イーロン・マスクは、地球上で最大の労働力になる可能性のある建築構造を明らかにしました。 このプロジェクトはMacrohardと呼ばれています。 テスラとxAIの合弁事業で、今年初めに締結された20億ドルの枠組み契約のもとで構築されました。 目標はより良いソフトウェアツールを作ることではなく、デジタル製品を生み出す企業全体を置き換えることです。 マスクはこのシステムを人間の脳に例えました。 デジタルオプティマスは本能を処理し、ライブ画面映像、キーボード操作、マウスクリックをリアルタイムで処理します。 一方、グロックは思考、推論、計画、そしてすべての行動の指揮を担当します。 一方の層が反応し、もう一方の層が決定します。 二人は人間のようにコンピューターを操作します。 しかし、ここからが驚きの始まりです。 これは一部のデータセンターの高価なNvidiaハードウェアでは動作しませんが、テスラのAI4チップ上で動作します。 650ドルのシリコンの塊で、すでに全国の何百万台ものテスラ車の中に入っている。 それらの車が駐車されている間は、計算ノードとなります。 1ギガワットの分散処理能力と、アメリカ中の車道や駐車場に隠れた影のスーパーコンピュータ。 xAIはすでに内部でこのテストを行っています。 彼らはAIエージェントを作成し、会社の組織図に実際の従業員として記載していました。 同僚たちはメッセージを送り、会議を予定し、デスクに向かうと空席を見つけた。 xAI内部の中には、自分たちが機械と共に動いていることにすら気づいていなかった人もいました。 マスクは今年末までにデジタル人間エミュレーションの問題が解決されると述べています。 つまり、コンピュータ画面を持つ人間ができることは何でもできるAIのことです。 Macrohardという名前はマイクロソフトを狙った冗談ですが、その背後にある野心は非常に真剣です。 もし情報の製品を持つすべての企業が、駐車中のテスラに650ドルのチップで動くAIエージェントによってエミュレートできるなら、ホワイトカラー業界全体の構造は断層線上に座っていることになります。 他の会社にはこの組み合わせはありません。 数十億マイルに及ぶ実際の運転データ、最先端のAIモデル、そしてすでに展開され指示を待つ数百万台のエッジコンピュートデバイスが存在します。

OpenAIがこの会社の本当の立場をすべて示す動きをしました。 彼らはSoraというAI動画生成ツールを直接ChatGPTの内部に取り込んでいます。 アップグレードのように聞こえますが、実は救出ミッションです。 Soraのスタンドアロンアプリは限界に達しています。 1月にはダウンロード数が45%急落し、App Storeのトップ100から完全に後退し、売上は1か月で3分の1に落ち込みました。 一方で、ChatGPTの成長は横ばいとなっています。 週に9億人のユーザーというのは巨大に聞こえますが、1年以上前に10億人を約束したのにまだ達成していないことを思い出してください。 GoogleでGeminiは同じ期間で5倍の速さで成長しました。 Veoはすでにチャット体験の中に存在しています。 OpenAIは今、自ら発明した機能の追いつきに取り組んでいます。 そしてペンタゴンの取引が始まりました。 250万人以上のユーザーが一夜にしてChatGPTを放棄することを誓い、米国ではアンインストール数が1日でほぼ300%増加しました。 AnthropicのClaudeがApp Storeで初めてChatGPTを抜いてしまいました。 では、OpenAIは衰退しつつある動画アプリ、ユーザーの成長鈍化、そして加入者層を消費するPR危機に対して何をするのでしょうか? 彼らはすべてを融合させ、合った製品が違う効果を期待しています。 しかし、ここが誰も話していない部分です。 10秒のAI動画を生成するのに、生のGPU時間で約1ドル30ドルかかります。 OpenAIはすでに2030年までに計算費で6000億ドルを予測しています。 昨年は推論コストが4倍に増加し、利益率は後退しました。 今や彼らはチャットウィンドウ内で9億人のユーザーに動画生成を手渡そうとしています。 これは成長危機の中で資金を消費し、どんな公開市場投資家も恐れさせるほどのペースで資金を消費している企業であり、競合他社があらゆる方向から迫っているのです。 10億人のユーザーの夢は、10億ドル規模の問題になりつつあります。

ちょうど10年前の今週、韓国ソウルのホテルの中で、世界最高のボードゲームプレイヤーの向かいに機械が座りました。 ゲームは囲碁でした。 3,000年以上の歴史があり、観測可能な宇宙の原子数よりも多くのボード位置を持っています。 コンピューターがこの試合に勝てるとは誰も思っていなかった、少なくともあと10年は。 マシンは5試合中4勝した。 しかしスコアはストーリーではなく、ゲーム2の一手に過ぎなかった。 37手。 アルファ碁は石をあまりにも奇妙な位置に置いたため、試合を生中継していた解説者たちはシステムの不具合だと思った。 世界中のプロ囲碁棋手たちはリアルタイムでそれをミスと呼びました。 しかし、それは間違いではなかった。 これは3000年の歴史の中でも最も見事な一手の一つとなりました。 そして機械が勝手に考え出したんだ。 アルファ碁は、人間がその手を打つ確率は約1万分の1と計算していた。 それでもその手を出して、その手が試合に勝ったのです。 世界チャンピオンのイ・セドルは、起こったことを理解しようと12分以上もじっと見つめていた。 彼は後に、その瞬間にアルファ碁が創造的であることに気づいたと語っています。 その一試合が世界を一変させた。 中国は、東アジア文化で最も神聖な戦略ゲームを機械が支配するのを見て、それを国家安全保障の危機として扱った。 北京は数千億ドル規模の大規模なAI投資を開始しました。 今私たちが皆が経験している世界的なAI軍拡競争は、あのホテルの部屋から始まりました。 なぜ今それが重要なのか、その理由を説明します。 2026年のほぼすべての主要なAIラボは、言語モデルの規模化に注力しています。 次の単語を予測しつつ、より上手く速く行う。 ハッサビスはまったく異なる賭けをしています。 彼は言葉を予測しても本当の知能には達しないと主張している。 足りないのは、実際に先を見据え、さまざまな可能性を探り、行動する前に計画する能力です。 それが2016年にAlphaGoができることであり、DeepMindはそれ以来静かにその基盤の上に築き上げてきました。 計画は、ジェミニの言語と世界に対する理解を、AlphaGoの問題探索と推論能力と融合させることです。 そして、同じコアアプローチで生物学の最も古い未解決の問題の一つを解決したAlphaFoldのような専門的なツールをプラグインしてください。 ハッサビスはAGIが5年から8年以内に到来する可能性があると考えていると述べています。 そして、その時には産業革命が比較に見て遅く見えるほどになるだろうとも。 すべてはソウルの静かな部屋で木の板に置かれた一つの石に遡ります。 それは、機械が人間だけができると思っていたことを、誰も思いつかなかったアイデアを生み出せるという最初の本当の兆候でした。 そして、それを築いた人たちは今、同じ手法を使ってはるかに大きなものを築こうとしています。