この動画では、OpenAIがインドに1ギガワットのStargateデータセンターを建設すると発表したことを皮切りに、AI業界の最新動向について詳しく解説している。Nvidiaの記録的売上とその集中化、Metaの人材獲得戦略の失敗、OracleやSalesforceでの大規模レイオフ、そしてAIによる雇用代替の現実的な影響について具体的なデータとともに分析している。さらに、Google DeepMindのロボット技術の進展とAGIの定義についても議論し、AI業界の現在と未来の展望を包括的に提示している。
OpenAIのStargateプロジェクトとAI業界の動向
皆さん、こんにちは。まず最初にいくつかお知らせがあります。まず第一に、ジュリア・マッコイさんと私が構築したFirst Moversというプラットフォームで、人工知能の恩恵を最大化することに関する初めてのコースを間もなくローンチします。この最初のコースは数週間後に公開予定で、今すぐサインアップできます。このコースでは、私がこれらのツールを研究目的でどのように活用しているかについて説明します。
もう一つのお知らせは、私たちが執筆している「The Great Decoupling」という書籍についてです。これは労働後経済学に関する本で、私たちがどのようにして現在の状況に至ったのか、そしてここからどこに向かうのかについて書かれています。この本のランディングページを近々公開予定です。まだ出版社やエージェントを探している段階ですが、本自体は完成しています。
最後に、労働後経済学に関するコンテンツを専用チャンネルに分離しました。このチャンネルは人工知能に特化して扱っていきます。
それでは本題に入りましょう。今日はたくさんお話しすることがあります。OpenAIとStargateから始まって、Nvidia、Meta、Oracle、Google DeepMind、そして現在進行中のレイオフについても触れていきます。
まず最初に、OpenAIはStargateプロジェクトに本格的に取り組んでいます。今回、インドに1ギガワットのStargateデータセンターを建設すると発表しました。これは、アメリカでOracleと共同で取り組んでいるマルチギガワットのデータセンターに加えてのことです。
コンピューティングリソースの制約と地政学的要因
ここで私が本当に掘り下げたいのは、ある種のトレンドが浮かび上がってきているということです。彼らがコンピューティングリソースに制約されているということです。誰もが「十分なチップを入手できるのか？」「台湾が侵攻されるのか？」といったことを将来を考える際に最も重要視しています。AIが実際に減速していないからです。
私たちが知る限り、飽和状態は加速しており、これについてはレイオフの話でも触れます。しかし、本当に重要なのは「何が希少性なのか？何が参入障壁なのか？」ということです。サム・アルトマンが言ったかどうかは定かではありませんが、業界のコンセンサスは、エネルギーと電力網、そして供給チェーン、さらにはデータセンターを建設するための実際の不動産が本当の参入障壁になってきているということです。
Metaのハイペリオンデータセンターや、xAIの巨大データセンターを見てください。電力があるところ、チップがあるところが本当の参入障壁になってきています。これはもちろん資本集約化につながり、エリートによる独占などにつながります。
一方で、彼らが文字通り何千億ドルもデータセンターに投資していることは嬉しく思います。これは一社だけでなく、多くの企業が行っています。しかし、地政学と公共規模のインフラが、次世代AIの展開における次の最大のボトルネックになってきています。
OpenAIの新戦略とABテスト機能
OpenAIのもう一つの発表として、Stats SIGを買収したということがあります。興味深いことに、AnthropicがStats Sigを使用していました。これは彼らの新しい製品戦略につながります。これは私が最新の動画で言及したもう一つのことで、彼らが実際に会社として製品戦略を洗練させているということです。
このStats Sig買収によって可能になるコア機能は、より高速なABテストの展開です。ABテストに馴染みがない方のために説明すると、これは製品の2つのバージョンを作成し、バージョンAをユーザー集団Aに、バージョンBをユーザー集団Bに提供して、どちらがより良く使用されるか、どちらがより良い体験を提供するかを確認するものです。
これは主に2つの企業によって開拓されてきました。AmazonとMeta以前のFacebookです。基本的に、彼らは機能のアイデアがあると、機能をローンチします。最高レベルでは、AmazonとMetaは1日に約5000の機能をローンチしていました。これは必ずしもプラットフォームに対する巨大な変更を意味するわけではありません。時には小さなアルゴリズム変更や、UXやUI変更などのこともありました。しかし、これこそが迅速な反復の典型例です。
私がこれを共有する理由は、個人的にこれが正しい方向だと思うからです。AIが皆を殺すとか、すぐにASIに変化してフームするといったアイデアを乗り越えれば、これは単なる別のソフトウェア製品なのです。
AIが単なるソフトウェア製品だと言うことで多くの人が腹を立てるのは理解できます。AI懐疑論者の中には、これは単なるSaaSだと言う人たちもいます。そういう人たちはLinkedInにいて、LinkedInは非常にばかげた場所で、私は可能な限りLinkedInに行くのを避けています。しかし、プロフェッショナルとしてはそこでプレゼンスを持つ必要があります。
要点は、目を星にした上辺だけの感情や雲の上での空想を乗り越えて、これを他の製品と同じように扱おうということです。そうすれば、より速く改善されます。これがGPT-5のようなモデルで見てきた問題のいくつかがより速く解決されることを期待しています。
彼らはモデル全体の実行をABテストすることはできませんが、私が理解する限り、彼らがABテストするのはメモリやシステムプロンプト、そういったものです。これは何もないよりはましです。非常にスマートなベースラインモデルがあれば、異なるファインチューニングされたバージョンも持てるかもしれません。
保護者向け制御機能の導入
OpenAIが行うもう一つのことで、最初にこのニュースを見たときは少し懐疑的だったのですが、ChatGPTに保護者向け制御機能を展開するということです。これは非常に興味深いと思います。これは、彼らが消費者製品として確立されたいというレベルを示しています。
彼らは世界中から250人の医師を招いています。最初私は「本当に？」と思いました。このOpenAIのニュースについて懐疑的だった理由は、「最後に必要なのはより多くの医師だ。彼らはモデルに人間の医師のように考えることを教えて、『ああ、これをX、Y、Zをするべきだ』と言うだろう。基本的に人間の医師と働く際の問題をすべて複製するだけで、異質な知性を維持できなくなる」と思ったからです。
しかし、彼らがやろうとしていることは正確にはそうではありません。彼らが焦点を当てているのは安全性と危機介入で、これは非常に特定の分野です。それを念頭に置くと、「分かった、彼らはAI精神病についてのニュースを見たのだ」と思います。
本当に悪い結果になった人々のニュースを見ています。それは少数のケースですが、同時に人々はスクリーンショットを投稿します。例えば、誰かがChatGPTを使って動画を編集していて、Redditに投稿されたものがありました。「このフレームで終わらせたい」と言ったところ、「終わらせたい」という部分を拾い上げて、動画編集から完全に話題を変えて「いつでもヘルプがあります。今すぐこの番号に電話してください」となったのです。
本当にこのモデルはもっとスマートである必要があります。文脈を理解できるほどスマートである必要があり、実際にそれは可能です。これは本当に悪いトレーニング、悪いデザインの問題に帰結します。
GPT-5について十分に間違いを見てきたので、次に進むことができると思います。
Nvidiaの記録的売上と集中化の課題
次に取り上げたい話題はNvidiaです。Nvidiaは記録的売上を発表しましたが、人々が気づいたことの一つは、彼らの売上の大部分がほんの数社の上位購入者からのものだということです。最大の購入者が総収入の約40％を占めていると思います。では、その巨大顧客は誰なのでしょうか？
これは私が先ほど言及した資本集中と資本集約化に関連します。これらすべてのBlackwellチップ、すべてのハイエンドGPUを購入できるのが誰かを見ると、それが基本的に未来を所有することになる人々です。それが誰なのか、頭の中ではっきりしません。彼らはそれを共有していないと思います。誰なのかは皆で推測できるでしょう。
これのもう一つの要素は地政学的緊張です。これは今後数年間、これまで以上にAIの議論により多く関わってくるでしょう。それは中国です。中国、中国、中国です。
これはニュースではありません。これは私の解釈で、私が論評しているものです。しかし、そこには多くの噂があり、多くの証拠があります。Nvidiaのチップが中国に現れ続けています。Nvidiaが仲介業者に販売してそれが中国に販売されているか、Nvidiaが法律を回避しようとしているかのどちらかです。誰が知っているでしょうか？それは実際には重要ではありません。事実は、Nvidiaのチップが中国に現れ続けているということです。
そしてもちろん台湾があります。TSMCは世界全体で有数のシリコンウェハーの提供者の一つで、これは劇的な地政学的リスクと見なされています。これが、彼らがアメリカ国内にシリコン生産者を持参することについてのニュースを見るたびに、私が特に、それが全世界にとってより良いことだと思う理由の一つです。
それが全世界にとってより良いと言う理由は、第一に、チップの世界的な供給チェーンの混乱を望まないからです。それはAIチップだけでなく、医療機器、車、飛行機、あらゆる種類のものに関わるため、皆にとって悪いことです。しかし、私の意見では、それは中国とアメリカにとってもより良いことです。なぜなら、それが緊張点を和らげるからです。台湾をめぐって戦う必要がなくなると言っているのです。
中国が台湾に侵攻するかどうかについて、個人的には、それは消失しつつある可能性だと思います。中国はそれがうまくいくと分かっていない限り、台湾に侵攻しようとするには慎重すぎると思います。彼らはウクライナで何が起こっているかを見て、「これは私たちが思っているより困難になるだろう」と考えています。
Metaの人材戦略の失敗
地政学から離れて、次はMetaの人材についてです。Metaは採用攻勢に出て、最先端AI研究者に対してMeta超知能ラボ（MSL）のための契約として、噂では最大10億ドルの契約金を提供していました。彼らは本当に速く採用しました。たくさん採用しました。あらゆるところから人材を引き抜きました。
しかし、その後人々が去り始め、採用凍結を行い、組織再編を行いました。私はあるツイートを見た覚えがあり、このツイートや噂が真実かどうかは分かりませんが、そのツイートは「マーク・ザッカーバーグが超知能について話すとき、彼が本当に考えているのは、人々にリールをより長く見続けさせる自己改善アルゴリズムだ」というようなことが書かれていました。
彼は実際には一般知能という観点で考えているわけでもなく、本当に未来を変える何かを構築しようとしているわけでもない。彼がやっているのは自分のプラットフォームを最適化することを考えているだけだ、ということです。繰り返しますが、これが真実かどうかは分かりません。単に誰かが不満を持っているだけなのかもしれません。内部関係者からのリークだったようですが、これはインターネットからの情報なので、価値の程は自己判断してください。
しかし、その噂を見て、そして1ヶ月後にここにいて、多くのトップ研究者が悪い企業文化、悪いミッション、Metaで時間を費やすのが最善だと確信できないという理由でMetaを去っています。そして多くの人がOpenAIに戻っています。
茶葉を読むように考えると、これは何を意味するのでしょうか？マークが超知能が何かについて妄想しているということでしょうか？彼はチームを運営する方法を知らないのでしょうか？もし誰かが私に1億ドルの小切手を書いてくれるなら、実際に私がこれを試してみないと言うには、どの程度の不整合が必要でしょうか？私は元の場所に戻ると言うでしょう。それは大金です。
繰り返しますが、行間を読んでください。これは特に驚くことではありません。特にマーク・ザッカーバーグについて書かれた本を見ると、彼が社会的地位とお金の追求に執拗で、それ以外何もないと書かれています。
そしてもちろん、Facebookが長年関わってきたスキャンダルを見れば、マーク・ザッカーバーグが突然違う人間になったわけではないということが読み取れます。彼は自分のプラットフォームがそれを可能にしたケンブリッジ・アナリティカ・スキャンダルに関わった同じ人物です。
私が何年も前にFacebookアカウントを削除して二度と振り返らなかった理由があります。
OracleとOpenAIの提携とレイオフ
次にOracleについて再び話します。Oracleはこの動画で何度も出てきましたが、これは必ずしも意図的ではありません。ただニュースになっているだけです。OracleはOpenAIと協力してStargateを構築しているだけでなく、これは実際に関連性があることですが、Oracleは大量のレイオフも発表しました。上級副社長から営業、エンジニア、その間のあらゆる人まで含まれています。
彼らがこれを行っている理由は、AIデータセンターに焦点を移し、OpenAIのミッションとより良く整合させるためです。Oracleは完全に賭けに出ているようです。噂の一つで、これもインターネットからの情報なので注意して受け取ってほしいのですが、Oracleは軸足を移す中で全従業員の最大10％をレイオフしようとしているという噂があります。
これは多く聞こえるかもしれませんが、シリコンバレーでは年7％の離職率が実際にはデフォルトの種類です。Cisco Systemsで働いていたとき、私たちは実際にそれを下回っていましたが、新しいCEOが来て、「よし、離職率を上げよう」と言いました。そして、Ciscoの企業文化は完全に破壊されました。皆が自分の仕事を心配していたからです。皆が突然自分の仕事を心配しているテック企業ほど無慈悲で悪質なものはありません。
SalesforceのAI代替による大規模レイオフ
より大きなレイオフのトレンドについて、Salesforceは4000人のサポートスタッフ、カスタマーサービス担当者の一部をレイオフすると発表しました。AIエージェントで彼らを置き換えることができるからです。
彼らはサポートスタッフを9000人から4000人をレイオフし、現在5000人残っています。外挿すると、これはCSRの足跡を45％削減したことになります。もちろん、データ、コールセンター、これは新しいことではありません。AIエージェントがコールセンターの仕事に侵食してくるのを数年間見てきました。
しかし、大企業のSalesforceがそれを行い、45％の削減となると、これがうまくいくと彼らは非常に確信しています。これは技術的にはローエンドのホワイトカラーの仕事ですが、オフィスで働き、技術的能力が必要だったりするため、ホワイトカラーの仕事です。
これは技術やIT、あるいはあらゆるオフィスワークの人々に一時停止を与えるべきです。なぜなら、あらゆるホワイトカラー領域での45％の削減、そしてもちろんAIはここからより良くなるだけで、ここからより統合されるだけだからです。これは本当に波及効果をもたらすでしょう。単に「ああ、このグループの45％をレイオフできる」というだけではないからです。
労働難民現象と雇用市場への影響
これらの人々は他の場所で他の仕事を得ようとするでしょう。これを私は労働難民と呼んでいます。労働難民は今までと同じような仕事を得ようとするか、レイオフされた他の皆と競争することになるか、あるいは他の領域に入って、基本的に市場を従業員や求職者よりも雇用者に有利にすることになります。
労働過剰があると、賃金が下がります。新しい仕事の創出に見合う形での一つの領域に対する大きな侵食があるたびに、それは徐々に悪化していき、思っているよりも速く悪化します。これが私がこれを共有している理由で、注意深く見守ってください。
Oracleも同様に約3000人をレイオフし、従業員の10％を目標にしているという噂があります。繰り返しますが、一部は通常のビジネスですが、他のケースでは、それらの仕事の一部は戻ってきません。これはより多くの下流効果をもたらします。
レイオフについて私が話す最後のビットは、エントリーレベルの絞り込みです。新卒者が仕事を得るのがより困難になっているというのをおそらく見たことがあるでしょう。特にSTEMで、最もコンピューターサイエンス、CS専攻で。
AIにさらされたジュニアの役職は13％減少しています。これは22歳から25歳の年齢層です。エントリーレベルの求人は前年比15％減少している一方で、応募は急増しています。これは予想されることの一つです。より多くの人が仕事を欲しがっています。より多くの人がレイオフされ、仕事市場の新参者と競争しているからです。
これは多く、ここから複合化するだけです。私が見る限り、新しい仕事がより高い率で創出されている証拠、あるいは完全に新しい仕事カテゴリーがそれを吸収できる率で創出されている証拠を見ていれば、それは一つのことでしょう。しかし、実際にはそうではありません。
プロンプトエンジニアリング、素晴らしい。これは新しい仕事です。AI監督、AI倫理学者、素晴らしい。これらは雇用している新しい仕事ですが、自動化によってレイオフされている数万人や数十万人を雇用しているわけではありません。
Google DeepMindのロボット技術の進歩
最後に今日お話ししたいのは、Google DeepMindからの少しの情報です。過去1、2週間でGoogle DeepMindから2つの情報が出てきました。
一つはRobo Balletです。動画を見ると、かなりクールです。一見、それほど興味深くありません。ロボットアームを調整しているだけだからです。しかし、最大8本のアームで40のタスクを調整し、その場で計画する能力を見ると、非常にSFのように見えます。
最大のことの一つは、その場で計画していることと、新しいタスクで複数のアームを調整していることです。つまり適応できるということです。旧来の産業工学とこれが示していることの最大の違いの一つは、元来は手動の反復的動作をプログラムしなければならず、それほどフィードバックや計画を持っていませんでした。
彼らはまだ研究段階だと言いましたが、これが物事が向かっている方向です。デジタルツインとこれらの計画能力を使用して、物理世界での自動化を本当に、本当に加速することです。これは自動車だけでなくロボットの建設にも多くの複合的影響をもたらすでしょう。
これが私が最も興奮していることの一つで、人々はC-3POがドロイド工場に迷い込んで「機械が機械を作るなんて、なんて倒錯的な」と言ったときのミームを投稿しています。本当にそれが私たちが向かっているところです。ドロイド工場に向かっているのです。
これが今後5年から10年で見たいことです。1日に1万台、10万台を生産するドロイド工場の立ち上げです。合理的な時間内に10億台のヒューマノイドロボットに到達したいなら、世界的にその率が必要だからです。
年間1万台を生産すれば、10億台に到達するのに何世紀もかかってしまいます。本当に年間数百万、数千万のヒューマノイドロボットを生産するレベルまでスケールアップする必要があります。
AGIの定義について
最後に、Jeff Dean、彼はDeepMindの、何でしたっけ、CTOでしたっけ？すみません、頭が真っ白になって、メモにありません。しかし彼はPeter DiamandiさんのMoonshotポッドキャストに出演していました。
彼が言ったことの一つは、AGIという用語の使用を避けているということです。それは明確に定義されていないからです。しかし彼が注目するのは、モデルが実際に何をするかです。
彼はモデルが非物理的タスクでほとんどの人を上回ると言います。非物理的タスクで彼らがまだ上回っていない唯一のことは、高度に専門化された役割です。もちろん、時々まだ愚かな間違いを犯しますが、同時にAIが実際に何ができるかとその変化の率を客観的に見ると、AGIは「私たちが何を構築しているのか？」と言うのに有用なアイデアですが、ほとんどの人によると、AGIは存在しません。
そして誰に聞くかによって、8人の異なる人に聞けば、AGIの10の異なる定義を得ることになります。これは私が言おうとしてきたこと、サム・アルトマンのような人々が言おうとしてきたことです。AGIは有用な用語ではないということです。
はい、私は2024年9月までにAGIを持つだろうと予測しました。私の考えでは、私たちはAGIを持っています。それは推論できる汎用の一般知能です。計画できます。問題を解決できます。コードが書けます。未来を本当によく予測できます。ほとんどの人よりも良く投資できます。そういったことです。推論モデルを得たとき、私には十分近いものでした。
しかし、多くの人にとって、彼らはゴールポストを動かし続けます。しかし、これは現実から切り離された抽象的なアイデアを不十分に定義したときに起こることです。実際に何が起こっているかを見るだけというものとは異なって。
最後まで見ていただき、お付き合いいただきありがとうございます。もっと知りたい場合は、いくつかのコミュニティがあります。すべて私のリンクツリーにあります。リンクは説明欄にあります。Discordコミュニティがあります。Patreonでアクセスできます。
2つの学習コミュニティがあります。New Era Pathfindersがあります。これは適応方法を理解しようとしている同じ考えの人々のためのフォーラムです。バーンアウト回復コミュニティもあります。そして、動画の冒頭で言及したように、First Moversもあります。
私のリンクからサインアップしていただければ、これは引用しないでほしいのですが、月額サブスクリプションで50ドル割引になると思います。最後まで見ていただきありがとうございました。それでは良い一日をお過ごしください。乾杯。
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