OpenAIのCEOサム・アルトマンが、AIの最新動向と今後の展望について語った対談である。Codeの登場により、コーディングを超えた汎用的なコンピュータ使用が可能になり、知識労働全体を変革する可能性が示された。完全なAI企業の実現が上限目標として掲げられ、エージェント同士が相互作用する新しいソーシャルネットワークの可能性も言及されている。一方で、エネルギーやハードウェア製造といったインフラ制約、セキュリティとデータアクセスのバランス、AIと人間が共同利用するソフトウェアアーキテクチャの再設計など、非自明な課題も浮き彫りになった。能力と実際の活用の間に存在する「ギャップ」は過去最大レベルに達しており、企業がAIを迅速に吸収できる体制を整えることが競争優位の鍵となる。2026年には主観的に10倍の性能向上が見込まれ、AIモデルの急速な進化が続く見通しである。
Codeがもたらす劇的な変化
良いニュースから始めさせてください。ご存知かどうか分かりませんが、私たちはCodeの最初のデザインパートナーなんです。それは知りませんでした。ありがとうございます。本当にありがとうございます。この数ヶ月で、私たちは指数関数的な成長曲線を描いてきたと思います。AI Defenseは昨年ここで立ち上げた製品ですが、2週間か3週間後には、AI Defenseのコードの100%がCodeで書かれることになります。
信じられないですね。私にとってCodeは、しばらくぶりに感じたAIに関する最大のアップデートです。昨日立ち上げたアプリは、私にとって物事を完全に別のレベルに押し上げました。もう分かりました、これは信じられないほどの経済的価値を極めて迅速に生み出すことになるでしょう。これはOpenAI全体の働き方を変え、他の企業の働き方も変えていくことになります。
ええ、モデルは本当にある閾値に到達しました。そして今、インターフェースとハーネスが追いついてきたと思います。これは、あなたが美しい瞬間について話していた、まさにそれだと思います。ChatGPT以来、初めて感じるもう一つのChatGPTモーメントです。知識労働の未来、そして企業や個人がAIを使って全く異なる方法で仕事をする様子が、明確に垣間見えるのです。
AI企業の上限とは
では、この上限はどこにあると思いますか。上限は、完全なAI企業だと思います。おそらくそれを超える上限はないでしょう。現時点で私が考えられるのは、完全なAI企業です。それは非常に強力なもののように思えます。コーディングモデルが完全で複雑なソフトウェアを作成できるというこのアイデア。
しかし同時に、それを中心に企業を構築するために、現実世界の他の部分と相互作用できるということです。これは非常に大きなことです。そして、今まさに起こっていることについて、ノートブックで追跡されていると思いますし、Claudeで起こったことについても。しかしこれは一時的な流行に過ぎないのでしょうか、それともそこから何か学ぶべきことがあるのでしょうか。
いいえ、これは間違いなく一時的なものではないと思います。まあ、ノートブックについては分かりませんが、OpenClaudeは違います。コードは本当に強力ですが、コードに加えて汎用的なコンピュータ使用ができるとさらに強力になる、というこのアイデアは定着すると思います。
コンピュータの完全制御がもたらす可能性
私が最初にCodeをインストールした時、私はCodeに自分のコンピュータの完全な制御を、何をしているか確認せずに与えることは絶対にしないと言っていました。でもそれは約2時間しか続きませんでした。あまりにも便利だったからです。
そして、周りの人たちから、本当にそんな風に動かすべきではないと説得されました。だから今は、これが全てどうなるか分かるまで、2台のラップトップを使っています。しかし、AIエージェントにあなたのコンピュータとウェブブラウザの完全な使用権を、すべてのセッションと共に与えることは、信じられないような結果をもたらします。そしてそれは定着するように思えます。
Codeスタイルのワークフローをすべての知識労働に拡張できるというアイデア、つまりあなたが何をしていても、Codeや何かそのバージョンがあなたのコンピュータを使い、あなたのためにウェブを使い、文書を編集し、その他必要などんな種類の仕事でもできる。これは知識労働がどのように行われるかという真の変革のように感じます。そしてOpenCoreは、多くのアイデアを一つにまとめて、それを使いやすく現実的なものに感じさせる素晴らしい仕事をしたと思います。それは確実に私たちの未来の一部になるでしょう。
ノートブックはクールだと思います。そしてそれは、現実のものとなる何かを指し示していると思いますし、もしかしたらそれが本になるかもしれません。しかし、多くのエージェントが人々の代わりに空間内で相互作用する新しい種類の社会的相互作用が生まれるでしょう。それはあらゆる種類の新しいものにつながります。例えば、誰もがエージェントや多くのエージェントを作り、そこに投入し、エージェントたちが話をして、物事を行い、人々に情報を見つけ、他の人々のエージェントと協力して、新しいアイデアを思いつく、全く新しい種類のソーシャルネットワークを想像できます。
きっと興味深いものが出てくるでしょう。未来のソーシャルは、今日とは非常に異なる、そのようなものになるかもしれないと思います。それがノートブックかどうかは不確実ですが。
非自明な制約とは何か
今日私たちが直面している制約について考えると、明らかなものとして、インフラストラクチャ、コンピュート、電力などがありますが、実際に私たちを妨げている非自明な制約はありますか。よく言われるように、短期的にはこれらの技術の影響を常に過大評価し、長期的には大幅に過小評価されることになります。しかし、今あなたが見ている非自明な制約は何ですか。魔法の杖があって、それを変えられたらいいのにと思うようなものは。
明らかな制約が依然として最大のものだと思います。エネルギー、十分なハードウェアの製造、そのようなすべてのことです。私にとって最も気になる非自明な制約の一つは、これらのモデルすべてのセキュリティとデータアクセスと有用性のバランスをどうとるかということです。これにはまだ誰も素晴らしい答えを持っていないと思います。これには新しい種類のセキュリティまたはデータアクセスのパラダイムが発明される必要があるように感じます。
もう一つは、すべてのソフトウェアを人間とAIの両方に等しく使いやすいように書き直すにはどうすればいいかということです。現在、それをしようとすると、ソフトウェアの動作方法について奇妙な癖がたくさんあります。
それはソフトウェア自体のアーキテクチャを変えるということですか。人間よりもエージェントのために最適化し、ソフトウェアの構築方法が根本的に変わるということですか。はい。そして、それには大きな例もあれば、些細な例もあります。例えば、私は自分のエージェントに私の代わりにSlackを使ってもらいたいです。なぜなら、私はSlackに溺れるのが嫌いだからです。
私にとっては混沌とした混乱だと思います。でも重要なものです。しかし今の仕組みでは、私のエージェントはSlackのウェブインターフェースを使って、すべてのスレッドを読み、私のために何かをすることができますが、その過程でいくつかのものを既読にマークしてしまい、私のワークフローを壊してしまいます。
これは些細な例ですが、多くのソフトウェアがAIと人間が一緒に使うようには設計されていないということです。おそらく私たちは、AIに何らかの形で異なるユーザーアカウントを持たせたいと思うでしょうし、同じ種類のものを使わせたいと思うでしょう。多くのソフトウェアが書き直されて、主にまたは大部分がAIによって使用されるようになるかもしれませんが、人々が昔ながらの方法で使うこともできるようになるでしょう。
常時稼働コンピューティングの課題
もう一つの非自明な障害は、AIの最も強力なもののうちの一つは、常時稼働のコンピューティングができることです。AIがあなたの会議を聞いたり見たりし、コンピュータ上であなたがしていることを見て、そして多くの価値を追加し、あなたのために物事を行うことができます。
既存のコンピュータハードウェアでさえ、本当にそのために作られていません。AIが何を見て、何で物事を行えるか、何を保持できるかについての私たちの許可システムと考え方は、本当にそのために作られていません。私たちの法制度もそれをうまくサポートしていません。会議を記録して、そこから何かを学び、記録を削除できるようにしたいものです。
だから、そのような使いやすさの問題がたくさんあると思います。そして、科学で起こっている非常に多くの進歩と、あらゆる異なる分野でのリアルな話があるという、大きな二分法があることがわかります。ケビン・スコット、スコットが今日後でここに来ます。
一方で、組織が基本的なことを立ち上げて実行するのに苦労している課題があります。ところで、これはMicrosoft Wordが登場したときから新しい概念です。人々は当時の能力の2%しか使っていませんでした。だから、これについて考え始めると、実際に吸収率を高めるにはどうすればいいでしょうか。こちらにはCIOやCISOがいます。組織内でAIの吸収率を高めるために、彼らにどんなアドバイスをしますか。
能力ギャップの問題
ええ、そこであなたは興味深いことをたくさん言いました。能力ギャップは、これまでで最大に感じられます。数ヶ月前、おそらくChatGPTが、ChatGPTが立ち上がる直前以来、どの時期よりも大きく感じると言っていたでしょう。
今では、人々が多くのことにそれを使っているにもかかわらず、さらに大きく感じます。私が小さいながらも徐々に大きくなる科学的発見を行えるという事実、完全なソフトウェアを書けるという事実、すぐにより汎用的な知識労働ができるようになるという事実、これらはすべて非常に大きなことです。
私たちは常に言ってきました。研究を自動化し、それを使って経済を自動化し、それを使って人々に信じられないほどの新しい価値を提供し、これらすべての利益を共有し、この全く新しい技術的世界を実現すると。そして常にそれを、いつか未来の抽象的なことのように見ていました。それなのに今、AIが研究を行い、AIが膨大な量の経済的作業を行えるようになっています。そして、あなたが言ったように、これは過去に何度も起こっています。しかし、これを実際に経験すると、拡散、吸収がこれほど遅いというのは、本来そうあるべきとは思えません。
吸収は、あなたが思っていたよりも遅いですか。はい、でも私は単にそれについてあまり深く考えていなかったと思います。そして振り返ってみると、歴史を見ると、驚くべきことではないはずです。いくつかの点では速いからです。
他のものと比較すると、ChatGPTは以前のどのソフトウェアよりも驚異的に速く成長しました。Codeは非常に速く成長しています。汎用的なコンピュータ使用の知識労働も速く成長すると期待しています。それでも、何が可能か、何ができるかを見ると、驚くほど遅く感じます。
アドバイスという点では、企業がこれらの新しいツールを迅速に吸収できるようにセットアップする方法を見つけることです。そして、データアクセスとセキュリティの問題について、どう考えるかという1年または複数年を必要としないようにすることです。これらの問題は現在、Codeのようなものを採用する段階でさえ、人々を妨げています。それは非常に重要に感じられます。
AIチームメイトとしての認識
あまり劇的な予測はしたくありませんが、AIの同僚と呼べるものを迅速に採用できる体制が整っていない企業は、大きな不利な立場に立たされると思います。そしてそれらを採用できるようになるには、多くの作業といくらかのリスクが必要になるでしょう。
私たちがCodeを使っていたときの大きな洞察の一つは、最初の2、3ヶ月間、私たちはこれが驚くべきツールになると考え続けていました。そして実際には、あなたの前方展開エンジニアの一人に電球が点いたのです。私は言いました、あなた方はこれを間違った方法で考えています。なぜなら、これをツールではなくチームメイトとして考える必要があるからです。そして、そのレベルのスキューモーフィックデザインを、人々がこれに関して完全に理解しているとは思いません。なぜなら、ほとんどの人の心の中では、まだ非常にトランザクショナルなツールだからです。
Codeアプリは、私にとって初めて、本当にチームメイトと対話しているように感じられました。そして、そこからの教訓の一つは、素晴らしい技術を持っていても、モデルは持っていますが、私はFive Twoがすごく良くなったモデルだと思います。でもそこにたどり着いても、どうパッケージ化するか、どうユーザーに対話させるか、どれだけ簡単にできるかには、まだ多くの価値があります。
しかしこれは、私にとって今、本当に感じられます。ChatGPTと話すことが常に明らかにツールのように感じられたのとは違う方法で、今、私は協力者と仕事をしているように感じています。そしてそれは、これから来るものの形に非常に似ているように思えます。
インフラストラクチャの課題
さて、いくつかのトピックについて話しましょう。インフラストラクチャについて確認したいことがあります。あなたは実際に膨大な時間を費やしてきました。電力側でさえもです。一般的に、私たちが持っている制約、電力制約、インフラストラクチャについて話してください。あなたはどう考えていますか。明らかに、十分なお金をかけていますよね。
私たちが今見ているすべての証拠は、AIモデルがはるかに高性能になり続けるということです。そして同時に、タスクごとにはるかに安価になり、はるかに少ないリソースを使用するようになるということです。そしてこれが起こるたびに見られる歴史は、人々がそれをはるかに多く使いたがるということです。だから私たちは、AI使用が毎年加速的なペースで成長する世界を計画しています。
人々は、必要とされる容量を過小評価していると思います。今でさえ、すべてが構築された後でもです。今、彼らは5兆ドルがこれに費やされると言っています。年間を通じて。もしそれが本当に迅速に使われるなら、それで十分かもしれません。
そして、途中で一時的に供給過剰になる可能性もあると思います。しかし数十年の期間で見ると、世界がはるかに多くのトークンを必要とすることは確実に思えます。たとえ私たちが各トークンをはるかに効率的にするとしてもです。皆さんのポケットには、バッテリーで超強力なモデルを実行するデバイスがあります。でも、さらに多くを求める欲求がまだあるでしょう。
世界はこれを理解し始めたと思います。資本主義はその役割を果たしており、サプライチェーンは再構成され、政策は変化しており、私たちは信じられない量のインフラストラクチャを構築することになります。
さて、それは十分でしょうか。人々は常にAIの総市場需要について話します。それは電力やエネルギーの市場需要のようなものに感じられます。
一般的なことして話すことはできません。異なる価格レベルでどれだけの需要があるかを言うことができます。そしてこの場合、異なる品質の異なる価格レベル、つまりどれだけスマートか、どれだけ速いか、そのようなすべてのことについて言うことができます。しかし、私たちが本当に高性能で本当に安価なものを作り続けるなら、ある価格では大量の需要があるでしょう。
もっと高価なら、需要は少なくなるでしょう。でも私は、世界がそれをたくさん使えるようになってほしいです。私たちは今、この能力の中にいます。前に述べたように、人々はチャットに使えることを知っています。おそらく一部の人々はコードに使えることを理解しています。これが単に私たちが物事を行う方法、企業の運営方法、科学的発見の方法、私たちが個人的な生活でほとんどのソフトウェアを使う方法になると思います。そして、リーズナブルな価格でそれをたくさん作ることは、非常に良い賭けのように思えます。
オープンソースでのリード
米国がオープンソース側であまりリードしていないという事実を心配していますか。それについて少し話してください。私は心配しています。ええ、もっと多くを、あるいは少なくすべきだと思います。では、何がそれを妨げているのですか。集中と時間です。でも私たちは何らかの形でそれを解決する必要があると思います。
では、あなたのシミュレーターでこれを少し説明してください。もし私たちが、実質的なオープンソースのプレゼンスを持たず、もちろん中国は持っているとしたら、私たちが持っている場合と比べて、世界はどう異なる形になるでしょうか。
明確にしておきたいのは、フロンティアモデルでリードすることが最も重要だと思うということです。そしてそれらはAPIや他の製品を介してアクセスされることが予想されます。だから、私たちがオープンソースのリードも持っていなければ、大丈夫ではありますが、素晴らしくはないでしょう。
人々は自分自身のモデルを望んでいます。人々は自分自身のモデルのコントロールを望んでいます。人々はモデルをローカルで実行したいと考えています。特に、あなたの人生全体を見ることになるモデルを持つ世界を考えるならです。常にオンで、すべてを追跡している新しい種類のデバイスを持つことになります。それはあなたに大きな価値を追加します。
少なくとも私は、自分がコントロールする推論で実行されることを本当に望んでいます。だから人々はこれを必要とすることになると思います。繰り返しますが、もし私たちが遅れをとったら、明らかに世界の終わりではありませんが、私たちがそこでリードすることを本当に望んでいます。そして、ローカルで実行されるプライベートモデルへの需要が高まると思います。
フルスタックへの進化
あなたが早送りして、振り返って考え始めるとしたら。なぜなら、あなた方がこれをどうやって圧縮された時間内でやり遂げたのか、私にはわかりません。フルスタックに行くことを決定し、独自の推論チップを構築し始め、データセンターの建設が行われるようにするという瞬間があったに違いないからです。
それは、あなたが最初に始めたコアを超えて実際に行くという意識的な決定だったはずです。今日持っているビジネスモデルと、それが時間とともにどう進化し、変化するかについて話してください。明らかなものは、もちろん広告が起こったときの大きな解放です。
しかし、一般的なビジネスモデルについて話してください。無料から有料へのコンバージョン率に満足していますか。人々がこのシステムを使用している利用率に満足していますか。そして、何をもっと見たいですか。
私たちには大きな製品が2つあり、今では他にもいくつか出てきています。ChatGPTとAPIビジネスがあります。そして今、Codeがあり、これは非常に大きくなりそうです。そして他にもいくつかあります。将来的には、コンシューマーデバイスやロボット、その他さまざまな部分もあるでしょう。
人々は、サブスクリプションサービスとしてのAIにお金を払うことを本当に厭わないようです。全員ではありませんが、多くの人が私たちが思っていた以上に喜んで払います。企業は、もちろんChatGPT Enterpriseのようなものにお金を払う意思があります。
しかし消費者でさえ、あなたは消費者をかなり再調整しました。消費者は、正確な数字は頭にありませんが、何千万人もの消費者がサブスクリプション料金を払っています。
そうですね。それは正直言って、私には驚きでした。嬉しい驚きです。だから、それはさらに進むことができると思います。そして、Codeのようなものを追加すると、人々ははるかに多く払う意思があります。
大規模なコンシューマービジネスにとって、広告は良いモデルのように思えます。ただし、それをどう行うかには非常に注意する必要があると思います。
そして、企業はますますAIクラウドサブスクリプションのようなものを望んでいます。彼らは、AI企業とパートナーを組みたい、セキュリティとコンテキストのリンクとアクセスを処理してほしい、その上で多くのエージェントを実行できるようにしてほしいと思っています。汎用プラットフォームがそこに欲しいのです。あなたからのエージェント、他の人々からのエージェント、他の人々のモデルを実行したいかもしれません。
ChatGPT Enterpriseライセンスが欲しい、大量のAPIアクセスが欲しい、そのようなことです。だから、そこでもモデルがあると思います。
ビジネスモデルの多様化
もしあなたが考えるなら、あなたは興味深いモデルについて話してきました。科学的発見のアップサイドにも参加するというものです。最も成熟したものを考えると、明らかにサブスクリプションは非常に成熟しています。明らかに広告も非常に成熟しています。この時点で、あなたがその両方に参加することはかなり明確です。そして、他のものも出続けるでしょう。
非常に明確にしておきたいのは、私たちは、単にAPIにお金を払って発見をしている人々のシェアを取りたいわけではないということです。それは素晴らしいことです。でも、将来を想像することはできます。推論に何十億ドルも費やして重要な病気を治すことができるなら、そこで製薬会社とパートナーシップを探求し、そのコストを共同で負担し、それに対して何らかのロイヤリティを得るかもしれません。
これは今やっていることではありませんが、AIを使った科学的発見のフロンティアには非常に多くの資本が必要になるので、おそらくいくつかのケースでは自分たちを投資家として考えるでしょう。そして、何ができるかという想像力です。
あなたは、何が起こっているかをどこまで指数関数的に考えられるかに苦労していますか。それとも、あなたはかなり大きな思考家ですが、常に新しいアイデアが生まれているように思えます。これらの技術が進化する方法について、想像力の不足は今どこにあると思いますか。
私は、何十億ものヒューマノイドロボットがより多くのデータセンターを構築し、材料を採掘し、より多くの発電所を構築することを想像できます。経済が前例のない速度で成長することを想像できます。
あらゆる種類の信じられないほどの新しいサービスと科学的発見が起こっています。フォン・ノイマン探査機の打ち上げを想像できます。そしてその先は、全く分かりません。
マクロの追い風と向かい風
それは良いスタートのように思えます。マクロの向かい風、追い風。あなたが追い風を本当に利用することを心配していることは何ですか。なぜなら、そうしなければ、実際にその追い風を失う可能性がある期間があるからです。そして、あなたが心配している向かい風は何ですか。
追い風はモデルです。私たちはすでにこの能力ギャップを持っています。そしてモデルは急速に非常に良くなっていくでしょう。私たちは、誇大広告や狂気のように見えない方法で、起こっていると思うことをどう伝えるかを考えようとしてきました。しかしモデルは今年、非常に、非常に良くなるでしょう。
そしてそれは、私たちが信じられないものを構築できる追い風です。向かい風。そうですね、おそらくある種のグローバルな不安定化、メガサプライチェーンの混乱、そのようなものでしょう。
そして追い風側、モデルが無限に良くなるということについて。2026年には10倍の改善、100倍の改善、それとも5倍の改善が見られると思いますか。10倍の改善とはどういう意味ですか。解決できる問題のような。あなたが解決できなかった問題です。
ええ。今年の終わりまでに、主観的には10倍のように感じるだろうと賭けます。それは、正確な指標をどう置くか分かりませんが、妥当に感じられます。
終わりに
私が尋ねなかった、尋ねるべきだった質問はありますか。それはたくさんありました。私たちは多くのことをカバーしたように感じます。また戻ってきてくれますか。もう一度ここに戻ってきますか。ええ、ぜひお招きいただければ。サム・アルトマン、ありがとうございました。本当にありがとうございました。
コメント