完璧なブランドフィットを持っていると思います。
そして、ダリオがOpenAIに戻るとは想像できませんし、イーロン・マスクのxAIと協力するとも想像できません。だから、フロンティアモデルゲームに留まりたければ、買収される必要があると思います。そしてGoogleが唯一実際に意味をなす選択肢です。
さて、それが1つ目でした。2つ目は、ビジネスパーソンにとって本当に重要なものです。特定のレベルのAIを使用するコストは12ヶ月ごとに約10倍の割合で低下するということです。これは実際に処理しようとすると信じられないことです。本質的に、私が考えるのは、知性のコスト、o1、o3モデルをオンデマンドで利用するコストがゼロに向かって急速に低下しているということです。
1年後に向かって進むと、OpenAIのo1モデルに月額200ドル支払っているとしましょう。そのレベルの同等の知性を基本的に月額2ドルで手に入れることができるようになります。そのレベルの知性は、ほとんど無料に近いコストになるのです。そして、1〜2年後の世界を想像してみてください。どのビジネスリーダーも、現在最も進んだテクノロジーをほとんど無料で利用できる世界です。現在の最高のモデルは12ヶ月後にはオープンソース化されるので、文字通り無料で手に入れることができます。これは想像するのが非常に奇妙な世界です。
そしてサムが言っているのは、ムーアの法則はこれらのチップのコンピューティングパワーが18ヶ月ごとに2倍になることに関するものでした。つまり本質的に、ハードウェアのコストは18ヶ月ごとに低下しますが、比較的予測可能なパターンに従います。ここで彼が言っているのは、知性のコストがはるかに速いペースでスケールしているということです。12ヶ月ごとに劇的に安くなっているのです。実際にムーアの法則よりも速く進んでいます。
これは、AIの本当の民主化が始まることを意味します。高度なAIがより手頃な価格になるにつれて、より多くの人々や組織がそれを利用できるようになります。参入障壁が下がり、それが異なる産業全体にわたってイノベーションを促進します。イノベーションはどこからでも生まれる可能性があります。これは私が未来について最も期待していることの一つである起業家精神の台頭につながります。
私はAIネイティブな企業が産業を支配するようになると考えています。例えば、どの産業を取っても、法律産業は確実にその準備ができています。コンサルティング産業、マーケティングエージェンシー、HR、金融、資産管理など、どれを選んでも、今後3〜5年で、最初からAIを基盤として構築されたAIネイティブな企業が、ほぼすべての産業を支配するようになると思います。一部の産業はこれを理解して進化するでしょうが、コストが急激に低下し、ビジネスのあらゆる側面でPHDレベルの知性にアクセスできる新規参入者にとって非常に安価になるため、このようなAIネイティブな企業のコストと効率性の向上についていけない企業には競争の余地がありません。
私は毎日これを目の当たりにしています。マイク、あなたはこれの最前線に立っていて、私たちはいつもこのことについて話していますが、スマーターXの構築について考えているとき、マーケティングは私たちのコアビジネスで、2016年に始めて、その後スマーターXをスピンアウトして、マーケティングだけでなく、すべてのナレッジワークにAIの物語を伝えようとしています。スマーターXの構築、特に私たちのAIアカデミーの構築について考えるとき、私はそれを完全にAIネイティブで構築しています。
私が下すすべての決定は、「これを従来とは違うよりスマートな方法で行うにはどうすればよいか」というものです。私は1日に5〜10回、ChatGPTでo1と会話をしています。文字通り、スタッフ構成や価格モデルなど、あらゆる決定、あらゆる考えについてo1と話し合っています。もしあなたがビジネスリーダーとしてこれを行っていないのであれば、数分で得られる価値の量を伝えるのは本当に難しいです。正直に言って、私はそれにアクセスすることさえできなかったでしょう。
時には、すでに決定したことについてo1に入って、単に私の思考プロセスを検証するだけのこともあります。他の場合は、行き詰まっていて、「これをどう考えればいいのかさえわからない」というような状況です。例えば、これは実際の例ですが、カスタマーサクセスチームについて考えてみましょう。数万人の学習者を持つオンライン教育ビジネスを構築する場合、そのような環境でのカスタマーサクセスチームはどのように見えるでしょうか？私はそれを構築したことがなく、その質問の答えを知りません。だから、o1とそれについて話し合うことができ、5〜10分で基本的に10年かけてカスタマーサクセスを構築してきた人の知識を得ることができます。
私はそれを行ったことはありません。その経験はありませんが、今や同じ知識ベースを持っています。これはほとんど無料で、オンデマンドで持つことができる非常に奇妙な力です。だから、人間の労働への影響は、この2番目の観察の下で、私は巨大になると思います。会計、保険、ヘルスケアなど、十分な人材を雇用できない、十分な専門家を見つけられない産業で、今後2〜3年で「AI
Digital Workers」がそのギャップを埋めていくと思います。しかし、そうすることで、まだそこにいる専門家の代替も作り出していることになります。
そして、これは観察の3番目につながります。線形的に増加するAIの知性の社会経済的価値は超指数関数的だということです。これは最も専門用語的なものです。簡単に説明しましょう。彼が言っているのは、AIシステムの能力の控えめな向上（彼は線形的に増加する知性と呼んでいます）でさえ、不釣り合いに大きな社会経済的利益を生み出すことができるということです。つまり超指数関数的です。
これらの段階的な改善が異なる産業全体で非常に価値があるため、投資家は強力なリターンまたは潜在的な巨大な価値の獲得を見ています。だから、なぜソフトバンクは400億ドルを投資しようとしているのでしょうか？それは世界中の何億人ものナレッジワーカー全体を総アドレス可能市場として見ており、400億ドルは何もないと言っているからです。我々が解決すれば数十兆ドルの価値があります。
投資家は利益の可能性を見ているので、ただ続けます。そのため、研究は急速に進み、展開が加速し始めます。この超指数関数的な成長を理解する方法は、線形成長では1ドルが2ドルになり、2ドルが3ドルに、3ドルが4ドルになるという、非常に予測可能な同じ量の価値が一定期間で増加します。指数関数的成長は1が10になり、10が100に、100が1000に、1000が100万になります。これが指数関数的です。それは与えられた期間で現在の量の何倍かになります。
10xという言葉を聞くとき、彼らは文字通り現在の量の10倍について話しています。そして毎年10倍が複利で重なっていくことを想像してください。これがどれほど大きな影響を持つ可能性があるかが分かり始めます。比率は異なるかもしれませんし、期間も異なるかもしれませんが、この大規模な経済成長が始まり、仕事や産業の変革が見られ、彼らが望んでいるのは大規模な社会的改善です。
マイク、私の考えをいくつかのハイライトでまとめさせてください。この記事を読むことを本当にお勧めします。そしてもしサムがハイプマンだと思うなら、それは一旦置いておいて、できるだけ客観的に読んで、これらのことについて考えてみてください。
まず、彼らは常にAGI（人工知能の一般性）の定義を改訂しているようです。今回は、「多くの分野で人間レベルでますます複雑な問題に取り組むことができるシステム」と定義しています。彼らはAGIを汎用技術と同等視しています。電気、トランジスタ、コンピュータ、インターネットなどについて語っています。
私たちの目の前にある経済成長は驚くべきものに見え、すべての病気を治療し、家族と過ごす時間をより多く持ち、私たちの創造的な可能性を完全に実現できる世界を想像できるようになったと言っています。これは非常に重要です。なぜなら、これはすべてのリスクとすべての危険性を正当化するテクノオプティミストの未来観だからです。これが可能だからこそ、そこから生まれる他のことは、私たちが豊かな未来を望むがゆえに解決するだろうというのが、サムや他のテクノオプティミストの考え方です。
彼らはバーチャルな同僚について語っています。これは良い例です。ソフトウェアエンジニアリングエージェントのケースを想像してみましょう。これは彼らが積極的に構築しようとしているエージェントで、最終的にはこれらは最高の企業で数年の経験を持つソフトウェアエンジニアができることのほとんどを、数日かかるような作業まで実行できるようになると考えています。
シニアの専門家が1年かかるような推論を行うための十分なコンピュートはまだありませんが、マイクや私が2〜3日かかるようなことができるAIを今後12〜18ヶ月以内に構築することを想定しています。これが私たちが解決しようとしていることの種類です。彼らは、それには多くの人間の監督と指示が必要で、いくつかのことには素晴らしく、他のことには驚くほど不得意だろうと言っています。
そして、これが本当に重要な部分です。引用すると、「それを現実的だが比較的ジュニアなバーチャルな同僚として想像してください。そして1000人、あるいは100万人のそのようなエージェントを想像してください。そしてそのようなエージェントがすべてのナレッジワークの分野にいることを想像してください」。
つまり、私たちはすべての認知タスクでPHDレベルを構築する必要はありません。彼らは平均的な人間レベル、必要に応じてジュニアレベルの品質を構築したいと考えています。しかし、一度それを構築できれば、1000回構築できます。だから、1000人のチームを構築する代わりに、「この作業を行う必要がある」または「この仕事を行う必要がある」と言って、3人を雇用し、その3人が1000のAIエージェントを監督し、トレーニングし、監視するというのが未来の姿です。
これは実際、ジェンセン・フアンが昨年11月にまさにこのことを言っています。彼はNVIDIAで数千万のAIエージェントが働く未来を想像していました。彼らはみな同じ可能性を見ています。
他にもいくつか短く触れると、「未来は無視できない方法で私たちに迫ってくる」と述べています。社会と経済の長期的な変化は巨大なものになるでしょう。私たちは新しいことをする方法、お互いに役立つ新しい方法、競争する新しい方法を見つけるでしょうが、仕事は今日のようには見えなくなるでしょう。
興味深いことに、彼はこの未来がどのように具体的に見えるかを詳細に説明していません。非常に大まかな表現で語っています。正直なところ、彼は経済学者、哲学者、社会学者、SF作家が実際の未来がどのように見えるかを考え出すことを望んでいると思います。彼は構築することにとても集中しているので、実際にどのように見えるかを想像する能力さえないのかもしれません。
商品の価格低下について語っています。現在、知性のコスト、エネルギーのコストが多くのことを制約しており、贅沢品や土地のような本質的に限られたリソースの価格はさらに劇的に上昇するかもしれないと述べています。私は実際、彼が「どんな感じかな？あぁ、土地か」と考えを巡らせているのを想像します。また、彼がGPT-5（私はかなり正しいと思いますが、GPT-4）と話をして、これらの詳細を想像しているのも想像できます。
そうですね、この記事には多くのことが含まれていると思います。これを資金調達のためのハイプとして無視することは非常に近視眼的で、そのような罠に陥らないことをお勧めします。なぜなら、そうすることで、より大きな視点について考える機会を逃してしまうからです。
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