“Whoever wins AI wins everything” is just stupid talking

もしあなたがそれを信じるなら、私もあなたに売る橋がある

Hua Bin

ここ2週間、AIに関する衝撃的な見出しが洪水のように溢れている。

-Nvidiaのジェンスン・フアンは9月6日、OpenAIのGPT-6「Astra」モデルのリリースを受けて「AGIは到来した」と宣言した。

– サム・アルトマンはもう少し控えめで、OpenAIがAGIのマイルストーンに到達するのは早くても年末と予想していると述べた。

– 元AnthropicおよびOpenAIの研究者が9月8日、ソーシャルメディアにこう書いた。「AIを開発している人々は、この10年の終わりまでにAIが私たち全員を殺しかねないと真剣に信じている。これは単なるマーケティングの仕掛けではない。」
それまで無名だったこのアカウントは、数日で1億回以上の閲覧回数になった。

誰かが「これはマーケティングの仕掛けではない」と口に出して言うとき、通常それはまさにマーケティングなのだ。

この主張はすぐに、Anthropicのアラインメント科学責任者であるエヴァン・フービンガーによって支持され、彼自身もセンセーショナルな予測を披露した。「今後10年以内に人類が絶滅する確率は10%以上」

– AnthropicのCEO、ダリオ・アモデイは9月12日、「我々はフロンティアの歩みを緩めるべきだ」と題するエッセイを書き、AIラボに対してAIの規模拡大と改善を減速するよう促した。表向きは「安全性」への懸念からである。

– 数時間後、それはアルトマンとxAIを所有するイーロン・マスクによって支持された。

– 自分でもほとんど理解していない話題の中心から取り残されることを決して好まないトランプは、即座に自身のソーシャルメディアに投稿し、9月13日、こう宣言した――
「我々はAIで中国をリードしている。我々は世界で最も洗練された国だ。そして率直に言って、私はその状態を維持したい。なぜなら、AIで勝つ者が勝つからだ」

– 彼はこの話題をまだ語り尽くしていなかった。9月14日には、彼の「技術に関する貴重な知恵」がさらに披露された：
「AIとデータセンターに対する病的な陰謀が進行中であり、それを喜んでいるのは中国だけだ。AIに勝つ者が勝つのだ！我々は中国とその他すべてをリードしており、これからもそうあり続ける。陰謀論者、売国奴、裏切り者、情報漏洩者よ、覚悟せよ！」

– そして9月15日、彼はこう叫んだ。
「AIに必要な唯一の制御や『ガードレール』は、強くて賢い（高IQの！）大統領であり、USAにはそれが山ほどある！」

これはまさに愚かな愚かな低IQの馬鹿から期待される類のデタラメである。

もちろん、オオカミ少年のように業界関係者たちが騒ぎ立てる真の動機は推測するしかない。

トランプの元「AI皇帝」デイビッド・サックスは、自身のAll-Inポッドキャストで、Anthropic、OpenAI、xAIが取っている姿勢はおそらく、以下のためのパフォーマンスであると述べた――

1) 中国のオープンソース・オープンウェイトAIを禁止する

2) 規制の虜（レギュラトリー・キャプチャー）によって、彼らがルールを設定し、小規模スタートアップや後発参入者を締め出す

3) 彼らの今後のIPOを煽ること

ジョージタウン大学のコンピュータ科学教授であるカル・ニューポートは、AIラボによる恐怖煽りを描写するために「Doom Trolling」（破局的な結末の話で人を釣ること）という言葉を造った。

特にAnthropicは、AIの安全性に関するセンセーショナルで不誠実な警告――実際には投資を集め、競争を抑止し、仮説上の将来的リスクについて規制当局を誤導する一方で現在の害から目を逸らさせる――で悪名高い。

思慮ある人々は、こうした終末論者や破滅のレトリックを正しい文脈に置くべきである。

まさにサックスがポッドキャストで言ったように、「もしあなたの製品が安全でないなら、それはあなたが直すべき問題だ。なぜ他の全員を止めるのか？」

しかし、AIの終末論的主張の妥当性や根拠、ビッグAIのポーズは脇に置こう。トランプの誇張された主張「AIに勝つ者がすべてに勝つ」を検討してみよう。

彼の主張をいくつかの角度からアプローチする：

– 2022年11月、ChatGPTが最初にリリースされて以来、米国はAIにおけるリードから、何を「勝ち取った」のか？

– AIは何ができ、何ができないのか？AIがもたらすものは、実際にはどのようなものなのか？

– 長期的に「勝つ」のに最も有利な位置にいるのは誰か？

米国の4年間のAIリードの実績

米国と中国がAI開発における主要な競争者であることに異論はない。

また、中国が過去数年間でその差を大幅に縮めたものの、米国のフロンティアモデルは依然として中国のモデルより数ヶ月、あるいは測定方法によっては数パーセントポイント先行しているというコンセンサスもある。

権威あるスタンフォード人間中心AI研究所（HAI）の2026年AIインデックス報告書はこれを強調している。

米国は2025年の民間AI投資で中国に対し23対1で支出し（2860億ドル対120億ドル）、ソフトウェアフロンティアにおいて2.7%の能力優位を保持している。

これらの指標からすれば、米国は今のところ勝っている。しかし、だから何？

米国は過去4年間の「AIリード」を、何か重要な領域における具体的な成果や優れた結果に変えてきたのか？

例えば、米国は中国に対するEV産業の差を埋めたのか？米国は造船能力を改善したのか？AIは崩壊しつつあるインフラの修復に役立ったのか？

米国はイランとの戦争におけるミサイル迎撃弾生産の急増能力の欠如を克服するためにAIを使ったのか？

米国は、ホルムズ海峡を維持できないのにイランと戦争しないというより良い決定を下すために、AIを使ったのか？AIはイランに負けると予測したのか？AIは戦争に勝つのにどう役立ったのか？

過去4年間のAIリードにもかかわらず、米国は国内のホームレス問題、住宅不足、富の不平等、より分極化した社会、より機能不全な政治システムを悪化させている。

その「AIにおけるリーダーシップ」は、ガソリン価格の下落、高速鉄道の1マイルの開通、インフレの抑制、ガンの治療法、あるいはインフラや教育など、いかなる改善にもつながっていない。

パランティアの軍事AIプログラム「Maven」は、国防総省自身によって、違法な戦争の開戦日にミナブ女子学校への「トリプルタッピング」ミサイル攻撃につながった「誤った標的指定」データを提供したと非難された。

要するに、米軍の最先端AIシステムは、そのデビュー早々、戦争犯罪を助長してしまった。よくやったものだ。

広範な繁栄と生活水準の向上を生み出すどころか、地元の電力と水の供給を吸い上げるデータセンターに対する地域コミュニティからの多数の反発が起きている。

米国の「AIリード」が、宿敵中国に対する米国の競争力に役立った産業を一つ挙げてみてほしい。

同様に、中国もまた、その相当なAI能力を使ってEUVマシンを製造し、半導体のボトルネックを解決することはできていない。

少なくともこれまでのところ、「勝てるAI」はそれほど成果を上げていないようだ。

AIができこと、できないこと、そして「AIに勝つ」ことが実際に意味すること

これまでの実績はさほど印象的ではないものの、AIがまさに変革をもたらす汎用技術（GPT）であることに疑いの余地はない。

AIが適切に使われれば、生産性を高め、イノベーションを加速し、人類の福祉を改善できることに疑問はない。

しかし、AIができこととできないことの間には明確な境界がある。

例えば、AIエージェントはプログラマーがより速くコーディングし、人間より効率的に旅行計画をまとめるのを助けることができる。

しかし同時に、AIはAIに電力を供給するために必要な高圧変圧器を建設するのを助けることはできない。AIは電力を届けたりあなたの家を建てたりすることはできない。

AIチャットボット自身（Google Gemini）が「AIには何ができるのか、何ができないのか？そして、優れたAIとは具体的に何を意味するのか？」という問いにどう答えるか聞いてみよう：

マーケティング上の誇大宣伝を排除し、この技術を純粋に臨床的な観点から捉えるためには、デジタルデータ処理と物理的な実行を区別しなければならない。
AIでリードする価値は、魔法のような創造や物理的な優位性にはつながらない。その代わりに、それは最適化、予測、自動化のエンジンの飛躍的な加速につながる。

パート1：AIができること、できないこと
AIの限界を理解する最も簡単な方法は、情報から物質への移行を見ることである。
AIができること（デジタル増幅）
– 研究開発タイムラインの加速：AIは何百万もの化学式や材料構造を秒単位でシミュレーションを通じてスクリーニングし、10年の実験室での試行錯誤を数週間に圧縮できる（例えば、新しい電池化学の可能性の発見や、レーダーアンテナの形状の最適化）。
– 複雑なホワイトカラー業務の自動化：コードを書き、法律契約書を起草し、金融市場を分析し、物流スケジューリングを即座に処理し、管理オーバーヘッドを大幅に削減できる。
– 既存の物理システムの最適化：AIは停電を防ぐために稼働中の電力網を管理し、工場機械が故障する前に予知保全をスケジュールし、サプライチェーンの効率を最大化できる。
–運動エネルギー標的指定の強化：現代戦争において、AIは大量の衛星画像とドローン映像を処理し、人間のオペレーターよりはるかに速くリアルタイムで目標を識別し、精密誘導弾を誘導できる。
AIができないこと（物理的境界）
– 原材料を生産できない：AIは磁石用のネオジム、レーダー用のガリウム、電池用のリチウムを製造できない。もし国が鉱石へのアクセスやそれを精製する化学能力を欠いていれば、AIは無用である。
– エンジニアリングの規模拡大を回避できない：AIは完璧なマイクロチップや極超音速ミサイルの設計図を設計できるが、ASMLのリソグラフィマシンやそれを製造するために必要な超高温セラミック炉を建設することはできない。
– 自身の電力要件を解決できない：AIは自身のサーバーを稼働させ続けるために必要な銅、変圧器、原子力ベースロード電力を具現化することはできない。
– 物理的労働を行うことはできない：AIは船体を溶接したり、高圧送電ケーブルを敷設したり、石油を抽出したりすることはできない。

パート2：「AIリード」が実際に何を意味するのか
AIは情報処理者であり、物理的創造者ではないため、AIでリードしても国家に魔法の「勝利ボタン」を与えることにはならない。むしろ、AIリードは、その国がAIの知見を実行に移すための物理的なインフラを備えている場合に限り、明確な優位性につながる。

超金融化経済（西洋モデル）において
もし国が支配的なソフトウェアと金融セクターを持ちながら、産業基盤が空洞化しているなら、AIリードは次のような結果をもたらす。

– 巨額の企業利益：大手テック企業の数兆ドルの時価総額、株式市場の急騰、超効率的なデジタルサービス。

 – 深刻な戦略的ボトルネック：AIは兵器、チップ、エネルギー網のための高度な設計を生成するが、それらの設計はデジタルファイルにあるだけだ。なぜなら国内経済にはそれらを建設する工場、エンジニア、変圧器、原材料がない。国は世界クラスの「脳」が、麻痺した「身体」の中に閉じ込められた状態になる。

 物理的に支配的な経済（中国モデル）において
もし国がすでに世界の製造業、エネルギーインフラ、原材料サプライチェーンを支配しているなら、AIリード（あるいは西洋のAI能力に匹敵するだけでも）は次のような結果をもたらす。

– 自動化された産業スループット：AIを数千の既存工場に直接統合し、無人組立ライン、自動化されたコンテナ港、スマート鉱山を24時間365日稼働させる。

– 研究開発の急速に実現させる：AIが画期的な材料や最適化された部品設計を特定すると、その国は即座にテスト、反復、商業規模での大量生産を行い、デジタル知能を物理的な軍事・経済ハードウェアに変換できる。

リアリティチェック

AIによる優位性は産業力の代わりにはならない。それは産業力の相乗効果である。　国家総合力 ＝ 物理的産業基盤 × AIの最適化

もし国家において重要な分野の物理的な産業基盤がほぼゼロなら、それを巨大なAI係数で掛けても、結果は厳しく限定される。「AIに勝つ」者は、デジタルコードを物理的に現実に変えるために必要な工作機械、エネルギー網、工場をすでに持っている場合にのみ、勝つのである。

上記のGeminiの答えは明快である。「AIに勝つ者がすべてに勝つ」というナラティブは、情報処理と物理的実行を混同しているため、根本的に欠陥がある。

AIは物理学、熱力学、化学の法則に反することはできない。サーバーラック上で動くデジタル知能が、原子構造を魔法のように具現化したり、原材料を精製したり、鋼を曲げたりすることはできない。

「AIがすべてを解決する」という幻想は、物理的な現実に打ち砕かれる。

中国が米国に対して持つ重要なチョークポイントであるレアアースの場合を見てみよう。AIは米国が中国のレアアース製品への依存をなくすのを助けられるか？

10年以上にわたり、西洋の研究所はAIと機械学習を使って何百万もの仮説上の化学的組み合わせをスキャンし、「レアアースフリーの永久磁石」を見つけようとしてきた。

その結果は？物理の法則は頑なだ。AIのおかげでニッチな代替材料（鉄ニッケル合金やテトラタエナイトなど）が発見されたとはいえ、大規模な利用において、中国が独占するネオジム（NdFeB）磁石の純磁束密度、温度安定性、性能に匹敵するものはない。

たとえAIが実験室で機能する理論上の代替材料を設計しても、依然として製造規模の問題に直面する。

EVとミサイル組立ラインに供給するために、その新材料を何百万トンも採掘、精製、合金化するための数十億ドル規模の産業サプライチェーンを構築しなければならない。

AIはそれらの物理的工場を建設するのに必要な10年のタイムラインを回避することはできない。

極超音速ミサイルを別の例に取ろう。中国とロシア、おそらくイランと北朝鮮も、この分野で米国と西洋を大きくリードしている。

AIはその差を埋められるか？AIは設計図を最適化できる。人間のエンジニアより速く計算流体力学シミュレーションを実行し、極超音速滑空体のわずかにより空力的な形状を見つけることができる。しかし設計図はただのデジタルコードである。

極超音速兵器は大気圏内をマッハ5以上で飛行し、その摩擦でノーズコーンは2000°C以上に加熱される。

熱に耐えるには炭化ハフニウムや二ホウ化ジルコニウムのような極めて特殊な超高温セラミックス（UHTC）が必要である。

AIはこれらの鉱物を「生成」することはできない。それらは採掘され、大量のエネルギーを使って化学的に精製され、高度な真空炉で焼結されなければならない。

もしあなたの国に特殊な化学プラントと原料ハフニウムがなければ、世界で最も完璧なAI設計の設計図は役に立たないPDFのままである。

造船を例に取ろう。中国は米国に対してリードしていることはよく知られている。AIはどう役立つのか？

現代の海軍駆逐艦や巨大なコンテナ船を建造するには、巨大な乾ドック、数千トンを持ち上げられる自動ガントリークレーン、重鋼圧延機、そして精密構造溶接工の軍隊が必要である。

AIは造船所のスケジュールを最適化できるが、船体を溶接したり、プロペラシャフトを鍛造したり、海軍グレードの鋼を製錬したりすることはできない。

造船で米国が中国に遅れていることは、いかなるAIの進歩によっても修正されないのだ。

もう一つの例として、米国が中国に対して大きなリードを築いている半導体分野を挙げてみよう。中国はAIを活用してこの課題を克服できるだろうか。

これこそが究極の皮肉だ。AIは、AIを動作させるために必要なチップすら製造できないのだ。

AIモデルはコンピュータ画面上で高効率なトランジスタレイアウトを数分で設計できる。しかしそのデジタル設計を物理的チップに変えるには、ASMLの極端紫外線（EUV）リソグラフィマシンが必要である。これは180トンの重さで、10万の特殊部品を含み、原子レベルの公差に研磨されたツァイスのミラーを使い、手作業で組み立てるのに数ヶ月かかる。

中国には、その実機を製造するための精密機械工業技術が依然として欠けているため、AIは役に立たない。中国が半導体分野での遅れを取り戻すためには、エンジニアリングとサプライチェーンの掌握を通じて、高精度リソグラフィ装置を自社で開発するほかない。AIではこの問題を解決できないのだ。

最後に、Geminiの答えの最も興味深い部分は、AIが自身の進歩を妨げている単一最大のボトルネック、すなわち電力不足を解決できないことである。

皮肉この上ない。米国は、自国のインフラを積極的に締め上げている資産に、その未来のすべてを賭けているのだ。

AIデータセンターは、テック分野がこれまでに建設した中で最もエネルギー集約的なインフラである。単一の次世代フロンティアモデルの訓練にはギガワットの連続的で途切れない電力が必要である。

しかし、米国の送電網は大規模な構造的危機に直面している。AIはこのボトルネックからコーディングで抜け出すことはできない。なぜなら問題は情報的なものではなく、物理的、材料的、規制的な現実だからである。

AI企業はソフトウェアを反復し、数ヶ月でより要求の厳しいモデルを設計できる。しかし米国で州をまたぐ新しい高圧送電線を建設するには、法的紛争、土地権利、官僚的な赤テープのために平均10年から15年かかる。

ソフトウェアは光速で動いているが、電力網の物理的現実は氷河のような歩みで動いている。

デジタルな脳を優先し、肉体への栄養供給を絶つことで、米国は、エネルギー不足の檻の中に閉じ込められた高度な知能を生み出してしまった。

次世代AIを訓練するために必要な巨大なデータセンターを建設するには、大量の物理的電力、銅配線、高度な冷却ポンプ、変圧器、コンクリートが必要である。

AIは能力の増幅器であるが、すでにあるものしか増幅できない。

長い間、華やかではない経済の重工業的基盤を怠ってきた米国は、今、コンピュータを壁のコンセントに差し込むために必要な物理的変圧器、電力網容量、基本的な製造スキルを使い果たしながら、デジタル超大国を建設しようとしている。

誰がAI戦争に勝つのか？

AI革命はまだ歩兵段階で、推進者たちが我々に信じさせようとするようにAGIが到来したわけではない。

現時点で、競争は主に米国と中国の間である。

AI分野で勝利を収めるために必要なものは明らかだ――GPUの演算能力、最先端のモデル、ディフュージョン（つまり、AIを現実の世界に導入する能力）、人材プール、そして電力だ。

長期的には、専門家たちはAIが今日の水や電気のような公益サービスになると考えている。そして、トークンと呼ばれる単位で表されるAIの限界価格は、そのトークンを生成するための電気の限界費用に近くなるだろう。
もしこれが正しければ、結局のところ、AI競争は誰が最も低いコストで最大の電力を生成できるかという競争になる。

米国のテック企業がソフトウェアアルゴリズムに数千億ドルを注ぎ込みながら、地元の電力会社にメガワットを懇願している一方で、中国は問題に反対方向からアプローチしてきた。

中国はすでに世界最大の電力生産国であり、その容量は米国、欧州、日本、インドを合わせたものより大きい。

中国は他のどの主要経済国よりも速く新しい電力容量を建設しており、毎年ドイツの総設備電力負荷の2倍を追加している。

もしAI競争が電力のコストと容量の競争になれば、中国は自動的に勝つだろう。

これは、国の真の経済力を測定するより正確な方法について私が以前のエッセイで探求したテーマとつながる。No. 2936 世界二大経済大国を比較するもう一つの方法

結論

AIは革命的な技術であり、我々はまだそれを構築し使用する初期段階にいる。

AIは、我々が以前に構築した他のどのツールと同様に、善にも悪にも使える。強力ではあるが、それは万能薬でもすべての始まりでも終わりでもない。フランシス・フクヤマの「歴史の終わり」論がナンセンスであるのと同じ理由だ。

AIは、現状では、物理的世界を模倣したり置き換えたりすることはできない。ヒューマノイドやドローンのような自律機械などの具現化AIは物理的影響を持つだろうが、我々はその旅路においてさらに初期段階にいる。

「AIで勝つ」という最終ゲームなど存在しない。それは進化の過程であり、人間はそれを洗練させ、その力を活用し、共存する方法を学ぶ必要がある。

トランプが「AIで勝つ者がすべてを勝ち取る」と言うとき、それは彼の他の99.9％の発言と同様、まったくの戯言だ。それは、愚かな者が無知な者に語りかけているようなものだ。

https://huabinoliver.substack.com/p/whoever-wins-ai-wins-everything-is