AI エコノミーの5人の建築家が、システムが崩壊する兆候を解説

先週、AI サプライチェーンのあらゆる層に関わる5人がビバリーヒルズのミルケン・グローバル・カンファレンスに集まり、チップ不足から軌道上データセンター、そして技術を支える基盤となるアーキテクチャそのものが間違っている可能性に至るまで、幅広い話題についてこの編集者と議論しました。 TechCrunch のステージに登壇したのは、現代の半導体が存在し得ない極端な紫外線リソグラフィ装置を独占するオランダ企業ASMLのCEOクリストフ・フーケ（Christophe Fouquet）氏、企業史上最大級のインフラ投資の一つを統括しているGoogle CloudのCOOフランシス・デサウザ（Francis deSouza）氏、シミュレーションから始まり現在は防衛分野に進出している150億ドル規模の物理AI企業Applied Intuitionの共同創設者兼CEOカサル・ユニス（Qasar Younis）氏、AIネイティブな検索からエージェントへの変革を目指すPerplexityの最高ビジネス責任者ディミトリー・シェヴェレンコ（Dimitry Shevelenko）氏、そしてAI業界の多くが当然視している基盤アーキテクチャに挑戦するために学界を離れ、スタートアップLogical Intelligenceで活動する量子物理学者イブ・ボドニア（Eve Bodnia）氏です。（Metaの元首席AI科学者ヤン・ルコン（Yan LeCun）氏は今年初めに同社の技術研究評議会の設立議長に就任しました。） 5人の発言を以下にまとめます。 **ボトルネックは現実のものだ** AIブームは厳しい物理的限界に直面しており、その制約は多くの人が認識しているよりもさらに下流の層から始まっています。フーケが最初にこれを指摘し、「半導体製造の劇的な加速」を説明しながらも、「それでもなお、今後2年、3年、もしかすると5年間は市場が供給不足になる」という「強い信念」を表明しました。つまり、ハイパースケイラーであるGoogle、Microsoft、Amazon、Metaといった企業は、支払った対価に見合うすべての半導体を手に入れることはできないのです。 デソウザは、この問題がいかに大きく、いかに急速に拡大しているかを強調し、聴衆に対してGoogle Cloudの収益が昨四半期に200億ドルを超え、63%成長したことを思い出させました。また、コミット済みだがまだ未提供の収益であるバックログも、単一の四半期で2,500億ドルから4,600億ドルへとほぼ倍増したと指摘しました。「需要は本物です」と、彼は驚くほど冷静に語りました。 ユニスにとって、制約は主に別の場所から生じます。Applied Intuitionは自動車、トラック、ドローン、採掘設備、防衛車両向けの自律システムを構築しており、そのボトルネックはシリコンではなく、機械を実世界へ送り出して何が起きるかを見守ることでしか収集できないデータです。「それは実世界から見つけ出す必要があります」と彼は述べ、「合成シミュレーションの量では、このギャップを完全に埋めることはできません。物理世界で動作するモデルを完全に訓練できるようになるまでには、長い時間がかかるでしょう。」 Techcrunch event San Francisco, CA | October 13-15, 2026 **エネルギー問題も現実のものだ** チップが最初のボトルネックであるなら、エネルギーはその背後に迫る課題です。DeSouza 氏は、Google がエネルギー制約に対する真剣な対応策として宇宙でのデータセンターの探索を検討していることを確認しました。「より豊富なエネルギーへのアクセスを得られる」と彼は指摘しています。もちろん、軌道上であっても単純ではありません。DeSouza 氏は、宇宙は真空であるため対流が排除され、熱を周囲環境に放出する唯一の方法が放射（radiation）となるだけだと観察しました。これは、現在データセンターが依存している空気冷却や液体冷却システムよりもはるかに遅く、エンジニアリングも難しいプロセスです。しかし、同社はこれを正当な道筋としてまだ扱っています。 DeSouza 氏がより深く論じたのは、やや意外性はないものの、統合による効率化に関する点でした。カスタム TPU チップからモデルやエージェントに至るまで、Google のフル AI スタックを共同設計する戦略は、市販のコンポーネントを購入する企業では単に再現できない「ワットあたりの演算数（flops per watt：エネルギー単位あたりの計算量）」において配当を生むと彼は示唆しました。「Gemini を TPU で実行することは、他のどの構成よりもはるかにエネルギー効率がよい」と彼は述べました。チップ設計者は、出荷前にモデルで何が起こるかを知っているからです。 Fouquet 氏も後の議論で同様の点を指摘しました。「無価値なものはあり得ない」と彼は言いました。業界は今、戦略的必要性に駆られて莫大な資本を投資するという奇妙な瞬間にあります。しかし、より多くの計算能力はより多くのエネルギーを意味し、より多くのエネルギーには価格がつきます。 **異なる種類の知性** 業界の他者が大規模言語モデルのパラダイム内でスケーラビリティ、アーキテクチャ、推論効率について議論している間、ボドニアは全く異なるものを構築しています。 彼女の会社であるLogical Intelligenceは、いわゆるエネルギーベースモデル（EBMs）を基盤としています。これは、シーケンス内の次のトークンを予測するのではなく、データに潜むルールを理解しようとするAIの一種で、彼女はこれが人間の脳が実際に機能する方法により近いと主張します。「言語は私の脳とあなたの脳との間のユーザーインターフェースです」と彼女は言います。「推論そのものは、いかなる言語にも紐付いていません。」 彼女の最大規模のモデルは2億パラメータですが、これは主要なLLMが数百億パラメータを持つのと対照的です。また、彼女はこれが数千倍高速に動作すると主張しています。さらに重要なのは、データが変化した際に知識を更新できるように設計されており、ゼロから再学習を必要としない点です。 チップ設計、ロボティクス、およびシステムが言語パターンではなく物理的なルールを理解する必要がある他の分野においては、EBMsの方がより自然な適合であると彼女は主張します。「自動車を運転する際、あなたはいかなる言語でもパターンを検索しているわけではありません。周囲を見渡し、世界のルールを理解し、判断を下すのです。」これは興味深い議論であり、AI分野がスケーラビリティのみで十分かどうかを問い始めつつあることを踏まえると、今後数ヶ月間でより多くの注目を集める可能性が高いでしょう。 **エージェント、ガードレール、そして信頼** シェヴェレンコ氏は、会話の大半を費やして、Perplexity が検索製品から現在「デジタルワーカー」と呼ばれるものへと進化してきた過程を説明しました。最新の提供物である Perplexity Computer は、知識労働者が使用するツールとして設計されたのではなく、知識労働者が指揮するスタッフとして設計されています。「毎日目を覚ますと、チームに 100 人のスタッフがいます」と彼は機会について語りました。「それを最大限に活用するために何をしますか？」 これは魅力的な提案ですが、当然ながら制御に関する疑問を投げかけます。そこで私は彼に尋ねました。その答えは「粒度」でした。企業管理者は、エージェントがアクセスできるコネクタやツールだけでなく、それらの権限が読み取り専用か読み書き可能かを指定できます。これは、エージェントが社内システム内で行動する際に極めて重要な区別です。Perplexity のコンピューター使用エージェントである Comet がユーザーに代わってアクションを実行する際、まず計画を提示して承認を求める仕組みになっています。一部のユーザーはこの摩擦を煩わしく感じるかもしれませんが、シェヴェレンコ氏はこれを不可欠なものと捉えています。特に Lazard の取締役会に参加し、180 年の歴史を持つブランドをクライアントの信頼のみで築き上げてきた CISO（情報セキュリティ責任者）の保守的な本能に、予期せぬ共感を覚えた後ではなおさらです。「粒度は、優れたセキュリティ衛生の基盤です」と彼は言いました。 **安全性だけでなく主権も** Younis は、パネルの中で最も地政学的に緊張を帯びた指摘の一つを行った。それは、物理的な AI と国家主権は、純粋なデジタル AI には存在しなかった方法で絡み合っているという点である。 インターネット当初はアメリカの技術として広がり、オフラインでの影響が可視化された際に初めてアプリケーション層（Uber や DoorDash のような企業）において反発を受けた。しかし物理的な AI は異なる。自律走行車、防衛用ドローン、採掘設備、農業機械などは、政府が無視できない形で現実世界に現れ、安全性やデータ収集、そして一国の国境内で動作するシステムを最終的に誰が制御するかという問いを提起している。「ほぼ一貫して、どの国も自国の国境内に他国の管理下にある物理的な形態の知能は望んでいない」と述べている。Younis は聴衆に対し、現在ロボットタクシーを実用化できる国は、核兵器を保有する国よりも少ないと語った。 フーケはそれを少し異なる角度から捉えました。中国の AI の進展は確かに存在します——今年初めに DeepSeek が発表したことは業界の一部にパニックに近い反応を引き起こしましたが——その進展はモデル層の下で制約されています。EUV リソグラフィへのアクセスがないため、中国の半導体メーカーは最も先進的な半導体を製造できず、ソフトウェアがどれだけ良くなったとしても、古いハードウェア上で構築されたモデルは複合的な不利な状況に置かれます。「今日、米国では、データがあり、コンピューティングへのアクセスがあり、チップがあり、人材もいます。中国はスタックの上部で非常に優れた仕事をしていますが、下部にはいくつかの要素が不足しています」とフーケは述べています。 **世代に関する問い** パネルのほぼ終盤に、聴衆から当然ながら不快な質問が投げかけられました。これは次世代の批判的思考能力に影響を与えるのでしょうか？ 答えは楽観的でした。この技術にキャリアを賭けている人々らしく当然のことですが、デソウザはすぐに、より強力なツールによって人類がついに取り組むことができるかもしれない問題の規模を指摘しました。まだ生物学的メカニズムを理解していない神経疾患や、温室効果ガスの除去、何十年も先送りされてきたグリッドインフラストラクチャなどを考えてみてください。「これは私たちを創造性の次のレベルへと解き放つはずです」と彼は言いました。 シェヴェレンコはより実用的な点を指摘した。エントリーレベルの職が消えつつあるかもしれないが、何らかのものを独自に立ち上げる能力はかつてないほどアクセスしやすくなっている。「[Perplexity Computer を持つ] 誰にとっても、制約となるのは自分自身の好奇心と主体性だけだ」。 ユニスは、知識労働と肉体労働の間で最も鋭い区別を提示した。彼は、米国の平均的な農家の年齢が58歳であること、そして採掘業、長距離トラック運転手、農業における人手不足が慢性的かつ拡大していることを指摘した。それは賃金が低すぎるからではなく、人々がそうした仕事を望まないからだ。これらの分野では、物理的 AI は意欲ある労働者を置き換えているわけではない。すでに存在する空白を埋めているに過ぎず、今後さらに深まると見られるのだ。 *当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、[私たちは少額のコミッションを受け取る可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは当社の編集の独立性には影響しません。*

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