この動画では、Replitの最新AI開発エージェントAgent V3の性能向上と、それが示すエージェント技術の急速な進歩について解説している。従来の予測を大幅に上回る10倍の性能向上が6ヶ月ごとに実現されており、2027-2028年にかけてAGI実現の可能性が高まっていることを示している。また、イーロン・マスクのインタビューを引用し、AI知能の指数的成長と、それに伴う経済システムの根本的変化について論じている。最終的には、エネルギーが経済の基本単位となるカルダシェフ経済への移行の必要性を提唱している。
エージェント技術の驚異的進歩
たまに未来が見えることがあります。これはReplitのAgent V3を紹介しているマーク・アンド・ドレオンからの投稿です。もしご存じでない方のために説明すると、Replitは基本的にソフトウェア構築を支援する自律AIエージェントです。
Replitからは多くの異なるモデルが登場しています。Agent V1、Agent V2があり、現在はAgent V3になっています。私はほぼ全てを試してきました。Agent V3はまだ試していませんが、いくつかのデモンストレーションを見ており、これまでのところとても印象的です。
Agent V1を試しましたが、それほど素晴らしいものではありませんでした。明らかに、バイブコーディングやエージェント的ソフトウェア構築の分野では非常に初期の段階でした。最も印象的なツールではありませんでした。一方、Agent V2は文字通り10倍優れていました。これは予想通りです。なぜなら、ここでのジャンプを見ると、2分から20分への10倍の改善であり、10倍優れた製品だったからです。
実際にアプリを構築することができました。ほとんどの場合はMVPレベルでしたが、場合によっては実際に本番環境にプッシュすることも可能でした。
今回のジャンプでは、彼らが投入したエンジニアリングのおかげで、実際にかなり深遠なものが見られることを期待しています。彼らが基本的に行ったのは、エージェントがインターフェースをテストし、デバッグを行い、制約や問題を修正することを可能にしたことです。あなたがそれらのことを行う必要がないのです。
通常、バイブコーディングを行う場合、バイブコーディングをして、自分でインターフェースをテストし、問題があれば、エージェントに伝え、スクリーンショットを撮り、ログをスクリーンショットして、いくつかのものをコピーアンドペーストします。それがバイブコーディングのフローの進め方です。
もしエージェントがあなたのためにそれらのことを行うなら、明らかにそれははるかに自律的です。実際に何が起こっているかについて、より多くのコンテキストを持っています。おそらくあなたは物事を伝えるのが最も得意ではないかもしれません。実際に、それ自体でこれらのことを分析することができ、フィードバックループは非常にタイトになります。それは基本的に地上レベルになり、これは何かをエンジニアリングする際に求めるものです。
これはかなり深遠なステップであり、実際にアプリケーションを使用する際にかなり深遠な変化になることを期待しています。そのため、エージェントのタイムホライズンで10倍の改善が見られるのです。
ベンチマークの限界と実際の可能性
しかし、それは興味深い部分ではありません。間違いなく興味深いのですが、興味深いのは、これをMeterベンチマークと比較したときです。Meterは現在最高のベンチマークの一つですが、すべてを完全にキャプチャしているわけではありません。なぜでしょうか？それは、アムジャドと彼のチームのような実際のエンジニアが、これらのモデルで実際の製品を構築していることを考慮していないからです。
これらのものから絞り出せるジュースは、ほとんどの人が気づいているよりもはるかに大きいのです。GPT-4oから絞り出せるジュースの底に本当に到達した人間はいないと思います。GPT-4oは実際に非常に深遠なモデルであり、実際にできることの大規模なステップチェンジです。そして、アムジャドはこの生きた証明です。
こちらに戻りましょう。Meterは、エージェントのタイムホライズンが7ヶ月ごとに約2倍になることが期待できると述べています。しかし、実際に見ているのは、6ヶ月ごとにエージェントのタイムホライズンが10倍になることです。これらのシステムに世界クラスのエンジニアリングが適用されると、文字通り6ヶ月ごとに10倍になることがわかります。これは、Meterが言っていることよりも約6倍速いです。
ここにはかなり深遠な意味合いがあることがお分かりいただけるでしょう。実際にここでデータを見てみましょう。
2030年への予測と驚異的な成長
Replitエージェントを見ると、これを2030年まで投影すると次のようなことがわかります。Agent 4については2026年3月に期待できます。これは約6ヶ月ごとに到着するからです。
2026年3月、予測されるランタイムは2,000分です。これは実際にほぼ保証されていると思います。Replitのコーディングエージェントの現在の軌跡と、地球表面に敷き詰められているコンピュートの加速を見ると、これは実際に比較的控えめで、比較的正確に見えます。これは今から約6ヶ月後の2026年3月に23日間ノンストップということです。
ここから続けましょう。2027年中頃には126,000分で、これは3ヶ月間ノンストップです。2028年中頃には2,000万分で、これは45年間ノンストップです。
AGI 2027の論文を覚えていますか？今、これらの2年を見て、ここでのタイムホライズンを見てください。その大規模なジャンプを見てください。3ヶ月から1プロンプトあたり半生涯に跳躍します。
少し考えてみてください。これが私たちがいる場所です。私たちは無限の始まりに座っているのです。
物理学の限界とカルダシェフ経済への道
さて、このビデオの終わりに向けて再生するものは、皆が把握する必要がある最も重要なことだと思います。なぜなら、人々は本当にそれを把握していないと思うからです。物理学の限界だけが本当に存在する唯一のものです。
後で表示するビデオは、私がこのすべてのものでどこに向かっていると思うか、私たちが目の前で目撃しているすべてのより大きな軌跡を示すでしょう。
再び実際に分解してみると、7ヶ月ごとの成長係数を見ると、Meterは約2倍です。それが私たちが見ているものだと言っていますが、実際にはほぼ12倍で、これはMeterの6倍以上です。
ズームアウトして、これが実際にどのように見えるかを見ると、実際に見えることを確認しましょう。ちょっと頭を動かしましょう。
このチャートを見ると、下に見えるこの青い線がMeterベンチマークです。2030年までに、2030年までに1,817時間の自律作業と述べています。一方、Replitは200億時間、つまり2030年までにほぼ210億時間の自律作業をこれらのものが実行できるようになると言っています。
実際にそれほど長いタイムホライズンのタスクに使用するでしょうか？おそらくそうではありません。そのタイムホライズンで物事を実行する能力があるでしょうか？おそらくあるでしょう。長いタイムホライズンになるでしょう。
相対的に言えば、これらのものを無期限の期間何かを行うように設定することができ、それらは無期限の期間物事を実行できるでしょう。実際にモデルがどのように開発されているかを見ると、これは実際に正確だと思います。
AGI実現時期と指数関数的成長
2027年から2028年を本当に詳しく見てみましょう。これらは皆が話している大きな年だからです。2025年から2026年、2027年から2028年にズームインすることもできます。2025年です。
数字が重なっているので見にくいですが、時間の大規模なジャンプが得られます。正確に何時間と言っているかは見えませんが、ご覧のように、オレンジの方では時間が指数関数的に成長しています。2029年に到達するまで実際にはリフトオフも見られず、そこでほぼ3億時間に到達します。
再びここに戻ってリアルタイムでこれを見ると、分単位でMeterランタイムとReplitランタイムがあります。これらのものがどこで非常に迅速に分離し始めるかがわかります。両方とも200から始めて再生すると、ここに大きな違いがあります。そして大規模なジャンプがあり、別の大規模なジャンプがあります。もちろん、そこから離陸します。
はい、AGI 2027は正確に見えます。
イーロン・マスクが語る知能の未来
それは重要ですが、最も重要なことは、今から再生するこのビデオだと思います。
Grok 5のトレーニングに関して、メンフィスのColossusでスーパークラスターをスケールアップしていますね。それについて最新情報をいただけますか？その一部として、スケーリング法則のどこにいるのでしょうか？より大きなクラスターをスケールすると、より強力なAIモデルが得られるのでしょうか？収穫逓減のポイントがあるのでしょうか？2倍のコンピュートを投入すると、どのくらいのコンピュートで、10%優れたモデルが得られるのでしょうか？100%優れたモデルが得られるのでしょうか？対数線形なのでしょうか？ハードウェアのスケーリングにはあとどのくらいのジュースが残っていると思いますか？
コンピュートの量に関連した自然対数関数があると思います。論争のために、10倍のコンピュートで知能が2倍になるというようなことです。それは大まかな経験則かもしれませんが、それでも100IQから200IQに行くことを意味し、それでもかなり大きな取引です。
知能は、太陽の力の大部分がコンピュートのために利用され、最終的には銀河の力の大部分、カルダシェフタイプ2、タイプ3スケールのコンピュートまで、ずっとスケールし続けると思います。
人工知能を到達する目的地としてではなく、本当に私たちが認識している知能の全体的なエスカレーションの一部として考えるとき、人間の知能も人口が増加し、より多くの情報を保存できるようになるにつれてスケールしてきました。人口の減少と低い成長率のため、人間の知能はやや停滞しており、実際に減少するでしょう。
私の推測では、来年にも、AIが任意の分野で単一の人間よりも賢くなる可能性があると思います。
そして2030年頃、おそらく5年以内に、AIは全人類の総和よりも賢くなるでしょう。
カルダシェフ経済システムの必要性
私がチャンネルで何度も言ってきたように、カルダシェフ経済が私たちが向かう次の経済システムだと思います。
論理的な質問は、カルダシェフ経済とは何かということです。それは、ロボットが報酬として米ドルを受け取らないという観察です。彼らはキロワット時を受け取るのです。
人間を見ると、私たちは経済に目的と労働を配分し続けることができるように、食べ物、水、住居などを持ちたがります。私たちが自動化で置き換えられるとき、実際にその自動化を動かしているものは何でしょうか？人間がこの社会で経済的にポストスケアシティになるために実際に何をする必要があるでしょうか？
それは本当に、文明自体を駆動している自動化を動かすエネルギーを捕獲し展開することに帰着します。文明をその構成要素に分解すると、エネルギー、材料、知能、労働、そしてコミュニティがあります。それが文字通りすべてです。コミュニティは前の4つの組織に分解できます。
エネルギー、知能、材料、そして労働。文明のすべては、知的な労働者が組織化された方法でエネルギーと材料を再結合して文明自体を構築することです。分解すると、今そして予見可能な将来に何をすべきかが非常に明白になります。可能な限り多くのエネルギーを捕獲し、可能な限り多くの自動化を得ることです。それが本当にすべてです。
未来への準備と行動の重要性
コンピュート、ロボット工学、労働機械、そしてこれらのものを動かすエネルギーが、将来経済に努力を配分するために持つことができる唯一のものだからです。
もちろん、それを確実に知っているわけではありません。AIが明日止まって、それ以上の利益を見ることがない可能性があります。それが絶対に不可能だと言える理由はありません。しかし、そうならないに賭けるでしょう。これがイーロンが言うように進むに賭けるでしょう。
私たちのホームスターのすべてのエネルギーを捕獲している地点までスケールし、知能は捕獲できるエネルギー、実行できる計算、そしてそれに供給できる情報とともに継続的にスケールするでしょう。
私たちはこの巨大な弧、文明のこの巨大な進化の弧にいて、それは素晴らしいものになるでしょう。しかし、ゲームは根本的に異なります。99%の人々、99.9%の人々、おそらく視聴しているほぼ全員が、まだ過去、古いパラダイム、古いやり方で生きています。
私たちは経済がエネルギーによって動かされる未来に向かっています。そのため、私は文字通り知っている全員にソーラーパネル、バッテリー、エネルギー技術を購入するよう説得しようとしています。なぜなら、それが将来の経済学の主要単位だからです。ビットコインも素晴らしいです。明らかに、これらはどれも金融アドバイスではありません。
それを豊富に明確にしましょう。しかし、これが私がやっていることです。
コミュニティへの参加と未来への準備
とはいえ、私がここで言っているすべてを信じ、この未来に向けて自分たちを位置づけているコミュニティの一部になりたく、AIが実際に捕獲できるよりも速く洞察と情報を共有しているなら、正直に言って、AIは極めて知的ですが、そのトレーニング分布と同じくらい知的にしかなれません。
とはいえ、このビデオが洞察に満ちていたり価値があると思い、私が実際にここで話していることがわかり、この未来に向けて自分たちを位置づけているコミュニティの一部になりたいなら、私たちは皆これらのことに焦点を当てています。より多くの知能、より多くのコンピュート、より多くのエネルギー、より多くのロボット工学、より多くの自動化を集めることに焦点を当てているので、この未来の一部を持つことができます。
Eon Cityに参加することをお勧めします。下の説明にリンクがあります。これは起業家、投資家、技術者、エンジニア、実際のことをやっている多くの人々、実際のものを構築している人々、そして実際にこの未来の一部になることに注意を向けている私のコミュニティです。未来はここにあるからです。
それは単に均等に分散されていないだけです。今行動を起こす人々が未来で最高のポジションにいる人々になるでしょう。とはいえ、次のビデオでお会いしましょう。
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