OpenAIがSpudと呼ばれる強力な次世代AIモデルの事前学習を完了し、数週間以内のリリースが予想されている。これに伴い、動画生成モデルSoraの開発優先度が下げられ、サム・アルトマンは安全管理の最前線から退き、資金調達とインフラ整備に専念する組織再編が行われた。さらに、天才数学者テレンス・タオがGoogle DeepMindの技術やChatGPTを活用して未解決の数学的証明を進展させており、AIがすでに科学的発見において信頼できる共同研究者として機能し始めている現状が詳しく解説されている。
OpenAIの次世代モデルSpudと大規模な組織改編
OpenAIには、Spudと呼ばれている未発表の新しいモデルがあります。これがGPT-5.5になるのか、それともGPT-6なのか、あるいは全く新しい命名規則になるのかはわかりません。その可能性は十分にあります。一部のOpenAI従業員がほのめかしているように、これは私たちがこれまで見てきたものとは全く異なる、真新しい機能を備えたものになる予定です。
たった1つの従業員宛てのメモの中で、サム・アルトマンは次のように発表しました。まず1つ目に、OpenAIはSoraを終了します。Soraは消滅します。もちろん今すぐ完全に消えるわけではありませんが、長くは続かず、やがて無くなります。次に、次の主要モデルであるSpudの事前学習が完了したこと、そしてアルトマン自身が一歩退いて安全性の監督から離れ、資金調達とインフラ構築にさらに注力することです。
また、表舞台の裏側では、誰も話題にしていないかなり大きな数学的ブレイクスルー、あるいは数学のマイルストーンが達成されています。重要なのは、これらが別々の出来事ではないということです。これらは1つの非常に大きな物語なのです。あまりにも大きなニュースなので、私の後ろにあるグリーンスクリーンが完全に壊れてしまったほどです。まあ、それはまた別の話ですね。後で話しましょう。
では、まず最初に、大きく取り沙汰されている新しいモデルの噂について話しましょう。その多くはOpenAIによって確認されています。OpenAIは、社内コードネームでジャガイモを意味するSpudと呼ばれる次の主要モデルの事前学習を完了しました。アルトマンはスタッフに対し、これは非常に強力なモデルであり、数週間以内に登場すると語りました。
彼はそれを、経済を本当に加速させることができるものだと説明しました。したがって、おそらく今月の後半か、もしかすると4月にはリリースされると見られています。一方で、アルトマンはOpenAIの安全性およびセキュリティチームの直接的な監督から退きます。これにより、セーフティチームは直接マーク・チェンに報告し、セキュリティチームはグレッグ・ブロックマンの下にあるスケーリング・オペレーション部門に移動します。
これらすべてを行う理由としてアルトマンが挙げているのは、インフラが不足しているからです。より多くのチップ、より多くのデータセンター、そしてサプライチェーンを構築する必要があり、それらを前例のない規模で構築しなければなりません。シニアエグゼクティブのフィジー・シモは、組織図における自身の組織やポジションの名前をAGI展開という名前に変更しました。
OpenAIが組織図のどこかに、あるいは製品カテゴリーとしてAGIという言葉を記載したのはこれが初めてです。
Soraの終了とすべてを統括するスーパーアプリへの集中
では、これらすべては何を意味するのでしょうか。すべての点と点をつなぐものは何でしょうか。以前、Soraがなくなることについての動画でお話ししたように、OpenAIは脇道にそれるようなプロジェクトを終わりにし、すべての物事が向かっていると彼らが考えるたった1つのことに独占的に焦点を当てています。
それは、スーパーアプリと呼べるようなものです。言ってみれば、すべてのアプリを統括する唯一のアプリです。ChatGPT、Codex、Atlas、そしてOpenAIが持つウェブブラウジングツールなど、そのすべてが1つの製品に統合されようとしています。そして、Spudモデル、それがGPT-6なのか何であれ、間もなくリリースされるそのSpudモデルが、そのすべてに動力を供給することになります。
さて、このような再編と焦点の見直しには、いくつかの犠牲が伴いました。Soraもその1つです。従業員たちは、Soraがどれほど膨大な計算リソースを消費しているかにショックを受けたと語っていたと報じられています。そのため、Spudとこのスーパーアプリのために計算リソースを解放するべく、Soraは打ち切られたのです。
また、過去にはOpenAIがChatGPT内で動画生成機能を提供する可能性について話していました。しかし、それも完全に消滅しました。ロードマップから外されたのです。彼らはディズニーと3年間のライセンス契約を結んでおり、ディズニーはAI動画生成を用いた制作に10億ドルの資金を約束していたため、これが軽い決定ではなかったことは確かです。Soraはそのライセンス契約の背後にある中核的な存在でしたが、そのすべてが単に消滅してしまいました。
どうやら、これはディズニーにとっても寝耳に水だったようです。現在聞こえてくる話では、その契約は正式には締結されておらず、資金のやり取りもなかったようです。つまり、契約は破談になり、白紙に戻りました。しかし、土壇場になって突然の出来事だったようで、当然ながらディズニーは、私たちはOpenAIが追求したいことを何でも追求する権利を尊重する、といった曖昧な声明を出しました。
では、Soraのチームはどうなるのでしょうか。Sora部門のトップであるビル・ピーブルズが、Soraに何が起きていて、彼らが何に方向転換しているのかについて言及しました。彼は、私たちは物理的な経済を自動化する必要があるとし、Soraの研究チームは今後、忠実度の高い任意の環境をシミュレートすることを学習することで世界を深く理解するシステムに焦点を当てると述べています。
つまり、Google DeepMindがほのめかしていることや、NVIDIAが取り組んでいることと似たような、ロボティクス向けのワールドモデルについて話しているのです。そしてアルトマンもこれを確認しました。彼は、Soraの研究チームは特にロボティクスに関連する長期的な世界シミュレーションの研究を優先すると述べました。
激化する競争とAGIレベルへの到達の予感
このメモの中で、アルトマンは競合として具体的にGoogleとAnthropicを挙げています。当然ながら、AnthropicとOpenAIはどちらも今年中のIPOに向けて競争しています。そして多くのAI研究所は、Anthropicに追いつくのに苦労していると述べています。公式にそう発言しているところもあれば、彼らの行動から何となく読み取れるところもありますが、Anthropicは特に企業顧客の分野で急速にペースを上げています。
彼らはClaude for Workのような素晴らしいコーディングツールやホワイトカラー向けのAIツールを世に出しています。Claude Codeもありますね。さらに今は、携帯電話からAIエージェントを制御できるDispatchもあります。アルトマンは、OpenAIも同様のツールを出荷すべく急いでいると公に語っています。そしてもちろん、彼らはOpenDevinの作成者を買収し、その人材を獲得しました。これがその分野で彼らを助けることになるでしょう。
さて、新しいモデルについて私たちがまだ知らないのは、パラメータの数、それが推論モデルなのか非推論モデルなのか、マルチモーダルなのかどうかといったことです。推測することはできますが、詳細はまだ何も発表されていません。それが何と呼ばれるのか、再びGPT-6やGPT-5.5になるのか、全く違うものになるのかもわかりませんし、他のモデルとどう比較されるのかも不明です。
彼らの話し方からすると、ほとんど全く違うもののように思えます。しかし、これが経済を本当に加速させることができるというサム・アルトマンの言葉に基づけば、それはアルトマンが通常の製品リリースや段階的なアップデートについて語るような言い回しではありません。そのような言葉は使わないはずです。AGI展開という命名規則や組織図の名前変更などを考えても、それは偶然ではないと思います。
彼らは何かをAGIレベルと呼ぶ準備をしているようです。そしてもちろん、安全性やセキュリティチームの直接の監督から自身を遠ざけ、それらの部門を別の人物に報告させるようにし、自身はチップや電力、サプライチェーンなどに集中するための時間と余力を確保するというのが、アルトマンならではの強力な立ち回りです。
天才数学者とAIによる数学的ブレイクスルー
さて、この進展しつつある物語の中で見落とされがちだったことがあります。これと同時に起きていたことなのですが、このニュースがあまりにも大きかったために埋もれてしまいました。OpenAIがSpudを発表している最中に、フィールズ賞受賞者であるテレンス・タオが動いていました。彼については以前にも話したことがありますね。彼は多くの人から、存命する中で最も偉大な数学者と見なされています。
彼は以前から、2025年後半のある時期にAIが本当に加速してブレイクスルーを起こし、様々な数学的証明や定理にますます役立つようになったと語っていました。AIは非常に複雑なエルデシュの問題の多くを解決しました。これは元々数学者のエルデシュによって選ばれた問題ですが、現在ではテレンス・タオがその精神的な後継者となり、それを受け継いで問題を選び、それらが証明されたかどうか、あるいは解決に向けて進展があったかどうかを確認しています。
そして、最新のOpusやGPTモデルのリリースとほぼ同時期に、この自律的な定理発見をAIがどれほどうまくこなせるかという点で、注目に値する顕著な進歩が見られました。
テレンス・タオは最近論文を発表し、その論文のどこかに次のような引用があります。ぜひ読んでみたいと思います。繰り返しますが、これは存命する中で最も偉大な純粋数学者と考えられている人物の言葉です。彼が発表したばかりの論文の1つからの直接の引用です。
彼は、Alpha Evolveで実験を行った後、と述べています。これはGoogle DeepMindのLLMベースのシステムですね。LLMとその周辺の環境を組み合わせたものです。科学的あるいは数学的発見のための高度なAIエージェントと言っていいでしょう。テレンスは、おもちゃのモデルの積分限界を2つの下界に分割して証明する方法にたどり着いたと述べています。
彼にはこの問題があり、それを2つの部分に分割することでアプローチしようとしました。そして、ChatGPTが1つ目を証明し、私が2つ目を証明したと彼は言っています。これを少し噛み砕いて考えてみましょう。現在生きている中で最も偉大な数学者が、自分が行っている証明を2つの部分に分割するためにAIと協力しているのです。そしてAIがその部分の1つを担っているのです。
AIモデルによる自律的な発見と進化
では、Alpha Evolveとは何でしょうか。これはGoogle DeepMindの進化型コーディングエージェントです。Geminiの上に構築されています。使用したいGeminiのどのモデルでも機能します。彼らが最初にそれを発表したとき、確かGemini 2.5のようなものを使っていたと思いますが、自由に切り替えることができます。Googleが表現したように、それらを組み合わせて使うことさえでき、反復的に多くの異なる解決策を導き出します。
それらをテストし、より優れているかどうかを確認します。そのため、コードや数学、その他多くのことを洗練させることができます。Google DeepMindが最初にそれを発表したとき、彼らはデータセンターのアーキテクチャの効率をどのように改善したかを投稿しました。それはGeminiがトレーニングされていたハードウェアの一部を改善しただけでなく、Gemini自身のトレーニングプロセスも実際に改善しました。つまり、自らを改善したと言えるでしょう。
そしてこのモデル、このエージェント環境、AIエージェント、呼び方は何でも構いませんが、それは以前に最適だと考えられていた数学的限界をすでに改善しています。そこでタオは、このAlpha Evolveという技術を使用して、この問題を解決するための正しいアプローチを見つけました。彼はその進化的な研究を用いて正しいアプローチを見つけ出したのです。
AIが急速に多くのアイデアをブレインストーミングしてそれらをテストし、よし、これが良いアプローチになりそうだ、と判断しました。それから彼はそのアプローチを2つの問題に分割し、自身で1つを処理し、もう1つを彼が呼ぶところのChatGPTに任せました。彼がどのモデルを使ったのかはわかりませんが、それがOpenAIのモデルであることはわかっています。
おそらく最新のモデルか、あるいは彼が特定のモデルを指定する代わりにChatGPTを使うことを選んだのは、未発表のモデルへの高度なアクセス権を持っていたからかもしれません。私たちがここで話しているSpudモデルである可能性は低いでしょう。なぜなら、報道によるとそのモデルは昨日トレーニングを完了したばかりだからです。私が思うに、公式にトレーニングを終えたのは3月24日のことでした。ですからSpudではありませんが、OpenAIの別のモデルがこの問題の半分の証明を行うのを助けたのです。
タオはまた、AIが解決した100のエルデシュ問題を含むGitHubのWikiのようなものを管理しており、今年の1月にGPT-5.2 Proがリリース直後のたった1週間で3つのエルデシュ問題を解決しました。数学における能力のこの向上はごく最近のことです。ですから、おそらくGPT-5.4 Proがここでの最も有力な候補だと私は推測していますが、これも確かなことはわかりません。
加速する未来と私たちの予測
さて、ネット上やニュースで少し混乱を招くような話が飛び交っているのは知っています。AIはすべて偽物だ、何も生み出すことはできない、などと言う人もいます。しかし同時に、今日生きている最も偉大な数学者は別の意見を持っています。彼は、AIは数学者や科学者が世界への理解や数学の理解を前進させるのを助けることができる、信頼できる同僚や共同科学者と呼べるレベルに達しつつあると述べています。
タオは2025年に、2026年、つまり今年までにAIが信頼できる共著者になるだろうと予測していました。彼が最先端のAI研究所である2つの企業から提供された2つのモデルを、信頼できる共著者や共同科学者として使用して論文を発表している状況を見ると、その予測は予定より早く実現したと言えるでしょう。
少し前のことですが、2025年や2025年初頭にAnthropicやOpenAI、サム・アルトマンやデミス・ハサビスが、科学を前進させることのできるモデルがもうすぐ登場するとほのめかしていたことを思い出してください。当時の人々の一定割合は、そんなのはでたらめだ、彼らは嘘をついている、利益を水増しして株価を上げようとしているだけだ、などと言っていました。
また同じ頃、彼らはすぐに超人的なコーダーが現れ、コーディングの多くがこれらのAIエージェントによって行われるようになるとも言っていました。確かに、それが技術的に達成されたかどうかについては議論の余地があります。当然ながら人間のソフトウェアエンジニアはたくさんいますし、そういった状況はありますが、同時にGPT CodexやClaude Code、あるいはOpenDevinの上に構築されたようなモデルも目にしています。
私たちは、AIがかなり印象的なものを作り出しているのを目撃しています。ですから、これらの発言が技術的に実現したかどうかについて議論することはできても、現時点でこれまでに達成された進歩を否定するのは少し難しいと思います。彼らが完全に的を外していると言うのは、少しおかしな話です。AI研究所で働いている人々は全員嘘をついているのだと言うこともできます。
実際に私は、本を書き、読者を持ち、非常に賢いとされる人々が、利益を上げるために彼らは皆嘘をついていると言っているのを聞いたことがあります。それはいいでしょう。では、テレンス・タオのような人物についてはどうでしょうか。彼らは何のために嘘をついているのでしょうか。通常、科学的発見の手柄について嘘をつく場合、貢献した他の人々に手柄を譲らないことでそれを行います。自分自身で手柄を独り占めするのです。
しかしここでは、彼がこの論文につながる多くの作業を行ったことについて、これらのAIモデルを評価しているように見えます。もし事実でなければ、彼がそんなことをするとは思えません。彼が、この論文を発表する上でこれらのAIモデルが不可欠だったと言うなら、私は彼を信じます。
経済への影響と今後の展望
繰り返しになりますが、もしあなたが数年前からこの分野を追いかけているなら、誰の予測能力がより正確であることが証明されつつあり、誰の予測能力がそうでないのか、分かり始めていることを願っています。AIが半年後や1年後にどうなっているかを常に軽視する人々は、この2年間ですべての予測を的中させており、AIはどこにも到達していないと感じるでしょうか。
それとも、AIの能力が指数関数的に成長している曲線を見て、このまま続くと仮定しようと考える人々はどうでしょうか。彼らはただチャートを見て、その線を見て、この線が過去5年ほど続いてきたのと同じ方向に進み続けると仮定しようと言っているだけです。私の見る限り、チャートの線をそのまま追っている人々の未来に関する予測能力の方が、未来についての正しい予測として証明されつつあります。
今やこれらのAI研究所のリーダーたちは、経済を加速させるようなモデルがまもなく登場すると言っています。今年、あるいは来年の初めに何が起こると思いますか。彼らが言ったことは完全にナンセンスなものになると思いますか。出始めるモデルによって経済はまったく影響を受けないと思いますか。もしあなたがこれまでずっとAIの進歩に逆らう方に賭けてきたのなら、もしかすると今回こそあなたが正しいという時になるかもしれません。
しかし私個人としては、チャートの線がこれまでと同じ方向、同じ傾きで進み続けることに逆らうような賭けはしません。ぜひ皆さんの意見を聞かせてください。このSpudモデルに興奮していますか。それは大きな出来事になると思いますか。そして、今年登場し始めるこれらのAIモデルが経済を加速させ始めるのを目の当たりにすると思いますか。
それがあなたにとって何を意味するにせよ、経済に非常に目に見える、測定可能で強力な影響を与えると思いますか。これらのAI研究所のリーダーたちが、将来的にAIがコーディングの多くを行うようになるとか、AIが将来の科学的発見を助けるようになるなどと発言したとき、どう感じますか。彼らはAIの時間の流れで言うとかなり前にそれを言っていました。6ヶ月、12ヶ月、18ヶ月という期間は、AIの年月で測れば大昔のことです。
振り返ってみて、彼らはそれらの予測を見事に的中させたと思いますか。それとも会社の価値を高めるために嘘をついたように感じますか。あなたはそのタイムラインのどこにいますか。議論のどちら側に立っていますか。もしAIモデルが科学の進歩に貢献していないと考えるなら、テレンス・タオが言っていることについてどう考えますか。これらの証明を解き明かす上で、彼がモデルの重要性を大げさに言っているのだと思いますか。それとも、それを科学の進歩への貢献とは見なさないのでしょうか。
ぜひ教えてください。とても興味があります。そしていつものように、ご視聴いただき本当にありがとうございます。私の名前はウェス・ロスです。また次の動画でお会いしましょう。次回はこれより良いセットアップができていることを願っています。今、少しでも良くなるように構築している最中です。この照明が変すぎないことを心から願っています。それでは、また次回お会いしましょう。
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