グーグル・ディープマインドのジャスジート・セコン氏、AI支出は再帰的自己改善への賭けと語る
ジャスジート・セコン氏は、現在のAI収益はまだインフラ投資の規模を支えるには至っていないとしつつ、RSIが時間をかけてそれを正当化し得ると主張している。
ファクトチェック
BlockBeatsの速報は、この主張の正確な数値、すなわち上位11社のハイパースケーラーによる2027年の設備投資総額が1兆403億ドル、うちメモリー／ストレージが7613億ドル（73%）であることを直接確認している。元のXの情報源（P Equity Research）も、7610億ドルで73%という数値とメモリー支出の成長軌道を独自に裏付けている。唯一のニュアンスは用語である。主張では「ストレージ」としている一方、UBSの基礎的な内訳はメモリー製品（HBM、DDR、NAND）である。ただし、集計数値は正確に一致している。すべての情報源はUBSの一次公表ではなく、UBSのリサーチノートに関する二次報道であるため、確信度は中程度である。
要約
グーグルは今年、AIデータセンターとデバイスに約2000億ドルを投じる見通しである。一方、ディープマインドの最高戦略責任者ジャスジート・セコン氏は、現在のAI収益はその支出を賄うにはまだ不十分だと述べた。同氏は、まず支出が先行し、収益が後から追いつくという乖離に業界が直面する可能性があると警告した。セコン氏によれば、この投資の長期的な根拠は再帰的自己改善（RSI）にある。これは、AIが次世代のAIの開発を支援し、その後も学習手法やモデル自体を改善し続けるという概念である。同氏は、RSIがこの資本支出の波を支える中心的な考え方の一つになっていると述べたが、真のRSIはまだ実現していないとした。現時点では、AIはアルゴリズム、カーネルコード、学習ワークフローの一部を最適化できるにとどまるといい、同氏はその能力が2年以内に現れる可能性があると見ている。
用語解説
- 再帰的自己改善: システムが自らの性能向上を支援し、自身のより優れた版を設計することを可能にする、提唱されているAI能力。
- カーネル: 主要な計算タスクを管理し、モデル学習の効率に影響を与え得る中核的な低水準ソフトウェアコンポーネント。