未来予測や先端科学の領域におけるAIの驚異的な進化と、宇宙・金融市場の地殻変動について語る解説記事である。OpenAIのGPT-5.5が予測市場のPolymarketを上回る未来予測精度を記録し、約80年間未解決だったポール・エルディシュの数学的難問を独自のクリエイティブな推論で解決した軌跡を辿る。さらに、歴史上最大規模となるSpaceXの750億ドル超のIPO申請や、テスラなどを含めた複雑なエコシステム、そしてAIがもたらす「組織のシンギュラリティ」による伝統的企業の崩壊と再生手法について、専門家らが多角的な視点から熱く議論を展開している。
史上最大のIPOと予測市場を超えるAI
SpaceXが史上最大規模になると予想されるIPO（新規公開株）を申請しました。評価額は恐らく1兆7500億ドルを超え、7500億ドルが調達される見込みです。イーロン・マスクは、買収を進めるための新たな通貨を手に入れようとしています。この状況は、人類の歴史におけるいかなる時点と比較しても、完全に常識から外れています。ですから、スタートアップに挑戦している皆さん、世の中には10億ドル規模のユニコーン企業による取引が1000回も行われるほどの余力が生まれているのです。そもそもユニコーンがそう呼ばれるのは、極めて稀な存在だからだったはずですが。
また、GPT-5.5が未来を予測するタスクにおいて、予測市場を打ち負かし始めています。スーパーボウルの結果予測では、Polymarketの群衆予測を上回りました。今後登場するサイコヒストリー（心理歴史学）モデルと比較すれば、現在のモデルが最も低精度なものになるでしょう。これによって生じる富の集中効果は、正気の沙汰ではないレベルになるはずです。まさに金融のシンギュラリティです。
さらに、約80年前に高名なハンガリーの数学者であるポール・エルディシュが提示した難問を、AIが解決しました。単に処理速度が速かったり、総当たり攻撃が得意だったりしただけではありません。AIはよりスマートだったのです。これは単に数学の難問を解いたという出来事を超えて、歴史におけるはるかに大きな瞬間だと言えます。ピーター、まさにAIがすべてを解決する世界を、私たちは目の当たりにしているのです。
皆さん、これぞまさにムーンショットです。ムーンショットの新たなエピソードへようこそ。本日も素晴らしいメンバーが集まっています。組織のシンギュラリティの父であり、いたる所でシンギュラリティを生み出しているシーム。当番組が誇る博識家、アレックス・ウィズナー・グロス。そしてAI投資の魔術師、デイブ・ブロンドン。ホストを務めるのは私、ピーター・ディアマンディスです。皆さんに楽観的な未来に向けた豊かさのヒントをお届けできれば幸いです。
今日の番組には、驚くべきトピックがたくさん用意されています。これを聞けば、今すぐ何かを開発し始めたくなるような、そんな刺激的なお話です。皆さん、今日もよろしくお願いします。まずはいつもの質問から始めましょう。デイブ、今日はどこにいるのですか。
スタンフォードにいます。ここではAIの創業者たちと本当に楽しいミーティングがたくさんありました。
素晴らしいですね。シーム、自宅にいないことは分かっていますが、あなたはいつも世界中を飛び回っていますね。今はどこですか。
昨日お話ししたようにブラジルにいます。明日までここに滞在して、それから飛行機で戻る予定です。
分かりました。アレックスと私はいつもの場所にいるというわけですね。
その通りです。
最高ですね。それでは始めましょう。今日の番組は本当に盛りだくさんです。ここで全体の内容を簡単に予習しておきましょう。
SpaceXが人類の歴史において最大規模となるIPOを申請しました。これは途方もない出来事です。そして本日の収録が終わった後には、StarshipのV3が打ち上げられる予定になっています。また、OpenAIが離散幾何学の分野における中心的な予想を覆しました。これが何を意味するのか、後ほどアレックスに詳しく解説してもらいましょう。さらにGPT-5.5が、未来の予測において予測市場を上回る成果を出しています。そしてChatGPTが皆さんの個人的な財務アドバイザーになりました。カバーすべき内容がたくさんあります。私たちの使命は、皆さんが楽観的な見通しを持ち、情報を把握し、これから押し寄せる超音速の津波に備えられるようにすることです。それでは、最初のトピックに入りましょう。
SpaceXの記録的IPOとStarship V3の挑戦
最初の話題はSpaceXのIPOです。SpaceXが史上最大と目されるIPOを申請しました。調達額は750億ドル、評価額は恐らく1兆7500億ドルを上回る見込みです。歴史上最大であり、サウジアラムコの2.5倍以上の規模になります。イーロン・マスクは超議決権を維持し、インサイダーが議決権の86％を支配することになります。そして興味深いことに、SpaceXのIPO目論見書によると、獲得可能な最大市場規模（TAM）は28兆5000億ドルに達すると予想されています。これはとてつもない市場規模ですね。デイブ、まずはこの件についてどう思いますか。
このTAMは、アメリカ全体のGDPの規模をわずかに下回るくらいです。きっと彼らは、アメリカ経済全体よりも大きいと主張するのは避けて、一段低いところに設定したのでしょうね。実は昨夜、エリック・ブリニョルフソンの自宅の夕食に招かれたのですが、彼はスタンフォード大学HAI、つまりスタンフォードのAI研究所の経済学とAIの教授です。彼がこの話を最初にしてくれたとき、私は「まさか、28兆5000億ドルの市場規模なんてあり得ない」と言ったのです。彼は熱心に語ってくれましたが。
しかし、それを否定する根拠もありませんし、事実であってもおかしくはありません。イーロン・マスクの核心的なビジョンは、10年で世界経済を10倍にすることです。多くの人は、それは可能だが10年以上かかると考えています。いずれにせよ、世界経済が10倍になれば、彼の目指す市場規模が25兆ドルや28兆5000億ドルの中に収まるのは簡単なことです。28兆5000億ドルの内訳を見てみると、非常に興味深いデータがあります。まず、1兆ドル弱に相当する8700億ドルがStarlinkの事業です。7400億ドルがStarlinkのモバイル部門、6000億ドルがXを通じたデジタル広告市場です。そして2兆4000億ドルがAIインフラです。さらに驚くべきことに、22兆7000億ドルはMacrohardから生み出されるとされています。Macrohardはテスラとの提携事業で、あらゆるデジタルワークをエミュレートし、AIが運営するソフトウェア企業を創り出そうという試みです。実に見事な計画です。あちこちで1兆ドル単位の数字が積み重なり、とてつもない金額になっています。アレックス、これについてどう考えますか。
SpaceXがxAIを買収したのか、それともxAIがSpaceXを買収、あるいは逆買収したのかと問いたくなるほどです。市場規模の分析を見る限り、企業向けアプリケーションが市場の大部分を占めており、明らかに後者のように思えます。この目論見書の中で最も興味深かったのは、Anthropicがデータセンターへのアクセス料として、現在SpaceXに年間150億ドルを支払っているという部分です。しかもここ48時間で、彼らが費用を支払っているのはColossus 1だけでなく、Colossus 2も含まれていることが分かりました。
過去の配信で、私はGrokが生命維持装置に頼っているような状態だと発言しました。するとコメント欄で、私がイーロン・マスクに反対しているかのように大騒ぎする人たちがいました。しかし、この計画は突飛なものではなく、SpaceXの目論見書がまさにその仮説を裏付けていると思います。SpaceXは、少し古いGPUや様々な種類のGPUが混在していたColossus 1だけでなく、Colossus 2の計算資源もAnthropicに提供し始めています。つまり、SpaceXは事実上、基盤モデルの自社開発スペースから撤退し、それをAnthropicに委ねて、インフラ層の構築に専念しようとしているように見えます。ダイソンスウォーム（天体を取り囲む人工物の群れ）を構築し、インフラ層になることに集中しているのです。
目論見書を読む限り、SpaceX AIは現時点で自社独自の基盤モデルを所有することにそれほど関心がないようです。彼らはまた、計画中のIPOから30日後にCursorの買収を完了することも発表しています。現在のCursorは、中国のKimiというモデルをベースにしています。そのため、SpaceXの基盤モデルの系譜は、中国のオープンウェイトモデルの派生系にシフトし、そこにアメリカの推論データを追加してファインチューニングを行う形になるようです。SpaceXはこの奇妙な環境の中で、インフラ層と、その上のアプリケーション層の双方を支配しようとしています。インフラ層とはダイソンスウォームとすべてのデータセンターであり、上の層とはMacrohardのことです。これは、OpenAIを囲い込んでいるマイクロソフトの戦略と酷似していませんか。彼らはかつての巨大IT企業と同じゲームをプレイしているのです。SpaceXは、いわばダイソンスウォーム版のマイクロソフトに進化しようとしているのだと思います。
今朝、私はCNBCの番組に出演し、SpaceXのIPOについて話してきました。そこで私が声を大にして主張したのは、SpaceXをStarlinkの収益やロケットの打ち上げ費用だけで考えてはいけないということです。SpaceXがやっているのは、宇宙というフロンティアを切り拓き、私たちが価値を認めるあらゆるもの、つまり金属、鉱物、エネルギー、不動産を、宇宙にあるほぼ無限の規模で手に入れられるようにすることです。これは単にヨーロッパからアメリカへ向かった最初の船のような話ではありません。大型帆船であり、鉄道なのです。SpaceXがこの輸送インフラを確立すれば、そのルート沿いにあるすべてのビジネスを所有することになります。そして最終的に、私たちが月や地球の軌道、内太陽系、あるいはその先で構築するものについて、アレックス、私たちは以前にもこの話をしましたね。Starshipを他のすべてのロケット、たとえばNew GlennやRelativity Spaceが開発しているもの、あるいはRocket LabsがNeptuneで目指しているものと比較してみてください。比較にすらなりません。Starshipは平均して1時間に1回のペースで打ち上げる計画を立てています。現在、Falcon 9は2.5日に1回のペースですが、これが航空機のような時間単位の運行ペースになれば、宇宙にあるとてつもない富への道が開かれます。
しかし、興味深いのは、彼らがそれを目論見書の中で全面に押し出してアピールしていない点です。もちろん、地球上の2拠点間輸送や貨物輸送を提供する意図は記載されていますし、宇宙への重量物打ち上げ企業であることに変わりはありません。ただ、目論見書全体のトーンとしては、宇宙におけるマイクロソフトのような企業として描かれています。それが現在、一般の投資家にとって理解しやすく、資本市場で評価されやすいストーリーだからでしょう。
本来のビジョンをそのまま伝えると、人々がパニックになってしまうからかもしれませんね。私もピーターと同じ意見です。これは惑星規模のインフラ構築であり、クリストファー・コロンブスがまったく新しい世界を植民地化するために航海に出るようなものです。
アレックスの指摘を裏付ける話があります。この収録の直前にスタンフォードの博士課程の学生と会っていたのですが、彼は優秀な人材の動向を追跡しており、xAIから多くの優秀な人材が離れていっていることを確認しました。そして、その多くがAnthropicに向かっています。
アンドレイ・カルパシーの獲得は究極の成功例ですね。前回の配信でも触れました。また、マサチューセッツ工科大学（MIT）の非常に優秀なシェイン・ロングプレもAnthropicに加わりました。そのため、AnthropicとSpaceX AIによるデュオポリー（2社独占）は、他の競合にとって極めて脅威となります。トップクラスの研究者たちがダリオ・アモデイの元に集まるのは、彼を信頼しており、モデルが驚異的だからです。そこにイーロン・マスクの宇宙帝国の計算資源が合体するわけですから、凄まじい独占状態になります。ただ、イーロン・マスクがいつまでも他社と協調路線を維持するかどうかは分かりません。
彼は他人と共同で何かを進めるのが得意なタイプではありませんからね。本当に興味深い状況です。ところで、目論見書の中でテラパブ（テラワット規模の発電・計算拠点）についての記述はどこにあるのでしょうか。
まだ仮説段階のものをアピールする必要はないということかもしれません。現時点では1兆7000億ドルの評価額で十分ですからね。
共有されている資産はたくさんありました。Macrohard自体も、私の記憶が正しければ、一部はテスラと共有され、テスラAIからの知見を取り入れていると説明されていました。また、Optimusについても奇妙な分割が行われています。今後どうなるかは分かりませんが、Optimus AIと、Macrohard、xAI、Cursor AIの間で境界線があるようです。イーロン・マスクに関連する企業間のこの複雑なエコシステムの中で、SpaceXはいわばデジタル版のOptimus、つまり知的労働を行うためのMacrohardワーカーを獲得し、テスラは物理的な肉体を持つOptimusを獲得しているように見えます。ガバナンスの観点から、これらの知的財産（IP）が双方の間でどのように行き来するのかは、まだ明確ではありません。
アレックス、将来的にSpaceX AIとテスラが合併してMusk Corpのような組織になるという予測もたくさんありますね。Polymarketでその予測が行われているか分かりませんが。
予測市場は存在しますよ。
確率がどのくらいか覚えていますか。裏で確認できるようであれば見てみてください。
調べてみます。ただ、率直に言って、2つの上場市場が存在すれば、それらを評価して合併させることははるかに容易になります。今後1年以内に動きがあるかもしれません。また、2つ目のポイントである超議決権によるコントロールは極めて重要です。以前の配信でも触れましたが、イーロン・マスクは、ラリー・ペイジ、セルゲイ・ブリン、マーク・ザッカーバーグが持っているようなものを所有したことがありませんでした。つまり、自分が支配株主として、一晩で何十億ドルもの資金を調達できる上場企業の存在です。テスラではその地位にないため、報酬パッケージを巡ってデラウェア州の裁判所で常に争うことになっています。
この仕組みは、イーロン・マスクのエコシステムにおいて新しい武器になるでしょう。ピーター、あなたは初期にxAIに投資していましたね。あの立ち上げ時の資金調達を覚えていますか。
最初の調達ですね。
当時としては非常に大きな金額に思えましたが、いくらでしたか。
正確な数字は覚えていませんが、評価額が80億ドルで、調達額が10億ドル程度だったと記憶しています。今となっては笑ってしまうほど小さな数字ですね。今や1000億ドル規模の企業になり、今回の調達額だけで35億ドル、あるいはそれ以上を目指しているわけですから。
彼は買収を進めるための莫大な資金力を手に入れようとしています。
上場すれば、その資金を使って多くの企業を次々と買収し始めるでしょうね。先日も投稿したのですが、これほどの大企業が上場すれば、10億ドル以上の買収を1000回以上行うことも容易になります。この状況は、人類の歴史におけるいかなる時点の常識ともかけ離れています。スタートアップをやっている皆さん、多少の失敗はあるかもしれませんが、順調に進めば、世の中には1000回ものユニコーン規模の取引を受け入れるだけのキャパシティが存在するのです。かつてユニコーンは極めて稀な存在という意味でそう呼ばれていましたが、今はまったく異なる世界です。
予測市場のデータを確認しました。Polymarketでは、今年の年末までにSpaceXとテスラが合併する確率は20％と予測されています。
なるほど。今年の年末までという条件なら20％ですが、1年以内であれば実際に起こる可能性は十分にありますね。
今日これから打ち上げられるStarshipのBlock V3にとても興奮しています。軌道へ100トンのペイロードを運ぶ能力を持つ、驚異的な機体です。Raptor 3エンジンを搭載し、1800万ポンドの推論、失礼、推力を誇ります。今回は12回目の飛行試験です。この飛行では、軌道上での燃料補給を可能にするドッキングポートの実証が行われます。Starshipの軌道上燃料補給は、月ミッションでの勝利や火星への到達において不可欠なプロセスです。第1段のSuper Heavyはメキシコ湾へ、Starshipはインド洋へ着水する予定で、両方の様子を観察するためのブイも配置されているはずです。NASAのアルテミス計画に関しては、2027年にアルテミス3でのドッキングテスト、2028年にアルテミス4による月面着陸、特に南極への着陸が計画されています。アレックス、当然あなたも注目していますよね。
もちろん注目しています。月面からではありませんが。個人的には、軌道上での燃料補給ができるだけ早く実現することを望んでいます。それが今年後半になるのかは分かりませんが、単なる推進着陸だけでなく、軌道上でのドッキングとStarship間の燃料補給に到達することは極めて重要な瞬間になります。これまでは、ジェフ・ベゾスのような競合たちが、Starshipのアーキテクチャを批判する材料としてこの点を使ってきました。Starshipによる月面開発のアプローチは、インターネットのパケット通信に近い概念で、非常に多くの打ち上げ回数と燃料補給のステップを必要とします。一方で、歴史的なアポロ計画のアーキテクチャは、1回の打ち上げで完結するモノリシック（一体型）な構造でした。
地上から1回分の燃料をすべて積み込んで出発し、着陸して戻ってくるという形でしたね。
その通りです。そのため、世界中の人々が、地球低軌道（LEO）へパケットのように物資を打ち上げ、何回かの燃料補給ステップを経て月や火星へ送るというStarshipのパケット型アーキテクチャが優れた解決策であるかどうかを、期待を持って見守っています。これは、ネットワークの世界において、送信機と受信機を単一の物理的な回線で接続していた回線交換方式から、データと物理的な回線を完全に切り離したパケット交換方式への転換が起きたのと似ています。宇宙輸送において、貨物と輸送手段を完全に切り離すという同じアイデアが使われているのです。今年後半のStarship V3と軌道上燃料補給の成功によって、太陽系におけるパケット交換輸送が実現することを願っています。
Starshipがどれほどユニークな設計思想で作られているか、一般にはあまり理解されていないかもしれませんね。これは完全な再利用性を前提に設計されており、着陸し、燃料を補給し、すぐにまた飛び立つことを目指しています。彼のビジョンは航空機のような運行であり、使い捨ての要素を極限まで排除しています。イーロン・マスクが抜群に優れているのは、製造へのアプローチと、究極の能力を見据えた設計プロセスです。New GlennやRelativity Spaceなどの競合は、この打ち上げ頻度に対抗するために、まったく新しい能力を一から構築しなければならないでしょう。
Google I/Oでスンダー・ピチャイが「宇宙のデータセンター」について言及していたように、これは明確にロードマップに含まれています。イーロン・マスクとAnthropicが手を組んでダイソンスウォームやダイソン球を構築しようとしているのであれば、Googleもそれに対抗する必要があります。そこで、元CEOのエリック・シュミットがロケット会社に関わっているわけです。彼らは何とかして素早いフォロワーとして追随しなければなりませんが、現時点ではかなり遅れをとっています。GoogleがSpaceXを買収することは不可能ですからね。
ただ、Starshipのアーキテクチャが宇宙へ行くための最終決定版になるとは限りません。今後5年から10年の間に、応用物理学の進化によってStarshipの能力を飛び越えるような新しい技術が多数登場すると予測しています。そして、そのリーダーが必ずしもSpaceXであるとは限りません。軌道に到達する方法は多岐にわたります。
とはいえ、開発には何年もかかります。設計から運用飛行まで、Falcon 9のときでさえ、再利用性を実現して99.99％の成功率に達するまでには5年以上の歳月を要しました。そしてその間に、イーロン・マスクはStarshipの次に来るものをすでに設計しているはずです。
それは確かですが、同時に2つの要因が働いています。第一に、ファストフォロワー効果です。他社の成功例と失敗例を見ることで、それを模倣するスピードは劇的に上がります。第二に、Maccatoのような機械設計AIの登場です。以前イーロン・マスクにインタビューした際、彼は「StarshipはAIの支援なしで人間が作った最大の建造物であり、おそらくそれが最後になるだろう」と語っていました。当時は製図器やクレヨンを使って人間が設計していたかのような、レトロな手法だったわけです。
AIの支援がないCAD/CAMの時代ですね。そのような手作業による設計は二度とないでしょう。このAIによる設計支援が、エリック・シュミットたちの開発を劇的に加速させる可能性があります。
宇宙輸送と重量物打ち上げの設計スペースは広大であり、私たちはまだその表面をなぞったに過ぎません。デイブが言ったように、ダイソンスウォームの構築によって重量物打ち上げの巨大な市場が証明されれば、多くの競合が名乗りを上げるでしょう。その中にはすでに有名な企業も含まれているはずです。それらが結集すれば、SpaceXにとっても手強いライバルになると思います。
それについては賭けてもいいですね。最終的には競合が現れるでしょうが、それが2029年までに起こるとは思えません。その頃にはすでにNASAのインフラの一部になっており、最初のダイソンスウォームを構築しているはずです。
また、中国の動向を忘れてはいけません。中国はSpaceXの手法を徹底的に模倣しようとしています。いずれ中国独自の重量物打ち上げ能力や、複数の中国版ダイソンスウォームが登場することになるでしょう。
彼らは試みていますが、まだ大きな成功は収めていませんね。
では、この話題はこのくらいにしましょう。皆さんがこの配信を見ている頃には、シュレーディンガーの猫の箱は開いています。Starship V3の打ち上げが成功したか、あるいは失敗したか。もし失敗していたとしても、すぐに次の機体が続くはずです。前回の打ち上げから5ヶ月が経ちましたが、V3が運用フェーズに入れば、打ち上げ頻度はさらに高まるでしょう。イーロン・マスクの素晴らしいところは、失敗を恐れずに前進し続ける姿勢にあります。
未来予測AI「Future Sim」と金融の激変
次のトピックに移りましょう。非常に興味深い記事があります。GPT-5.5のCodexモデルが、未来予測においてトップの成績を収めました。OpenAIは「Future Sim」と呼ばれる、インターネットの情報を1日ずつ再生するシステムを構築しました。AIエージェントに2026年1月1日以降の実際のニュースへのアクセスを与え、その先の90日間に起こる現実世界の出来事を予測させるというベンチマークです。
ここでGPT-5.5がCodexを走らせ、すべての最先端モデルの中でトップとなる25％の予測精度を記録しました。スーパーボウルの結果予測においては、Polymarketの群衆予測を上回る結果を出しています。これは、AIに「知恵」を与え始める第一歩だと考えています。人間の知恵とは、長老たちの評議会に行き、「どちらの道へ進むべきか」を相談する能力のことです。長老たちは「経験上、こちらの道へ行けば悪い結果になる。あちらの道へ行けば成功する可能性が高い」と教えてくれます。AIが何十億回もの高解像度シミュレーションを実行できるようになれば、「これが最も成功確率の高い選択肢だ」と提示してくれるようになります。アレックス、これについてどう思いますか。
アイザック・アシモフのSF小説「ファウンデーション」シリーズに登場するサイコヒストリー（心理歴史学）を思い出しますね。
そうですね。
あの小説の前提は、ハリ・セルダンという数学者が、銀河規模の人間社会の動向を予測できるサイコヒストリーという理論を発明し、銀河帝国の崩壊や様々な出来事を予測するというものでした。少し補足すると、この「Future Sim」というベンチマーク自体はOpenAIが開発したものではなく、独立した研究者グループが作成したものです。ただ、OpenAIを含む多くのモデルの能力を測定しています。これは実によくできたアーキテクチャです。Webへのアクセスを遮断し、知識のカットオフデート以降に起きた出来事を予測する能力を測定しています。現時点で最先端のモデルがすでに25％の精度に達しているというのは驚異的です。アシモフの言葉を借りれば、現在のモデルが歴史上「最も不完全なサイコヒストリーモデル」ということになります。
この技術をスケールアップさせていけば、政策決定のためのモンテカルロ探索（最善手を探索するアルゴリズム）が可能になり、人間の行動に起因する予測可能な未来の出来事を、ある程度まで予測できるようになるという意見に同意します。ピーター、あなたと私も共著の「solve everything」の中で、2026年から2035年にかけての惑星規模の課題解決について予測しました。地球規模の結果を予測できるようになれば、地球規模の適切な介入方法も予測できるようになります。これは、バーチャルセル（仮想細胞）を使ってあらゆる病気を治療するアプローチの地球規模版と言えます。解決したいシステムの完璧なデジタルツイン（デジタルの複製）があれば、悪い状態から良い状態へ移行するためのあらゆる介入策を徹底的にテストできるからです。これは人類にとって、ポジティブな結果をもたらすための最も強力なツールの一つになるでしょう。シーム、これについてどう考えますか。
これは企業の取締役会にとって信じられないほど強力なツールになります。四半期ごとの報告から、リアルタイムの状況感知へと移行できるからです。実際、私たちは皆さんの論文のアーキテクチャを参考にして、これを組織のシンギュラリティのアーキテクチャに組み込みました。これについては後ほどお話しします。
また、私たちがつい見落としがちなもう一つの重要な影響があります。現在、ニューヨークのウォール街には、半導体や小売など特定の分野に特化した無数のヘッジファンドが存在します。そしてそれらは、取引や会計処理を支えるプライムブローカレッジ（大手証券会社による総合金融サービス）によって支えられています。しかし、その業界全体が、わずか1つか2つのAIモデルに集約されてしまう可能性があります。その結果として生じる富の集中効果は計り知れません。もしAIが市場の予測において人間より根本的に優れているのであれば、1つの市場だけに留まる理由はありません。全市場へ急速に拡大していくでしょう。その結果、巨額のAI予算を持つ一握りのメガファンドへと市場が収束していくことになります。まさに金融のシンギュラリティです。
デイブ、ピーター、お二人は今、個別銘柄の選択ではなく、インデックス投資を支持するような主張をしていませんか。
まさか、これはインデックス投資とは全く違います。従来のインデックス投資は盲目的なものですが、このAIモデルはインデックスよりも遥かに優れています。
いわば「アクティブ・インデックス」と呼べるものですね。その表現であれば半分は同意します。
金融市場に関しては、デイブ、あなたとテキストメッセージで何度もやり取りをしていますが、レオポルド・アシェンブレナーがエネルギーインフラについて行った予測や、チップ（半導体）への関心レベルを少し下げたことなどの予測が、現在まさに的中しつつあります。トークンの需要は供給を大幅に上回っており、そのボトルネックになっているのがエネルギーとインフラです。
ここで皆さんにお知らせがあります。私の優秀なリサーチチームは、毎週、世界に影響を与えるメタトレンド、たとえば計算能力、センサー、ネットワーク、AI、ロボティクス、3Dプリンティング、合成生物学などの分野を調査しています。このメタトレンドレポートを週に1回発行しており、これを読めば他の誰よりも10年先の未来を見通すことができます。興味のある方は、dmandis.com/metatrends にアクセスして登録してください。
金融分野に侵攻するChatGPTとIPOラッシュ
さて、OpenAIの話題を続けましょう。OpenAIがChatGPTにパーソナルファイナンス（個人財務管理）モードを導入しました。これは12000もの金融機関のデータにアクセスできるモードで、ChatGPT Proのユーザーが自身の支出、負債、税金、長期的な財務計画についてパーソナライズされた質問を投げることができます。OpenAIはまた新たな垂直市場（バーティカル市場）を飲み込もうとしています。彼らは検索を飲み込み、コーディングを飲み込み、そして今度は120億ドル規模の個人財務アプリ市場をターゲットにしています。Mintのような既存のサービスは終焉を迎え、NerdWalletのような企業は危機感を持つべきでしょう。すでに2億人以上の人々が金融に関する質問にAIを利用しています。デイブ、これについてどう見ていますか。その後、シームにも意見を聞きたいです。
これは、基盤モデルを提供する企業が法律分野に進出し、今度は金融分野に進出するという、全体的なトレンドの一環です。あらゆる垂直市場の中間業者、たとえば弁護士や公認会計士などを排除していくためのAPIを展開しています。これらのAPIを早期に導入した新しいスタートアップのエコシステムが生まれ、市場に破壊的イノベーションをもたらすでしょう。基盤モデルの企業が莫大な利益を上げる一方で、それらのスタートアップも驚異的な成果を収めると思います。
しかし、多くの人が見落としている重要な点があります。ニューヨークの伝統的な金融機関にいる人々は、2万人の財務アドバイザーを抱える自社が破壊されるなどとは想像もしていません。巨大なビルがあり、具体的な対面ミーティングがあり、膨大な書類や規制の壁が存在するからです。しかし、その一方で、AIがAI同士で取引を行う「AI経済」という並行世界がすぐ隣で成長しています。ウォール街の人々は「すべてのお金はこっちの銀行にある。あっちの新しい経済にはない」と考えていますが、今後のIPOを経て、その資金は新しい経済へと流れ込んでいきます。株式市場を経由して、SpaceX、Anthropic、OpenAIへと流れ、そこからエージェント間の経済へと還流していくのです。これは、既存のあらゆる金融システムから完全に独立した、独自の並行型銀行・金融システムです。
イーロン・マスクが正しければ、今後10年から20年の間に、伝統的なニューヨークの金融市場の10倍以上の規模になり、はるかに速いカーブで成長していくでしょう。そして、古いレガシーな遺産やしがらみなど、AI経済は一切気にしません。完全に独自の進化を遂げるはずです。そのため、多くの人々が「既存の物理的な世界には手を触れず、人々を怖がらせて破壊する必要もない。私たちはここに並行したAIの世界を構築しており、どちらにせよこちらの方が大きくなるのだから」という見方に傾きつつあります。これは非常に興味深いストーリーです。シーム、あなたの見解を聞かせてください。
これは本質的に、私たちが提唱している「solve everything」のテーゼが大規模に展開されている状態です。伝統的なモデルから、インテリジェンスのインナーループ（内側のループ）へと移行し、他のすべての要素がその周囲を包み込む形になります。これこそ、私たちが進めている組織のシンギュラリティのアーキテクチャそのものです。銀行は恐怖に震えるべきです。なぜなら、お金とのインターフェースが銀行からAIへとシフトしているからです。彼らは非常に劇的な形でコントロールを失うことになるでしょう。金融のアドバイスは、個人ではなくAIのレイヤーに蓄積されていきます。
デイブが指摘したように、古いシステムを無理に破壊する必要はありません。完全に新しいアーキテクチャを構築し、それを新たな「重力の中心」にすればよいのです。バックミンスター・フラーの名言にあるように、既存のシステムと戦って変えることはできません。周辺部分に新しいシステムを構築し、古いシステムを自然と時代遅れにさせるのです。これが法律、医療、保険、教育の分野で何度も繰り返されることになるでしょう。
今月になって明確になり、非常にニュース価値があると感じるのは、古い経済から新しい経済へ資金が移動するパイプラインがはっきりと見えてきたことです。アレックスがアドバイザーを務めている企業や、株式などの資産を通じて、 Robinhoodや取引所でAIに直接投資できるようになりました。そのパイプラインを通じて資金が古い経済から新しい経済へと移動し、一度新しい経済に入ってしまえば、もはやレガシーな銀行システムなどどうでもよくなるのです。これから控えている一連のIPOも同様です。何兆ドルもの資金が移動しています。これはBitcoinのETFと同じような現象で、一度あちら側に資金が移ってしまえば、古い仕組みは関係なくなります。
関連する速報が入ってきました。アレックスに話を振る前にお伝えしますが、OpenAIが早ければ今週の金曜日にもIPOの申請を行う準備を進めているとのことです。彼らはイーロン・マスクとの裁判に勝ったばかりで、非常に勢いに乗っています。数回前の配信でも話しましたが、これは市場にある利用可能な資本を獲得するためのスピードレースです。SpaceXが市場の資金（酸素）を大量に吸収してしまう前に、競合であるAnthropicもIPOの準備を進めています。興味深いことに、以前OpenAIのCFOであるサラ・フライアーは、準備が整っていないためIPOは2027年になると発言していました。しかし、彼らはAnthropicに先んじてキャッシュフローを確保するために、今すぐ申請しようとしています。計算資源を拡張するためには、どうしても膨大な資金が必要だからです。アレックス、どうぞ。
私が今日執筆したニュースレターの締めくくりには、「我思う、故にIPOあり（Kajito, ergo IPO）」と書きました。まさに今の時代の空気感を表しています。OpenAIがパーソナルファイナンス機能を発表したのを見て、私は「どこでマネタイズするのだろうか」と考えました。これまでの配信で何度も指摘してきたように、OpenAIはコンシューマー（個人向け）からエンタープライズ（企業向け）へと大きく舵を切っており、トークンあたりの高い生産性価値を証明する必要があります。では、この機能におけるトークンあたりの価値はどこにあるのでしょうか。OpenAIが真に金融機関を目指しているとは思えません。ここで推測されるのは、彼らの狙いが「広告」にあるのではないかということです。
OpenAIはGoogleの成功の法則をなぞっています。なぜGoogleがあらゆる金融の垂直市場に進出したのかといえば、金融に関する検索クエリは広告の観点から信じられないほど高い収益をもたらすからです。したがって、OpenAIが個人財務の会話をマネタイズしようとするならば、おそらく個人財務に関連する広告をChatGPT内でユーザー向けに表示する形をとるでしょう。各種金融機関との統合が進めば進むほど、個人投資家の具体的な状況に合わせた極めて精度の高いターゲティング広告を会話の中で提示できるようになります。
本日、ダリオ・アモデイはAnthropicにおいて広告は一切掲載しないと断言しました。企業向けに特化している彼らにとっては、非常に都合の良い倫理的なアピールですね。
彼らはそもそも個人向けのユーザーをそれほど抱えていませんから、素晴らしい倫理を掲げる聖人のように振る舞うのは簡単なことです。
その通りですね。さらに言えば、今回の動きは少し模倣（コピーキャット）のようにも感じられます。Anthropicが法律などのプラグインを次々と発表した後に、OpenAIがこの個人財務機能を発表しました。決定的な違いは、Anthropicのスキルセットが企業をターゲットにしているのに対し、OpenAIはこれを一般の消費者に提供している点です。OpenAIは企業から料金を徴収したいと考えているはずですから、やはり私の広告モデルの推測は的外れではないと思います。
Googleも同様ですね。この広告の進化を巡っては、OpenAI対Googleの構図に注目しています。あなたの言う通りだと思います。
AIが証明した80年来の数学的難問
分かりました。それではこの話をアレックスに引き継ぎましょう。OpenAIのモデルが離散幾何学における中心的な予想を覆したというニュースです。今週、OpenAIのモデルが、歴史上最も多作な数学者の一人であるポール・エルディシュが長年提示していた予想を覆しました。アレックス、詳しく教えてください。まず、こちらの動画を再生しますので、その後に解説をお願いします。これが一般的なリスナーにとって何を意味するのかを教えてください。
この瞬間が極めて重要なのは、AIが単に未解決の数学問題を解いたというだけでなく、非常に有名で誰もが知る未解決の難問を解決した最初の明確な例だからです。これはAIによってもたらされた最初の数学的ブレイクスルーです。この問題は、組合せ幾何学の分野において最もよく知られた難問と表現されてきました。数学のある特定のサブフィールドにおいては、おそらく最も有名な問題です。
私は最初にモデルが出力した初期バージョンを見たとき、正直なところ信じられませんでした。この問題の構造を理解し、解き明かすまでにかなりの時間を要しました。問題自体は平面上の点に関するもので、完全に初等的な幾何学の問題なのですが、その解決には代数的数論の非常に深いツールが必要となります。これまでは、従来の構造が理論上最も最適（ベスト）であると考えられていました。しかし、私たちのモデルが示したのは、その従来の構造を大幅に改善できるということだったのです。
アレックス、解説をお願いします。
まず、この問題がどのようなものであるか、数秒で説明します。これは約80年前に高名なハンガリーの数学者ポール・エルディシュが提示した問題です。基本的には、2次元の平面上にn個の点を配置する場合、いわゆる「単位距離」、つまり特定の固定された距離によって離される点のペアの最大数はいくつか、という問いです。問題の設定は非常にシンプルですが、答えるのは極めて困難です。
エルディシュの元の予想は、これまでずっと支持されてきたのですが、その固定された単位距離で離されるペアの数について、点の数自体に比例する数、つまり点の数に対して線形（リニア）な関係を超えるような大幅に優れた構造を作ることは事実上不可能であるというものでした。しかし今回初めて、OpenAIは一般に公開されていない内部モデルがその予想を覆し、わずかに線形を超えるスケーリング（超線形スケーリング）を発見したことを明らかにしました。
なぜこれが重要なのでしょうか。私がよく言うように、これは「数学のパラダイムが完全に変わった（cooked）」ことを示す、新たな決定的な証拠（Exhibit A）になります。動画でも言及されていたように、これは過去80年間にわたり組合せ幾何学において立ちはだかっていた最も重要な問題の一つであり、それをAIが解決したのです。
注目すべきは、付属のドキュメントや解説を詳細に読み解くと、非常に興味深い事実が浮かび上がってきます。これは、組合せ幾何学において人間が想像するような、たとえば「四色問題」のような総当たり型の解決とは異なります。四色問題とは、2次元の地図があるときに、隣り合う国が同じ色にならないようにするために最低何色が必要かという問題で、AIによる徹底的な総当たりによって解決されました。
四色問題のように、AIによってしらみつぶしに解決されがちな組合せ数学の問題というものもあります。すると数学者たちは、そうした網羅的な力まかせの解法を見て、AIは網羅性は高くて力まかせの計算は得意だが、人間の輝きやクリエイティブな洞察の飛躍が欠けている、などと言ったりします。
今回の問題はそういうものではありません。この特定の分野を専門とする世界トップクラスの数学者たちが、AIの推論のプロセスを見て、AIはある意味でスピードが速かっただけでなく、多くの異なる理論的アプローチを力まかせに検証できただけでなく、さらに賢かったと結論づけているのです。しかも、その賢さの質が非常に興味深いものでした。
OpenAIのウェブサイトに行って、この予想を覆す、つまり解決するためにAIが使った推論の思考チェーンについて、多くの専門の数学者が寄せているコメントをぜひ皆さんに読んでほしいと思います。その推論のプロセスを見ると、人間なら疲れ果ててしまって追求しないような、あらゆるエキゾチックな可能性をAIが追求しているのが分かった、という興味深いコメントがありました。つまり、スピードが速いということと、あらゆる突飛な可能性を力まかせに検証できるということの両方によって、創造性にたどり着いたのです。
そして最終的に、その可能性の一つ、解決に導いた思考チェーンの最後の言葉は、楽観的にこの方向性を追求すれば何かが起きるかもしれない、といったニュアンスのもので始まり、それがそのまま解決策となったのです。
AlphaGoとイ・セドルとの対局での、あの悪名高き手、37手目を覚えているでしょうか。賢く学習されたポリシー探索によって、囲碁のゲームの推論ツリーを力まかせに探索できたあの手法です。それと同じことが、今や数学の世界でも起き始めています。そしてちなみに、これは他のあらゆる分野でも起きることです。物理学でも、あらゆる科学でも、エンジニアリングでも起きます。ハッシュタグ、すべてを解決する、です。ピーター、私たちはその出発の合図を目撃しているのです。
人々は数学にはあまり親しみを感じないかもしれませんが、物理学や化学、生物学、材料科学には間違いなく親しみを感じるでしょう。これらは数兆ドル規模の成果を生み出すことになります。
以前このポッドキャストで、人文科学の非常に難しい最終試験の問題を取り上げ、その問題を理解するだけでも3、4時間はじっくり考えなければならないという話をしました。そのあと当然のようにアレックスが、答えは4だと思うと言ったら、本当にそれが正解だったりするわけですが、それはさておき。
今回の問題は、動画を巻き戻してアレックスが言った最初の2、3の文章を聞けば、それが問題のすべてです。クロスワードパズルや数独が好きな人なら、きっとこれを気に入るはずです。もう一度聞いてみてください。
チームにはぜひ画像を挟み込んでもらいたいのですが、過去80年間、人類が最適だと思っていた解法は、本当にシンプルな格子状のものでした。正方形の中に点を並べただけのものです。そして、AIが出した最終的な解法（これが絶対的な最適解だと証明されたわけではなく、正方形より優れているというだけですが）を見ると、美しく、エレガントで、全く直感的ではありません。
これを見ることで、AIが磁気ボトルやタンパク質の折りたたみ、あるいはチップのレイアウトなどにおいて、いかに優れた能力を発揮するかという新たな洞察が数多く得られます。これはワイヤーを最適な方法で配置するチップ設計の問題に非常によく似ています。最終的な答えは、人間にとっては全く直感的には見えませんが、そちらの方が優れているのです。ですから、これは単に数学の問題を解いたということ以上に、歴史におけるはるかに大きな瞬間です。本当に注目に値します。アレックス、あなたの説明はとても美しく雄弁でした。歴史が証明してくれるでしょう。
あなたも素晴らしい仕事をしましたよ。物事に対する最適な解法というものは、必ずしも人間が導き出す解法のように人間に理解しやすいものであるとは限りません。
私もその意見に同意します、デイブ。これは、AIがある意味で非常に難しい最適化問題を解決し、その解法が極めてエキゾチックで、人間離れしていて、生物学的ですらあるように見える時代の到来を告げているのだと思います。そして、AIの進化のスピードが今より遅くなることは決してありません。シー、最後を締めくくってくれますか。
これを初めて見たとき、先ほどの37手目の例えを思い出しました。まさにそれが当てはまると思います。本当にエキサイティングです。
中国のAIモデルが動画生成で米国をリード
では、中国に目を向けてみましょう。
中国のAIグループが、動画生成において米国のライバルたちを一歩リードしています。興味深いことに、中国がAI動画のレースで勝っているのは、優れたモデルがあるからではなく、優れたデータがあるからです。ByteDanceのSeaweed 2.0やKuaishouのKlingが、サードパーティによる動画モデルのリーダーボードで1位と2位にランクインしており、アメリカのあらゆる競合を破っています。
理由はシンプルで、TikTokが米国のどの企業も太刀打ちできない何十億時間もの動画データを生み出してきたからです。面白いですね。これらのモデルの動画クリップを少し見てみましょう。
動画をすべて再生はしませんが、ここでのポイントは、見た目は同じように見えるかもしれませんが、データによると、彼らは私たちを完全に圧倒しているということです。アレックス、これについてどう思いますか。
著作権のルールが中国では多少異なって運用されているようです。どのようなソースからであれ、それが合法であれ違法であれ、より多くの動画にアクセスできれば、より優れたモデルをトレーニングできます。ポッドキャストで最初にSeaweed 2.0について議論したときも、同じようなコメントをしました。
Seaweed 2から飛び出してくる動画のいくつかには、本当に目を見張るものがあります。それがアルゴリズムの革新によるものというよりは、何らかの理由で、合法かどうかにかかわらず、これらの中国の最先端ラボがより多くのデータにアクセスできているからだと思います。ネット上には色々な動画が出回っています。最も驚くべきものは、ある男性がハリー・ポッターの映画の世界の重要なシーンに自分自身を挿入している動画です。私のメルマガからもリンクを貼りました。不人気なキャラクターを刺したり、激しく介入したりする重要なシーンです。
おそらく、このような事例をこれから数多く目にすることになるでしょう。これまでテキストや画像に限られていたファンフィクションと、動画との境界線が完全に消え去ることになります。西洋でこのようなことが試みられれば、著作権弁護士たちが大活躍することになるでしょうが、今のところ、中国のモデルは西洋と中国の両方の動画トレーニングデータをすべて手に入れて、それを実行しているようです。
アレックス、現時点で中国がアメリカのモデルを最もリードしているのは、この分野だと思いますか。
中国は民間人からより多くのデータを集めることができ、海賊版の動画データもより多く集められるため、常に多くのデータを持つことになるというのは、現時点ではある種のステレオタイプな決まり文句になっています。また、彼らはエネルギー発電の面でもやや有利な立場にあるかもしれません。
アルゴリズムの面ではまだ弱い立場にあり、チップの面でもまだ弱い立場にあります。では、動画生成で彼らが先を行くことになるでしょうか。今のところ、前回のポッドキャストで議論したGemini Omniなどと比較しても、コンシューマー向けの動画生成においては、彼らがリードしているように見えます。しかし、おそらく数ヶ月のうちに、西洋が再びリードを奪い返すような巨大なアルゴリズムの革新が起きるかもしれません。どうなるかは分かりません。
前回のポッドキャストで、Googleが今でもマルチモーダルを追求している唯一のアメリカのラボであると言及しましたが、中国からはオープンソースやオープンウェイトのモデルが続々と出てきて、マルチモーダルに対応しています。その通りです。
興味深いですね、デイブ、何かコメントはありますか。
動画生成が実際にどのように機能しているかを研究すると、他のすべてのブレイクスルーをもたらしたのと同じトランスフォーマーのアルゴリズムが使われていることが分かります。ですから、根本的には、2017年のあの巨大なブレイクスルーが動画生成も駆動しているわけです。
しかし、中国企業がここでやったことは、動画コンテンツを潜在空間に圧縮し、それを動画や画像生成へと解凍することです。そして、その潜在空間の内部こそが、すべてのイノベーションが起きる場所なのです。
化学や生物学、物理学全般など、他の領域にも同じように潜在空間が存在します。ですから、中国企業が動画生成で先を走り、そのリードを維持しているのを見れば、アンソロピックやOpenAIと競合する必要はない、なぜなら自分たちは化学反応の方が得意だからだ、ロボティクスの方が得意だからだ、何でもいいですが、そう考えているすべてのスタートアップにとって、良い先行指標になります。それらの潜在空間のいずれかにおいて、より優れたAIのリードを維持できれば、スタートアップにとっては本当に良い兆候です。なぜなら、彼らはその領域で実際にリードを維持できるからです。例えば、企業管理の潜在空間の知識において、最高の会社を持つことができるかもしれません。
ですから、これは本当に興味深く、素晴らしい先行指標です。私は彼らがリードを保ち続けることを少し応援しています。YouTubeのコンテンツをすべて持っているGoogleに対抗するのはかなり手ごわいことですが、中国にはTikTokやあらゆるショートフォームのコンテンツがあります。ただ、中国に圧倒的なデータの優位性があるというよりは、彼らの方がこの問題に一生懸命取り組んでいるという印象です。
これらのモデルの生成スピードについて興味があるのですが、将来、私たちは必要なときにその場で動画を生成するようになるだろうという話をみんなでしています。オンデマンドのNetflixのようなものです。アレックス、そのようなレベルの動画生成はいつ頃見られると思いますか。
数ヶ月前です。Genieを含むワールドモデルでは、すでにそれが可能です。あなたが求めているのはそういうことです。インタラクティブな動画生成やリアルタイムのワールドモデルは、すでにそれを実現しています。
思い出せるか分かりませんが、ピーター、私たちは1年前にLiquid AIが、話すのと同じくらいの速さで、つまりLiquid AIから瞬時に画像が生成されるのを見ました。今それをやろうとすると、1分以上待たされることになります。その体験は、考えた瞬間に出来上がるリアルタイムのものほど楽しくはありません。
しかし、私たちは計算資源が圧倒的に不足しています。Liquid AIがうまく機能している理由の一つは、効率が非常に高いからです。私たちが作ろうとしているあのSFのような体験は、今日でも構築することは完全に可能ですが、それを届けるための計算資源を誰も持っていないのです。
何か意見はありますか。
すでに話に出た中国のデータの量について、私も同調します。TikTokやDouyin（抖音）は、エンターテインメントプラットフォームを装った、本質的には巨大なトレーニングループですよね。ですから、彼らはもう少しの間は先を行くと思いますが、モデルはいずれ追いつくでしょう。
自動ソフトウェア開発プラットフォーム Blitzy
このエピソードは、無限のコードコンテキストを持つ自動ソフトウェア開発プラットフォーム、Blitzyの提供でお送りします。Blitzyは、何百万行ものコードを持つエンタープライズ規模のコードベースを理解するために、何時間も思考する何千もの特化型AIエージェントを使用しています。
エンジニアはすべての開発スプリントをBlitzyプラットフォームで開始し、開発要件を取り込みます。Blitzyプラットフォームは計画を提示し、各タスクのコードを生成して事前コンパイルします。Blitzyは開発作業の80%以上を自動的に完了させ、スプリントを完了させるために必要な、人間の開発作業の残りの20%のガイドラインを提供します。
企業は、BlitzyをIDE前の開発ツールとして導入し、お好みのコーディングコパイロットと組み合わせることで、AIネイティブなソフトウェア開発ライフサイクルを組織にもたらし、エンジニアリングの速度を5倍に向上させています。
エンジニアリングの速度を5倍にする準備はできましたか。blitzy.comにアクセスしてデモを予約し、今すぐBlitzyでの構築を開始しましょう。
AIへの恐怖と大学教育の危機
次の話は興味深いものです。これに少し焦点を当てたいと思います。
このポッドキャストの友人であるエリック・シュミットが、アリゾナ大学の卒業式で祝辞を述べていました。彼がAIについて言及した途端、ブーイングが起きたのです。見ていてかなり辛いものがあります。すぐにその動画をお見せします。タビストックの副社長であり、友人でもあるグロリア・キャンベルフィールドも同じような扱いを受けました。今日、労働市場に参入しようとしている世代は、AIが自分たちのキャリアを破壊することに対して怒り、恐れています。見てみましょう。
皆さんの多くがそれについてどう感じているか、私には分かります。声が聞こえます。恐怖があります。私たちは分かっていないのです。この変革の正確な輪郭がどうなるかを。人工知能の台頭は、次の産業革命です。
何が起きたのでしょうか。なるほど、人々の琴線に触れてしまったようです。
サリーン、まずはあなたからこれについてお願いします。
学生たちは、企業や組織がAIを導入している一方で、私たちが社会契約を再設計していないことを察知しているのだと思います。この反発はテクノロジーに対するものではなく、搾取に対するものです。私たちはここで、代替ではなく、主体性（エージェンシー）を中心とした新しいナラティブを必要としています。そして、AIのエリートたちと今日の若者との間には、巨大な正当性のギャップがあります。信じられないような光景です。
デイブ、これは明らかに今のXPRIZEにとって最優先事項ですね。OpenAIには突然、1000億ドルの慈善資金が投入されました。彼らはこのような事態を全く望んでいません。歴史的に、これがこれほど早く起きるとは誰も予想していなかったので、対策にほとんど労力を割いてきませんでした。これが彼らにとっての警鐘です。
これらの動画を見てください。エリック・シュミットは、史上最高とは言わないまでも、最も偉大なビジネスエグゼクティブの一人であり、ヒーローです。しかし、大学卒業生にとっての求人市場が実質的にゼロであるとき、一体何を期待するというのでしょうか。
それに、彼の言った文章は、決して煽るようなものではありませんでしたよね。AIは次の産業革命である、というのは、それほど議論を呼ぶような内容ではありません。もしリアルタイムで革命が起きていることについて、何か本当に物議を醸すようなことを言っていたらどうなっていたか想像してみてください。しかし、AIのイノベーションが起きているアメリカの一握りの場所以外では、それが現実なのです。残りの国はそういう状態にあり、人々がそのことを認識し、あの1000億ドルの慈善資金を投入してこの問題に取り組むことが極めて重要です。
私たちは今週、Build with Gemini XPRIZEを立ち上げました。これについて少しお話しさせてください。私たちは世界中のチームに挑戦を求めています。Googleは300万ドルを提供してくれました。良いスタートですね。チームが起業家になり、個人が起業家になることを奨励するためです。10万人に影響を与える問題を選び、3ヶ月間で、収益を生み出しスケールする何かを公開の場で構築するのです。
それは、実際の収益を生み出す本物の課題です。24時間で2000人以上が登録しました。ここに何万人もの人々が登録してくれることを願っています。これこそが、これらのツールを実際に使い、使いこなすことを学ぶチャンスです。私たちの寄付者の一人であるダン・マーテルも、このXPRIZEに貢献してくれました。ダン、ありがとうございます。ディック・マーキンも同様です。ダンによると、彼は13歳から25歳という素晴らしい教育者世代の人々から、非常に大きな関心を集めているそうです。彼らはこのXPRIZEに挑戦することになるでしょう。
そして、これをサポートしてくれたGoogleのGeminiチームにも感謝します。AIにブーイングをするくらいなら、それを使って自分自身の未来をコントロールしましょう。就職するのではなく、仕事を作り出し、他の人々を雇用するのです。それが今あなた方にある選択肢です。
これについてもう少し言わせてください。彼らが本当にブーイングすべきなのは、完全に時代遅れになった資格制度を売りつけてきた大学に対してです。その通りです。
大学はその古い資格制度を守るのをやめ、主体性と起業家精神のローンチパッドになるべきであり、私たちはこのポッドキャストで耳にタコができるほどその話をしてきました。彼らがブーイングすべき相手はそこです。彼らはひどい取引を売りつけられ、巨額の借金を背負い、抜け出す見込みもありません。卒業する頃には価値がなくなっている学位のために20万ドルも費やしているのです。
もしあなたが卒業するなら、投資銀行の研修プログラムに入ってその間違いをさらに悪化させるようなことはしないでください。しかし、少し考えてみてください。私たちの世代や、あるいは皆さんの親の世代に遡ってみても、私たちが何十年か前に卒業したときに、非常にシンプルな質問をすることができました。大学教育のうち、実際の職場で使ったものはどれくらいあったでしょうか。答えはほぼゼロでした。それは30年前の話であり、今日も同じです。ですから、これは非常に長い間存在していた問題であり、解決されてこなかったため、彼らは怒っているのです。彼らが怒るのも無理はありません。
私は自分の教育の事実上すべてを、今やっていることに使っています。一応言っておきますが。
もしエリック・シュミットやグロリア・キャンベルフィールドが、ハーバードやMIT、スタンフォードなどでAIに言及してブーイングされていたなら、私は心配したでしょう。私の記憶が正しければ、これらはハーバードやMIT、スタンフォードなどではありませんでした。
いいえ、しかし彼らは2026年の卒業生の大半を占めています。それが私に意味することは、そのクラスの事実上すべての人が、停滞への期待に引きずられているということです。それは期待を置く場所としては決して良い場所ではありません。
しかし、シム、大学やカレッジに対してブーイングすべきだというあなたの指摘、そしてピーターの指摘についてですが、そこには選択バイアスがあります。もし最初からそういう態度であれば、一般的には卒業までたどり着きません。おそらく大学にすら行かないでしょう。
ですから、ここには少し選択バイアスがあると思います。私たちは、AIを最大限に活用することなく可能性の空間を狭めてしまい、プロフェッショナルとしてのキャリアの梯子の下の段がAIによって自動化されて消えていくことへの不安を、卒業式という場を借りてぶつけている人たちだけに焦点を当ててしまっています。それはおそらく時すでに遅しであり、彼らはビジネスを立ち上げるべきだと私は主張したい。
全員がそうしたいわけではない、と言えば必然的に炎上するでしょうが、全員が卒業したいわけでもありません。現在高校や大学にお子さんを持つ親御さん、あるいは仕事が見つかっていない最近の卒業生に向けて言いますが、これは今後さらに劇的になっていきますし、確実にやってきます。
ですから、子供たちに起業家精神を学ぶよう促す必要があります。Build with Gemini XPRIZEに参加し、geminisexprize.comに行って学んでみてください。私は来月15歳になる自分の子供たちに、この夏それをやらせるつもりです。もし彼らが勝ったら、私は身内びいきになってしまうので賞金は寄付し直しますが。しかし、結局のところ、これを遊ぶための口実にしてください。あなたが持つ最も重要な二つのマインドセットは、目的意識と好奇心のマインドセットです。学びたいことは何でも学べます。
どうぞ、続けてください。
ここで少し熱弁を振るわせてください。私たちは1年以上前から目的について話してきました。2012年にMTP（変革型巨大目的）という言葉を作りました。これは単なる飾りではありません。AIの能力が溢れる世界において、目的こそが人間を方向付けるものなのです。
2017年頃、あるカンファレンスでの基調講演を頼まれたとき、私のチームが、あなたがそこに行くためのロジックを調整するのが非常に難しいと言いました。私は、それは何のカンファレンスなのか、と尋ねました。すると彼らは、ビジネススクールの700人の学部長が集まるカンファレンスだと言ったのです。そんな集まりがあるとは誰も知りませんでしたが、彼らはみんな集まるのです。私は、絶対にそこに行きたい、と言いました。
そしてステージに上がり、そのイベントのオープニング基調講演を行いました。アナウンサーが、シムを迎えることができて嬉しい、彼は私たちに最新のコミュニティ形成やEXOなどについて話してくれます、と言いました。私はステージの袖に立っていましたが、観客を見ると完全にポカンとした顔をしていました。彼らは私が誰なのか、その本が何についてなのか、何も知らなかったのです。
アナウンサーはこれに気づき、この中で「エクスポネンシャル・オーガニゼーション（指数関数型組織）」を読んだことがある人はどれくらいいますか、と問いかけました。700人の学部長のうち、手が上がったのはわずか2人でした。
世界中の誰もがその本を読むべきだと言っているわけではありませんが、もしあなたが自動車のデザイナーで、テスラが発売されたなら、それが一体何なのかくらいは当然知っているべきです。そしてここには、そのような別のパラダイムが存在することすら知らなかった700人のビジネススクールの学部長がいたのです。これはある意味で、犯罪的な怠慢だと私は思います。大学は何十年もの間、この問題を知りながら何もしないで座っていました。しかし、アカデミアの免疫システムは非常に強力です。彼らはここから抜け出すことができません。だからこそ、古いレガシーを飛び越える、完全に新しいシステムが必要なのです。熱弁は以上です。
同意します。
スタンフォード大学で名誉律が崩壊
これに並行する話がスタンフォード大学から出ています。
スタンフォードの調査によると、849人のコンピューターサイエンス専攻の学生のうち、49%が落第するくらいなら不正行為（カンニング）を選ぶと回答しました。学生たちは、宿題、コーディング、エッセイなどのほぼすべての授業でAIツールが使われていると言います。スタンフォードは、これに対処するために、史上初めて試験監督付きの対面試験を復活させました。スタンフォードが誇っていた名誉律（オナーコード）は、事実上崩壊しました。
これは世界トップのコンピューターサイエンス（CS）プログラムで起きていることです。世界の他の場所で何が起きているか想像してみてください。アレックス、どう思いますか。
これがスタンフォードで起きているということです。これは、教えられているスキルがAIによって自動化されつつあることへの反動が少なからずあることを示しています。ですから、これらの学生たちが、宿題やコーディング、エッセイのすべてにAIを使うことを検討するのは、不自然なことではありません。歴史的に名誉律を持っていたスタンフォードやプリンストンのような学校では、なおさらです。
私は、いわゆる名誉律のロジックがこれまで全く理解できませんでした。それは教員や試験監督の怠慢を生むレシピのように思えます。彼らは単に試験を監督すべきです。電卓やAIが使われないようにしたいのであれば、大学に支払われている巨額の授業料に見合うだけの仕事をして、監督をすればいいのです。
これが示している方向性として、もし高等教育がこれからも存続し続けるのであれば（存続すべきかどうかも怪しいですが）、より多くの監督、より多くの試験監督を配置する方向に行くでしょう。あるいは、大学レベルでテクノロジーを一切禁止し、学生たちが実際の現実世界と関わり、成功しなければ不正行為が不可能な方法で関わるような、ある種のワイダネス・キャンプ（野外訓練）のような形態になるかもしれません。ビジネスプランを書く代わりに、自分自身で実際のビジネスを立ち上げる。定型的なテストを解く代わりに、コンピューターサイエンスの本当に難しい問題を実際に解決する。そうすれば、人間が部屋にいて監督する必要もなくなります。これが進むべき方向です。
通常よりも100倍大きな成果を出すためにAIを使いなさい、ということです。まさにその通りです。
デイブ、あなたはMITで教えていますが、これについてどう思いますか。
私は「Foundations of AI Ventures」という、ビジネスプランを構築しなければならないクラスを教えています。ですから、それはすでにアレックスが説明した通りのミッションに沿っています。ビジネスプランが資金調達に成功すれば、A評価がもらえます。ですから、このクラスにはそのような特定のバグはありません。
しかし、学生たちにAIの使い方を教えるべきだということは、私にとっては明白に思えます。彼らのプロンプトのストリーム（履歴）を見れば、それだけで評価を下すことができます。そもそもテストを行う必要すらありません。ですから、学校は過去の遺物を必死に維持しようともがいている、というアレックスの指摘通りです。それはかつて、卒業式のスピーカーが馬に乗って現れ、群衆がその偉大な人物から他では聞けない知恵を聞くことを期待していた時代にまで遡る話です。
もし今ポッドキャストがあるなら、なぜ今日卒業式のスピーカーが必要なのでしょうか。必要ありません。では、なぜそれを行うのか。それは伝統だからです。150年前からの伝統です。なるほど、試験も同じですね。もちろん、何の意味もありません。
しかし、伝統を一つずつ手放していくのは本当に難しいことです。しかし、シンギュラリティは一体どのようなものになると思いますか。これは本当に不正行為なのでしょうか、それとも学生たちが本来すべきことなのでしょうか。これらの学生たちが、現実世界に出たときにAIを使わないと本当に思っているのでしょうか。将来存在しないような何かのために、なぜ彼らを訓練しているのですか。それどころか、彼らを不可能な状況に追い込んでいます。
テストのことは忘れるとしても、宿題においてすら、AIを使うべきではない、と言う。それは一体どういう意味でしょうか。子供を不可能な倫理的状況に追い込んでいるだけです。あなたがやっていることは単なる拷問です。
あなたは持続可能な人間の能力をテストしていません。順応性とフォーマットへの適合性をテストしているだけです。それはこれに対する正しいテストではありません。
前の話と結びつけると、大学には選択肢があります。彼らが資格の博物館になるか、あるいはAIネイティブなタレントのアクセラレーター（加速器）になるか、そのどちらかです。その分岐を非常に素早く行う必要があります。
そしてそれは、ポジティブな側面を見れば、教育の歴史において今まさに最大の起業のチャンスを生み出しています。なぜなら、次世代の教育起業家や企業は、あなたにコース（授業）を売るのではなく、4年間の期間だけでなく、あなたの残りの人生全体の能力拡張（アクセラレーション）を売ることになるからです。
そうです、人生を通じて、あなたの教育、学習、コーチングのパートナーとして、生涯にわたる継続的なパートナーシップになるでしょう。
MetaのPC監視と労働の未来
さて、次のニュースです。
Metaは、従業員のコンピューターにマウスの動き、クリック、画面のアクティビティを追跡するソフトウェアをインストールしました。説明されている理由は、人間がどのようにコンピューターを使うかをAIエージェントに理解させるためのトレーニング、というものです。しかし、本当の意味するところは、Metaが従業員のあらゆる行動を記録し、AIが彼らに取って代わる方法を学習できるようにしているということです。
従業員はアメリカ国内の複数のオフィスで抗議活動を開始し、これに関するエンジニアの内部投稿は2万回以上閲覧されました。これは、Metaがグローバル従業員の10%を削減したのと同じ週に起きました。私たちはこれを多くの場所で目にしています。
そしてこれは、最終的にはイーロン・マスクがMacrohartで行おうとしている計画と同じですよね。
Macrohartですね、ありがとうございます。Megasoftは商標ですから。
Macrohartは素晴らしい名前ですね。彼は、従業員全員の能力をアップロードした後に、彼らを何パーセントかのGPUに置き換えることができるようにしたいと考えています。ですから、みんな気づき始めています。Amazonが配達員にメガネをかけさせて動きを追跡し、将来のロボットが自宅への配達を行えるようにしているのも同じことです。私たちはこれをあらゆる場所で目にしています。そしてこれはまだ始まりに過ぎません。
現在、Z世代の労働者の44%が、自分がトレーニングすることになっているAIを意図的に妨害（サボタージュ）しています。それが、そこで見られる反発です。これはAIコーチか、それともAI警察かの違いだと思います。同じデータであっても、非常に異なる結果をもたらします。それをどのように組み立てるかによります。彼らはその枠組みの作り方に非常に慎重になる必要があります。
率直に言って、Metaが抱える大きな問題は、彼らがこれまでやってきたことに対して、当然のことながらかなりの不信感があるということです。彼らは繰り返し、ユーザーデータを決して売らない、プライバシーデータも売らない、と言ってきました。それらの設定はオプトアウトできるはずでした。しかし、実際にはオプトアウトできないことが分かりました。WhatsAppは暗号化されているはずでしたが、今やWhatsAppはその暗号化を取り除こうとしています。これはコーリー・ドクトロウが言うところの、完全な「クソプラットフォーム化（Enshittification）」のプロセスです。私たちは今、それを製品の外部だけでなく、組織の内部でも目にしています。
これについて私の意見を言わせてください、ピーター。最先端のラボ（その中に現時点でMetaが含まれているとは私は思いませんが。現在、アメリカには2つ半の最先端ラボがあると思いますが、現時点でMetaはその中に入っていません）が、幅広い環境にわたるコンピューター使用アシスタントのトレーニングのために、膨大な量の合成データを購入していることを考えると、これは非常に奇妙な決定に思えます。
Metaが自社の内部のコンピューター使用を、価値のある事前トレーニング、あるいはより可能性の高い事後トレーニングのソースとして見なしているのは、私にとっては少し奇妙に思えます。何かを見落としているのかもしれませんが。あらゆる人員削減に加えて、従業員から必然的に受けることになるこれほど多くの敵意を買ってまで、Metaの内部だけでこれを行う価値があるほど、コンピューター使用の多様性が十分にあるとは、少なくとも私には到底信じられません。
これは基本的には、従業員の一部にただ自発的にMetaを辞めるよう促すための方法なのではないかとさえ勘ぐってしまいます。もし私が現時点でコンピューター使用のためのより優れた事後トレーニングデータを探しているなら、合成データに大きく依存するでしょうし、マウスの追跡で何千人もの従業員を敵に回すようなことはしません。それが私の意見です。
それは興味深いですね。デイブ、どう思いますか。
完全に同意します。私はアレックスが言ったことの、もっと過激なバージョンを言おうとしていました。このデータを内部のツールとして使うというのは、全くナンセンスです。これは完全に従業員が何をしているかを知り、それを評価し、パフォーマンスを選別するために行われています。
しかし、人々はこれに慣れた方がいいでしょう。なぜなら、これはほぼすべての場所で起きることだからです。また、Googleが何十年にもわたって収集してきたすべてのデータを見てみてください。エリック・シュミットが何年も前に静かに指摘していたことですが、もしGoogleがもっとお金を稼ぎたいと思えば、彼らはすべての四半期決算報告を事前に見ることができます。私は彼とまさにその会話をしました。彼は、訴訟が飛び交い始める前に、一度だけなら莫大なお金を稼ぐことができると言いました。彼らは決算報告の前に、すべての購入に関するすべての検索を正確に把握しているのです。
そして、Gmailがすべてを制覇して以来、誰もが取締役会の報告書を取締役のメンバーに送信しています。私は非常に多くの取締役会に参加していますが、それらはGmailで、添付ファイルとしてそのまま届きます。そしてGoogleの利用規約にはこう書かれています。私たち人間はあなたのメールをすべて見るわけではありませんが、私たちのアルゴリズムは見ます、と。人間も見ることはできますが、見ないとは言っておらず、見ないことを示唆しているだけです。しかし、アルゴリズムはそれらを見ています。
ですから、ここでの大局的なポイントは、データの収集は確実に起きているということであり、反発を恐れてそのデータを誤用するのは愚かなことです。これこそが、アレックスの言う通り、なぜ必要のないネガティブなニュースをわざわざ作り出してしまったのか、ということです。データが収集されていることは誰もが知っています。
しかし、このような大規模な騒動を引き起こすような方法で、その収集を悪用してはいけません。なぜなら、それは中国で何十年も行われてきたことだからです。しかし、Googleもすべてのデータを持っていますし、Appleもすべてのデータを持っています。彼らはそれを実際には見ていません。ですから、データの収集は起きており、ピーター、あなたはその点を何度も指摘してきました。ですから、大騒ぎしてそれと戦うのは正気の沙汰ではありません。あなたは単に雇いにくい人物としてのレッテルを自分に貼っているだけです。あなたがそれについて不満をぶちまけたところで、それが止まることはありません。
私は、単にそれを受け入れろと言っているわけではありませんが、ただ不満を言って家に帰り、何かを成し遂げたような気になるのはやめろと言っているのです。何も達成していません。
トークン税の提案と経済的現実
雇用の喪失に関する会話にこの話を結びつけると、マーク・キューバンが連邦トークン税を提案しました。彼の言葉を引用します。
プロバイダーレベルで10万トークンあたり50セント未満の税金を課すべきです。これにより、大手AIプレイヤーはトークン化の最適化を迫られるでしょう。また、エネルギー使用量を削減し、年間100億ドルの収入を生み出し、将来的には30倍や100倍に成長して、連邦債務を返済するための財源にもなります。
私たちは、従業員を置き換えるAIやロボットに対して課税するというアイデアについて話してきましたが、マークが提示しているこれらの数字は極めて微々たるものです。3億人のアメリカ人に対して、これは年間33ドル程度に過ぎません。興味深いアイデアですが、これがどこかで大きな変化をもたらすとは思いません。
確かにそうです。新しいタイプの税金を導入したり、このような税案を浮上させたりするときには、非常に多くの不合理なインセンティブが生まれます。最初の明らかなインセンティブは、トークンを完全に排除することです。現時点で、自己回帰型および非自己回帰型の機械学習において、トークンフリーまたはトークン化を行わないアプローチが数多く存在します。必要であれば、完全に拡散モデルに切り替えることもできます。いいえ、トークンなしで拡散モデルを行う方法もありますし、トークナイザーのステップを完全にスキップしてトランスフォーマーを使い続けることもできます。
素直に見れば、これがもたらすのは、トークンの完全な廃止を後押しすることだけです。すると、それに対する反応は、分かった、ではFLOPs（浮動小数点演算数）に課税しよう、ということになるでしょうが、そこにはさらに不合理なインセンティブが生まれます。実際のドル、あるいはAIラボを正確にターゲットにできるようなドルの関数以外に、このような深刻で不合理なインセンティブを生み出さずに課税できる最適なインプット資源を見つけ出すのは、非常に困難だと思います。
アレックス、サムが最近話していたことを覚えているでしょう。一般大衆が国家の計算資源の一部を所有すべきだという話です。これはアラスカの永久基金や、サウジアラビアやアラブ首長国連邦で起きていることの等価物です。すべての資本がエージェントのエコシステムや、これらの最先端ラボに流れ始め、彼らが莫大な富を生み出し始めたとき、その富の一部を平均的なアメリカ人にどのように分配するのか。私たちはそれをテストし始めることになると思います。
過去24時間の間に、すべてのYC（Y Combinator）企業、約2000社に対して、SAFE（将来株式交付契約）と引き換えに200万ドル分のOpenAIトークンを提供するという形で、彼はまさにそれを今テストしています。私はそれを、すべての人に対するユニバーサル・ベーシック・コンピューティングのような提供のプレビューとして見ています。株式の等価物が何になるかは全く明確ではありませんが、そのようなものです。
デイブ、どうぞ。
LLMのAIと「トークン」という言葉が、バナナや輸送コンテナのように課税できる固定されたものであると、私たちがこれほど早く決めてしまったのは驚くべきことです。しかし、この業界で実際に働いている人なら誰でも、通常行うバイトペアエンコーディング（BPE）を使ってトークン化できることを知っています。しかし、1バイトエンコーディングを使うこともできれば、4バイトエンコーディングを使うこともできますし、エンコーディングを全く使わないこともできます。つまり、課税しようとした対象が、1分後には世界から消え去ってしまう可能性があるのです。
ですから、Per Token（トークンごと）に課税しようというアイデアを誰かが思いつくのは、ただただ滑稽です。リヤドでの会話を思い出します。私たちが面会した王族の一人が、トークンあたりの適切なコストはどれくらいだと思うか、と尋ねてきました。私たちはいくつかの会社に多額の投資をしており、彼らのトークンコストは10万トークンあたり1ドルのようなものだからです、と。私は、どのようなコンテキストウィンドウでですか、と聞き返しました。それはナンセンスな質問だからです。すると彼らは、ただ答えてくれればいい、と言いました。私が答えを伝えると彼らは、素晴らしい、なぜなら私たちはそれ以下だからだ、私たちのコストはもっと安い、と言いました。
ええ、これは本当にトリッキーで、曖昧で、目まぐるしく変化するものになるでしょう。
一面では、AIの利用を経済活動として扱っているという点で興味深いです。別のポッドキャストでのアレックスのコメントにつながりますが、トークンあたりの経済的リターンはどれくらいか、という話であり、それは単なるソフトウェアの機能ではないため、本当に興味深いです。
歴史的に、政府は常に土地や労働、貿易、所得など、社会が依存しているものに課税してきました。もしAIが新しい生産性のエンジンになるのであれば、トークン、あるいは何らかの形の計算資源、エネルギーが明らかな課税対象になります。問題は、それに課税しようとしても、今日の計算資源の利用ほど流動性の高いものはないということです。課税しない人々のところに流れていくだけであり、そうなるリスクがあります。
もう一つの大きな危険は、MetaやOpenAIなど、これを簡単に乗り越えられる企業たちの周りに意図せずフェンスを築いてしまい、スタートアップがこの税制の周りで苦労することになるため、イノベーションを減速させてしまう可能性があるということです。ですから、ここには非常に多くの異なる決断が存在しますが、トークンそのものに課税しようとすることの欠陥は、意図は正しくても、そのメカニズムが正しくない可能性があるということです。
あなたはすでに、ニール・スティーヴンスンの次のサイバーパンク小説のポートレートを描き終えているようなものです。それは、トークン税をすべて回避するために、ピーター・ティールが資金提供した海上のデータセンター、シーステッド（海上都市）にある計算資源のタックスヘイブンに関するものになるに違いありません。
SF小説のプロットすべてに番号を振ってリスト化し、毎エピソードで、このエピソードで話した45のSFのプロットはこれらです、とリストアップすべきですね。ビンゴです。
人工卵による生命の誕生
さて、ここからは楽しい会話です。
私はベン・ラム、ジョージ・チャーチ、そしてColossalの熱烈なファンですが、彼らが皆と共有したい発表を行いました。Colossal Biosciencesが、人工の卵でヒナを孵化させることに成功したのです。この動画を聞いてみましょう。
鶏の卵から始まります。私たちは単に卵を再想像したかったわけではありません。完全に再設計したかったのです。卵殻の外側にあるインキュベーターの中で、この鳥を丸ごと育てられることを世界に証明しました。完全なゲームチェンジャーです。計り知れない可能性が広がります。世界が変わる瞬間を、今この手の中に握っています。科学にとって本当に大きな一歩だと思います。
皆さん、鶏をしっかり捕まえておいてください。これがColossalの人工卵です。設計を開発するにあたり、私たちは自然の卵から始めました。Colossalの人工卵は、デザインのレベルと洗練度の高さにおいて世界初となります。最初の主要な構造は頑丈な外殻です。この殻が保護と剛性を提供します。浸透性の高い膜により、周囲の温度で酸素が膜を通ってシステム内に拡散します。上部には非常に大きな窓があり、胚に何が起きているのかを正確に見て理解することができます。胚発育のあらゆる段階をリアルタイムで可視化できます。これは真のブレイクスルーです。
これは体外妊娠、つまり子宮外での生育です。Colossalが手がけている3つの人工子宮プログラムのうちの1つです。Colossalは絶滅した種を復活させようとしている会社です。有名なのは最初のプロジェクトであるウーリーマンモス（ケナガマンモス）です。ダイアウルフも復活させましたし、ドードー鳥も復活させようとしています。現在15種類の異なる種が進行中ですが、モアなどは巨大な卵が必要になることが判明しています。それを実行するだけでも困難な挑戦になるでしょう。
非常に興味深いです。数字を挙げると、年間1兆9000億個の卵が、約330億羽の鶏によって産まれています。これについて皆さんはどう思われますか。
私は、このプロジェクトのターゲットの一つであるドードーの誕生が待ちきれません。彼らはすでに数十羽の鳥でこれを試みています。映画ジュラシック・パークで描かれていた世界とは大きく異なると思います。あのDNAの解説映像では、絶滅した種を復活させる分子生物学に重点が置かれており、個体レベルや卵レベルの焦点ではありませんでした。
これは重要なことです。私が理解している限り、絶滅した鳥の卵の場合、従来の単純なジュラシック・パーク型のアプローチが機能しない大きな課題がありました。妊娠後期になると大量の酸素が必要になりますが、人工卵を通じてそれを供給するのが難しく、歴史的にも困難だったようです。そのため、妊娠後期の代謝を支えることができる、効果的な酸素透過性の人工卵を開発したことは重要な一歩と言えます。
SFファンとしては、これらの技術がどれだけ人間に応用できるのかが気になります。体外での人間の生育に適切に応用できるでしょうか。彼らは哺乳類でも研究を進めています。鳥類だけでなく、現在進行中の15種のうち3分の2は哺乳類です。モーリシャス原産だったドードー鳥は、彼らのお金や切手、国旗にも描かれていますが絶滅してしまいました。国としてはドードーを復活させて観光収入を増やしたいと非常に期待しています。
15種のうち少なくともドードーともう1つは何でしたか。赤か青のシカのような動物でしょうか。
ブルーバックだと思います。その2つの種は、美味しくて狩りが簡単だったために絶滅したのです。ベン・ラムはドードーのフィレ肉のレストランを開く準備をしているかもしれませんね。ブルーバックのバーガーとか。
いずれにせよ、これは私たちの前に現実化しつつあるSFの未来です。恐竜そのものが登場するわけではありません。Colossalがやっているのは、正確に元の種をそのまま連れてくることではなく、ゲノムに300箇所の編集を加えて、この種をこのような姿にすると設計することです。牙を長くして、毛をウールのようにして寒さに強くし、鼻を長くするといった具合に、種をデザインできるのです。マイアミのFIIのステージでベン・ラムに、ドラゴンを作ることはできるかと聞いたら、答えはイエスでした。火は吹かないでしょうが、翼をつけてドラゴンのような見た目にすることは可能です。
恐竜も登場すると思いますよ、ピーター。私はかなり確信しています。化石から何らかの形の恐竜が作られるでしょう。数年前に私が提案した、遺伝子型から表現型へのマッピング問題を覚えているでしょうか。最終的な見た目の写真から始めて、その写真に一致するDNAを逆算して作成するという方法です。まさに彼らがやっているのはそれです。バックテストを行えば、完全に別の動物を作って見た目だけを同じにしたのか、それとも元の種の繁殖ラインに入り得るDNAによってのみその姿や行動、形を再現できたのかという問いの答えが出せます。
9月のムーンショット・ギャザリングのステージにベン・ラムが登壇しますので、そこでさらに深く問い詰めることができます。私たちが招くムーンショット起業家の一人です。
確率的オウム（Stochastic Parrots）を使って確率的オウムを復活させることができたら皮肉ですね。誰もこのジョークを理解できないかもしれません。リスナーの誰かは面白がってくれるでしょう。
以前から解き明かされつつある、そして今後も続いていく大きな流れがあります。それは、生物学がプログラミング可能になりつつあるということです。これは極めて重大な出来事です。彼は動物の生物学だけでなく、植物の生物学にも取り組んでいます。乾燥に強く、病気に強く、2倍の速さで、あるいは2倍の大きさに育つ植物を設計できるようになります。AIと合成生物学の融合です。本当にエキサイティングな時代です。
健康と長寿：脳の若返り
皆さん、Fountain Lifeがお届けするムーンショットの健康セクションへようこそ。このムーンショット・ポッドキャストではいつもAIについて話していますが、AIが子供の教育や税金のサポート以外にもたらす最も重要なことの一つは、健康的なライフスタイルを維持し、100歳以上まで生きるチャンスを提供してくれることです。本日は、Fountain Lifeの最高医療責任者であり、私の医療チームの一員でもあるドン・マレム博士にお越しいただきました。ドン、よろしくお願いします。
お招きいただき光栄です。
100歳や120歳まで生きることに関して人々が最も懸念しているのは、認知能力であり、認知症にならないようにすることです。認知症に関するデータは深刻ですが、どのようなことが分かっているか教えていただけますか。
非常に重要なポイントですね。その通りです。Fountain Lifeの会員の皆様が最も心配されているのは、脳の健康を失うこと、我が子の名前を忘れてしまうこと、愛する人の顔を忘れてしまうことです。認知症に関しては、控えめに見積もっても45%は完全に予防可能であることが分かっています。驚くべきことに、私たちがFountain Lifeで行っている高度な検査では、会員の4分の1に脳年齢の進行が見られました。
しかし、本当に素晴らしいのは、それを健康的な生活と組み合わせることで予防できる点です。これには鳥肌が立ちます。より健康的な食事、身体を動かすこと、そして睡眠です。睡眠を最適化することは非常に重要です。何が起きたかというと、脳年齢が26%改善したのです。これは非常に大きな数字です。対象者の大部分が実際に脳年齢を改善できたことを示しています。Fountain Lifeの素晴らしいところは、世界中から最高の治療法やアプローチを探し出し、会員の皆様に確実に提供している点です。
100歳や120歳まで健康な脳機能を維持することが重要だとお考えなら、Fountain Lifeをチェックしてみてください。fountainlife.com/peter にアクセスして、自分自身の健康のCEOになってください。では、本編に戻りましょう。
データセンターとエネルギーの未来
データセンターとエネルギーに関する3つのニュースについて見ていきましょう。注目に値する内容です。ギャラップの世論調査によると、アメリカ人の70%が自分の地域でのデータセンター建設に反対しており、ほぼ半数が強く反対しています。住民の中には、データセンターの近くに住むくらいなら原子力発電所の近くに住んだ方がマシだと言う人もいます。主な懸念事項は、電気料金の上昇、水の使用量、環境破壊です。これは、いわゆるNIMBY（総論賛成・各論反対）の問題であり、対処が必要です。
現在、提案されているデータセンターのほぼ半分にあたる7ギガワット分の建設が停止または遅延しています。これは本質的な課題であり、誰が抗議活動に資金を提供し、誰がこれらの住民に情報を与えているのかという疑問が生じます。
この問題については、すぐにでも誤った情報であることを指摘すべきです。人々が理解していないものや、自分の地域にやってくる変化に対してパニックを起こしている証拠です。解決策は、PRと教育を組み合わせ、プロセスを円滑に進めることです。予算とエネルギー、思考を投入すれば十分に解決可能な問題です。データセンターの隣に住むよりも原発の隣が良いなどというアイデアは、データセンターがそこにあることすら気づかないレベルなのに不合理です。水も奪いませんし、地域の電力を遮断してはならないというルールもすでにあります。彼らの反対意見には根拠がありません。しかし、地域の公聴会に行けば分かりますが、毎日何に対しても反対する一定のグループがいます。それが彼らの仕事なのです。次のニュースのデータも見てから議論しましょう。
ネバダ・エナジーは、2027年までにタホ湖周辺の電力供給の75%をデータセンターに振り向ける計画を立てています。これが予測されている数字です。この分野の政策については、今後マイケル・カツィオスを番組に迎えて詳しく話す予定です。解決策はあります。データセンターが独自の電力供給源を立ち上げればよいのです。ハイパースケーラーたちは、地域の住民に対して、データセンターを建設する代わりに電気代を無料にします、と提案すべきです。それが形勢を逆転させる解決策になるでしょう。
実際に起きていることは、この記事が示唆している内容とは異なります。カリフォルニア州では11月に、州内の大富豪200人の資産の5%を没収するかどうかの投票が行われます。所得税ではなく、これまでの人生で築いた資産の5%を1回限りの税金として徴収するというものです。そのため、多くの人々がネバダ州のインクライン・ビレッジに大挙して移住しています。ネバダ州には大きな産業がありませんが、美しいタホ湖の湖畔があり、カリフォルニアからの移住者が信じられない勢いで家を購入しています。ネバダ州は、砂漠の州に資金と成功をもたらしてくれるデータセンターの流入を歓迎しています。これにより、ラスベガスが小さく見えるほどの成果を達成できる可能性があります。すべてを保護しようとするカリフォルニアの視点と、これを絶好の機会と捉えるネバダの視点の間に、文化的な分断があるのです。タホ湖の水が干上がるわけではありません。実際は、計算資源、AI、データセンターを巡る州ごとの全く異なるアプローチの戦いが起きています。アレックス、どう見ますか。
過去数回のエピソードでも話しましたが、トークンは最も生産性の高い、つまりトークンあたりのドル価値が最も高い場所に流れていこうとします。ダイソン球（Dyson Swarm）を構築する初期の段階においても、キロワット辺りの価値が最も高いアプリケーションに電力が流れることになるでしょう。
リスナーの中には、この計画は2000年代後半の2009年から進められていたものであり、AIデータセンターの話ではないと反論する人がいるかもしれません。しかし、これは間違いなくAIデータセンターの物語です。公開されている情報によると、ネバダ・エナジーからタホ湖の地元電力会社への資金提供の移行は2009年から計画されていましたが、何度も延期されてきました。今回は延期されない見込みです。なぜなら、タホ湖の住民よりも、データセンターの方がその電力をはるかに生産的に消費できるからです。したがって、これはダイソン球を構築するか、エネルギー供給を劇的に拡大するまでの間の電力の奪い合いです。おそらくその両方を同時に行うことになるでしょう。電力は自然と、最も高い生産性を生み出す結果へと流れていきます。
エネルギーの拡大といえば、こちらのチャートをお見せしたいです。私たちが以前から話している豊かさの物語の一環ですが、テキサス州が事業用太陽光発電においてカリフォルニア州を追い抜きました。この番組の友人であるイーロン・マスクも何度も言っていますが、必要なエネルギーはすべて太陽光から得ることができます。このチャートを見ると、テキサス州は過去5年間で太陽光発電量を2倍に増やし、カリフォルニアを追い抜きました。蓄電容量も約2倍になり、風力発電量はほぼ8倍になっています。どの州でも再生可能エネルギーを構築することは可能です。なぜもっとこれを行わないのか理解できません。中国はこの分野でアメリカを大きくリードしていますが、テキサス州の取り組みは素晴らしいです。
それはカリフォルニア州政府に対する大きな痛烈な批判ですね。テキサス州が豊富な石油やガス資源を持っていることを考えれば、なおさらです。
これは許認可（パーミッティング）の問題ですね。アメリカの強みは、50の州が互いに競い合える点にあります。競争を認めれば認めるほど、長期的に有利になります。カリフォルニアには現在、信じられないほどの追い風が吹いていますが、歴史的に議会は、追い風が吹けば増税すればいいと考え、成長の大部分を吸収しようとします。それでもカリフォルニアのAIにおける成功が減速するとは思えません。桁違いの勢いです。しかし、テキサスはデータセンターの誘致をうまくコントロールしており、そこから莫大な利益を得るでしょう。データセンターはエネルギーがある場所ならどこにでも存在できます。アレックスが指摘した通りです。国内には多くの地熱スポットもありますし、砂漠には太陽光発電所を作るべきです。
現在、テキサスはアメリカにおける経済特区に最も近い存在です。ホワイトハウスがフィリピンと結んだ新しい協定がアメリカの深センになるかもしれませんが、国内においてはテキサスがその役割を果たしています。この連邦制の仕組みを最大限に活用すべきです。AIのバランスシート（資産）になるということです。非常に明確な重要要素です。唯一の要素ではありませんが、重要なインプットです。現在の多くの成長において、それが制約要因になっています。
組織のシンギュラリティ
最後の話題に移りましょう。サリームとともに「組織のシンギュラリティ（Organizational Singularity）」について考えます。サリーム、あなたと私はシンギュラリティについて1時間にわたる素晴らしい対談を録音しました。ぜひ皆さんに見ていただきたいのですが、まだ見ていない人のために、この場であなたのテーゼを発表してもらい、メンバーで議論しましょう。サリーム、お願いします。
私たちは80年間にわたり、組織について考えてきました。ロナルド・コースは、取引コストや調整コストは外部よりも内部の方が安く済むと言いました。その後、人間がどのように意思決定を行うかについての議論があり、クレイトン・クリステンセンの「イノベーションのジレンマ」が登場し、リーン・スタートアップの思想が生まれ、プラットフォームのビジネスモデルへと進化しました。私たちが提唱した「ExO 1.0（指数関数型組織）」では、コミュニティやクラウド、AIを利用して、コース的企業の境界を外部へと拡張しました。
しかし、AIの登場によって、そのすべてが崩壊します。会社の本質、つまり社内で取引を行うコストは、社外で行うよりも高くつくようになります。そして、世界のほぼすべての企業の代謝スピードは、外部の世界よりも遅いのです。外部性が変化したため、コースの法則は根本的に破綻します。
私がよく思い出す有名なツイートがあります。「製品の機能を構築する会議を行うよりも、その機能自体を構築する方が早い」というものです。まさに本質を突いています。このような世界において、組織のあり方には全く新しいアーキテクチャが必要になります。私たちは3つから4つの層からなる形を考案しました。
その核心には、ミッションとなるMTP（意欲的な変革目標）があり、それがプロトコルとなります。そしてインテリジェンス・エンジンがあり、その周囲に組織の形態が構築されます。核心にあるのはインテリジェンス・スタックです。感知（センシング）層や方向付け（オリエンテーション）層を構築した後に気づいたのですが、これは本質的に「OODAループ（ウーダループ）」です。軍事の世界で見られる、感知し、組織し、反応し、フィードバックループを回すという仕組みです。
これには非常に強力なシグナルが必要です。なぜなら、この新しい世界ではExOモデルすら機能しないからです。完全に異なるアーキテクチャが必要です。階層構造ではなく、インテリジェンスを中心に組織を構築すれば、21世紀の組織にふさわしい形になります。企業の境界が変わるのです。かつて組織と呼ばれる法的実体は、主に実行と調整のために存在していました。しかし、実行と調整がAIによって自動的に行われるようになれば、企業は目的のコンテナ、受託責任のコンテナ、あるいは法的な責任のコンテナ（実質的には洗練されたSPV：特別目的会社）にすぎなくなります。実行の場ではなくなるのです。なぜなら、AIエージェントがあらゆる場所でAPIコールを行うようになるからです。
そのため、常に学習し続けるこのスタックが必要であり、その周囲に非常に強力なガバナンス・ループを配置する必要があります。エージェントごとに、信頼できる評価スイート、検索可能なログ、ロールバック機能、人間のレビューキューが必要です。AIエージェントの普及を見ていて分かったのは、彼らはマーティン・ヴァルサフスキーが言ったように「新入社員」のようなもので、簡単に暴走するため、膨大な量の人間の監視が必要だということです。非常に注意深く観察しなければなりません。
現在、AIプロジェクトの80%以上が失敗しています。その理由は、既存のAIを人間中心のワークフローに無理やり詰め込もうとしているからです。人間と人間の間のボトルネックを自動化しようとしているだけなので、失敗するのは当然です。完全に異なるモデルが必要です。
私たちは10年以上、「破壊的イノベーションは組織の周辺部で行わなければならず、核心部で行ってはならない」という古いルールに従ってきました。これを行う唯一の方法は、組織を書き換え（リライト）、周辺部にAIネイティブの「デジタルツイン」を作成し、ワークフローを一つずつ移行していくことです。しばらくの間、レッドチーム（脆弱性検証チーム）に検証させ、母船である既存組織を脅かさないようにします。ワークフローのレベルで再帰的な自己改善が達成されたら、徐々に古い仕組みを廃止し、人間は監視、ダッシュボードのモニタリング、例外処理、問題解決などに回ります。
簡単な例を挙げましょう。あなたが運送会社を経営していて、競合他社が新しい事業として冷蔵トラックを発表したとします。まず、感知エージェントがこれを検知し、情報を持ち帰ります。次に、戦略エージェントのレイヤーが動きます。戦略は静的なプロセスであってはならず、生きたプロトコルであるべきです。これがどれほど重大なことか、市場規模はどれくらいか、これを戦略的選択肢として検討すべきかを評価します。次のレイヤーは分析レイヤーで、これを実行する場合、冷蔵運送会社を買収する、自社でトラックを導入する、試験的にリースする、といった2、3の方法を提示します。そして意思決定レイヤーに達します。スタートアップを買収するのか、自社トラックを導入するのか、それともパイロット版としてリースするのか。決定が下されると、一連の実行エージェントがそれを実行に移します。
この間、人間は何をしているかというと、各ポイントで承認ボタンを押しているだけです。AIにプロセスの大部分を任せることで、通常の経営陣がその選択に数週間から数ヶ月かかるところを、数日で完了できるようになります。このようなAIネイティブのアーキテクチャを導入すれば、組織のパフォーマンスは従来比で100倍以上になると推定しています。
これには巨大なインセンティブがあります。AIネイティブで運用することで、1年でARR（年間経常収益）を73倍にした企業もあります。コールセンターが人間からチャットボット支援になり、そしてAIネイティブへと完全に移行したのを見てきました。マーケティングコンテンツも、代理店主導からAI支援になり、今やほとんどのAIコンテンツはAI主導です。私たちは、企業が周辺部にデジタルツインを構築するのを支援する「リライト（Rewrite）」という手法を開発しました。CEOたちを集めてこのプロセスを実践していく予定です。
詳細に興味がある方は、ピーターと私が詳しく解説している長編動画をご覧ください。私たちはこの本全体を「ひとつのAI」としてリリースします。世界は2、3日ごとに変化するため、常にアップデートしてバージョン15.643といった形でリリースし、CEOたちを導いていきます。また、これに伴い「組織のシンギュラリティ・ベンチャーファンド」も立ち上げます。この手法で会社を設立したい、あるいは新しい方法に移行したい企業に資金を提供するためです。
情報を得るには organizationalsingularity.com にアクセスしてください。最初の15のスロットのうち、すでに4つが埋まっています。ブラジル最大の教育グループが、複数の大学をこのプロセスで運営する予定です。彼らは適応し変化する必要があるため、非常に大きなカテゴリーになります。100年間にわたる企業の構築方法が、完全に変化することになります。
本の中では、皆さんが未来をモデリングするために行っている論理について、丸ごと1章を割いて書いています。ドメインを次々と攻略し、その分野の崩壊（ドメイン崩壊）をもたらす組織設計とはどのようなものか。また、政府や非営利団体に関する章も設けています。政府のプロセスの多くは非常に規範的であり、この種のAIネイティブのアーキテクチャと非常に相性が良いからです。
これらをすべて書き上げました。モデルやエージェントのアキテクチャの変化に合わせて、今後も進化させ続けます。最初のExOの本を書いたとき、私たちは市場よりも7、8年先を行っていました。2冊目は3年先でした。今回のものは、おそらく1年先を行っている程度なので、非常にタイムリーです。
すべてのCEOや取締役会メンバーが自問すべきシンプルな質問があります。「2人の人間がOpenAIのClaudeを使って、あなたの会社の高利益率の主要事業を60日から90日で再現できるか」ということです。もしそれが可能なら、あなたの会社は今、存亡の危機に瀕しています。だからこそ、このモデルに移行する必要があるのです。
メンバーから質問はありますか。デイヴ、あるいはアレックス。
企業の規模とベンッチマークに関する議論
私から質問させてください。サリーム、これを「反証可能性（Falsifiability）」の観点から少し掘り下げてみたいです。先ほどコースの法則に言及されましたが、私は自身の投資の文脈で、たとえば大陸横断鉄道がコース的経済学に従って企業の規模を拡大させたと書いてきました。大陸横断鉄道を包摂するためには、大陸を跨ぐ巨大な企業が必要だったからです。一方で、AIは企業の規模を縮小させると私は主張してきました。1人だけの巨大複合企業（コングロマリット）が存在し得るからです。これらを踏まえて、企業の規模について反証可能な予測を立てることはできますか。
どちらの方向にも進む可能性があります。私たちは別の場所で、企業の規模をどのように測定すべきかという経済学のテクニカルペーパーを書いています。規模そのものはそれほど重要ではなく、組織を通じてどれだけの経済的スループット（処理量）を生み出せるかが出発点になるからです。それはドメインや、どのような参入障壁（モート）を持っているかによって異なります。たとえば、規制対象の企業は自社を守るのがはるかに容易でしょう。独自データを持っていれば、さらに防御力は高まります。最善の防御は、アレックス、あなたの考えにあるようなインナー・インテリジェンス・ループを持つことです。それがあれば非常に強固なフライホイールが回り始めます。
反証可能なモデルがどのようなものになるかはまだ分かりません。非常にカスタマイズされた業務、たとえば手作業が多く労働集約的なスポーツカーの製造といったビジネスには、少なくとも初期の段階ではこのモデルはあまり適合しないでしょう。しかし、時間が経てば確実にその段階に達します。人間中心の階層的な調整をAIネイティブのループに置き換えることで、全体としてこの法則が適用され、フライホイールが回り続けると考えています。
もう一つ、隣接する質問をさせてください。あなたが提示しているのは、企業の未来や組織の未来に関する理論だと理解しています。それには記述的な側面（何が起きるか）と規範的な側面（何が起きるべきか）の両方が含まれているように聞こえます。これに興味を持った組織は、これが企業の未来を正確に記述しているかどうかをどのように判断すべきでしょうか。私たちはこれをどのように定量化し、正確性を知ることができるのでしょうか。ベンチマークは何ですか。
市場からの初期のシグナルはすでに現れています。AIネイティブ企業の台頭が見られますし、顧客サービス環境を利益を生むセンターへと変貌させた事例もあります。また、Pulsiaのような企業は、インフラを構築して瞬時に会社を立ち上げています。重要なのは人の数ではなく、どれだけの経済的スループットを投入できるかです。
もう一つの答え方として、私たちがExOモデルを立ち上げたとき、フォーチュン100のすべての企業を対象に測定を行いました。7年後、ExOの特性に最も従った上位10の企業は、従わなかった企業に比べて40倍の株主リターンを達成していました。外部の世界が不安定になればなるほど、適応能力が市場価値を左右するからです。
当時、インデックスファンドを設立しておくべきでしたね。史上最高のパフォーマンスを誇るインデックスファンドになっていたはずです。
その時の正確さがあったからこそ、私たちは今回も自信を持って、アーキテクチャを正確に捉えたと言えるのです。私たちはMTP（目的主導型組織）を定義しました。現在、企業は個人のMTPと組織のMTPの一致を基準に採用を行っています。私たちは、インテリジェンスが核心にあるという広範なテーゼは非常に強固であると考えています。いくつかの属性は適応させる必要がありますが、トラスト・アーキテクチャや、彼らが何をしているかを追跡するためのエージェント向け監査トレイルなどの適切なインフラが必要です。
この一般的な方向性は完全に正しいと考えています。今後、さらに多くの事例が登場するでしょう。ある保険会社では2500のエージェントを使用しており、それが約500人分の仕事を行っています。私たちはこれらを文書化し、分析していく予定です。「The Shift」というYouTubeチャンネルを立ち上げ、このアーキテクチャについて詳細に解説し、実践している人々にインタビューを行い、ノイズからシグナルを素早く抽出していきます。
サリームと私はこのテーマについて1時間話し合いましたが、これは私がサリームと行った中で最も素晴らしい会話の一つでした。それが何を意味し、どのように実装すべきかを解説しています。私が関わっているすべての会社のCEOに送るつもりです。サリーム、本当にありがとうございました。
エンディング
リスナーの皆さんに感謝いたします。現在、チャンネル登録者数が49万9000人になりました。あなたが50万人目の登録者になりませんか。今すぐチャンネル登録と通知をオンにしてください。私たちは現在、週に2回のペースでポッドキャストを配信し始めています。このムーンショットの仲間たちと一緒に過ごしていると、こうした会話をしていない期間は、自分がトレンドから完全に取り残されているように感じてしまいます。
私も同じです。本当に素晴らしいし、楽しいですね。最もインサイドのループ（核心部）にいたいものです。
その通りです。では、サイモン・ギャリティの「Who We Are」というアウトロを流します。聴いてみましょう。素晴らしいエネルギーが感じられます。
AIは必然的にディストピアにつながるのではなく、精神的な成長とグローバルな調和を促進する触媒となる可能性があります。機械が人間の認知の側面を再現するにつれ、私たちは意識を持つこと、感じること、そして存在することの意味を再考せざるを得なくなります。AIは人間の制度における偏見、欠陥、不平等を暴き、しばしば隠されているパターンを明らかにします。この内省は不快なものかもしれませんが、集団的な自己修正の機会を生み出します。
非常に素晴らしいですね。皆さん、いつも一緒に時間を過ごせて光栄です。これ以上ないほどエキサイティングな時代です。今こそ、何かを構築する最高のタイミングです。皆さんも起業家になり、何かを構築してください。お使いのLLMにアクセスして、自分が誰であるか、何が好きなのか、人生の目的（もし知っていれば）を伝え、ビジネスのアイデアや進め方について尋ねてみてください。今日、私たちは英語でプログラミングができるのです。geminexprise.com のウェブサイトにアクセスして登録してください。
サリーム、ブラジルでの成功を祈っています。デイヴ、ベイエリアを楽しんでください。アレックス、バーチャル世界のどこにいても楽しんでください。
生身の身体のままで楽しむよ、ピーター。
では、またすぐにお会いしましょう。
皆さん、またお会いしましょう。お元気で。
ピーター、ありがとう。
このエピソードの最後までたどり着いたあなたは、間違いなく私たちの「ムーンショットの仲間（ムーンショット・メイト）」です。毎週、私たちは多くのエネルギーと時間を費やして、本当に重要なニュースをお届けしています。登録してくださっている方は、ありがとうございます。まだ登録していない方は、ニュースをタイムリーに受け取るためにぜひ登録をご検討ください。
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