イーロン・マスクが、AI開発における次の大きなフロンティアとして宇宙データセンターの可能性を提示した。彼は今後5年以内に宇宙で稼働するAIの計算能力が地球上の全AI能力を上回ると予測し、SpaceXがその実現に向けて動いていることを明かした。さらに、デジタルヒューマンエミュレーター、つまりコンピューターを使う人間ができるあらゆる作業を実行できるAIが今年中に実現する可能性があると述べ、これが数兆ドル規模の市場を生み出すと主張する。しかし、真の制約要因はアルゴリズムでもデータでもなく電力供給であり、ハードウェアを最も速く拡張できる企業がAI競争の勝者になると彼は考えている。そして最大の懸念として、AIとロボティクスが政府によって国民抑圧の手段として使われる可能性を挙げた。
イーロン・マスクが描くAIの未来
私の言葉をしっかり覚えておいてください。36ヶ月以内、おそらく30ヶ月に近いタイミングで、AIを配置する最も経済的に魅力的な場所は宇宙になります。そしてそこから、宇宙にいることが驚くほど有利になっていくでしょう。
イーロン・マスクが最近、Stripeの共同創業者であるパトリック・コリソン氏、そしてポッドキャスターのドレッシュ・パテル氏と座談会を行い、軌道データセンターからAIと経済、政府効率化まで、あらゆるトピックについて3時間にわたって語り合いました。
私はその全編を視聴しましたので、皆さんはその必要がありません。そこで今回は、AI的な視点から見た最も重要な瞬間をお届けします。それでは見ていきましょう。
宇宙AIデータセンターという大きな賭け
さて、彼らが最初に話題にしたのは、宇宙におけるAIデータセンターについてです。最近この話題が多く取り上げられていますが、宇宙データセンターの利点は実際かなり明白だと思います。
つまり、宇宙には常に太陽があるので太陽光発電が使えます。宇宙の真空を冷却に利用できます。スペースは十分にあり、そして天候は常に安定しています。唯一の問題は、現時点では打ち上げコストが高すぎることです。
イーロンは、自身の会社であるSpaceXの力を借りて、まさにこの問題に取り組みたいと述べており、基本的にこれを史上最大のビジネスチャンスだと表現しています。これをご覧ください。
年間生産能力について話していますが、5年後には地球上に設置される容量はどのくらいになると思いますか。
5年というのは長い時間ですね。
そして宇宙では。ええ、私が意図的に5年を選んだのは、それがあなたの稼働開始の閾値を超えた後だからです。それで5年後には、地球上と宇宙での設置済みAI容量はどうなっていますか。
5年後ですか、おそらく5年後の時点では、宇宙のAIは毎年、地球上の全AIの総計を超える量を打ち上げていると思います。つまり5年後の私の予測では、毎年地球上の累積総量よりも多くのAIを宇宙で打ち上げて運用することになるでしょう。それは少なくとも5年後の時点で年間数百ギガワット規模の宇宙AIになると予想しています。
そして増加し続ける。宇宙では、ロケット燃料の供給に課題が出始める前に、年間約1テラワットのAIまで到達できると思います。
わかりました。でもあなたは5年後に年間数百ギガワットを達成できると思っているんですね。
はい。
これを視野に入れると、現在地球上のすべてのデータセンターは平均して約50ギガワット、おそらく60ギガワット程度の電力を使用しています。
そしてイーロンは、軌道上だけで年間数百ギガワットを追加すると話しているのです。これはAIコンピュートを想像すらできないレベルまで劇的にスケールアップするだけでなく、OpenAIが言うように、コンピュートは収益に等しいのです。計算してみてください。
だからこそ、私たちは再び宇宙開発競争に直面するかもしれないと思うのです。
デジタルヒューマンの実現
では、この余剰のコンピュートで何をするつもりなのでしょうか。あるいは彼らが何をするつもりなのか、と言うべきでしょうか。
イーロン・マスク自身によれば、それを使ってデジタルヒューマンを作り、最終的には実際の身体を与えるというのです。これをご覧ください。
AI製品がどこに向かうかについて、あなたの予測は何ですか。すべてのAI進歩を要約すると、最初にLMがあって、それからほぼ同時期にRLが実際に機能し始め、ディープリサーチのモダリティが現れました。つまりモデルに含まれていなかったものを引き込むことができるようになった。そして様々なAIラボ間の違いは、24ヶ月前と比べた時間的な違いよりも小さいのです。つまり彼らは皆、24ヶ月前の誰よりもはるかに先を進んでいるのです。それで2026年、2027年には、AI製品のユーザーとして私たちに何が待っているのでしょうか。何を楽しみにしていますか。
そうですね、今年の終わりまでにデジタルヒューマンエミュレーションが解決されていなかったら驚きます。つまり、それがいわゆるマクロ的なハードプロジェクトの意味だと思います。コンピューターにアクセスできる人間ができることなら何でもできるか、ということです。限界値で言えば、物理的なOptimusを持つ前にできる最善のことです。最善のことはデジタルOptimusです。
つまり電子を動かすことができ、物理的なロボットを持つまでは人間の生産性を増幅できます。しかしそれが物理的なロボットを持つまでにできる最大のことです。すべてを包含するのは、人間を完全にエミュレートできるかどうかです。
リモートワーカーのアイデアのようなもので、非常に有能なリモートワーカーを持つことになります。限界値で考えると、物理学には優れた思考ツールがあります。つまり限界値で考えると、ロボットを持つ前にAIができる最大のことは何かというと、電子を動かすことや人間の生産性を増幅することに関わるすべてです。つまりデジタルヒューマンエミュレーターです。
はい。
限界値では、コンピューターを使う人間が、物理的なロボットを持つ前にAIができる有用なことの最大値です。
物理的なロボットを手に入れたら、基本的に無限の能力を持つことになります。物理的なロボット、私はOptimusを無限マネーグリッチと呼んでいます。なぜなら、それらを使ってさらに多くのOptimusを作ることができるからです。
そうですね。あなたはヒューマノイドロボットが向上すると言いましたが、基本的には3つの指数関数的に成長するものが互いに掛け合わされることになります。
はい。
再帰的に。つまりデジタルインテリジェンスの指数関数的な増加、チップ能力、AIチップ能力の指数関数的な増加、そして電気機械的な器用さの指数関数的な増加があります。ロボットの有用性は、大まかに言ってこれら3つを掛け合わせたものです。
しかしその後、ロボットがロボットを作り始めるのです。つまり再帰的な乗法的指数関数になります。これは超新星です。
ヒューマノイドロボットの再帰的成長
そう、これがヒューマノイドロボットについてほとんどの人が完全には理解していないことです。彼らは文字通り自分自身を作るのです。人類の歴史上、そのようなものは一度もありませんでした。これは恐らく最終発明と言えます。
しかし彼が言ったように、大規模な物理的ヒューマノイドロボットを手に入れる前に、最初に来るステップがあります。それがデジタルヒューマン、つまりコンピューターに座っている人間ができることなら何でもできるAIです。そしてイーロンによれば、それだけで巨大な何かが解き放たれます。
収益を最大化する企業、自らをラボと呼ぶ収益最大化企業は、約200億から100億を稼いでいます。OpenAIは200億の収益を上げ、Anthropicは約100億です。
最大利益に近いAI。XAIは報道によると約10億のようですが、彼らのコンピュートレベルに到達し、収益レベルに到達してそこに留まるための計画は何ですか。
そうですね、デジタルヒューマンを解き放つとすぐに、基本的に数兆ドルの収益にアクセスできます。実際、現在時価総額で最も価値のある企業を考えると、その生産物はデジタルです。
Nvidiaの生産物は、台湾へのファイルのFTP転送です。(笑い)
デジタルですよね。
今は。それらは非常に難易度が高く価値の高いファイルです。
彼らだけがそれほど優れたファイルを作れるのです。しかし文字通り、それが彼らの生産物です。彼らは台湾にファイルをFTP転送しているのです。
彼らはFTP転送しているんですか。
そう信じています。ファイル転送プロトコルだと思います。間違っているかもしれませんが、いずれにせよ台湾に向かうビットストリームです。
そうですね。
Appleは携帯電話を製造していません。彼らは中国にファイルを送っているのです。Microsoftは何も製造していません、Xboxでさえ外注です。繰り返しますが、彼らの生産物はデジタルです。Metaの生産物はデジタルです。Googleの生産物はデジタルです。
つまり、もしヒューマンエミュレーターがあれば、基本的に一夜にして世界で最も価値のある企業の一つを作ることができます。そして数兆ドルの収益にアクセスできます。少額ではありません。
デジタル労働の完全自動化という巨大市場
これこそが、すべての主要AIラボ、いや今は企業と呼ぶべきでしょうか、が競争している対象です。文字通りすべてのデジタル作業を自動化するという、数兆ドル規模の機会です。
しかしここで重要なのは、たとえ何を構築したいかを正確に知っていたとしても、例えばデジタルヒューマンエミュレーターだとしても、誰が実際にそこに到達できるかを決める厳格な物理的限界がまだ存在するということです。
そしてイーロンによれば、その限界はデータでもアルゴリズムでもありません。それは電力です。そして次のクリップで、彼はなぜエネルギーが知性ではなく真のボトルネックになる可能性があるのか、そしてなぜそれが実際にはXAIに長期的に大きな優位性を与えると考えているのかを説明します。これをご覧ください。
私が見ている現在の制限要因は、タイムフレームで言うと2029年、つまり3年から4年のタイムフレームでは、チップです。1年のタイムフレームでは、エネルギー、電力生産、電気です。製造されているすべてのチップの電源を入れるのに十分な利用可能な電力があるかどうかは明らかではありません。
今年の終わりに向けて、人々はチップ生産量が電源を入れる能力を超えるという事態に直面すると思います。
その世界に対処するあなたの計画は何ですか。
私たちは電力生産を加速しようとしています。おそらくそれがXAIがリーダーになるかもしれない理由の一つです。願わくばリーダーになりたいですが、それは私たちが他の人々よりも速く多くのチップの電源を入れることができるからです。なぜなら私たちはハードウェアが得意だからです。
そして一般的に、自らをラボと呼ぶ企業からのイノベーションは、アイデアが流れる傾向があります。つまり、アイデア間に6ヶ月以上の差があることは稀です。アイデアは人々を通じて行き来します。
だから、ハードウェアの壁にぶつかると思います。そしてハードウェアを最も速くスケールできる企業がリーダーになるでしょう。私はXAIがハードウェアを最も速くスケールできると思うので、おそらくリーダーになる可能性が最も高いと考えています。
制約はアルゴリズムではなく電力供給
つまりイーロンが正しければ、デジタルヒューマンとヒューマノイドロボットを構築する競争は、誰が最高のモデルを持っているかではなく、誰が最も多くのチップを確保でき、さらに重要なことに誰が最も多くのチップの電源を入れられるかにかかっているのです。
しかしイーロンによれば、エネルギー不足よりもさらに大きなリスクがあります。なぜならこれほど強力なAIシステムを手に入れたら、問題は誰がそれらを構築するかだけではなく、誰がそれらをコントロールするかだからです。
そして彼がOpenAI以上に信頼していない組織は何でしょうか。それは政府です。これをご覧ください。
最大の脅威は政府によるAI管理
おそらくAIの最大の危険、あるいはAIとロボティクスが間違った方向に進む最大の危険は政府だと思います。興味深いことに、企業に反対する人や企業を心配する人は、政府を本当に心配すべきです。なぜなら政府は限界値では単なる企業だからです。それが政府です。
政府は暴力の独占を持つ最大の企業です。だから私はいつも奇妙な二分法だと思うのです。人々が企業は悪いが政府は良いと考えるのは、政府が単に最大かつ最悪の企業であるにもかかわらずです。しかし人々はその二分法を持っています。
彼らはなぜか同時に、政府は良くなり得るが企業は悪いと考えています。しかしこれは真実ではありません。企業は政府よりも優れた道徳性を持っています。
そうです。
だから私は実際にそれが心配すべきことだと思います。もし政府が、政府がAIとロボティクスを使って国民を抑圧する可能性があるなら、それは深刻な懸念事項です。
非現実的に見える未来が現実になる
そうです、イーロンは政府をAIとロボティクスが間違った方向に進む最大の危険だと見ています。あなたが彼に同意するかどうかは別として、それはかなり大胆な発言です。
しかし、たとえ彼が予測していることの一部が真実になったとしても、少なくとも方向性として真実だとしても、それは私たちがある未来に向かっていることを意味します。データセンターが1時間ごとに宇宙に打ち上げられる未来です。
デジタルヒューマンが基本的にすべてのデジタル作業とコンピューター上でできるその他すべてを処理し、ヒューマノイドロボットが他のロボットだけでなく、最終的にはほぼすべてのものを構築します。
表面的には、その世界は完全に非現実的に聞こえます。しかし視野を広げてトレンドを見ると、コンピュートのスケーリング、知性が計測できないほど安価になること、加速する自動化、そして唯一の真のボトルネックとなるエネルギー、これらを考えると、この未来がSFではないことに気づき始めます。
それは非常に現実的で、非常に近いのです。イーロンが示唆するように5年では起こらないかもしれませんが、ほとんどの人が準備できているよりもはるかに速く私たちが向かっている何かのように感じます。
私がこれをよく言うことは知っていますが、それは本当だからです。人々は何が来るのか全く分かっていません。そしてそれはある意味不安です。
しかし私は、AIを注意深く追っている視聴者の皆さんがどう思うか興味があります。イーロンは少なくとも方向性として正しいと思いますか、それとも彼が過小評価している厳格な限界があると思いますか。コメントで教えてください。
そしてこの解説が役に立ったと思ったら、ぜひいいねを押してください。このような動画をもっと見るためにチャンネル登録をお願いします。そしていつものように、次の動画でお会いしましょう。
コメント