Google DeepMindのCEOであるDemis Hassabisが、AI技術の最前線とその未来について語る。2010年に設立されたDeepMindは、2014年にGoogleに買収され、現在ではGoogleのAI戦略の中核を担う存在となっている。Hassabisは、AGI(汎用人工知能)の実現が今後5~10年以内に可能であるとの見解を示しつつ、現在の大規模言語モデルには限界があり、真の知能を実現するにはワールドモデルなどの新たな技術的ブレークスルーが必要だと指摘する。また、中国のAI技術が数ヶ月遅れにまで追いついている現状や、AI開発競争の激化、そしてAIがもたらす社会的影響について慎重かつ楽観的な姿勢を示している。科学的発見の加速、特に創薬やタンパク質構造予測などの分野でのAIの応用に情熱を注ぐHassabisは、AI技術が人類にとって最も重要な技術となる可能性を強調する一方で、その開発には責任と安全性への配慮が不可欠であると語っている。
Google DeepMindとAIの未来
こんにちは、The Tech Downloadへようこそ。CNBCオリジナルの新しいポッドキャストで、最も重要なテック関連のストーリーを紐解いていきます。各シーズンでは一つの大きなテーマを掘り下げ、それがあなたのお金にとって何を意味するのかを、業界で最も影響力のある人々からの洞察とともにお届けします。
私は常々、最終的にはこれが私たちが発明する中で最も重要な技術になるだろうと考えてきました。そしてそれは、コンピュータ時代の自然な進化なのです。
今シーズンは、テック大手のAI推進を牽引するパワーハウス、Google DeepMindに焦点を当てます。私たちは同社の主要人物たちへの貴重なアクセスを得ることができました。今回のエピソードのゲストは、DeepMindの共同創設者でありCEOのDemis Hassabisです。
産業革命のようなものになると思いますが、おそらく10倍大きく、10倍速いでしょう。つまり、信じられないほどの変革が起こりますが、同時に大きな混乱も生じるということです。
皆さん、The Tech Downloadへようこそ。改めて自己紹介させてください。私はArjun Kharpal、CNBCのシニアテクノロジー特派員で、ロンドンを拠点としています。そして、とても特別な新しい共同ホストが一緒にいます。
やあ、Arjun。Steve Kovachです。ニューヨークでテック関連を担当しています。主にAppleとMicrosoftに焦点を当てています。でも、テック業界を15年以上取材してきたので、全般的にかなり把握していると思います。Arjunと一緒にできることをとても楽しみにしています。あなたの仕事をずっと海の向こうから尊敬してきましたし、今こうして実際にコラボレーションできるのは素晴らしいことです。きっと良い時間になると思います。
とても楽しみです、Steve。私たち二人で合わせると、テック取材の経験が30年近くあると思いますが、驚くべきことに、まだ学ぶべきことがたくさんあります。このポッドキャストを通じて、多くのことを学び、多くの興味深い人々と話すことができるでしょう。この最初のシリーズを、世界をリードするAIラボの一つであるGoogle DeepMindへの洞察でスタートできることに、とてもワクワクしています。
リスナーや視聴者の皆さんのために、Google DeepMindについて簡単にご紹介しましょう。この会社は2010年、私が今いるロンドンで設立されました。Demis Hassabis、Shane Legg、そして現在はMicrosoftにいるMustafa Suleimanという3人によって創設された、非常に小さな会社でした。
実は私も、約1年前にMustafa Suleimanにインタビューしました。彼は基本的に、DemisがGoogleでやっていることをMicrosoftでやっているんです。Googleが世界中のトップAI人材のインキュベーターのような存在だったというのは興味深いですね。Demisは明らかに残って、DeepMindを運営しています。
私が本当に興味深いと思うのは、この3年間私たちが経験してきたAIの瞬間です。3年前にChatGPTが登場し、Googleは脅威にさらされているように見えました。彼らはコードレッドを経て、社内で多くの再編成を行わなければなりませんでした。最終的に、DemisがAIのリーダーとしてトップに立ちました。そして驚くべきことに、2025年はGoogleのAIにとって本当に興味深い年となり、彼らはある意味でキャッチアップし、場合によってはChatGPTがすでにやっていることを超えさえしました。
DeepMindの歴史と成果
これは本当に興味深いことです。なぜなら、これらすべての基盤技術、つまり何年も話題にしてきた大規模言語モデルは、Googleで始まったものだからです。そして認識としては、GoogleがChatGPTにその技術を取られて走り去られた、というものでした。しかし今、少なくとも私の見解では、Geminiは基本的にChatGPTと同等か、それ以上です。そしてGoogle DeepMindはこれに不可欠な存在です。
2010年に設立されたと述べましたが、Googleは実際には2014年にDeepMindを買収しました。私もテックレポーターとしてのキャリアが始まったばかりの頃でした。Googleは当時、DeepMindに約4億ポンド、約5億4000万ドルを支払いました。現在の推定によれば、この出資は今日、数百億ドル、おそらく数千億ドルの価値があるかもしれません。そしてDeepMindは本当にGoogleのAIに大きく貢献しています。
Gemini、つまりGoogleが消費者向けにリリースしたAIチャットボットについて話しますが、これはDeepMindから生まれた技術によって大きく支えられています。しかし、これらすべての前にも、DeepMindは大きなブレークスルーを起こしていました。数年前、AlphaGoと呼ばれるシステムをリリースした大きな瞬間がありました。これは、囲碁というゲームで世界チャンピオンを破った最初のコンピュータプログラムでした。
これは非常に複雑なゲームで、非常に多くの異なる組み合わせがあるため、当時はAIの壮大な挑戦の一つと見なされていました。もう一つの大きなブレークスルーは、もちろんAlphaFoldと呼ばれるものでした。これはDeepMindで開発された別のAIシステムで、タンパク質構造の3Dモデルを正確に予測できるものでした。
このアイデアは、もしそれができれば、これが何らかの医学的ブレークスルーにつながる可能性があるというものです。つまり、この科学の進歩は、DeepMindが取り組んできたことの核心部分でした。そして明らかに、10年以上前のGoogleからの重要な賭けでした。なぜなら、それがGoogleを今日のAI世界のリーダーに変えるのを助けたからです。
まさにその通りです。DeepMindについて何年も見てきて本当に印象的だったのは、彼らがいかに科学に根ざしていたかということです。彼らは必ずしも今のような消費者向け製品を作ろうとしていたわけではありませんでした。彼らは本当に科学における基本的な問題を解決しようとしていました。そして、AI駆動の創薬や、気候変動のような他の大きく複雑な問題の時代を本当に切り開こうとしていたのです。Demisがそれについてよく話していることは知っていますし、彼はあなたとの会話でもそれについて話すでしょう。
その通りです、Arjun。さて、これはDeepMindにとって素晴らしいシーンの設定です。それでは、そのCEO、Demis Hassabisとの会話に入りましょう。
Demis Hassabisとの対話:スケーリング則とAGIへの道
Demis、The Tech Downloadに参加していただきありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。
Demis、ここで多くのことを話し合おうと思います。しかし、まず技術そのものから始めたいと思います。私たちはAIについて、そしてその能力がどのように継続的に向上しているかについて話してきました。今、テック界では、これらのモデルがどれだけ優れたものになり得るか、これらのシステムがどれだけ優れたものになり得るかについて多くの会話があります。そして、スケーリング則というアイデアを巡って多くの議論があります。
リスナーの皆さんのために説明すると、これは、より多くの計算能力、より多いデータ、より大きなモデルが、最終的にはより大きなシステムにつながるというアイデアです。あなたは「スケーリング則を最大限に押し進める必要がある」と述べました。今、それらのスケーリング則の進歩に関して、これらのモデルがより良くなる能力に関して、何らかの壁に直面しているのではないかという疑問があります。DeepMindで開発してきたことから、あなたは何を見ていますか。
スケーリング則は非常にうまくいっていると思います。つまり、より多くの計算能力、より多くのデータを投入し、これらのモデルを一般的により大きくすることで、能力の増加が確実に見られています。ですから、そのトレンドは続いています。数年前ほど速くはないかもしれません。したがって、収穫逓減についての話がありますが、収益がないことと指数関数的な成長の間には大きな違いがあり、私たちはその中間のどこかにいると思います。そこでは非常に良い収益があり、それは実行する価値があります。
それに加えて、AGI、つまり汎用人工知能に到達するという観点では、おそらくまだ1つか2つの大きなイノベーションが必要かもしれません。既存のアイデアのスケールアップに加えて、何かが欠けているかもしれません。
AGIについてはすぐに触れますが、あなたの見解では何が欠けているのでしょうか。
さまざまなチャットボットで遊んだことがある方ならわかると思いますが、ある次元では非常に印象的なことができますが、ギザギザな知能と呼んでいるようなものです。つまり、特定のことは非常に得意ですが、全くできない他のこともあるのです。そして、ある方法で質問をすると、彼らには欠陥があり、比較的単純なことができないことがわかります。
真の汎用知能には、その矛盾が見られないはずです。全般的に一貫しているべきです。また、継続的に学習できないとか、オンラインで新しいことを学べないとか、真にオリジナルなものを創造できないといったこともあります。ですから、汎用知能に必要であり、求められる能力がかなりありますが、今日のシステムには欠けています。
それは本当に興味深いですね。それらの知的システムに到達するためのアンロックは何でしょうか。Hugging Faceの共同創設者であるThomas Wolfeと交わした会話について少しお話ししたいと思います。
彼は数ヶ月前、大規模言語モデル、特にLLMについての彼の見解を私に語っていました。彼は、それらは本当に素晴らしいと言っていました。これらのチャットボットを使うと、チャットボットは「素晴らしい質問ですね、素晴らしいアイデアですね。そして、ここに知る必要のあるすべての情報があります」と言います。しかし、欠けているのは、これらのシステムが新しく斬新なアイデアを思いつく能力です。特に、あなたが科学に非常に興味を持っていて、AIが新薬の発見や新しい病気の発見などをできることを知っているということは、実際にはLLMの限界がそこにあるということかもしれません。ノーベル賞に値するようなアイデア、斬新なアイデアを思いつくことができないのです。
はい。おそらく何らかの新しいアーキテクチャが必要なのかもしれません。現時点でのあなたの考えは何ですか。
ワールドモデルと科学的発見
私がAIに情熱を持ち、AI に私のキャリア全体を費やしてきた理由は、最終的には科学のための究極のツールになると考えているからです。もちろん、AlphaFoldや過去10年間に行ってきたすべての科学研究で、私たちはそれを示してきました。しかし、AIが実際に新しい仮説を自分で思いつくことができるかという点では、まだ長い道のりがあります。すでに存在する推測を解くだけでなく、それもすでに有用で印象的ですが、実際に世界がどのように機能するかについての新しい推測、新しいアイデアを思いつくことができるか。これまでのところ、これらのシステムはそれができません。実際にその能力を持っていないのです。
ですから、何かが欠けているようです。必要な能力のいくつかは、長期的な計画、より優れた推論、そしておそらくワールドモデルというアイデアだと思います。これは、システムが実際に世界の物理をよりよく理解し、自分の仮説をテストするために、いわば心の中でシミュレーションを実行できるというアイデアです。
これらは、最高の科学者、つまり人間の科学者が行うことです。そして今のところ、私たちのAIシステムはそれができません。
ワールドモデルというアイデアをもう少し理解するのを助けていただけますか。人々が初めて聞く用語かもしれないので。LLMとどう違うのでしょうか。
LLMと現在使用しているモデルは、主にテキストに関するものです。もちろん、Geminiのような私たちのファウンデーションモデルは、画像、ビデオ、オーディオといった異なるモダリティにも対応できます。しかし、それでも実際に世界の物理、世界の因果関係を理解しているのです。ある物事が別の物事にどのように影響するか。長期にわたって計画できるか。これらはすべて関連する概念です。
世界がどのように機能するかを本当に理解したいなら、おそらく世界で新しいものを発明したり、以前は知られていなかった世界について何かを説明したりできるように、つまり基本的に科学理論が行うことですが、世界がどのように機能するかについてのこの正確なモデルを持たなければなりません。直感的な物理から始まり、世界の物理がどのように機能するかから始まって、生物学、経済学にまで至るまでです。
もし私たちが汎用人工知能、つまり人間レベルの知能に到達した世界を想像するなら、LLMとワールドモデルが一緒に機能するのでしょうか、それともある意味でワールドモデルがLLMに取って代わるのでしょうか。
いいえ、これらの技術には何らかの収束があると思います。少なくとも私の賭けはそうです。これらのLLM、またはGeminiのようなファウンデーションモデルがあり、それが内部の重要なコンポーネントになるでしょう。私はそれについてほとんど疑いがないと思います。だからこそ、これらのシステムをできるだけ大きく、できるだけ強力にスケールアップしようとしなければならないのです。
しかし、問題は、それがAGIに必要な唯一のコンポーネントかということです。そこで私は、他のタイプの技術や他のタイプの能力が必要になるのではないかと疑っています。そして、これらのワールドモデル能力について考えていますし、私たちはGenieと呼ばれる私たちのバージョンに取り組んでいます。そして、Voのようなビデオモデル、最先端のビデオモデルがあり、テキストからビデオを生成できます。
ビデオモデルやGenieのようなインタラクティブなモデルは、ある種の初期の胚のようなワールドモデルと考えることができます。世界についてリアルなものを生成できるなら、ある意味では、あなたのモデルは世界についてそれを理解しているということです。そうでなければ、どうやってそれを生成できたでしょうか。
AGIのタイムラインと技術的課題
Demis、あなたはこのAGI、汎用人工知能について言及しました。さまざまな定義が飛び交っているのは知っています。あなたは以前、AGIの到達は今後5年から10年の範囲のどこかにある可能性があると信じていると述べました。2025年に私たちが見た深遠な発展を考えると、これはまだあなたの見解ですか。
はい、私たちはまさにそのトラック通りに進んでいると思います。実際、2010年にDeepMindを始めたとき、これはAGIを構築するための20年のミッションになるだろうと考えていました。つまり、真のイノベーションと創造性、計画、推論などを含む、私たちが持つすべての認知能力を示すことができるシステムです。
そして、私たちはそこから5年から10年離れていると思いますが、もし、この技術がどれほど変革的であるかを考えると、それは非常に信じられないことです。
いくつかの技術的ブレークスルーがさらに必要かもしれないと述べました。モデルが進歩しているのが見られます。半導体も急速に進歩しています。現在、何かボトルネックや解決する必要があることはありますか。エネルギーについては非常に多く取り上げられていることは知っています。つまり、チップを進歩させ続けることができ、モデルを進歩させ続けることができますが、ある時点で、これらのデータセンターを稼働させ、これらのAIモデルを実行するための十分なエネルギーがないということです。
ええ、ええ。多くの物理的制約があります。もちろん、十分なチップを持っている人はいません。私たちは幸運にも、GPUに加えて独自のTPUレンジを持っていますが、需要に対して世界中に十分な計算チップがないのが実情です。
もちろん、最終的にはそれはエネルギーにも帰着します。AGIに向かう時代に入るにつれて、エネルギーは事実上知能と同義になるというアイデアがあります。さて、興味深いのは、AI自体がここで役立つと思うということです。既存のインフラストラクチャからより多くの効率を得るという意味で、しかしより良いソーラー素材のような材料設計を助けることもできますが、核融合のような新しいブレークスルー技術でも役立つ可能性があります。
私たちは、米国のCommonwealth Fusionとのコラボレーションがあり、核融合炉でのプラズマの封じ込めを助けています。私のペットプロジェクトの一つは、AIを使用して室温超伝導体材料を思いつくことができるかということです。ですから、AIが思いつくことができ、私たちが思いつくのを助けることができる複数のブレークスルーがあり、エネルギー状況を助けるでしょう。
実際、それがAIの最も有望なユースケースの一つだと思います。そしてもう一つは、これらのシステムがより良くなるにつれて、年間10倍も効率的になっているということです。ですから、モデルの範囲を見ると、Geminiのプロバージョンのような灯台モデルがありますが、それからフラッシュバージョンがあり、これははるかに効率的で、あらゆることに使用される主力モデルです。
それらは蒸留のような技術を使用しています。大きなモデルが小さなモデルを教え、小さなモデルは本当に、本当に効率的です。そして、そのようなイノベーションや技術がますます増えて、効率曲線を下げ続けると思います。そして、ワットあたりはるかに優れたパフォーマンスが得られます。
AIの社会的影響と責任
AGIについて多くのことを聞きますが、多くの人々が疑問に思っていることがあると思います。技術は素晴らしく、素晴らしいように聞こえます。しかし、この技術の拡散と、それが人々の日常生活に与える影響について、多くの恐れもあります。
あなたにとって、仕事に関して、またはこの目標に到達した場合に私たちが時間をどう使うかに関して、社会への影響という観点から考慮する必要があることは何でしょうか。対して、この技術が人類にもたらすと信じている利益とは何でしょうか。
もちろん、全体的に見て、AIは人類がこれまでに発明した最も有益な技術の一つになるだろうと信じています。だからこそ、私はキャリア全体をそれに費やしてきたのです。しかし、それは所与のことではありません。デュアルパーパスの技術です。私はAIを病気を治すようなことに使うことを夢見ています。タンパク質折り畳み研究、数年前に行ったAlpha Foldの研究に基づいて構築する、Isomorphicというスピンアウトがあり、創薬を加速し、すべての病気を解決しようとしています。
今や、そのようなことは手の届く範囲にあると思います。次の10年か20年で。エネルギーについても議論しました。AIがもたらす素晴らしい利益は多くあると思います。しかし、リスクもあります。明らかに、ある種の経済的混乱があり、それは産業革命のようなものになると思いますが、おそらく10倍大きく、10倍速いでしょう。
つまり、信じられないほどの変革が起こりますが、同時に混乱も起こります。そして、おそらくそのためにいくつかの新しい経済モデルが必要になるでしょう。そして、AIの使用についての懸念に関しては、私が懸念する価値があると思う2つがあります。1つは、これらの汎用技術、AI技術を有害な目的のために悪用する悪意のある行為者です。
そして2つ目は、AI自体です。AGIに向かい、エージェントベースのシステムに近づくにつれて。これらは今日のシステムよりも自律的に物事を行うことができるシステムです。それに対するガードレールは何か。それらを私たちが望むことをし続けるように保つにはどうすればよいか。予期しないことに逸脱しないようにする方法は。ですから、それらが私が予見する2種類のリスクです。
あなたがコントロールできるシステムを持っているか、または開発していると感じていますか。
私たちはそれについて非常に自信を持っていると思います。これらのシステムの責任と安全性とセキュリティについて、最初から考え、熟考してきました。2010年にDeepMindを始めたとき、当時AIに取り組んでいる人はほとんどいませんでした。
しかし、私たちは成功を計画していました。そして、成功はこれらの極めて強力なシステムを意味することを知っていました。ですから、コインの裏側も理解していました。最初から、構築しているシステムについてできるだけ理解しようと、非常に思慮深く、科学的方法と科学的アプローチを使おうとしてきました。
もちろん、それは私たちが間違いを犯さないという意味ではありません。これは非常に信じられないほど速く動いている技術です。しかし、AIのようなものについては、慎重な楽観主義者と自分を呼んでいます。私は人間の創意工夫を非常に信じています。十分な時間と注意があれば、科学者として、そして社会として、私たちはこれを正しく行うと思います。しかし、それは所与のことではありませんので、これに急いで飛び込むべきではありません。目を開いてこれに臨む必要があります。
競争と倫理的ジレンマ
なぜそれを尋ねたかというと、あなたがYoshua Bengio、Max Tegmarkのような人々と話したことを知っているからです。これらは私も話した人々であり、彼らはこの集団に属しています。AGIの世界やエージェントシステムに急速に突入する必要があるのでしょうか。おそらく、これらの汎用または一般目的のシステムではなく、特定のものを解決するためのツールベースのAIがもっと必要なのではないでしょうか。そして、これらのAGIシステムの開発の減速を求めてきたことを知っています。あなたの見解では、減速すべきだと思いますか。
Yoshuaやmaxとは多くの議論をしてきました。私は彼らをとてもよく知っています。そして実際、その見解にはいくらか共感があります。ツールベースのAIを構築する、つまりAIをツール、または例えば科学のための究極のツールとして考えることは、初期段階でAIを構築する正しい方法です。そして確かに、それが私たちがそれを見ている方法であり、AlphaFoldのように、AIを適用する種類のものです。
しかし、問題は、私たちが置かれている非常に複雑な地政学的および企業システムがあるということです。そしてそれは単純なことではありません。これを構築しようとしている企業が多数あります。それを構築しようとしている国も多数あります。そして、ある種の競争のダイナミクスがあり、理想的にはそこにはないものです。
理想的なケースでは、これは科学的努力であり、非常に慎重に、各ステップが慎重に検討されるでしょう。しかし残念ながら、現実の世界はそうではなく、私たちは自分たちがいる場所について実用的でなければなりません。ですから、私たちがしようとしているのは、フロンティアにいて、その利益をできるだけ早く、できるだけ広く押し進めることの良いロールモデルになることです。しかし、その途中でできるだけ責任を持ち、できるだけ思慮深くあることも試みています。
そして今のところ、そのバランスはかなり良く取れていると思います。そしてうまくいけば、それは業界の他の分野にとっても少しロールモデルになります。
ええ、それらのダイナミクスにも対処したいと思います。しかしまず、個人的な観点から。あなたは、DeepMindのこのミッションを始めたと言いました。技術を信じているけれども、キャリアの中で、これをやるべきかどうかという瞬間はありましたか。技術がどれほど強力かを見ると。
私は本当に、今日の社会が直面している多くの課題があると思います。AIとは関係ありませんが、気候、貧困、水へのアクセス、健康、老化、人口、病気などです。多くの問題があります。エネルギーについても先ほど話しました。もしAIのような変革的な技術が到来しなかったら、社会がこれらの課題に対処する能力について、私は本当に心配するでしょう。
興味深いことに、AI自体はそれらの課題の一つであり、おそらく最大のものの一つです。しかし、それは私たちがこれらの他の大きな、壮大な課題に対処し、解決するのを助けることができるものでもあります。ですから、非常に興味深いものですよね。ある種の両刃の剣であり、私は常にそれを信じてきました。最終的には、これが私たちが発明する最も重要な技術になるだろうと常に考えてきました。そしてそれは、本当にコンピュータ時代の自然な進化だと思います。
Demis、ちょっと脇道に逸れますが、あなたはゲームでキャリアをスタートしました。それは素晴らしいことです。
はい、Theme Parkを共同開発しました。
素晴らしい、素晴らしいゲームです。まだゲームをプレイしますか。
はい、ゲームが大好きです。本当に私の趣味です。最近では、League of Legendsのようなもので、私の2人の息子と兄弟と一緒に小さなチームを作っています。ロックダウン以来やっています。しかし、ゲームはあらゆる形で大好きです。サッカーからビデオゲームまで。
あなたが持っているような影響力が大きくストレスの多い役割において、それがあなたのリラックス方法ですか。
そうです、そうです。そして過去にも、私にとって素晴らしい創造的な取り組みでもありました。プログラミングや他のことを学んだのは、ゲームを作ることを通してでした。
私はあなたほどストレスの多い仕事ではありませんが、それは私のリラックス方法でもあります。確かに。家に帰って、コンソールをつけます。
まさに、まさに。
Googleの競争力とDeepMindの統合
その短いセグメントだけでも、Steve、解きほぐすべきことがたくさんあります。私は2つの大きなバズワードに焦点を当てたいと思います。1つ目は汎用人工知能、またはAGIです。このアイデアには非常に多くの異なる定義があることは知っていますが、大まかに言えば、人間と同等かそれ以上に賢いAIというアイデアです。そして、Open AIやDeepMindを含む多くの大手AIラボが、このAGIの段階に到達しようと押し進め、期待していると思います。
これまでのところ、彼らは大規模言語モデルと呼ばれる技術でこれにアプローチしてきました。これらは膨大な量のデータ、主にテキストでトレーニングされたAIモデルです。しかし、もう一つのバズワードがありますよね。ワールドモデル、物理世界を理解するこれらのAIモデルというアイデアです。そしてこれは、このバズワードは人気が本当に高まっています。
ええ。そしてこれは、2026年の残りの期間、さらには来年にかけてのAIの大きなテーマになると思います。なぜなら、ここでのアイデアは、LLM、確かに言語部分はできました。人間が話し、話し、書くやり方を模倣できます。しかし、物理世界に関しては、ロボティクスとAIと物理的AIについて非常に多く話しますが、彼らは物理世界がどのように機能するか、水がどのように流れるか、空気がどのように動くかなどを理解する必要があります。
Demisにこれを持ち出したときに本当に印象に残ったのは、彼が「ええ、私たちはそれをもっと探求し始める必要があります」と言ったことです。そして実際、彼はLLMとそれらのワールドモデルが収束し始める世界を見ています。収束という言葉を使ったと思います。より独特で強力で有能な何かに収束すると。
これは、ソーシャルメディアのようなAIリーダーの間で展開されている議論でもあります。Xやあなたのお気に入りのソーシャルメディアサイトを立ち上げることができます。そして本当に印象に残ったのはYann LeCunです。彼はMetaで長年AIの責任者でした。彼は最近、自分のことを始めるために去りました。なぜなら、昨夏に起こった大きな人材戦争で、Alexander Wangに取って代わられたからです。
彼はFinancial Timesで本当に興味深いインタビューをしました。彼はLLMがAGIに到達するものだとは思っていません。あなたの指摘のように、それは誰もが追いかけているものです。超知能、AGI、何と呼んでもいいです。彼の考えでは、LLMは部分的にしか到達できません。ワールドモデルや他のあらゆる種類のものが必要です。そして彼はMetaがLLMを超えて考えていないことを厳しく批判しました。そしてそれが彼が自分のことをするために去った理由の一部のようです。
そして、Metaの大きな競合他社の一つであるGeminiが、それについて公然と話し、Demisが「ええ、私たちはこれをする必要があります。これについて考え始める必要があります」と言っているのを見るのは本当に興味深いです。それはロボティクス、自動運転、そして私たちが会話しているこれらのAIモデルと知的システムが正しい答えを得るためのより良い理解など、非常に多くのことを可能にします。
Steve、チャットボットを使ったことはありますか。何かを入力すると、「ねえ、Steve、素晴らしい質問ですね。それは本当に賢い考えです」と言うでしょう。
いつもです。それがすべてのチャットボットの追従性ですよね。「ああ、あなたはとても賢くて、私にこれらの質問をするのが上手ですね」と言うのです。ええ、いつもです。
まさに。それを持ち出した理由は、部分的にこの点と、LLMへの批判の高まりにつながります。実際、はい、それらは素晴らしく、情報を提供してくれます。しかし実際には、新しいアイデア、斬新なアイデアを創造できる基盤としてのLLMに関しては、限界があります。
そして、それが部分的にDemisが語っていたことであり、なぜこのワールドモデルのアイデアが人気を本当に高めているのかということです。ロボティクス、ドライバーレスカー、そして他の多くのユースケースにとって重要であることがわかるので、あなたが言及したように、AIのこの次のフェーズにどのように展開するかを見るのは興味深いでしょう。
ええ、そして、このポッドキャストを続けていく中で気づくでしょうが、私はこのAIの瞬間を生きているロボティクスの角度について信じられないほど懐疑的です。私たちが見ているロボットの多くは、文字通り操り人形です。遠隔操作されています。
もちろん最良の例はTesla Optimusロボットで、最初はボディスーツを着た男性が踊り回っていました。今では本物のロボットですが、繰り返しますが、遠隔操作されています。文字通りコントロールルームにいる人々がインターネット経由でそれを制御し、彼らの声を使ってあなたに話しかけさえしています。
私たちは、私が話したロボティクスの人々、数週間前にオフィスにいた人がいましたが、彼らは最も困難な部分は実際のロボットを構築することではなく、それをトレーニングすることだと言いました。そしてそこで、これらのワールドモデルが登場します。彼らが実際に自律的に動作できるように、私たちが約束されてきたように。
完璧です。
Demis、あなたは進行中のダイナミクスについて言及しましたね。そして、商業的な競争はもちろんその一つです。Open AI、Anthropic、他のすべてのAIラボがあります。激しいです。そしてGemini 3はこれまでのところ非常に良い評価を受けています。しかし、人々がGoogle全体とその競争能力を疑っていた時期がありました。
2025年のある時点だったと言えます。そして、それはそれほど昔のことではありません。そして、Gemini 3が本当に出てきて、多くの人々に感銘を与えました。しかし、それは常に変化している空間です。それで、現在の競争環境をどう評価しますか。どう感じていますか。
現時点では、激しい競争環境です。つまり、多くの人が私に言っているのは、テック業界に20年、30年いると、彼らがこれまでに見た中で最も激しい環境だということです。おそらく、テクノロジー業界で今までにない。そして、最も有能なプレイヤーすべて、個々のテックタイタンや大手テック企業、そしてすべての最高のスタートアップ、彼らは今すべてこの空間に関わっています。なぜなら、私たちが20年以上前から知っていたことを、今や誰もが理解したと思うからです。これは本当に最も重要な技術だということを。
ですから、それはある程度予想されることですが、厳しいです。しかし同時に刺激的でもあります。そして、ゲームに戻ると、私は非常に若い頃にチェスをし始め、イングランドジュニアチェスチームに所属していました。ですから、ある意味で競争の中で育ってきました。ですから、幸いなことに競争が大好きです。実際、私の大きな部分は競争のために生きているようなものです。
しかし一方で、心の奥底では、企業間や国家間の個別の競争よりもはるかに重要なものがあることを知っています。それは、世界のため、全人類のために、AGIをうまく管理することです。
そして、私たちAIラボのリーダーであり、これに影響を与えることができる私たちすべてに課せられているのは、私たちが置かれているこの激しい資本主義的競争の中でも、それを心の前面に置いておくことだと思います。ですから、両方が同時に真実なのです。
年初に人々がGoogleがAIで何をするのか疑問視していた瞬間について言及しました。
ええ。何か違うことをしましたか。
ええ、過去10年間を振り返ると、実際には、Google、特にGoogle Brainという研究部門とDeepMindは、かなり独立していました。私たちはある意味、今日誰もが使っている技術の約90%を発明しました。もちろん最も有名なのは、すべてのLLMの背後にあるアーキテクチャであるTransformersです。またはAlphaGo、本当に難しい問題で大規模な強化学習を導入しました。
ですから、これらすべての技術を発明してきましたが、後から考えると、それを商業化してスケールアップするのが少し遅れていたかもしれません。そしてOpen AIや他の企業がそれを非常にうまくやりました。そして過去2、3年、私たちはほぼスタートアップや起業家のルーツに戻り、より機敏に、より速く、物事を本当に素早く出荷し、本当に急速な進歩を遂げなければなりませんでした。
そして、Geminiシリーズ、Geminiに集大成している過去数年間に見ているものは、私たちが非常に満足しているGemini 3です。あなたが言及したように、私たちの最新バージョンは、ある種私たちを、私たちが属していると感じるリーダーボードのトップ近くに戻しました。
そしてそこに留まれると感じています。
そこに留まれると感じています。もちろんです。
AIバブルと財務的持続可能性
このすべての競争の中で、明らかにAIのバブルについて多くの話があります。特に特定の企業の評価、天文学的な金額を調達している企業について。テック大手がインフラに数千億ドルを費やしています。そして率直に言って、非常に少ない製品、あるいは非常に少ない収益性さえなく、大きな資金を調達している企業があります。
それで、このバブルの議論に関して、私たちは今どこにいると思いますか。AI業界に関して、私たちは財務バブルの中にいると思いますか。
それはバイナリなことではないと思います、このバブルの議論は。業界の一部はバブルの中にあるかもしれないと思います。私にはそう見えます。そして他の部分はおそらくそうではありません。根本的に、AIはこれまでに発明された中で最も変革的な技術になるでしょう。ですから、それはすべてを支えている部分です。ですから最終的には、インターネットバブルに少し似ています。最終的には、インターネットは重要であり、その間に創設された世代的な企業がいくつかありましたよね。
ですから、それはほとんど避けられないと思います。誰もが特定の技術がどれほど変革的であるかに気づくと、過剰な熱狂があり、それからおそらく清算があり、それから本物であるものが生き残り繁栄するでしょう。
私には、プライベート市場のようなところで、数百億ドルのシードラウンドがあるところで、基本的にまだほとんど何もないところが、長期的には少し持続不可能に見えます。私に関する限り、バブルについてはあまり心配していません。私の観点からすると、Google DeepMindをリードしているということは、どちらに進んでも、今のように好調で指数関数的に続くのか、それともバブルがあってバブルが弾けるのか、どちらにしても勝つ適切な位置にいることを確認しなければなりません。そしてそのどちらの方法でもそれを利用できるようにしなければなりません。
そして、GoogleのベースとなるビジネスとAIがそれにどう適合するかを考えると、私たちは良い位置にいると思います。どちらに進んでも、ここから利益を得ることができます。
最大の競合他社の一部は、この時点でプライベート市場で巨額の資金を調達することに成功した企業だと思います。ですから、ある時点で何らかの調整があったとしても、それを乗り越えられると自信を持っていますか。
ええ、つまり、それがGoogleのバランスシートのポイント全体であり、また私たちが持っているすべての素晴らしい製品と表面です。数十の数十億ユーザー製品があると思いますし、AIは自然にそれらすべての製品に適合します。電子メール、ワークスペース、またはGeminiアプリのような新しいものなど。
ええ、あなたも進行中のダイナミクスについて言及しました。競争について話しました。もう一つは地政学です。あなたも言及しましたが、もちろん中国についての大きな議論があります。中国と米国の間のこの種の競争戦いで。しかし、中国とその企業が強力なAIモデルと技術を思いつく能力を割引していた時期がありました。
しかし実際には、Deep Seekが行ったことで見ました。それは私たちの部分に少しショックをもたらしましたが、実際にはそれ以上に、Alibabaのような大手テック企業は、非常に競争力のあるオープンソースモデルを思いつきました。ですから中国はこのゲームから外れていませんよね。
全くそうではありません。そして実際、彼らは米国のフロント、米国と西洋のフロンティアモデルに、おそらく1、2年前に考えていたよりも近いと思います。この時点では数ヶ月遅れているだけかもしれません。興味深いのは、Deep Seekチームやあなたが言及したAlibabaのような非常に有能なチームがいます。そして問題は、彼らがフロンティアを超えて何か新しいものをイノベーションできるかということです。
ですから、彼らはキャッチアップでき、フロンティアに非常に近くなり、非常に速くキャッチアップできることを示したと思います。しかし、実際にフロンティアを超える新しいTransformersのような新しいものをイノベーションできるでしょうか。
私はそれがまだ示されていないとは思いません。
あなたの見解では、それは、例えば最先端のチップのような技術へのアクセスに対する制限のために困難になるでしょうか。
いいえ、それはむしろメンタリティの問題だと思います。少なくとも主要な西側のフロンティアラボは育んできたと思います。私たち自身について言えば、DeepMindを少し現代のベル研究所のように考えることができます。イノベーションと探索的なイノベーションを奨励し、今日知られていることをスケールアウトするだけではありません。
もちろん、それはすでに非常に難しいです。なぜなら、それを行うためには既に世界クラスのエンジニアリングが必要だからです。そして中国は間違いなくそれを持っています。問題は科学的イノベーションの部分です。それは何かを発明することははるかに難しいです。それをコピーするよりも約100倍難しいです。
ですから問題はそれが次のフロンティアリリースです。そして私はまだその証拠を見ていませんが、それは非常に困難です。
DeepMindの科学への貢献と未来のビジョン
その会話の部分で私にとって最も印象的なものの一つは、Steve、中国に関するものでした。私は中国に3年以上住んでいました。CNBCのために中国からテックセクターを取材していました。そして最近、実際には中国はAIに関しては米国に非常に遅れているという見方が広がっていました。
複数の理由があります。その一つは、最も高度なチップを手に入れられないかもしれないので、その業界は遅れをとる可能性があるということです。一つの見方は、単にイノベーションしていないということであり、米国企業がするような資本を持っていないということです。しかし実際にDemisから非常に興味深かったのは、彼が中国のAIモデルは米国のいるところからわずか数ヶ月遅れていると信じていると言ったことです。ですから実際にはそれほど遅れていません。
そして昨年、Deep Seekが本当に世界と市場に衝撃を与えたことを思い出してください。中国がゲームに参加していることを示しました。それ以来、Deep Seekはそれが最初に出てきたときほどの波を作っていませんが、中国最大のテック企業の一つであるAlibabaは、そこでリーダーとなっています。本当に興味深いモデルをいくつか開発しており、Hugging Faceと呼ばれるサイトのようなオープンソースコミュニティを見ると、Alibabaのモデルは最も人気のあるものの中にあります。この分野で私が話した専門家は、それらは世界で最も高度なものの中にあると言っています。
ですからそこで見られています。そして私が言えることの一つは、そこに住んで働いてきたことから、中国企業は速く動きます。彼らは専門知識を持っており、イノベーションできます。ですから、このAI競争から彼らを排除することはできません。
しかしまた、Demisのポイントを取り入れると、彼は、中国企業がキャッチアップしていて、この競争に非常に参加している一方で、彼らがまだ証明していないことの一つは、これらの大きなブレークスルーを起こす能力だと言いました。
ですから、それは本当に興味深く、ニュアンスのある見方だと思いました。ここでの他の部分、Steveがピックアップしたものは、バブルとAIバブルに関するDemisのコメントです。
ええ、ちなみに、彼が最初に言ったことについて話しましょう、数ヶ月のこと。1年前のDeep Seekでした。中国がそれを行い、本当に良い大規模言語モデルやチャットボットを作ることができるという事実だけではありませんでした。彼らが最も強力なNvidiaチップなしでそれを行ったというアイデアも、市場を揺さぶりました。
そしてそれが、ここアメリカで今見ているものです。Arjun、中国がそれらのNvidiaチップを手に入れる能力を制限しようとしています。おそらく彼らはH200チップを手に入れるだろうという話がすべてあります。これは最高のチップではありませんが、おそらく中国がアクセスできるものよりは良いです。そしてあなたは密輸全体の問題に入ります。
しかしDemisのポイントに戻ると、もし彼らがこれらのチップへの完全なアクセスなしで本当に数ヶ月遅れているなら、それはまたNvidiaのチップ空間での卓越性と支配性に疑問を投げかけます。しかし、はい、あなたがバブルについて言ったことも非常に興味深いです。なぜなら、あなたは彼にそれについて尋ねました。バブルの中にいるのか。どう思うか、そのようなことすべて。
そして彼は基本的に、私たちはGoogleだと言いました。私たちは裕福です。重要ではありません。私たちにはお金があります。支出するフリーキャッシュフローがあります。私たちのバランスシートは私たちのスーパーパワーです。何らかの理由で支出を抑える必要がある場合、それができて、私たちは大丈夫です。
しかし誰がそれができないか推測してください。それはOpen AIとAnthropic、他の2つのリーダーです。xAIも、ここに入れることができます。彼らの全体のことは、継続的な資金調達なしで自分たちを維持できる収益と収益成長を最終的に示すことができるポイントに到達するために、無期限にお金を集めなければならないということです。
物事が枯渇し始めたら、Open AIとAnthropicは極端なリスクにあります。Google、Microsoft、Metaには、別のプロジェクトに移るキャッシュフローがあります。Metaはすでにメタバースでそれを行いました。これらの企業は、すでにこれらの大きな高マージンのビジネスを持っているため、非常に簡単にピボットできます。
Demis、多くの人々が、GoogleのAI能力のどれだけがDeepMindとあなた自身とあなたのチームから来ているかを忘れていると思います。Googleとどのように働いているのですか。それについて多くの魅力があります。Sundar Pichaiがある日あなたに電話をかけてきて、「ねえ、Demis、私たちはこれが必要だ」とか、「Geminiや他のAI製品のためのこのアイデアがある。それを構築できるか」と言うのですか。その関係はどうなっていますか。
ええ、過去3年間、私たちはすべてをGoogle DeepMindというこの一つのエンティティに統合しました。Googleでのすべての AI研究が行われるこの組織であり、それはGoogle Research、Google Brain、DeepMindの組み合わせのようなものです。そして私がそのグループを運営しています。それはGoogleのエンジンルームのようなものだと考えるべきです。
ですから、すべてのAI技術はこのグループ、私たちのグループによって行われ、それからGoogle全体のこれらすべての素晴らしい製品に拡散されます。そして過去数年間、私たちはそのバックボーンを構築してきました。ですからモデルだけでなく、Googleのインフラストラクチャ全体をほぼ再設計して、これらのものが信じられないほど速く出荷できるようにしています。
これらのモデル、それはすべての主要な表面にほぼ同時出荷です。ですから、新しいGeminiモデルをリリースすると、翌日または同じ日に検索にあります。そしてそれは本当にうまくいっています。私たちはGemini 2.5モデルで本当に調子に乗ったと言えます。そして過去約1年間、それは本当にスムーズなプロセスになってきています。そして次の12ヶ月でそれがもっと見られると思います。
ですから、私たちは自分たちをそのエンジンルームだと考え、説明しています。そしてSundarと私は戦略的なことについて、技術がどこに行くべきか、より広いGoogleが何を必要としているかについて、ほぼ毎日話しています。そして、ロードマップと計画を日々調整しています。一方で、最初に、速く、安全にAGIに到達するという長期的な目標を念頭に置いています。
ですから、新しいもの、新しいAIツールを思いつき、それがGoogleポートフォリオ全体に出荷されるなどの能力がもっと期待されるべきです。その関係で行った変更のために。
その通りです。ですから、それは信じられないほど緊密な反復ループであり、私たちは皆同じテックスタック上にいます。
あなたが構築しているものの多くはGoogle製品に入っていますが、例えばSamsungのような企業をカバーすることを知っています。Samsungのような企業が、例えばスマートフォン内のAIツールのいくつかを構築するのを手伝っています。
多くのパートナーと協力しています。あなたが言及したように、彼らがそれがどれほど有能かを見て、私たちの技術を選択してくれることを非常に誇りに思っています。そして実際、Samsungや他のデバイスに関しては、エッジコンピューティングというアイデアと、電話などのエッジデバイスで動作するこれらのモデルのより速いバージョンに非常に興味があります。
しかし、私たちが取り組んでいる眼鏡のような新しいデバイスもあります。そしてWarby Parkerのようなパートナーとスマート眼鏡のアイデアです。そしてGoogleは長い間スマート眼鏡に取り組んできたと思いますが、知っての通り、しかし、ついにキラーアプリがあると思います。それは、このユニバーサルアシスタントのアイデアであり、日常生活であなたを助けるというものです。そして、すべての大手デバイスプレイヤーがそのタイプの技術に興味を持つだろうと思います。
Demis、残り数分しかありませんが、私が新しいテックレポーターだったときのことについて少し尋ねたいと思います。GoogleがDeepMindを買収したとき、2014年だったと思います。当時4億ポンド、1億ポンドの取引だったと思います。
非常に多くの人々があなたが何をしているのか知りませんでした。そして、なぜGoogleはこの英国企業を買収しているのか。何が起こっているのか。振り返ってみて、ああ、独立を保つべきだったかもしれないと思うことはありますか。それとも、物事がどのように展開したかに満足していますか。
面白いです。当時の検索責任者であるAlan Eustaceは、ある種、担当していました。Larryと共に。Larry PageはCEOだったので取引をスポンサーしていましたが、Alan Eustaceは検索責任者として取引を成立させるために委任されました。そして私はAlanに、これはGoogleがこれまでに行った中で最も重要な買収になるだろうと言いました。それはかなりのものです。YouTubeやAdWords、そして彼らが以前に買収した他のものがありますから。
しかし、これがどれほど重要になるかを知っていましたし、Googleのミッション、つまり世界の情報を整理するというミッションとどれほどぴったり合うかも知っていました。そしてAIはそれに非常に自然に適合します。情報を整理し理解することです。つまり、そのためのツールとしてAIより良いものは何でしょうか。
ですから、それが自然な適合になることを知っていました。そして、これが今や、おそらく100倍、1000倍の価値があるかもしれないことも、私たちがそれを売った価格の何倍かもしれません。しかし、当時は科学に戻りたかったのです。そして研究を推し進めたかったのです。それは2014年当時まだ非常に初期段階でした。
そしてGoogleは、世界で数少ない企業の一つだったと思います。そして特に当時のLarryが、この技術がどれほど重要になるか、それが何になり得るか、そして今日私たちがそれのために見ているものを認識できました。そして、AlphaGoやAlpha Foldで行った素晴らしい仕事や、私たちが行ったすべての科学は、彼らの支援と彼らが投入できる計算能力の量なしではできなかったと思います。
ですから、全く後悔はありません。
テックCEO、AI CEOは、世界の新しいロックスターです。Jensen Huang、NvidiaのCEOがヨーロッパで見て、みんなに追いかけられているのを見ました。
Jensenは最近、あなたと彼が話していると言ったと思います。彼はnano bananaという新しい画像生成ツールについても素晴らしいことを言っていました。あなたたちは何について議論するのですか。
Jensenは素晴らしいです。信じられないほどのパイオニアであり、また、20年、30年とビジョンに固執してきた人でもあり、私は彼を尊敬しています。実際、私は90年代にゲーミング用のGPUを使い始めました。もちろん、グラフィックスエンジンと物理エンジンを書くためです。ですから、私の初期のゲーミング時代に使っていたハードウェアが、今AIに役立っているというのは、皮肉にも完全な循環だと面白く思っています。
しかし、ええ、私たちは科学とAI for scienceについて話します。彼はそれに非常に興味を持っています。そして実際、Alpha FoldはGPUでトレーニングされました。ですから私たちと彼はAlpha Foldと私たちが行っている創薬の仕事を愛しています。ですから、ほとんどAI for scienceについて話します。
多くのデータセンターがNvidiaシステムで構築されていることは知っていますが、GoogleにはTensor Processing Units、TPUチップもあることも知っています。何らかの競争的な友好性はありますか。
私たちは幸運です。独自のTPUがあります。私たちはTPUが大好きです。一般的に、最高のモデルをトレーニングするために社内で使用しています。そして実際、大規模なモデルを構築しようとしている、または非常に大規模なAIモデルを提供しようとしているエリートAIチームからの大きな需要があることがわかりました。それらは特にそのために構築されています。
ですからTPUは、GPUよりも少し特別なケースだと考えることができます。GPUはより一般的だと考えることができます。ですから、Alpha Foldのような新しいアーキテクチャや新しいアプリケーションを探索しようとしているときには、GPUを使用するかもしれません。
しかし、私たちが知っているものを最大限にスケールアップしようとしているときには、カスタムシリコンははるかに効率的です。ですから幸運です。GoogleとDeepMindでは両方を使用できます。両方を持っています。
素晴らしい、Demis。未来を見据えて。あなたは明らかに科学と、AIが新薬のブレークスルーを生み出す可能性に非常に焦点を当てています。新しい病気を発見する。そこには多くの潜在的なものがあります。もちろんIsomorphic Labsもあります。
科学の世界でこれらすべてのブレークスルーを解き放つというあなたのAIのビジョンに向けて、私たちはどこにいるのでしょうか。
科学に適用されたAIの最良の例として、私は常にAlpha Foldを指摘するのが大好きです。そのプロジェクトを非常に誇りに思っています。そして、タンパク質折り畳みという50年の科学における壮大な挑戦、タンパク質の構造をどう解くかを解決しました。そして世界中で300万人以上の研究者が彼らの重要な仕事でそれを使用しています。
ですから、これ以上変革的な技術を想像できません。そして私が大好きなのは、ダースのAlpha Foldを指摘できることです。そしてそれぞれが科学や数学のそれぞれの分野を革命化することです。そして私たちはその道を順調に進んでいると思います。材料科学、物理学、数学、天気予報など、半ダースのプロジェクトに取り組んでいます。
そして次の10年間、もしAIがうまくいき、順調に進歩し、正しい方法でそれを使用すれば、科学的発見の新しい黄金時代を迎えることができると思います。
2026年のAIの大きなことは何だと思いますか。何か大きなブレークスルー、起こると思う大きな進歩はありますか。
エージェントシステム、より自律的に物事を行うことができるシステムが、有用になるのに十分信頼できるようになり始めるでしょう。次の12ヶ月から18ヶ月でロボティクスで本当に興味深いものが見られると思います。Gemini roboticsでいくつかの非常に野心的なプロジェクトに本当に一生懸命取り組んでいます。
そして最後に、おそらくデバイス上のAIシステムが、実世界で本当に有用になり始めるのを見始めると思います。そして、おそらく私が最もワクワクしているのは、ワールドモデルをさらに進め、実際に使用できるようにより効率的にすることです。おそらく私たちの一般的なモデルでの計画のために。
素晴らしい。Demis、その最後の答えを、今年のどこかであなたと私がまた会えることを願う次回のための予告編のようなものとして受け取ります。参加していただきありがとうございました。
ありがとうございます。お招きいただきありがとうございました。
それで良いですね。それからチャットに戻ります。素晴らしい。最後の部分があります。
それでSteve、会話のその最後の部分で、私が興味深いと思ったのは、DeepMindエンティティとより広いGoogleビジネスとの関係でした。そしてDemisがGoogleまたはAlphabetのCEOであるSundar Pichaiと毎日話していると言っていた部分と、彼らがどれだけより統合されてきたかです。
このAI競争について考えているなら、それが私にシグナルするのは、Googleが明らかにAI製品を市場に出すスピーディーさを習得したということです。しかしまた、これらすべてのGoogle製品について考えなければなりません。Chrome、Gmail、何であれ、彼らはGoogleで開発されているどんなAIもこれらすべての製品に広がることを望んでいます。それは彼らに、これらの製品のいくつかでほぼ瞬時にタップできる絶対的に巨大なユーザーベースを与えます。
そして私は、以前から言っていますが、Googleの最大の強みの一つは、Androidオペレーティングシステムとそれがどれほど大きいかを考えるとき、世界的に70%以上の市場シェアがあるということです。それは膨大な数の人々とデバイスであり、Google AIを即座に、効果的にインストールして迅速に使用できる場所です。
ですから、市場に出るという点では良い位置にいると思います。そして明らかに、このDeepMindとより広いGoogleビジネスとの関係は、Googleがここでの長期にわたってどんな成功も維持するために不可欠になるでしょう。
ええ、そしてAndroidフロントだけでも、最大のAndroid電話メーカーであるSamsungは、すでにGeminiをメインのチャットボットにしています。GeminiがメインのAIです。私は少し驚きました。Samsungが、過去にそうしてきたように、独自のものを構築しようとしなかったことに。しかしいいえ、彼らは完全にGeminiにオールインしています。
彼らが持っている新しい複合現実ヘッドセットでGoogleと提携しています。また、Warby Parkerのような企業とも提携してデザインしている、今後の眼鏡もあります。ですから、ええ、Samsungは本当にこれを採用しており、それはGeminiにとって巨大なプラットフォームです。ただそれだけ、Samsungの角度だけで、彼らがすでに持っている巨大な市場シェアだけで素晴らしいです。
そしてAppleについて話しましょう。Geminiは実際、わずか数ヶ月後に期待されているSiriのこの新しいバージョンを動かすエンジンになるでしょう。彼はGeminiがより多くのデバイスに広がることへの興奮について話しました。ですから、Appleが自分でこれを構築できないことを認識し、正直に言って、Samsungがやっていることをするのは本当にスマートな動きだと思います。そしてオーケー、この実証済みの技術を統合しましょうと言います。私たちはすでにGoogleと素晴らしい関係を持っています。
そしてこれは正直、私が長年見てきたのとは異なる種類のGoogleです。同じことに取り組んでいる多くの異なるグループがありました。つまり、この大きな再編の前、Demisがすべてのコントロールを得る前、Google内に人工知能に取り組んでいる複数のグループがあり、お互いにぶつかり合っていました。
そしてSudar Pichaiは本当にスマートでした。これは大きな瞬間だと言って、すべてを再編しなければならないと。彼はすべてをDemisの下に折り込み、それをDeepMindに入れました。そして今私たちはそこにいます。そしてそれは本当にGemini 3で2025年に大きな成果をもたらしました。
ええ、そして消費者スペースは、AIの側面に関して本当にますます激しくなっています。特に、あなたが知っているように、バブルについての話をしていたときに言及した、Open AIのような競合他社について話していました。GoogleはBalance Sheetが大きく、強力なキャッシュフローがあり、膨大なユーザーベースを持ち、イノベーションを続けています。
そして、この種の再編と、Googleから今見ているこのスピードを考えると、2026年の消費者側で、特にOpen AIに多くの競争圧力を加えることになると思います。ですからすべては手に入れられます。
ええ、そして今年Open AIから多くの異なるものが見られるだろうと予想します。彼らは、何が定着するかを見るために、できるすべてのスパゲッティを壁に投げるでしょう。なぜなら、彼らはOracleとのこれらすべての大規模データセンターの構築などについてした、すべての約束された支出を果たすために、莫大な収益を生み出すために、自分たちに莫大なプレッシャーをかけているからです。
コミットされた支出すべては、より良く、より効果的に製品化しない限り起こり得ません。しかしあなたの指摘のように、私たちはMetaでこれを見ています。ちなみに、Metaはユーザーベースをてこにする巨大な機会を持っています。そしてGoogleがやったようにそれを理解していません。ですから今のところ、Googleは物事のトップにいるように感じます。
さて、DeepMindに関するこのミニシリーズのパート2は来週出ます。そしてDeepMindのCOOであるLila Ibrahimと話します。ですからそれをご覧ください。そして、このエピソードについて何かコメントや考えがあれば、私たちに連絡してください。
ほぼどこでも私たちに連絡できます。私は複数のソーシャルメディアプラットフォームにいると思います。
私はBlueskyの人間です。私はBlueskyの人間です。
ええ、私たちはあらゆる場所にいます。私は7年半前にInstagramをやめましたが、後悔していません。
わあ、それは素晴らしい。
ええ、もうDoomスクロールはありません。それが大好きです。
この人にはDoomスクロールはありません。
聞いてくださり、見てくださりありがとうございます。また次回お会いしましょう。
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