NVIDIA CEOのジェンスン・フアンが、AIの進化、生成AIから推論型AI・エージェントAIへの移行、GPU需要の急拡大、AIインフラとエネルギー、AI安全性、雇用への影響、米国の競争力について語る対談である。AIは単なるアプリケーションではなく、コンピューター産業そのものを作り替え、新しい産業と雇用を生み出す力であるという視点が示される。
AIの行き先を読む
こんにちは、こんばんは。今日は皆さんと一緒にここにいられて本当にうれしいです。でも特に、ジェンスン・フアンとここにいられることがとてもうれしいです。今、誰かと話したい人がいるとしたら、この方です。AIに関して、彼は先を見通す力を持っているからです。
NVIDIAは今、沈黙期間に入っています。ただ、私たちが彼から聞きたいのは、もっと大きな視点の話だと思います。ではジェンスン、少しさかのぼるところから始めましょう。誰もがAIで何が起きるのか知りたがっています。これは私たちがこれまで見てきた中で最も速い技術革命です。物事は何年単位でも、何十年単位でもなく、おそらく今では週単位、月単位で起きています。かなり劇的に変化しています。あなたはウェイン・グレツキーのような存在です。パックがどこへ向かっているのか教えてください。
まず最初に、パックがどこから来たのかをお話ししましょう。この直近の数年で何が起きたのか、ということです。今、私は何かの上に座っていて、それが全部を引き起こしているような気がします。私ですかね。私かもしれません。ちょっと待ってください。よくなりました。
つまり、何が起きたかというと、2年前にChatGPTが登場しました。ChatGPTを革命的にしたのは、生成AIを生み出す能力でした。プロンプトを与えると、物語を書いてくれます。プロンプトを与えると、絵を作ってくれます。プロンプトを与えると、動画を生成してくれます。動画を与えると、物語を生成できます。画像を与えると、という具合にいろいろできます。2Dの画像を与えると、3Dの画像を生成することもできます。
生成AI、つまり生成する能力には、2つの非常に重要な力があります。1つ目は、考えるためには、頭の中でトークンを生成しなければならないということです。トークンとは何かというと、思考を生成するということです。私たちが考え、推論する能力には、思考を生成することが必要です。だから、AIに生成させることができるようになった瞬間、これは考えられる、推論できるのだと気づいたのです。
2つ目は、外部ツールを使うには、コマンドを生成しなければならないということです。ブラウザを使うときには、言葉を生成して、別のものを操作しなければなりません。この2つの考え方です。その瞬間、業界全体が一気に走り出し、生成AIをどう使えば推論を可能にできるのかを探り始めました。それが昨年登場しました。そして今はエージェントAIです。AIが理解し、推論し、計画し、ツールを使って有用なことを行う能力です。
生成AIからエージェントAIへ
この数か月で何が起きたかというと、業界はAnthropicのClaude Codeを見て気づいたのです。Claude Codeが登場し、ソフトウェアコーディングのような本当に生産的な仕事をこなせる、最初のエージェント型システムになりました。ソフトウェアコーディングは最初に取り組む場所としてよい領域です。ただ、コーディングとは何かを思い出してください。コーディングとは、自動化したいことをコード化することです。
世界中の企業や人々のうち、自分が何度も何度も自動化したいことをプログラムにコード化したくない人がどれだけいるでしょうか。実は、コーディングはソフトウェアエンジニアにとって重要なだけではありません。あらゆる企業にとって非常に重要なのです。そして、これがすべてこの数か月で起きました。
つまり、この数か月でAIは役に立つものになりました。これが大きなポイントです。2つ目の大きなポイントは、AIが理解し、推論し、計画し、ツールを使って行動するために必要な計算量は、生成AIと比べて1000倍ほど多いということです。
2年で考えてみてください。世界に必要な車の台数が2年で1000倍になったとします。世界に必要な飛行機の数が2年で2000倍になったとします。どんな指標を使ってもかまいません。1000倍の差というのは途方もないものです。さらにそこへ、それを使いたい人の数が100倍に増えることを掛け合わせます。これが、GPUの消費が天井を突き抜けるように増えている理由です。4年、5年前に販売したGPUでさえ、今では良いワインよりも速いペースで価格が上がっています。
NVIDIAのGPUを買うのは、美術品に投資するようなものですね。
それは、皆が起きると言っていたことを完全に覆しました。
この1年でコンピュート需要が1000倍になったとしたら、来年はどうなると見ていますか。そして、どれくらい先まで見通そうとしているのですか。
このことを考えるには、まず立ち戻って自分に問いかける必要があります。1つ目は、知能の自動化にはどんな有用性があるのか、それによって誰が恩恵を受けられるのか、どのように恩恵を受けるのか、ということです。2つ目は、知能を生み出すにはどのようなインフラが必要なのか、ということです。これはコンピューターサイエンスにおける大きなアイデアの1つであり、私が考えていることでもあります。
今、私は皆さんに話しています。段階を追って推論しています。そして15年前、私はディープラーニングで何が起きるかを推論しました。それがNVIDIAにそのすべてへ投資させることにつながり、今ここに至っています。
コンピューター産業そのものを作り替えるAI
今起きていることは、将来のコンピューターの動き方と、今のコンピューターの動き方の違いです。今は、スマートフォンを手に取ってニュースをクリックします。そのニュース記事やベッキーの動画は、あらかじめ録画されています。事前に録画し、それをどこかのクラウドに保存しておき、私がクリックすると、それを取り出すわけです。
将来も、そのようなことはたくさん行うでしょう。しかし、コンピューターとやり取りする時間の大半では、自分の意図をコンピューターに伝えることになります。質問しているのか、何かをしたいのか、何かについて考えているのか、誰かに議論の相手になってほしいのか、休暇や結婚式などの大きな計画を立てたいのか。そうしたことを、人に話しかけるようにコンピューターへ伝えるのです。
するとコンピューターはあなたの意図を理解し、それをどう解決するかを推論し、計画を作り、必要なツールを何でも使い、さまざまなウェブブラウザに行き、Excelでも何でも使い、おそらくPhotoshopさえ使って、素晴らしいものを作ってくれます。たくさんの画像を生成し、最後にはパンフレットを持って戻ってくるのです。
ですから、こう考える必要があります。最初のコンピューター利用が検索や取り出しに基づくものだったとして、これからはすべてが生成的になり、文脈に応じた関連性を持つようになります。つまり、私が今言ったことをすべて事前に録音しておくことはできません。だから、世界中のコンピューターの数は信じられないほど増えることになります。
これが、私がAIは単なるアプリケーションではないと言う理由です。AIはコンピューター産業を再発明したのです。AIはまったく新しい産業を発明しました。
この会場の多くの皆さんは、エネルギーのレベルで私たちと一緒に取り組んでいます。もちろん、チップのレベル、インフラのレベル、土地、電力、シェル、クラウドサービス、ネオクラウドなどでもそうです。その次にモデル層があります。たいていの場合、私たちはモデルについて話していますが、実際のところ、その下にある部分がなければ、役に立つモデルは存在しません。そして最も重要なのがアプリケーション層です。医療、輸送、小売、金融サービスなど、あらゆる産業が人工知能によって革命的に変わっていきます。
その視点から分解して考え、筋道を立ててみると、今ではかなり確かになっています。インターネットがどこにでもあるように、NVIDIAのGPUのようなコンピューターによる計算も文字どおりあらゆる場所に存在するようになります。あなたがコンピューターを使うたびに、コンピューターはあなたに適切な応答を生成できるようになるのです。
需要を満たすための制約
これだけのコンピューターが必要になると聞くと、私はイナゴの大群を想像します。それほど多くの需要が生まれるとして、どうやってその需要に追いつくのでしょうか。今、あなたは積み重ねについて触れました。以前から話している5層のケーキです。その需要に応えるうえで、弱点はどこにありますか。制約要因は何ですか。
それは常に変わります。2年前はエネルギーは十分にありましたが、チップが本当に不足していました。そして、チップのどの部分について話しているかにもよります。多くの人は、NVIDIAはGPUの会社だと思っています。私たちがGPUを発明したからです。しかし、今日私たちが作っているシステムを見ると、7種類のチップがあります。
私が話しているコンピューターは、おそらくこのステージの幅の2倍ほどあります。Vera Rubinと言うとき、それはこのステージの幅の2倍ほどのものです。ラック1台あたり400万ドルから500万ドルほどです。重さは3トンで、1台のラックの中に150万個の部品が入っています。そしてデータセンターの中には、フットボール場いっぱいにこれらのラックが並びます。
これらのシステムにはシリコンフォトニクスが入っています。最先端のメモリがあります。三次元パッケージング、液体冷却、非常に繊細な電子機器が至るところにあります。ですから、非常に複雑なものです。私たちは世界中のほぼすべてのチップ企業、すべてのシステムメーカーと仕事をしています。世界最大のサプライチェーンを持っています。どこかには必ずボトルネックがあります。ですから、それをすべて解きほぐしていくには、多くの作業が必要です。
そしてもちろん、最近の最大の課題の1つは、人々がAIについて気づいていない部分です。今、AIが最初にしていることは、膨大な数の雇用を生み出すことです。AIは雇用を生みます。AIは、アメリカが再工業化するための最高の機会です。なぜなら、AIには3種類の工場が必要だからです。チップ工場、コンピューター工場、そして私たちが言うAIファクトリーです。
つまり、3種類の製造工場によって、数兆ドル規模の再工業化が可能になります。市場の力を使って再工業化を進めることほど強力なものはありません。たとえば前政権では、CHIPS Actというものがありましたが、誰もがアメリカ国内で建設することに消極的でした。
トランプ大統領が就任したとき、私たちは話をしました。そして私は、こう言いました。ではこうしましょう。私は5000億ドル分の注文を出します。このサプライヤーたちに5000億ドル分の注文を出します。そうすれば、彼らはアメリカに来るはずです。すると、彼らは一気にアメリカに来て、ここで建設しました。
市場の力を使ってアメリカを再工業化することで、今後4年から5年にわたり、何十万もの雇用が生まれました。
そして最後に、AIは世界にとって電力網を近代化する最高の機会です。アメリカの電力網は、この会場に関係者がいればわかると思いますが、少し時代遅れです。皆さんもそれはご存じでしょう。今、私たちは初めて、市場の力を使って持続可能なエネルギーに投資する機会を得ています。原子力に投資したいならしてよいですし、どんな種類の持続可能なエネルギーを選ぶにしても、今はそれにお金を払いたい顧客が十分にいるのです。
エネルギーと5層のケーキへの投資
NVIDIAはエネルギーに投資するのでしょうか。皆さんは、どの層であれ、道中で見つけたボトルネックに投資するようにしてきました。最近あなたは、今OpenAIに行っている投資がおそらく最後になるだろうと言いました。OpenAIやAnthropicは上場するでしょうし、あなたが支える必要はなくなります。彼らは自分たちの資金を別の場所から調達できるようになります。一方で、あなたがしてきたのは、ボトルネックがどこにあるかを見つけ、そこにNVIDIAの資金を投じることでした。エネルギーはそうする場所ですか。それとも、あまりに大きな投資の穴なので、ほかのところから来なければならないのでしょうか。
良いアイデアがあり、私たちが独自の貢献をできるのであれば、喜んで投資します。ただ、エネルギーに投資している人々の多くは、サイクルタイム、つまり時間軸がかなり長いのです。特に私たちが本当に関心を持っているものはそうです。
エネルギーに関して私たちが投資する必要があるとすれば、おそらくここアメリカ国内で、もっと身近なところです。そして、おそらく時間軸もより近いところになります。土地、電力、シェルが十分に資金を得られるようにすることです。もしかすると、その一部を私たちが後ろで支えることで、彼らが資金調達を進め、電力を導入できるようにするかもしれません。私たちが注力しているのはそこです。
ただ、おっしゃる通り、私たちは5層のケーキ全体に投資しています。そして、その中で戦略的なポイントを探しています。もし1ドル投資することで、AIを100ドル分動かせるなら、それはエコシステム全体にとってものすごい増幅効果になります。
では、今その5層のケーキの中で、どこに注力しているのですか。大規模言語モデルへの注力が終わりに近づいているとしたら、最大の詰まりや、あなたが影響を受ける場所はどこに見えていますか。
とても良い質問です。皆さんは、私たちがインフラ層に投資したことに気づいていると思います。最初は、CoreWeaveやNebiUSのような企業に私たちがなぜ投資したのか、不思議に思う人もいました。循環取引だと言われました。なぜそんなことをするのか、意味がない、と。そうですね。
私たちが仮に1ドル投資したとしても、彼らはさらに9ドルを調達しなければなりませんでした。つまり、私たちはある程度の金額を投資し、そのアンカー投資によって、ほかの投資家たちに、私たちがこの会社を支えているという信頼を与えたのです。
CoreWeaveで私と一緒に投資した人たちは、明らかに非常に満足しています。NebiUSで私と一緒に投資した人たちも、信じられないほど満足しています。NScaleで私と一緒に投資した人たちも、非常に満足しています。その理由は、私たちには需要が見えており、彼らのところへやってくる機会のパイプラインが見えているからです。ですから、ある意味で私たちは非常に情報を持った投資家なのです。
だからこそ、次にどこへ投資するのか知りたいのです。
先ほど言ったように、ベッキーは本当に油断なりません。彼女に質問されて、私が答えたいかどうかわからないときには、歴史の話をするのです。そして彼女は未来を聞きたがります。
では、ここから未来の話です。いえ、冗談です。
それが1つ目でした。2つ目として、本当に大きなことについてお話しします。もちろん、私たちはOpenAIに投資しましたし、Anthropicにも投資しました。ただ、この3か月から6か月で起きている大きなことは、この2社と、AIネイティブ企業の多くの粗利益率が非常に大きくプラスになったということです。
つまり、峠を越えたのですね。
その通りです。何かを作っていて、その粗利益率が非常に高く、非常に収益性が高いなら、目標はそれをもっと作ることになります。だからOpenAIもAnthropicも、容量を求めて全力で走っているのです。彼らが生み出すトークン、これらの数字、これらの知能は、利益率が非常に優れています。Cursorも優れています。AIネイティブのエコシステム全体を見渡しても、皆そうです。その理由は、ついにAIが役に立つようになったからです。これが大きなポイントです。
ですから、AIエコシステムが今や自立していることを願っています。
ケーキのすべての層で、ですね。
そうです。たぶん。見てみましょう。もし良い投資先を見つけても、皆さんには最初に言いません。
AIの期待と恐れ
AIは素晴らしい、たくさんの偉大なことをしている、今後はさらに大きなことをするという話に移りましょう。ただ、その一方で、恐怖を煽る声も多く、不安もたくさんあります。これは2つの陣営に分けられます。AIドゥーマーとAIブーマーです。あなたはおそらく、これからの可能性を語る代表的なブーマーでしょう。
私は現実主義者です。私は現実主義者です。まず第一に、ベッキー、AIを安全にすることは業界としての私たちの責任です。その理由は、それをどう行うべきかを知っているのは私たちだけだからです。
どうやってそれを行うのですか。
まだ発明しなければならない技術がたくさんあります。これは飛行機を安全にすることと何ら変わりません。冗長システムがあります。かなり多様なセンサーシステムもあります。
でも少し違いますよね。飛行機は自分で地面に突っ込もうと決めることはできません。こうした大規模言語モデルに母性的な本能のようなものを入れることを考えていますか。それとも、私たちに似たものにするための方法は何なのでしょうか。
私が言おうとしていたのは、ガードレールもあるということです。今日のチャットボットと2年前のチャットボットの違いを思い出してください。ガードレールははるかに良くなっています。もちろん、エンジニアとして、何かがどう誤作動しうるかをすべて想像することはできません。ですから、市場で試していく必要があります。
より良い会社になる、より良い製品を作るうえで、人々に使ってもらうこと以上の方法はありません。それは残念ではありますが、事実です。今日の飛行機、今日の車、今日の医療システムは、人々が実際に使わなければ、今ほど安全にも確実にもなり得ませんでした。ガードレールシステムは信じられないほど優れています。それでも、人々がそれに望ましくないことをさせる余地はまだあります。しかし誰かがそれをするたびに、企業はそれを修正しに行きます。
ですから、私のより大きなポイントは、それを安全にするのはテクノロジー業界の仕事だということです。そして当然、私たちは人々がその技術の能力を理解し、安全な方法で使うようにしなければなりません。また、他国との関係も必要です。この技術は本当に強力で有能であり、互いに対して配備すべきではないという点で、私たちが合意するためです。
私たちは化学や核など、ほかの多くの分野でそれを行っています。ですから、この場合にももちろん実現できるはずです。ただ、私が言いたい大きなポイントは、業界としての私たちの仕事は、皆を怖がらせることではないということです。これは重要な仕事であり、私たちはそれに専念していて、真剣であり、自分たちに責任を課さなければならないと皆に知らせることなのです。
私が心配していることが1つあります。AIにとって、私たちの国にとって最悪の結果は、他国がAIを手に入れることではありません。誰もがAIを持つべきです。グローバルサウスもAIを持つべきです。すべての企業、すべての国、すべての人がAIを持つべきです。それは人々に力を与えます。引き上げます。高めます。スーパーパワーを与えます。もちろん、皆が持つべきです。
私の最大の懸念は、私たちがアメリカの人々を怖がらせることです。私たちがSFのような物語を語り、人々がAIをあまりにも不人気なものと感じる、あるいはあまりに恐れて実際に関わらなくなるほどになれば、国家としてのリードを失ってしまいます。
その通りです。結局のところ、アメリカが前回の産業革命から恩恵を受けたのには理由があります。それは私たちが発明したからではなく、適用したからです。
中国、輸出、AIは兵器なのか
そこには掘り下げるべきことがたくさんあります。まず、他国と関わる必要があるというあなたのポイントは理解しています。そして、おそらく中国を具体的に指しているのだと思います。中国とも関わることができなければならない、と。あなたの立場としては、H200チップを提供すべきだということだったと思います。必ずしも最新かつ最高のものではないにせよ、彼らがこうしたものの一部で米国企業に依存するよう、チップを提供すべきだと。それは理にかなっています。
私たちは世界で競争すべきです。アメリカは常に先行しているべきです。彼らに最新かつ最高のチップを持たせるべきでしょうか。いいえ。私たちはその権利を持っています。アメリカ合衆国にはそれを確保する権利があります。私たちはアメリカ企業ですし、それを大いに支持しています。アメリカが最初で、最も多く、最高のものを持つということです。
しかし同時に、すべてのアメリカ企業は世界で競争すべきです。最終的に私たちが目指しているのは輸出の最大化だからです。アメリカの輸出を最大化しようとしているのです。収益を増やそうとしているのです。そして収益を増やすことで、税収も増えます。国家安全保障を高めますし、経済安全保障は国家安全保障に貢献します。税金は防衛に役立ちます。それらすべてが国家安全保障を高めます。
アメリカの技術は、あらゆる層で世界中で勝たなければなりません。エネルギーを輸出できるなら、すべきです。チップを輸出できるなら、すべきです。インフラを輸出できるなら、すべきです。モデルを輸出できるなら、すべきです。アプリケーションを輸出できるなら、すべきです。
私たちは最高の防衛製品を多くの国には輸出しません。特に同盟国ではない場合はそうです。AIはその中でどこに位置づけられますか。AIは兵器ですか。
いいえ。それを試す方法があります。簡単なテストです。私が会場で見ている皆さんの100%、多くの方は見えていませんが、見えなくても100%の皆さんに言えます。皆さんにはAIが必要です。皆さんの誰にも核兵器は必要ありません。今、テストをしました。
いい言葉ですね。
これはテストです。簡単なテストです。皆さんの誰にもF-35は必要ないと思います。
では、兵器化されたAI版はありますか。たとえばMythosとしましょう。今それを全員に渡すべきでしょうか。政権は、少なくとも当面は小さなグループ内に留めるべきだと考えているようです。もっと広く展開する話もありましたが、悪意ある者の手に渡る前に、企業が自分たちを守れるようにする必要があるため、全員に渡すことにはためらいがあります。
まず一歩引いて、Mythosとは何かを考えてみてください。Mythosは非常に優れたモデルです。ただ、本当に重要なのは、Mythosがコーディング向けに設計されたモデルだということです。
サイバーセキュリティとは何かを思い出してください。コードです。Mythosがソフトウェアをデバッグでき、ソフトウェアをテストでき、ソフトウェアを書けるなら、どんな理由でMythosがサイバーセキュリティをデバッグできないのでしょうか。脆弱性をテストできないのでしょうか。結局それはコードだからです。
でも、ホワイトハットより先にハッカーがそれにアクセスしたらどうなりますか。彼らは私たちの弱点を見つけ、悪用するかもしれません。
その答えは、実は別のMythosではありません。超強力な力に対抗する方法は、別の超強力な力ではありません。安価な力を大量に用意することです。ですから、Mythosに対する最善の答えは、実はオープンソースです。オープンソースです。
そうすることで、白血球の群れを持てます。白血球の群れです。この白血球は、脅威を検知し、警告するように訓練されています。そして脅威を検知した瞬間、その脅威がどこから来ているのかを突き止め、扉を閉じます。
私たちは、自分たちのAIが相手のAIより優れているという前提に頼ることはできません。しかし、相手よりも多くのAIを持っているという前提には頼ることができます。それは頼れることです。その理由は、脅威よりも企業の数、入口の数のほうが多いからです。その脅威は、どの入口に集中するかを決めなければなりません。ですから、私たちが持てる防御側の数は、オープンソースである限り非常に多くできます。オープンソースは安価だからです。オープンソースモデルは今や非常に優秀です。そして、私たちは自分たちを守るように訓練されたこれらのオープンソースモデルをすべて動かすことができます。
それが群れであり、いわばドームです。サイバーセキュリティのドームです。それが答えです。
しかしドゥーマーは皆さんを怖がらせようとします。私は世界最大の兵器を持っている。ではあなたの答えは何か、と。そう言われると、こちらの唯一の答えも別の大きな兵器だと考えがちです。しかし実際には、求めているのは非対称性なのです。
政府の役割と規制
誰がこれを決めるべきかという点で、少し立ち戻りましょう。業界が何が起きているかを最もよく知っていることは理解しています。そこに政府が関与する役割はありますか。自主規制だけではなく、政府規制もです。
もちろんあります。AIのあらゆる応用分野においてです。医療画像システムにおけるAIは、疑いようがありません。将来の医療画像システムには、基本的に医師が内蔵されることになります。AIアシスタントが内蔵されるのです。それはあなたを正確にスキャンする方法を知っています。そしてスキャンしている間に病気を探し、リアルタイムで診断します。
ですから、その機器は規制される必要があります。そしてそのAIは、医療機器が規制されるのとまったく同じ方法で規制されなければなりません。
車もそうです。自動運転車が免許を取る必要がないというのは、私は驚きです。それはそうですよね。そう思いませんか。あなたの娘さんが免許を取る必要があるなら、自動運転車も免許を取るべきだと思いませんか。ただ道路に出して、走れるか見てみよう、というわけにはいきません。すべての試験を受けさせ、教官に助手席に座らせて、運転中に怒鳴らせればいいのです。
では、シリコンバレーの、素早く動いて物を壊せ、というやり方は信じていないのですね。多くのものがそのように展開されたように見えますが。
いえ、速く動くべきだと思います。ただ、物を壊すべきではありません。速く動くことの利点は、より優れた技術のほうがより安全だからです。私は100年前の車に乗せられるよりも、今日の車に乗せられるほうがいいです。今日のほうが安全だからです。はるかに多くの技術が入っています。
自動運転車に乗せられる場合はどうですか。
自動運転車によっては、あるいは本物の、人間の運転手でもそうですが、私は思います。なぜ今それを見つけるのがそんなに難しかったのかわかりませんね。これは何かのサインですね。
もう古いということですね。かわいいですね。
AIドゥーマーと現実主義
ドゥーマーについて話しましょう。この話からはすぐ出ますが。
いえ、私はここに留まっても構いません。
でも、これは取り上げることが重要だと思います。ブーマーがいて、ドゥーマーがいて、多くのアメリカ人はおそらくその中間にいます。ですから、両方の陣営の話を聞いて、自分たちはどこへ向かうべきか考えています。
現実主義者にも発言時間が必要です。ご存じの通り、現実的な人々は、極端でない限り、誰も言うことを気にかけません。
本当ですね。
それでも、それこそが世界の実態です。皆さんに知っておいてほしいのは、これは生きていないということです。意識はありません。私はそれが何であるかを正確に知っています。コンピューターとソフトウェアです。私たちはそれがどう作られているかを知っています。もしそれがどう作られているかわからないなら、どうやって改善し続けられるのでしょうか。
それが何なのかわからない、どう動くかわからない、もうすぐ意識を持つ、何が起きているのかわからない。そういう言葉は人々を怖がらせるだけで、真実ではありません。そして私たちの仕事を神秘的に聞こえさせてしまいます。
ほかのCEOの話については、おそらくいくつかの点で聞くべきではないとあなたは考えているのだと思います。でも、ジェフリー・ヒントンについてはどうですか。AIのゴッドファーザーであり、人類の存在が終わる可能性は20%から30%あると言っています。彼は完全に間違っているのですか。可能性がないという点で完全に間違っているのか、それとも割合が間違っているだけなのでしょうか。
彼は、多くの賢い人々がそれを防ぐために取り組んでいない、という点で完全に間違っています。彼が言ったことは、歴史上のあらゆる状況に当てはめることができます。こうしたことを防ごうとして、非常に多くの善良な人々が本当に懸命に働いているからです。
車を速くしようとしている人はたくさんいます。しかし、その10倍の人々が車をより安全にしようとしています。AIをより賢くしようとしている人はたくさんいます。しかし、その10倍の人々が、ガードレールを設け、安全にし、幻覚を起こさず、有用な仕事を生み出すように取り組んでいます。
欠けている部分は、彼らが自分たちだけがこれを心配しているかのように投影していることです。彼らは、世界には多くの人々、多くのコンピューターサイエンティストがいて、世界をより安全でより良い場所にしようとしていることを忘れています。
そして、ほかにも言われていることがあります。注意しなければなりません。彼らは善意から警告しているつもりです。しかし、人々を怖がらせると、実際には私たちを傷つけることになる点に注意しなければなりません。
放射線科医の例と仕事の本質
具体的な例を挙げましょう。非常に具体的な例です。これは最初の予測でした。非常に有名で、非常に重要なコンピューターサイエンティストが、最初になくなる仕事は放射線科だと言いました。その理由は、コンピュータービジョンがスキャンを研究し、画像を見て、私たちには検出できないものを検出するうえで、信じられないほど優れた仕事をするからです。明らかに、それはできます。
ですから、コンピュータービジョンは今、その1つの狭いタスクにおいて完全に超人的です。世界中のどの人間も、より良い仕事をすることはできません。集中力を維持し、非常に小さな異常を見つけ続けることができます。ですから、そのコンピューターサイエンティストは今日、完全に正しいのです。10年後、放射線科の100%にAIが浸透しました。放射線科に完全に統合されています。そこは完全に正しかったのです。
しかし、完全に間違っていたのは、予測されたように放射線科医という仕事がなくならなかったことです。その理由は、彼らにとっては驚くべきことに逆でした。私にとってはまったく明らかです。
何が起きたかというと、放射線科医はより多くのスキャンを研究できるようになりました。より多くの患者を受け入れられるようになりました。患者に対してより多くのスキャンを行い、病気をよりよく診断できるようになりました。より多くの患者を受け入れられるようになったのです。病院はより多くの収益を上げています。放射線科は、最大級の収益を生む部門の1つです。その結果、彼らはより多くの放射線科医を雇いたいのです。
もし皆が彼の言うことを聞いて、世界に放射線科医がいなくなっていたら、私たちはこの信じられないほど重要なリソースを欠いていたでしょう。
私たちは放射線科医にこう言うべきです。あなたの人生の目的は、暗い部屋に座り、ワークステーションでスキャンを見ることではありません。あなたの人生の目的は、医師と協力し、患者の治療を助け、病気を診断し、人々を健康にすることです。それがあなたの人生の目的です。スキャンを調べることは、あなたが行うタスクの1つにすぎません。
ですから、皆が見落としている根本的なことがあります。これらのコンピューターサイエンティストたちは、あの仕事は終わった、この仕事は終わった、と言っています。しかし、彼らは仕事の目的と仕事のタスクが関連しているものの、同じではないということを誤解しているのです。
それを私に当てはめるなら、私が100%の時間行っているタスクは、タイピングと話すことです。そして話すこともタイピングも、どちらも完全に自動化され、完全に超人的になっています。私は失業しているはずです。それなのに、あなたと私を見れば、2人ともかつてないほど忙しく働いています。
その点については、私は100%同意します。本当にその通りだと思います。これこそ資本主義の目標です。私たちをより生産的にし、より多くの自由時間を与え、脳の力を使う新しくてより良い方法を見つけられるようにすることです。
それこそが資本主義社会の成功だと思います。より野心的になり、より大胆になり、より高みを目指すことです。私たちが野心を失った瞬間、たとえば、今日私たちがやりたい仕事が、人類がこれからやりたいすべての仕事であり、これで終わりなのだとすれば、私は認めます。自動化はますます多くの人を失業させるでしょう。
しかしご存じの通り、私たちには解決したい人間の苦しみがたくさんあります。追い求めたい希望や夢がたくさんあります。まだ創造したいものがたくさんあります。もしもっと時間があればと思ってきました。そして、ついにもっと時間が手に入るのです。
私はあなたに100%同意します。ただ、これが非常に速く起きているため、過去に見てきたよりも大きな混乱が生じ、それがより大きな格差につながるのでしょうか。そして私たちはそれにどう対応すべきなのでしょうか。
雇用、スキルの変化、AIを使う人と使わない人
現実主義的な答えをお話しします。最初の不連続性は、先ほど話した通り、AIはモデルではないということです。AIは5層のケーキです。最初に起きたことは、大量の雇用を生み出したことです。ご存じの通り、ソフトウェア、データセンター、データ、データセンターの建設、チップ工場、コンピューター工場、AIファクトリーです。
AI企業は皆、猛烈な勢いで採用しています。昨年、スタートアップ企業に1000億ドルが投資されました。人類史上最大の投資です。それらはすべて雇用に向かいました。AIネイティブ企業、AI企業、ソフトウェアエンジニアリング職の数は減っているのではなく増えています。
私たちはここで、AIが最初にうまくできるようになったことはソフトウェアコーディングだ、と言っています。その一方で、私たちはこれまで以上に多くのソフトウェアエンジニアを雇っています。この矛盾を想像してみてください。
その理由は、私たちがAIを使ってさらに多くのことをできるようになったからです。私たちには大きな野心があります。だから、より多くの人を雇っているのです。ですから、人々はこれらのことを、もう少し人生経験を持って、もう少し知恵を持って考える必要があります。純粋に技術的な視点からだけ見るのではなく、です。
AIが完全に自分だけでプログラムを書くのを見た今、それでソフトウェアエンジニアの仕事は終わりだ、と言うのは筋が通りません。ソフトウェアエンジニアの目的はコードを書くことではありません。ソフトウェアエンジニアの目的は、問題を解決し、新しいものを革新することです。それが目的です。
私が育ったときに、自分が何よりしたいことはタイピングだ、とは言いませんでした。私は9歳のときにアメリカに来ました。ここに着いて、父は私たちをここに送った。なぜなら私たちがタイピングできるようにするためだ。ひたすらタイプしよう。机に座って、小さなディスプレイにかがみ込み、毎日ただタイプするんだ。起きた瞬間から寝る瞬間までタイプするんだ、などとは思いませんでした。それはまったく意味がありません。
少し楽しみすぎているのはわかっていますが、道中には混乱が起こり得ますよね。私は、より多くの雇用が生まれるという点には同意します。多くの場所でそれが見られるでしょう。ただ、農業社会から工業社会へ移行したときと同じように、ある程度の混乱はおそらく起きるでしょう。
すべての人の仕事が影響を受けます。1つ例を挙げましょう。今大学を卒業する学生だとします。卒業してもAIの専門的な使い手でなければ、同じく卒業するAIの専門的な使い手である別の学生から仕事を奪うことはできません。これは混乱です。昨日は必ずしも必要ではなかったスキルが、今日は不可欠になっています。
その一方で、もし若い大学卒業生で、AIの専門的な使い手であれば、採用されないと言えるでしょうか。私たちは採用します。そうでしょう。突然、AIを使う人と使わない人への需要に差が生まれます。それは典型的な雇用の混乱です。
もちろん、基本的にタスクそのものだけの仕事もあります。たとえば、電話に出ているだけかもしれません。今ではAIを使ってその電話に応答できます。最近レストランに電話すると、よくわかりませんが、全部AIではありませんか。ですから、以前は受付にいて電話を取り予約を受けていた人は、もはやそれをする必要がありません。その代わりに、レストランで待っているお客さんの世話をすることができます。
ですから、すべての仕事が影響を受けると思います。多くの仕事が生まれます。一部の仕事はなくなるでしょう。しかし、すべての仕事が影響を受けます。
カリフォルニアの富裕税と税への考え方
ここはカリフォルニアなので、この話を持ち出したいと思います。私はこの考えに触れようとしてきました。私が知っている本当に裕福な人々の多くは、ここやほかの場所での富裕税案に動揺しています。あなたはそうではありません。たとえそれがあなたに約80億ドルの負担をもたらす可能性があってもです。
待ってください。何と言いましたか。もう一度言ってください。
約80億ドルかかる可能性があるということです。
その質問に答える前に、少しファクトチェックさせてください。
なぜ心配していないのですか。ほかに心配していることが多すぎるからですか。それとも、その再分配が戻ってくるのは公平だと考えているからですか。説明してください。
まず第一に、私は高い税金よりも低い税金のほうが好きです。ただ、税金を払うことも嫌ではありません。私はこの国を愛しています。私たちはそれほど多くの税の抜け穴を使っていません。年に一度、請求書が来て、それを払います。金額は大きいです。でも嫌ではありません。ローリと私は一度もそれについて考えたことがありません。
私たちはこの国を愛しています。ある意味では、それが私たちなりの恩返しです。カリフォルニアがより良くなることを望んでいます。アメリカがより良くなることを望んでいます。私が払った税金のうち1万ドルを、101号線のあの1つの穴を直すために使ってほしいとは思います。機会をくれるなら、許してくれるなら、私が自分でやります。
でも大丈夫です。一度もそれについて考えたことはありません。もう1つ言えば、私たちが学校を出たとき、よし、各州よ、税金を全部見せてくれ、それを全部見て、ここが勝ちだ、などとは言いませんでした。
私たちはカリフォルニアに来ました。ここを選んだからです。ここにある学校が好きでした。私はここ、スタンフォードに通いました。ここにある会社が好きでした。ここの文化が好きです。だからここに来ることを選びました。低税率の州を比較検討したからではありません。
ただ今では、ほとんど税金を払っていない友人がたくさんいます。冗談です。
全員の名前を挙げられますか。
いいえ。私はカリフォルニアを愛していますし、税金は低いほうがいいです。でも、彼らが私に払ってほしいと決めたものは、私は払います。
Anthropic、政府、防衛利用
Anthropicについて質問させてください。彼らは今、ペンタゴンとの関係をめぐって議論に巻き込まれています。ホワイトハウスは、Anthropicが政府内や政府請負業者の中で使われる方法を見つけるために、関係修復を図ろうとしているように見えます。アメリカの競争力のために、それが確実に起きることは重要だと思いますか。
もちろんです。私は、米国政府とAnthropicがうまく解決することを願っています。Anthropicは素晴らしい会社です。素晴らしい文化を持っています。非常に深く根づいた信念体系を持っています。AIへの貢献、Claude Code、エージェントAI、彼らが行っているすべての仕事は信じられないものです。
私たちは技術面でもビジネス面でも彼らと協力しています。そのすべてを私はうれしく思っています。ただ、彼らの姿勢のすべてに同意しているわけではありません。ダリオと私は、その点についてはっきりしています。私たちはそのどれかに同意しなくても、互いに礼節を保って仕事をすることができます。ですから、それらをすべて分けて考えることができています。
私の信念を述べます。私の信念では、技術を生み出すアメリカ企業について、もし米国政府がそれを私たちの国を守るため、私の家族を守るために使うと決めたなら、それが憲法に沿った形で、合法的な形で、私たちの国の防衛のために使われる限り、軍の立派な男性たち、女性たちがそれを正しく適用すると私は信じています。
そして、CEOは選挙で選ばれた公職者ではありません。私は選挙で選ばれた公職者ではありません。アメリカ合衆国が戦争に行くとき、私の技術を使うべきかどうかを尋ねる電話がかかってくることは、私は本当に遠慮したいです。その理由は、私は彼らの判断に委ねるからです。そして、もし私が彼らに同意しないなら、市民として次回投票する権利を行使できます。それが私の抗議の方法です。声を上げることもできます。市民として投票することもできます。ほかの人に声を上げるよう促すこともできます。
しかし、私たちが絶対にしないことが1つあります。それは、アメリカ合衆国が私たちの家族を守る邪魔をすることです。私たちは選挙で選ばれた公職者ではありません。これが私の信念体系です。民主主義とはそう機能するものであり、この国もそうあるべきだと信じています。
いずれにせよ、これは本当に特別な会社です。そこだけは述べておきたいです。歴史の流れの中で考えれば、このような会社はこれまで存在しませんでした。創業から何年でしょうか。10年ほどだと思います。ゼロから、ほぼ1兆ドルの価値にまで成長する。彼らのビジネス規模は、現在おそらく年率400億から500億ドルのランレートです。ソフトウェア企業がこのような収益を生むというのは、多くの意味で歴史的です。そして、コンピューターサイエンスや社会への貢献は信じられないものです。
科学、産業、100倍の野心
最後に1つ、今あなたが考え続けていること、私たちがまだ知らないことを教えてください。この数か月であなたを驚かせたことでも構いません。
皆さんには楽観的でいる十分な理由があります。その理由は、私は毎日、まさに今朝もそうでしたが、ある教授と話し、その後ある科学者と話しました。それからここに飛んできて、あなたと過ごしています。それが私の1日です。その時間の中で、私たちはオープンサイエンスのためのAIと、AIがついにできるようになった仕事について話しました。
たとえば、研究者が新しいアイデアを探究するのに以前は何か月もかかっていたものが、今ではAIを使ってその研究を1日で行えるようになりました。以前は何か月もかかっていたことが、今では1日です。同じ成果が得られます。科学とは本当に、発見のプロセスであり、探究であり、人類の知識の最前線を押し広げることです。
ですから、エネルギー科学であれ、気候科学であれ、もちろん生物学であれ、医療や創薬のあらゆる場所、物理科学であれ、ブレークスルーは信じられないほどです。私が毎日見ているものを皆さんが見られたなら、未来に対してものすごく熱くなり、興奮するでしょう。そして、過去にどれほどの野心を持っていたとしても、自分に言うべきことはただ1つだと気づくはずです。どれほどの野心を持っていたとしても、それはまだ十分に高くない、ということです。
それが唯一の変化です。私たちがしなければならない根本的な変化、そして私がしなければならない変化は、会社に対してどんな期待を持っているにしても、それを約100倍に引き上げることです。誰かが何かをできると言ったら、今の私の頭の中には100倍があります。そういう意味で、私はAIに何ができるかを今見て、本当に変えられました。
皆さんがそれを楽しめる日が来るのを待ちきれません。それは非常に近いうちに来ます。そして科学や産業のそれぞれの分野で、完全に革命的なものになります。素晴らしいものになります。
ジェンスン、あなたがそう言うと私は信じます。あなたが話していることは遠くにあるように聞こえても、私には、あなたはだいたい控えめに約束して、それ以上を届ける人のように感じられるからです。
それに、ベッキー、ご存じの通り、歴史を振り返れば、私の予測のほとんどは正しかったのです。
皆さん、ありがとうございました。ジェンスン、ありがとうございました。本当に感謝します。
皆さん、この議論を楽しんでいただけたことを願っています。最新のプログラム変更を把握するために、ぜひモバイルアプリをご活用ください。会場を出る際には、お忘れ物のないようお願いいたします。
あなたの最高のものを。
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