この動画は、Elon MuskのxAIが開発したGrok 4の発表を受けて、AI業界の専門家たちがその革新性と影響について議論した特別番組である。Grok 4は設立からわずか28ヶ月でAIベンチマークの最高峰に到達し、数学の高度なテストで100%のスコアを記録するなど、博士課程レベルを超える性能を全分野で実現した。専門家たちは、この技術が推論能力を備えながらも計画能力はまだ持たないことを指摘し、今後の発展可能性について議論している。また、動画制作、ゲーム開発、コーディング、医療分野への応用についても詳しく検討されており、AI技術の急速な進歩が産業全体に与える変革的影響について包括的に分析されている。
Grok 4の登場とその衝撃
Grok 4はあなたにとってどれほど印象的ですか。高度数学クイズであるAIMEベンチマークを見ると、Grok 4は100%のスコアを記録しました。文字通りベンチマークが不足してきています。Elonがコールドスタートから28ヶ月でこれを成し遂げたことは、Googleを相当悩ませているに違いありません。
彼が巨大なクラスターを構築すると言った時、世界中のAI専門家は「そんな規模でパワーローと一貫性を実現することはできない。不可能だ」と言いました。しかし、すべてのAI専門家は今「ああ、なんてことだ、彼がやってしまった」と言っています。
計算量とリソースの量は再び指数関数的に増加しています。今や、トップモデル間を差別化するのは真の品質です。私の大きな疑問は、ここからどこに向かうのかということです。これこそまさにムーンショットです、皆さん。
皆さん、Moonshotsへようこそ。今週のテックで一体何が起こったのかというWTFエピソードです。今日はGrok 4のリリースを受けた特別エピソードです。これは大規模言語モデルリリース月です。新しいモデルの異常な連続リリースが続いています。
私はムーンショット仲間のDave Blondon（LinkXPVのヘッド）、Salim Ismail（Open ExoのCEO）と一緒にここにいます。そして、これらすべてを解剖するのを手伝ってくれる特別ゲストとして、Intelligent Internetの創設者であるEmad Mustachがいます。
皆さん、昨日はかなりエピックな日でした。皆さんにお会いできて嬉しいです。こちらこそです。そして、これは我々の特別なGrok 4版です。Emadさん、あなたはロンドンにいらっしゃいますね。はい、その通りです。素晴らしい。そして、Salimさん、地球上のどこにいらっしゃいますか。ニューヨークです。Daveはボストンにいます。私はサンタモニカにいます。
Grok 4の詳細分析
それでは始めましょう。ここでの目標は、昨日起こったことを詳細に解剖することです。Grok 4とは一体何なのか、そして今後何が来るのかを予見することです。Gemini 3やGPT-5など、いくつかの新しいモデルリリースが控えているので、このビデオから始めましょう。
Grokは大学院レベル、つまりあらゆる分野でPhDレベルです。PhDよりも優秀ですが、ほとんどのPhDは失敗するでしょう。少なくとも学術的な質問に関して言えば、Grok 4はすべての分野においてPhDレベルを超えています。例外はありません。
これは常識に欠けることがあり、まだ新しい技術を発明したり新しい物理学を発見したりしていないという意味ではありませんが、それは時間の問題です。今年の後半にも新しい技術を発見するかもしれません。来年までに発見していなかったら私は驚くでしょう。
Dave、最初の見解をお聞かせください。これは素晴らしいです。これは実際にゴールデンな瞬間です。なぜなら、ほとんど何でもやってくれる絶対的に優秀なアシスタントだからです。しかし、Elonが言ったように、まだ推論していません。つまり、「これを構築すべきで、その理由はこうだ」という根本的なことを思いつくことはありません。それはまだ創造者、人間のオペレーターの手の中にあります。
だから、この瞬間は本当に本当にゴールデンです。まさにアイアンマンの映画のような感じで、Jarvisがいるような状況です。Jarvisがあなたのためにスーツを作ってくれます。世界をどう救うかを決めるのはあなたです。これは本当に本当に楽しい時代で、おそらく来月かそこらで3つのこのような新しいモデルを使うことになります。
これが第一弾で、彼の言う通りです。PhDレベルの解決策はすべてベンチマークで測定されており、後で詳しく見ますが、事実上何でもできる驚異的な能力を持っていますが、何をするべきか、なぜそうするべきかを決定することはできません。
Emadさん、あなたの見解をお聞かせください。あなたはしばらくこの世界に密接に関わってきましたが、Grok 4はあなたにとってどれほど印象的ですか。
とても印象的だと思います。Daveの発言を受けて言うと、これは推論していると思いますが、まだ計画はしていません。ロナフロップレベル（10の27乗フロップス）に到達した時に改善を続けて見られるかという疑問がありましたが、その一部は計算で、一部はデータで、答えはイエスです。
Elonが言ったように、すべての分野で大学院レベル、すべての分野で大学院レベルを超えることで、今では実行でき、推論できます。計画能力はまだありません。
つまり、これはAGIではないのでしょうか。AGIの定義のようなものではないでしょうか。私たちは気づかないうちにチューリングテストを通過しました。AGIも気づかないうちに通過してしまうのでしょうか。これはヘドニック適応のようなものです。「もちろん、それは普通だ」という感じです。
しかし、すでに仕事を完了させたい場合、本を要約したり、何かの要約を書いたり、翻訳したりといった仕事をしてくれます。しかし、Daveが言った最終ステップがまだないので、人生はこれまでと同じです。完全にエージェント的になるためには、その上にいくつかの追加要素が必要です。しかし、この次世代モデルでその最終的な構成要素を持っているので、もうすぐそこまで来ています。
信頼できる区別があります。ちなみに、それは推論しています。これらの本当に難しいPhDレベルの問題を解くためには推論しなければなりませんが、計画はしていません。それは表現の良い方法です。
ロナフロップは10の27乗です。これがこれらのアルゴリズムの規模です。それがAI法で禁止したいと言っていたレベルでした。つまり、これが最初の禁止モデルになるでしょう。
それは素晴らしい指摘です。最初に思うことの一つは、覇権をかけて戦う大きな巨大企業が、巨大なリスクを取り、設計パスを選択し、巨大な賭けをして、本当に全力で取り組む資本主義の絶対的な美しさが起こっているということです。これが起こっているのを見るのは本当に魔法的だと思います。
xAIの驚異的な成長速度
Sawyer Merrittのこのツイートが好きです。「xAIは2023年3月に設立された。わずか28ヶ月後、独立したテストで検証されて、今や世界ナンバーワンのモデルになった。信じられない成果だ」と書かれています。
他に構築されているものすべてと比較して、これは驚くほど速いです。2年前の5月、Elonが最初に資金調達していた時を覚えています。私はxAIの第一ラウンドでの投資家向けピッチに参加する機会がありました。彼は「夏の終わりまでに100,000台のGPU H100を稼働させる」と言い、皆は「絶対に無理だ」と言いました。しかし彼はそれをやり遂げました。そして彼は減速していません。
ここでこの画像を見ると、Artificial Analysis Intelligence IndexでGrok 3は5位か6位に位置していましたが、Grok 4は先頭に躍り出ています。この相互の飛び越えは続くのでしょうか、Emadさん。この相互の飛び越えに終わりはないのでしょうか。
それは非常に困難になってきています。なぜなら、持っているベンチマークを見ると、高度数学クイズであるAIMEベンチマークでGrok 4が100%のスコアを記録したからです。文字通りベンチマークが不足してきています。
そして計算量とリソースの量は再び指数関数的になっています。それを絞り出すために、良いデータと良いアルゴリズムを持つ必要があるからです。以前は全てを鍋に投げ込んでかき回すことができましたが、今では、トップモデル間を差別化するのは真の品質です。これは単なる力任せの挑戦というより、エンジニアリングと品質の挑戦になっています。
新しいベンチマークと人類最後の試験
Salimさん、ちょっと待ってください。問題があります。その問題の答えや解決策を得ようとする場合、これらのどれにでも行けば、ほぼ同じ答えをもらえるでしょう。つまり、新しいステップが何なのか、Grokが他のものと根本的にどう違うのかを理解するためにGrokの詳細に入りたいと思います。そこが楽しくなるところだと思います。
私は毎週、今後10年間で産業を変革する10の主要テックメタトレンドを研究しています。ヒューマノイドロボット、AGI、量子コンピューティング、輸送、エネルギー、長寿などの範囲をカバーしています。無駄話は一切なく、私たちの生活とキャリアに影響を与える重要なことだけです。
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面白いことに、私たちは基本的にアインシュタインのところに行って、詩を要約してもらっているようなものです。そのような大規模なレベルの知性があり、一般大衆の利用は微々たるものです。
Grokが人類の最高レベルのテスト、人類最後の試験で優れた成績を収めているのを見てみましょう。これまで、Claude o3が21%、Grok 4が25.4%、Gemini 2.5が26.9%でした。そしてGrok 4 Heavyが44.4%で入ってきます。
この人類最後の試験について少し話していましたが、説明していただけますか。これはScale AIなどによって作成されたもので、世界で最も博学な人々でも困難と感じるような試験です。彼らは世界で最も賢い人々でもせいぜい5%、最大10%のスコアしか取れないと推定し、当時のトップモデル（おそらく半年から9ヶ月前）は8%のスコアでした。
今では44%レベルまでの質的飛躍があります。Salimが言及したように、これらのモデルは何のためのものかという点で興味深いと思います。それらは超天才レベルにあります。メガリベラルアーツプログラムを持っているようなものです。
次のステップは、一つの流れでは労働力で本当に有用な人々を持つことであり、もう一つの流れでは、これのサブコンポーネントを取って、私たちが以前に持つことができなかったレベルで新しいことを発見する超人的推論まで押し上げることです。
私は昨日まさにこれについてプレゼンテーションをしたので、目の前にあります。人類最後の試験の2700の質問を教えてください。スライドに「参考として人間は5%のスコアを取ることができる」と書かれている時、それは任意の分野で最も優秀な人間が、理解している分野内でのみ5%のスコアを取ることができるという意味です。
理由をお教えしましょう。例えば、こんな問題があります：「リー群G2の分類空間の簡約12次元スピンボーディズムを計算せよ」。そしてそこから続きます。ほとんどの人はその中の一語も理解できません。
その通りです。もう一つはこうです：「円の上でコンパクト化された5次元重力理論を4次元真空まで取り上げろ」。これらは最も困難な質問であり、この試験が長期間続くことになっている理由です。44%のスコアは人間の能力の範囲を完全に超えています。なぜなら、これらすべてのトピックにまたがるこのような広範な知識を持つ人は誰もいないからです。
ここでも100%に到達するまでどれくらいかかりますか。賭けはありますか。最大2年、おそらく来年だと思います。
数年前、AIが理解できない質問をして答えるポイントに到達するという会話がありました。そして私たちはそれから遠くありません。つまり、ある時点で、どれだけ急速に進歩しているかを実際に測定できなくなります。それは少し恐ろしくなります。
Elonの成功要因とエンジニアリング革新
Elonがコールドスタートから28ヶ月でこれを成し遂げたことは、Googleを相当悩ませているに違いありません。絶対にそうです。主にElonは大規模製造、大規模組織管理、そして人々が午前4時5時に働き、工場の床でテントで寝ることに長けているからです。それが彼の得意分野です。
それがTeslaであり、SpaceXです。そして、GoogleやMetaの研究コミュニティによって知的財産がほぼオープンソース化されていたため、彼はその素晴らしい思考をすべて取り上げて、実装に注ぎ込むことができました。
また、小さなチームでもありますよね。大きくありません。Googleは巨大な組織です。ただし、ここには他にも何かあると思います。Grok 3が出た時に前回話しましたが、彼がこの巨大なクラスターをまとめると言った時、世界中のAI専門家は「そんな規模でパワーローと一貫性を実現することはできない。不可能だ」と言いました。
しかし彼は第一原理に戻り、チップ間の新しい種類の接続などを作成してそれを実現しました。すべてのAI専門家は「ああ、なんてことだ、彼がやってしまった」と言っています。
これが彼の持つ信じられない能力です。初心者の心でドメインに入り、第一原理に行き、大規模なパフォーマンスを達成するためにそれを徹底的に再エンジニアリングする能力です。これがその表れだと思います。
私の大きな疑問は、Daveが先ほど言ったように、ここからどこに向かうのかということです。このテストで44%対50%とは何を意味するのでしょうか。
少しコンテキストを提供させてください。2022年、Amazonは私たちのために世界で10番目に速い公開スーパーコンピュータを構築しました。4,000台のA100、2022年のことです。それが世界で10番目に速いスーパーコンピュータでした。私たちが訓練していたどのスーパーコンピュータよりも。
文字通り何百ものチップがスケーリングのために溶けたインスタンスがありました。今では、これをエンジニアリング問題に変えることで、ハードウェアだけでなくモデルの内部もスケールすることができています。これが本当に重要なことだと思います。
これがこれらの各分野でPhDレベルを超えている理由は、それが計算スケール問題だったからです。だから、リベラルアーツの人を全てで大学院まで拡張できるならそうするでしょう。そして専門化して、これらのいくつかを見る。参考までに皆さん、xAIクラスターは現在340,000台のGPUを持っています。それぞれ30,000ドル以上です。
計算してみてください。100億ドルです。たくさんです。これが1日10億ドルがAIに投入されている理由であり、Jensenが2030年までに年間1兆ドルになると言った理由です。そして減速していません。
Grok 4のベンチマーク性能
Elonが昨日行った小さな会話からの別の画像があります。これらは彼のチームが掲げたベンチマークです。これらのうちどれかについてコメントしたいものはありますか、EmadさんやDaveさん、Salimさん。お気に入りはありますか。
私のお気に入りはAIME25の100%です。もう終わりです。GPQA。これらはすべて困難なベンチマークです。Elonは110%にしたいと思うでしょう。彼は11が好きですから。しかし、私が認識していないのは右下の一つだけです。それが何かわかりますか。USA 25です。
それはアメリカ数学オリンピックだと思います。ああ、そうですね。もちろんです。だからそれが起ころうとしています。しかし、これらは新しい困難なベンチマークで、効果的にすべてが飽和状態になっています。なぜなら、結局のところAIは私たちよりも数学と科学を推論できるからです。
繰り返しますが、まだ計画はできません。同じメモリ容量を持たず、構成要素がまとめられていません。しかし、多くの狭い分野ですでに超人的な狭い能力を持っています。だから次に起こることは避けられないと思います。
私たちは彼の引用を見過ごしました。「新しい物理学を発見する」。今年中に起こっても驚かないし、確実に来年末までには起こるでしょう。
Alex Wisner-Grossは一日中それで盛り上がっているでしょう。まず、新しい物理学を発見するとはどういう意味でしょうか。それ自体がかなり興味深いです。
Alexは私たちがすべての数学を解決し、その次に物理学が来ると言ってきました。化学と生物学がすぐに続きます。これが私にとって最もエキサイティングなことです。これらのモデルが文字通り宇宙の秘密を私たちの目の前で、今ここで、私たちの生きている間に、次の5年から10年で解き明かすのでしょうか。
私が注目している特定のアプリケーションがいくつかあります。AIが光の波動粒子双対性の謎を破って解決するのを見たいと思います。それは興味深いでしょうし、そこで実際に何が起こっているのかを見ることになります。
二つ目は分子製造と新しい分子技術の手法です。なぜなら、それを解決すれば、あらゆる種類の組み立てと製造を解決することになるからです。何でもコストが重量1ポンド当たり約1ドルになります。コンピュータが1ポンド1ドル。
Ray Kurzweilの予測に戻りますが、彼がどうやってそれを行うのか、まだわかりません。彼は私を指導し、あなたも指導しました。しかし、2030年代初頭にナノテクを持つという予測はどこにあるのでしょうか。これがおそらくその親です。
考えるのが本当に楽しいのは、あなたが企業ミーティングの一つで持ち上げた量子テレポーテーション、Peterです。二つの絡み合った粒子が無限に離れていても、まだリアルタイムで通信できるという事実を、光速を超越できないという事実とどう調和させるのでしょうか。
Alexの推測では、次の1年か2年か3年で物理学を解決でき、量子テレポーテーションを使って通信できることがわかれば、宇宙中の他のすべての知性を瞬時に発見することになります。私たちは間違った周波数で間違ったコーデックで聞いていただけです。
訓練とファインチューニングの革新
これらが重要なポイントです。これらを声に出して読み上げて話し合いましょう。彼らは初期段階後のAI訓練のファインチューニングに、事前訓練と同じだけ費やしました。これは大きな変化です。Emadさん、これについて説明してもらえますか。
かつては基本的にインターネットのスナップショットを取って、それをこの巨大なスーパーコンピュータミキサーに入れて、すべての接続、次の単語を推測するための潜在空間を理解させていました。すると、少し狂った奇妙なAIが出てきました。コーヒーを飲んでいないだらしない大学院生のようでした。
それから強化学習でそれを整理する必要がありました。それが後訓練で、計算の1%でした。DeepSeekでは計算の10%で、今では推論ストリップを連鎖させる方法を理解したため等しくなりました。
実際、彼らが行ったことの一部として、他の研究所でも見られることですが、彼らは次のフロンティアモデルのためのデータを作るために自分たちのフロンティアモデルを使いました。構造化された方法で独自の訓練データを作成するための大量の計算を持つことで、その潜在空間の風景を取り上げて、より多くの推論を学び、より多くのことを見るにつれて脳が適応するように、より賢く、より賢く、より賢くすることができます。
だから、インターネットの大規模なスクレイピングなどを持つ必要があるのではなく、これらのモデルをより賢い推論者にするのは、より多くの構造化されたデータです。
ファインチューニングに専念した50%の追加計算は、より正気なバージョンのGrokを持つことを意味するのでしょうか。うまくいけば。それは必ずしもそうではありません。なぜなら、潜在空間が行く場合、その中でまだあらゆる種類のモード崩壊を得ることができるからです。しかし、おそらく、Redditなどではなく、特定の分野のものだけで訓練しているので。
順序として、これはおそらく1億ドルずつです。だから、おそらく1人のMeta AI研究者に相当します。AI世界の新しい測定単位ですね。面白いです。
コストと効率性の分析
それでは、ここでのコストについてコメントしましょう。100万トークンあたり3ドル。100万出力トークンあたり15ドル、56,000トークンの長いコンテキストウィンドウを処理できます。Daveさん、あなたの心の中ではこれはどう測れますか。
それは最近ではかなり普通です。より長いコンテキストです。主張されているコンテキストウィンドウの多くは本物ではありません。内部では、ニューラルネットワークの次元は主張されているコンテキストウィンドウよりもはるかに小さいです。
だから、この規模では、これがネットワークの真の次元だと思いますが、本当のところはわかりません。次の数日間で調べて確認する必要があります。しかし、つまり、100冊の本に相当する情報を同時に入力できるということです。そのすべての知識を瞬時に消化して、そのすべての情報に基づいて1回のパスで知的な答えを提供します。
モデルからモデルへと順次上がってきた次のステップです。Emadさん、トークンあたりの価格を継続的に削減することを期待していますか。これはしばらく続く非貨幣化曲線ですか。
100%です。つまり、これのコストはAnthropicの第二モデルであるClaudeのSonnetのコストや、o3のコストとほぼ同じですが、両方よりも優れています。アイデアを与えるために、1トークンあたり約0.7語です。だから、賢い100万の非常に良い言葉のコストは20ドルです。
しかし、来年、次世代チップのVera Rubinを投入すると、ハードウェアだけで3倍から4倍安くなり、おそらくその周りでもう少し何かを理解するでしょう。だから、等価知能では、コストはおそらく年間5倍から10倍下がります。100万の素晴らしい言葉が1ドルになります。
世界で最も強力な技術がコスト的に微々たるものであることは信じがたいです。クレイジーです。
しかし、ここで比較対象を置きたいと思います。これは素晴らしいです。数百の私たちの本をその中に入れることができ、Daveが言ったようにリアルタイムでそのすべてを保持できますが、単一の人間細胞では任意の時点で数十億の操作が進行中であることに注目しましょう。
だから、1つの細胞をモデル化するには数桁から複数桁の程度の違いがあります。だから、生命をモデル化したり、本当に大きな大きな大きなことに到達しようとするには、まだ長い道のりがあります。
Super Grok Heavyと価格設定戦略
Super Grok Heavyについて話しましょう。Elonの専門用語が好きです。Falcon Heavyがあり、今度はSuper Grok Heavyがあります。彼の用語が好きで、私も実際に好きです。それを見た時に微笑みました。
ちなみに、なぜHeavyなのでしょうか。名前の理由はありますか。FalconはElonverseです。つまり、Falcon Heavyはより重いペイロードを軌道に打ち上げるために3つのブースターを持つことができました。だから、より重い容量について話してもいいじゃないですか。
実際には、Falcon Heavyは複数のブースターを持っていたし、これは複数のエージェントを持っています。だから、次のSuper oneはより重くなり、次の次のものはGrok Starshipになるでしょう。BFGになります。
ここでの価格設定は新しい高いバーを設定します。それは多くの人を怖がらせるでしょう。前回言ったのと同じことを言います。試してみてください。1ヶ月間300ドルを燃やしてください。購読をオフにできますが、何を逃しているか、逃していないかを知るために試す必要があります。
日常的な使用例の多くでは、大して重要ではないでしょう。しかし、複雑なものを構築したり、コードを書いたり、機械部品を設計したりする場合、それに夢中になるでしょう。
月300ドルでのマージンに本当に興味があります。実際にあなたのために計算でそのお金をすべて使い果たしているのか、それともその価格で大幅なマージンを持っているのか。なぜなら、長い間予測してきたことの一つで、間もなく起こることが避けられないのは、その余分な知能が必要な使用例です。
ソフトウェア製品を構築していてそれをプロンプトしている時、絶対にその余分なレベルの知能が必要です。それはあなたを前進させるのを劇的に効率的にします。ソフトウェアエンジニアの時間のコストを見ると、この価格ポイントをさらに10倍以上上げる余裕があり、それでも支払って嬉しく思うでしょう。
だから価格の上昇は間もなく来ると思います。反論は、競合モデルがそれを商品化するということです。しかし、人々はわずかに良い改善に多くを支払うと思います。なぜなら、反対側で得られる効果的な製品が、開発時間や設計の品質、数学問題の解決策が正しいか間違っているかを本当に加速するからです。大きな違いを生みます。
彼らは損失を出していると思います。そう思いますか。それがOpenAIがプロレベルで言ったことで、下のレベルでは利益を上げています。だから、これを損失リーダーとして見る方法だと思います。なぜなら、誰かが300ドルを支払っている場合、企業向けに売り上げるからです。
そして、皆にそれをさせるためにチームのことをします。なぜなら、基本的に今私たちが持っているのはUI問題だからです。推論者はそこにあります。それを接続して、チームの多くの人々が使えるようにする方法がそこにありません。
これがAndre Karpathyがコンテキストエンジニアリングと呼ぶものです。つまり、これを最も効率的に使用し、データを取得できるようにする新しいUIは何ですか。それを解決できれば、高レベルの知識労働者にとって月300ドルは何でもありません。
ゼロですよね。私がヘッジファンドマネージャーだった時にBloombergに月1,000ドル、2,000ドルを支払っていたのと同じで、主にインスタントメッセージングのためでした。しかし、まだそこまで到達していませんが、そこに転換しようとしています。
弁護士なら時間あたりその程度、または3倍、5倍の費用がかかります。これがあなたの法的文書をより良く仕事をするでしょうか。待ちきれません。置き換えたい職業の一つは弁護士です。
企業レベルのアプリケーション
企業レベルについて言及しましたね、Emadさん。今すぐそこに行きましょう。Grokは他に何ができますか。
実際、私たちは今すぐGrokを試すことができるように、私たちと同じベンチマークを実行してもらうためにこれをリリースしています。APIで利用可能で、256kのコンタクト長を持っています。だから、実際にGrok APIを試すために早期採用者のいくつかをすでに見ています。
私たちの隣にあるARC Instituteは、主要な生物医学研究センターで、すでにGrokで研究フローを自動化する方法を見ています。科学者が数百万の実験ログを嗅ぎ分けて、瞬時に最高の仮説を選ぶのを助けることができることがわかりました。
これがCRISPR研究にも使用されているのを見ています。また、Grok 4は独立して評価され、胸部X線を検査する最高のモデルとしてスコアされました。誰が知っていたでしょうか。
金融セクターでも、リアルタイム情報へのアクセスツールを持つGrokが実際にそこで最も人気のあるAIの一つです。だから、Grokもハイパースケーラーで利用可能になります。xAI企業セクターはわずか2ヶ月前に開始されたばかりで、私たちはビジネスにオープンです。
医療分野での応用可能性
Emadさん、あなたは医療関連のAIに取り組んできました。ここでの障害は技術ではありません。規制になるでしょう。AIが放射線科医を完全に置き換えたり、医療世界のあらゆる職業を完全に置き換えることができるようになるのはいつでしょうか。どう考えますか。
まず拡張だと思います。エラーを減らし、結果を向上させ、最終的には置き換えになります。なぜなら、Googleには医療AI専門家研究があり、それは医者プラスGoogle検索、医者プラスAI、そしてAI単体を示したからです。
ちょっとそれについて触れたいと思います。なぜなら、それは本当に重要な記事だったからです。医師単体では約80%のケースを正確に診断していました。数字は概算ですが、ケンタウロス、医師プラスAIでは約87%を取得していました。そして、人間のバイアスなしに、人間が出力をバイアスすることなく、AI単体は90%前半でそれらすべてを上回っていました。
異常です。繰り返しますが、あなたが言ったように、現時点では任意の大学院生よりも優れていますが、今は統合の面での力と加速についてです。置き換えの責任プロファイルからは程遠いです。今は置き換えが必要だとは思いません。医学のようなもので必要なのは、より少ないエラーです。
医師の数字単体は70%だったと思います。Daniel Kraftが医師に行くと約30%の時間で間違った診断を受けると言っていたのを覚えているからです。ちなみに、これは驚異的なエラー数です。つまり、私たち4人のうち、1.5人が最後に医師に行った時に間違った診断を受けたということです。誰だったかを理解する必要があります。
これは本当にばかげています。だから、その分野全体をAIが引き継ぐ必要があります。人間のバイアスを排除することも、できる限り重要です。
実行できるスキャンとセンサーの種類の数は、人間がそこから出てくるすべてのデータを見る能力を遥かに上回っています。だから、その多くは医師を打ち負かそうとしているのではありません。以前は診断に入ることができなかったデータを同化しようとしているのです。それは素晴らしいポイントです。
動画制作とゲーム開発への応用
APIで利用可能です。これらの分野はすでにカバーしました。先に進みましょう。
ちょっと脱線しますが、おそらく私がFountain Lifeについて話しているのを聞いたことがあり、「Peter、Fountain Lifeについて話すのをやめてくれ」と思っているでしょう。答えはノーです。なぜなら、本当に私たちは医療危機を生きているからです。これを知らないかもしれませんが、心臓発作の70%は前兆がありません。痛み、息切れもありません。そして、心臓発作を起こした人の半分は目を覚ますことがありません。
がんはステージ3またはステージ4まで、手遅れになるまで感じません。しかし、これらの疾患を早期に大規模に検出し、予防するために必要なすべての技術があります。だからTony Robbins、Bill Cap、Bob Heruriを含む私たちのグループがFountain Lifeを設立しました。これは、手遅れになる前に人々が体の中で何が起こっているかを理解し、数十年の追加健康寿命を与える治療法へのアクセスを得るのを助けるワンストップセンターです。
Fountain Lifeから体の中で何が起こっているかを学んでください。fountainlife.com/peterに行き、Peterが送ったと伝えてください。エピソードに戻りましょう。
これが好きです。Elonはゲーマーなので、Grokを使ってゲームを作ることについて話しているのは不合理ではありません。聞いてみましょう。
もう一つ、Grokにゲーム、ビデオゲームを作らせることについてたくさん話しました。Dennyは実際にX上のビデオゲームデザイナーです。だから、GrokプレビューAPIを試したい人がいるかどうか言及し、ゲームを作ることについて話したところ、彼が応じました。
これは実際に4時間で作られた最初の一人称射撃ゲームです。ビデオゲーム制作の実際には評価されていない最も困難な問題の一つは、ゲームの核となるロジックをコーディングすることではなく、実際にすべてのアセット、すべてのテクスチャファイルを外部調達し、視覚的に魅力的なゲームを作成することです。
課題の一つは、将来私たちが時間をどう使うかということで、多くのビデオゲームをプレイするかもしれません。これは実際にメタバース世界全体を活性化する可能性があります。なぜなら、メタバース世界とその環境を構築することが大きな制限要因だったからで、今では非常に豊かなレベルでそれを行うことができます。これから何が来るかを見るのは本当に興味深いでしょう。
Grok 4が昨夜出てくると最初に聞いたのはいつですか。数日前に言っていませんでしたか。つまり、1週間前です。今週末になると言っていて、それから昨日に押されました。なぜなら、48時間プラスマイナス1日か2日の通知があったような気がするからです。
しかし、昨夜の生のプレゼンテーションを見て、Google IOと比較すると驚くべきでした。Google IOは台本があり、複数のプレゼンターがいて、明らかに事前に計画されていました。昨夜は「まだ完成していませんか、皆さん。完成しましたか。動きますか。オーケー、動くなら、今夜ローンチします。行きましょう。ステージに上がりましょう。行きましょう」という感じでした。
そして、これが将来の方法になると思います。なぜなら、1日、2日早く市場に出ることが、この競争では実際に非常に重要だからです。だから、これが私たちが今後期待すべきダイナミクスです。
ちなみに、そのナレーター、それは彼らのAIボイスで、生きて呼吸している技術オタクです。そして、それがそこで欲しいものです。それが欲しいものです。
ビデオゲームと映画制作についてElonの話を聞いてみましょう。例えば、ビデオゲームの場合、Unreal EngineやUnityなど、主要なグラフィックエンジンの一つを使いたいでしょう。そして、アートを生成し、3Dモデルに適用し、PCやコンソール、電話で実行できる実行可能ファイルを作成します。
これが今年中に起こることを期待しています。今年でなければ、確実に来年です。だから、それは野生的になるでしょう。最初の本当に良いAIビデオゲームが来年になることを期待しています。そして、おそらく最初の30分間の視聴可能なTVが今年、最初の視聴可能なAI映画が来年でしょう。
それらの産業のフラグメンテーションは信じられないでしょう。なぜなら、通常、ビデオゲームのリリースを考える時、すべての友達が全く同じリリースを受け取ります。それはおそらく1年以上良いリリースで、皆FIFA 23や何でも25のようなものにいます。
しかし、ここでは次のイテレーションを作成するのにわずか4時間しかかからないため、カスタマイズされたバージョンが欲しいと言ったり、すべてこのフラグメンテーションが起こるでしょう。私が見た映画のバージョンは、Salimが見たのと同じエンディングではありません。
だから、映画がどう終わるかについて同じページにさえいないために、私たちは議論することになります。なぜなら、異なる、異なるAI生成バージョンを見たからです。それは素晴らしくなるでしょう。本当に本当にクールになるでしょう。なぜなら、すべてが、私たちは時間をどう使うかたくさんあるからです。
Salimさん、あなたはStabilityのCEOとしてエンターテインメントとビデオ制作のこの市場アリーナで多くの時間を過ごしました。ハリウッドが破綻するかと以前聞いた時、あなたはノーと言いました。説明していただけますか。
成長しないのは人々の注意です。Netflixを見ると、彼らの最大の競争相手はビデオゲームで、だからビデオゲームに参入しています。あなたは消費者として1日にそれだけの時間しかありません。
現在、ビデオゲームセクターは4,500億ドルだと思います。映画セクターは700億ドルです。それがどれだけ速く成長したかです。世界中の教育は約10倍大きいです。だから、教育の規模の10%です。
それを考えると、ハリウッドスタジオにとって、これは素晴らしいことです。なぜなら、コストが下がってきており、劇的な変化があったからです。アイデアを与えるために、最初のビデオモデル、Stable Videoが最初だったと思います。私たちは2023年にそれをリリースしました。
そして今、GoogleのV3などにより、ハリウッドレベル、それに近いものになっていますが、そこに到達するためにもう1世代必要です。平均的なハリウッドクリックの長さは2.5秒です。以前は12秒でした。今は2.5秒です。そして私たちは8を生成できます。まもなくより多くを生成できるようになります。
だから、それを作ることができるポイントに到達しています。しかし、繰り返しますが、人々はBarbieとOppenheimer、そういったものについて話す共通の物語を持つことが好きです。だから、これらの目玉となるもの、昔からのCary Grantのライセンスを取得して、彼を再び星にすることができます。
新しいクラシックスタートレックのエピソードを見る機会があり、私がCaptain Kirkを演じるキャラクターで、あなたがSpockを演じ、私の友人たちが役を取る場合、ハリウッドの外のソースからそのエンターテインメントを購入しない理由がわからないと思いませんか。
それも購入するでしょうが、AI世界で見てきたことの一つは、配信、配信、配信についてです。だから、インタラクティブゲームを購入して自分をゲームに入れるでしょうが、まだ目玉となるものを持ち、そのコストは劇的に削減され、配信コストは劇的に減少し、影響は増加するでしょう。
だから、繰り返しますが、企業にとって、これはすべて素晴らしいことです。業界で働く個人にとって、これはひどいことです。だから、これが重要なことだと思います。個人クリエイターにとって、これは素晴らしいことです。なぜなら、ついに物語を語ることができるからです。だから、より豊かな物語を見るでしょうが、まだそれらを配信する必要があります。
私が挙げなければならない例の一つは、Taylor Swift、彼女を祝福しますが、世界で最高の音楽ではありませんが、まだ地震を引き起こします。
あなたの指摘で、ビデオゲーム産業が他のすべてのメディアを合わせたものを追い越したと思います。そして、はるかに速い成長軌道にもあります。しかし、ビデオゲームはAIコンポーネント、AIプレイヤー、AIボイス、あなたに直接話しかけるボイスでははるかに魅力的だと思います。だから、そのインタラクティブメディアはこのトレンドによってさらに加速されるでしょう。
だから、それを映画と呼ぶか、ビデオゲームと呼ぶか、他のメディアと呼ぶかは、メディアは変わるでしょう。いつもそうです。だから、それらの泳ぐレーンに正確に合うかもしれませんが、明らかにインタラクティブな「私に話しかけて」部分は、受動的な視聴部分よりもはるかにはるかに速く成長するでしょう。
品質の部分だと思いますし、フローを見つけるためのフィードバックです。映画産業は過去10年間で650億ドルから600億ドルに成長しました。平均IMDbスコア6.3です。ビデオゲーム産業は倍増し、内部で4倍になりました。1,700億ドルでしたが、今では5,000億ドルのようです。平均スコアはMetacriticで69%から74%に上がりました。
ゲームは今良くなっており、競争するためには良くなければなりません。そして、この技術から見ることができるのは、クリエイターとしての私は、すべてのピクセルをコントロールできるため、最高のものをより良く作ることができるということです。これがJensenが言ったことです。
すべてのピクセルは、あなたの心の中にあるものを正確に生成されます。キーボードを使わなければならないかもしれませんが、あなたの心から直接そのスクリーンに来ることができ、欲しい物語を語ることができます。反対側では、ファストフードがあるので、一般的なコンテンツファームがさらに良くなります。だから、グルメとファストフードがあり、両方の品質が増加します。
毎日、私は最も奇妙な褒め言葉を受けます。誰かが私を止めて「Peter、あなたは本当にきれいな肌をしていますね」と言います。正直に言って、誰からもそれを聞くとは思いませんでしたし、正直に言って、完全に信用を取ることはできません。
私がすることは、毎日2回、毎日OnSkin OS1と呼ばれるものを使うことだけです。この会社は、効果的に肌の年齢を逆転させるペプチドを特定した4人の素晴らしいPhD女性によって構築されています。私はそれが好きで、繰り返しますが、毎日2回、毎日これを使用しています。
onskin.coに行き、チェックアウト時にpeterと書いて、私が使用しているのと同じ製品の割引を受けてください。それはonskin.coで、チェックアウト時にコードpeterを使用してください。エピソードに戻りましょう。
コーディングへの応用
もちろん、Grokのコーディングです。簡単に聞いてみましょう。だから、そこにあるアプリケーションについて考えると、これらのすべての非常に知的で、速くて賢いモデルから本当に恩恵を受けることができるもので、コーディングは実際にその一つです。
チームは現在、コーディングモデルに非常に重点的に取り組んでいます。今現在の主な焦点は、実際に最近、速くて賢い特殊なコーディングモデルを訓練したことです。数週間後に皆さんとそのモデルを共有できると信じています。
3年前にAbundance Summitのステージで私と一緒にいた時のことをまだ覚えています、Emadさん。あなたは「5年後にはもうコーダーはいない」と言いました。それはインド全土で最初のページになりました。そのことで私は憎悪メールを受け取りました。人々を青ざめさせました。そして、それは本当です。つまり、大きな問題です。
なぜコンピュータがコンピュータと話すよりも上手にコンピュータと話すことができるのでしょうか。ちょっと詳しく掘り下げてみましょう。本当に良いコーダーが100倍多くのコードを作成することにならないと思いませんか。
いいえ。なぜなら、本当に良いコンテキストエンジニアがものを構築するよう指示することになるからです。コードは言語の中間ステップです。なぜなら、コンピュータとコンパイラが私たちが話したいことの複雑さを処理できなかったからです。
今では、AIに一日中何でも話すことができ、実際に何を望んでいるかを合理的な程度まで理解し、Cursorやそのようなものでフィードバックループが本当に進むと、彼らが1年で5億ドルの収益に到達した理由があります。Anthropicが40億ドルに到達した理由があり、おそらくその3分の2はコードです。
数週間でこれを持てないのは残念です。それが出た時にポッドに戻って確認する必要があります。誰かがCursorを通じて今すぐアクセスできると言いました。私は今Cursorを見ていますが、オプションとしてポップアップしているのを見ません。しかし、CursorはAnthropicに非常にリンクしています。だから、おそらくそれをロボトミー化したでしょう。
しかし、Grok 3、Grok 4 Heavyはすでにかなり良いコードです。きれいなコードを書きますし、コーディングモデルはさらに良くなると思います。しかし、3Dビデオゲームやほとんど何でも出力できる時に、どれだけ良くなるでしょうか。
これが、コンテンツを作成しようとしている場合、AIはほとんど何でもすでに十分に良いということにつながると思います。創造的なものを作成しようとしている場合、これは計画と調整、マルチエージェントシステム、そして成果はまだありませんUUIXがまだそこにありません、などが必要な最終部分です。
私は彼らが与えることができるすべての馬力を使うことができます。小さなコードモジュールを書いている時、それはすでにほぼ完璧です。しかし、今最高のClaudeモデルに行って、この機能のダッシュボードを構築してくれと言い、そのプロンプトを与えると、ほとんどの場合、素晴らしいものが戻ってきて、そのダッシュボードについて私が考えていなかったことさえ考えてくれます。その分野でもう一歩上の能力を使うことができます。だから、出てくるとすぐに使い切ります。信じてください。
Daveにすべてのトークンを。
動画モデルの訓練計画
Elonの動画モデル訓練について聞いてみましょう。入出力で何が来るのでしょうか。
100,000台以上のGB200で動画モデルを訓練することを期待しており、次の3、4週間以内にその訓練を開始することを期待しています。だから、動画生成と動画理解において本当に壮観になることを確信しています。
100,000台のGB200、誰よりも多くをこれに投入しています。これはどう感じますか。2年前、2年前に最先端の最初の動画モデルを訓練した時、私たちは700台のH100を使用しました。つまり、3倍遅いとしましょう。だから、彼が使おうとしているチップの200台相当です。なぜなら、これらはNvidiaの統合GBチップだからです。
現在のトップレベルモデル、Lumasの世界、Byte Danceモデルの世界、V3を見ると、2,000から4,000を使用しています。彼は100,000のそれらを使おうとしています。
動画について言えることは、動画モデルを訓練する時、実際に計算を通じて世界の表現を学習するということです。だから、動画モデルを作った時、私たちはそれを任意の3Dアセットを生成できる3Dモデルに拡張しました。物理学などを理解します。
だから、実際に動画モデルは、全世界を作成して自動運転車を改善するなど、あらゆる種類のことを行うために使用できる世界モデルです。300,000チップを持っている理由、100,000をビデオモデルに投入している理由だと思います。
そして彼らは今年末までに100万GPUを計画しています。小さな夢はここにはありません。Emadさん、あなたが数年前にこれを開拓した時、動画モデルは大規模言語モデルから完全に分離して訓練されていました。なぜなら、あまりにも多すぎたからです。すべてを1つのメガモデルに入れることはできませんでした。
彼は動画データでこのモデルのモンスター再訓練を行うのでしょうか、それとも別のパラメータセットと別のモデルなのでしょうか。
これは別のモデルになります。だから、画像モデルを取って、そこから動画モデルを作り、そこから3Dモデルを作りました。今、彼らは一から訓練しています。なぜなら、Stable Diffusion 3で開発した技術、それにマッチするDiffusion Transformerが一度にそれをすべて行うことができるからです。
これはV3などが使用するのと似ています。最適化により、すべてを直接入れることができます。今、画像用のGrokモデルのように使用するアーキテクチャは、実際に言語と同じアーキテクチャです。同じことをするかもしれません。彼らがこのモデルをどう訓練するかはわかりません。なぜなら、彼らは超賢いからです。
しかし、まったく異なるモデルです。しかし、物理学と宇宙の不思議を理解し、答え42に到達するための質問は何かを理解したいモデルを望む場合、おそらく人間が見るすべてのことと、100万人の人間が見て理解し読むことができるすべてのことと、あらゆる種類のことで訓練したいでしょう。
映画やTVシリーズになったことがない私の好きなSF小説がたくさんあることにワクワクしています。Dennis TaylorのBobverseシリーズのような私の好きな本の一つを言う能力。それは素晴らしいです。4冊シリーズです。異常です。私のために映画にしてください。私のために20部のTVシリーズにしてください。100ドルです。
既に映画になった最高の本を取って、それをトレーニングデータとして使うと実際に面白いでしょう。この本がこの殺人的な映画になったように。AからBに到達するために必要な変更を加えてください。では、映画になったことがない本があります。それらのパターンから学んだことから、最も魅力的な映画を作ってください。
そんなことをする必要さえないでしょう。チップの改善のペースで世代を通じて進むにつれて、2年後にはライブ4K TVを持つことになります。既にライブ低解像度のインタラクティブなことをする人々を見ています。
Jensenがすべてのピクセルが生成されると言う時、彼は文字通りそれを意味しています。次世代チップとアルゴリズムの改善と最適化により、数年以内にすべての単一ピクセルがスクリーン上で生成されるライブストリーミング3Dまたは動画を持つことができます。
だから、「止まって、これを試して、これを調整して」と言うことができ、それがフィードバックループになります。古い映画を取って、それらをはるかに良くするのは楽しいでしょう。古いコナン・ザ・バーバリアンの映画を取って、本当に適切な映画にするように。
私たちに当たることは何ですか。私たちは世界中の4つの異なる都市でこの会話をしているここに座っています。10年前、何を持っていたでしょうか。かろうじてSkypeを持っていました。
そして今、クレイジーです。だから、私たち人間は素晴らしさに非常に迅速に適応し、私たちはそれを正常化します、非常に高速に。あなたの2回目のWaymo乗車のようなものです。最初のものは「ワオ」です。2回目は「オーケー」です。
将来のGrokモデルと業界展望
Grokに関して何か最終的な考えはありますか。質問があります、Emadさん。あなたはしばらくこの分野にいます。Grok 4がありますよね。Grok 5ができる種類のことは何でしょうか。
Grok 5はマルチエージェントシステムになりますが、4つのブースターを持つのではなく、あなたが望むものに応じて60、600、または6,000を持つでしょう。おそらく世界モデルが接続され、相互接続性を持つでしょう。これはElonが昨日言及したことで、あらゆる主要なタイプのシステムへの接続性です。
Mayaの使用方法を知り、高度な物理シミュレータの使用方法を知り、数学のための独自のleanコードを書いて最適化するでしょう。だから、信じられないほど多用途な労働者になるでしょう。
彼が数百万のOptimusロボットを解き放つように、GPUの需要に応じて、これらのもの数十億、数兆でなくても解き放つでしょう。それは少しクレイジーになるでしょう。
そして、Grok 6、おそらくGrok 5と対話する方法は、今のようにZoomコールを持つことでしょう。
皆さん、Salimです。これらのポッドキャストを楽しんでいることを願います。特にこれは素晴らしかったです。私からもっと聞きたい場合、または7月23日のEXOエコシステムに参加したい場合、月に一度のワークショップを行っています。チケットは100ドルです。
確実に間欠的で適切になるように、少数の人々に制限しています。EXOモデルを通り抜けます。そこで行うことは、基本的にあなたの組織を取り、これらの超成長AI型企業の一つに変える方法を見せることです。
私たちは数千の企業と10年間これを行ってきました。これらの多くは、指数関数的組織モデルと呼ばれる私たちが持つモデルを使用しています。Peterと私は数年前に第2版を共同執筆しました。だから100ドル、7月23日です。是非いらしてください。あなたが費やす最高の100ドルです。リンクは下にあります。そこでお会いしましょう。
Gemini 3とGPT-5について一瞬話しましょう。これらはGrok 4を飛び越えるだけでしょうか。それとも、異なる方向に発散するのでしょうか。Emadさん、あなたの考えは。
おそらくそれらはすべて同じようなプラトーになると思います。今では、本当にUIUXについて、そしてそれらをエージェントに、そしてマルチエージェントシステムにどうまとめるか、そしてこのように誰でも使えるようにどう簡単にするかについてです。
GoogleがARグラスで行った作業で、AIと会話でき、あなたが見るものを見ることができるようにすることです。それは素晴らしい前進ステップです。OpenAIの音声モードは素晴らしいものでした。
まだ見ていないユーザーインターフェースのバージョンはありますか。BCIは確実にその一つになるでしょう。個人的には、繰り返しますが、インターフェースはリモートワーカーと持つインターフェースだけで、すべての技術はそのためにほぼ整っています。通話に参加し、Slackを打ち、かなりわからない。それが私のAGIです。
私のAGIは実際には実際に有用な知性のようなものです。これはおそらくSalimが好きなもので、AIかどうかわからない。ただ仕事を完了し、眠らない。
この最終部分もまた、これらのAIのタスク長が今7時間にまで達していることです。様々な実体から今見ているのは、任意の長さまでそれを上げていることです。だから、チームを設定でき、組織AIなどを持っています。仕事を完了します。何かわからないことがあれば確認します。
そして、これがこれらすべての技術の次のステップアップです。しかし、あなたが言ったように、10の27乗モデルはすべてかなり似ているでしょう。なぜなら、それらは既にすべてでPhDを超えているからです。今では、それらを超有用にして、そこに出すことについてです。そして、その需要は数十億のエージェントにあります。
Daveさん、興味深いと思うのは、Elonが基本的に無制限の資本供給を持っていることです。彼が資金調達に行く度に、次のラウンドでどれだけ得られるかを聞いても、既に過剰に購読されています。
制約はお金になるのではありません。GPUになるでしょう。実際にそれについて質問があります、Emadさん。GBD5がまもなく出ると言って、数週間うまくいけば。同じ平面にあるでしょう、おそらく飛び越すでしょうが、同じジャンルで、それからGemini 3が出て、どこか似たような、おそらくもう少し良いところにあるでしょう。
しかし、チップ供給、Googleは大量のGPUと大規模なクラウドコンピューティングプラットフォームを持ち、さらに独自のTPUも作ります。Elonに100万チップが行くと話したばかりです。OpenAIのSamは最近Microsoftとの間に少し問題がありました。そこには確実に何らかの決裂があります。
OpenAIが最初に皆の先を行った方法は、Microsoftからの計算へのアクセスを得ることでした。だから、彼は100万の同時GPU訓練の単一大規模モデルに追いつくのに問題を抱えるでしょうか。
Stargateはその規模の大きさで、ギガワットの種類を見ると、AmazonがStargateよりもさらに大きな何かのためにTraniumを使ってAnthropicに最新の種類の旅行供給を発表したばかりです。Googleがこれのリーダーです。だから、300万程度を持っています。
しかし、私が戻るのは、OpenAIが基本的にGibblyミームを作っている時に減速したということです。だから、Gibblyミームの計算の順序対有用な仕事の計算の順序を考えると、それ対それです。Googleは何百万もの独自のTPUを着陸させ、フルスタックを持ち、長いコンテキスト長のためのより良い相互接続を持っているため、大丈夫です。実際に本当に良い第7世代ハードウェアです。
Elonは野獣だから供給を得るでしょう。そして、OpenAIは資本を持っていると思いますが、Johnny IV買収などでより多くの消費者に向かっています。ここでのダークホースはおそらくMetaです、正直に言って。Zuckが1,000億ドルを落とすからです。
彼はメタバース、メガネに300億ドルを落としました。彼はAGIが来ると考えており、Metaは1.7兆ドルの株式です。簡単に1,000億ドルを落とすでしょう。彼は今使用できる700億ドルの自由現金を持っており、それをポンプアップできます。
私はMITでYann LeCunのインタビューをそれほど長くない前に行いましたが、彼らはMetaでの内部使用のために100万GPUを既にコミットし、購入していました。だから、彼はその時既にそれらを注文していました。確実に今では社内にあります。
だから、彼は社内に計算を持っています。基本的に、すべてのトップガイが100万を得ることができます。次のステップは1,000万です。世界にはわずか2,000万しかないところです。そこでボトルにぶつかります。
真顔を保てませんね。しかし、繰り返しますが、すべてのピクセルが生成されることを考え、実際にスクリーンの反対側に単一の有用なチームメイトまたはアカウントを持つ経済活動を考えてください。つまり、会計士や弁護士、反対側の他のもののようなことについて話しています。超天才PhDのことさえ話していません。
Nvidiaはただ進み続けるのでしょうか。誰かが彼らの生産を取って代わるのでしょうか。すべてのトップチップメーカーは、これらのモデルを実行するのに十分に良いです。唯一の問題は、誰が十分な制限供給を持っているかです。
だから、Hopperのことの理由は実際にはチップのパッケージングでした。Co-opsです。だから、ロボットのように異なる供給チェーン制約があります。2年後、ロボットは人間労働の90%、95%を行うのに十分に良くなるでしょう。全世界経済が労働から2ドルのロボットに反転しない唯一の理由は供給チェーンです。
だから、私たちが持っているのは、仮想労働者のためのGPUとロボットからの経済の資本ストックの完全な置き換えであり、それは供給制約だけです。だから、Nvidia第一位、間違いはない。Nvidiaを手に入れることで解雇されることはありませんが、チームメンバーよりも桁違いに安いため、手に入れることができるところからチップを手に入れるでしょう。
実際にGeminiにここでバックグラウンドで、今日の市場レートでロナフロップを訓練するのにかかるコストを聞いてみました。これらのモデルの一つの計算コストだけで3億1,200万ドルです。だから、Ahmadが言ったように、それは最近のOpenAIでの1つのサイニングボーナスのようなものです。だから、コストは問題ではありません。誰が計算へのアクセスを持っているかです。
この全体の会話で驚くべきことは、私たちがAppleという単語を一度も言っていないことです。そして、AppleはM3ライン、M2ラインチップのためにTSMCでの製造能力の約3分の1をコントロールしています。だから、彼らは大きなデータセンターを立ち上げて実行するゲームで簡単にプレイヤーになることができるでしょう。
TSMCでその製造拠点を持つことは信じられない資産でしょう。彼らがそれをしていないのは信じられないことです。
これは問題に帰着すると思います。これらのモデルには範囲の経済があり、十分に良いモデルを一度訓練すれば、本当に別のものが必要ですか。そして、それは電気のようになり、ユーティリティになります。だから、天才モデルはユーティリティになり、そして重要になるのはM3や何でも実行するモデルです。
Liquid AIが今エッジモデルをリリースしているように、M4sが容量を持っているため、それらのものはさらに重要になります。
ちなみに、Liquidは最近まで私がどれだけ大きな取引だったかを理解していませんでしたが、人々はこのものをすぐに使いたがるでしょう。非常に中毒性があり、推論時間計算は深刻に制約されています。
そして、Liquidは、これらのM3でエッジで正常に実行されます。本当に、本当に速く実行されます。車のチップで実行され、ブルートフォーストランスフォーマーを実行しようとするよりも約100倍効率的だと彼らは言います。だから、それは人々がAIへのアクセス、少なくとも需要に追いつくためのより多くのアクセスを持つための巨大なアンロックになる可能性があります。
その通りです。なぜなら、制限されたものを持ち、チップを安く手に入れる時でも、非常に多くの競争があるため価格を上げる必要があるかもしれないからです。そして、あなたと一緒にこのAIを持ち、そのAIは日常的なことを行うのに十分賢いでしょう。
だから、時には着実な労働者が必要で、時には天才が必要なように、知性の全体的な曲線を持つでしょう。あなたが研究プロジェクトだった時にLiquidを最初に見た人だったことを忘れていました。
私は彼らが始めるためのすべての計算を与えました。そうです。そして今、彼らは20億ドルの評価です。
聞いてください、来週戻って私たちに加わる時、予定があると思います。過去1年ほど秘密で取り組んできたIntelligent Internetについてすべて聞きたいと思います。私はその断片を見てきました。素晴らしいです。しかし、うまくいけば、私たちのために全体のマスタープランを明かしてくれるでしょう。
Dave、Salim、私のMoonshot仲間、ありがとう。Grok 4特別版。Grok 5でお会いしましょう。約3週間後にGemini 3があります。すぐにオンラインに戻ります。皆さん、さようなら。ご参加いただきありがとうございました。皆さん、お気をつけて。さようなら。
2000年代のドットブームで10年のヘッドスタートを持てたなら、それを取ったでしょうか。毎週、私は主要なテックメタトレンドを追跡しています。これらは今後10年間で展開される大規模なゲームチェンジャーシフトです。ヒューマノイドロボティクスからAGI、量子コンピューティング、エネルギーブレークスルー、長寿まで。
ノイズを切り抜いて、私たちの生活とキャリアに重要なことだけを配信します。私は週に2回Metatronニュースレターを電子メールで2分間の速読として送信します。完全に無料です。これらの洞察は、世界で最も破壊的な企業の背後にある創設者、CEO、投資家によって読まれています。なぜでしょうか。早期に行動することがすべてだからです。
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