著者：ロン・ユエ

出典：ウォール・ストリート・ジャーナル

最近、アメリカのスタートアップアクセラレーターYコンビネーター（YC）はサンフランシスコで初のAIスタートアップスクールを開催し、イーロン・マスク氏やOpenAIのCEOアルトマン氏などAI業界の大物多数を招待した。

米国政府効率化局（DOGE）の特別職員としての130日間の任期を最近終えたマスク氏は、この経験を「興味深い副業」と率直に表現したが、その重要性は、これから起こるAI革命と比べれば見劣りすると述べた。彼は、政府効率化局の仕事を「ビーチの清掃」に例え、これから起こるAIを「高さ1000フィートの津波」に例えた。

政府を立て直すというのは…まるで…ビーチが針や排泄物やゴミで汚れているようなものです。でも、その上に3000メートルもの高さの壁、つまりAI津波が押し寄せてくるんです。3000メートルの津波が来るなら、ビーチを清掃する意味なんてあるでしょうか？ほとんど意味がありません。

マスク氏は、今年か来年には人間よりも賢いデジタル超知能が到来する可能性があると予測しています。同時に、将来的にはヒューマノイドロボットの数が人間の数をはるかに上回り、人口の5～10倍に達する可能性もあるとしています。彼は、AI主導型経済の規模が現在の数千倍、あるいは数百万倍にまで拡大し、人間の知能の割合が1%を下回る可能性があると大胆に予測しています。以下は、彼のスピーチの要点です。

• マスク氏は5月28日にDOGEを退職し、特別政府職員としての130日間の任期を終え、「主な任務に戻る」と発表した。

• マスク氏は、政府の効率化部門の仕事を「海岸清掃」に例え、AIの到来を「高さ1000フィートの津波」に例え、後者が到来しようとしているとき、前者は比較して無意味になるだろうと述べた。

• 今年か来年にはデジタル超知能が登場し、人間よりも賢くなるだろうと予測し、「今年実現しなくても、来年には必ず実現するだろう」と強調した。

• 将来的には、ヒューマノイドロボットの数が人間の数をはるかに上回り、おそらくは人間の 5 倍、あるいは 10 倍になるでしょう。

• AI主導の経済規模は現在の数千倍、あるいは数百万倍にもなり、文明はカルダシェフII（恒星エネルギーレベル）に近づき、人間の知能の割合は1％を下回る可能性があると予測しています。

• マスク氏は、「真実への厳格な遵守」がAIの安全性の最も重要な基礎であり、AIに真実でないことを強制的に信じさせることは非常に危険であると強調した。

•スペースXの創業当初を振り返ると、3回連続の失敗を経て4回目のロケット打ち上げに成功したことは「生死を分ける状況」でした。2008年、テスラの資金調達は破産直前に完了しました。

DOGEのミッションは達成されました。政治的な騒ぎが多すぎるため、「メインミッション」に戻ります。

マスク氏はインタビューの中で、ワシントンD.C.での経験を通して「政治におけるシグナルノイズはひどい」と実感したと認めた。彼はD.C.での仕事を「興味深い副業」と表現したが、最終的には「自分の好きなこと、つまりテクノロジーの構築という本業に戻る」ことを決意した。

この億万長者は、政府を去った根本的な理由をこう説明した。「政府を立て直すのは、ビーチを掃除するようなものです。ビーチは汚れていて、注射針や排泄物、ゴミが散乱しています。しかし同時に、高さ1000フィート（約300メートル）の津波という、高さ1000フィート（約300メートル）の巨大な水の壁が迫っています。高さ1000フィート（約300メートル）の津波が来たら、ビーチを掃除することがどれほど重要なのでしょうか？それほど重要ではありません。」

AIスーパーインテリジェンスは間近に迫っている：今年か来年に到来

マスク氏は、デジタル超知能の到来について非常に明確な予測をしました。「デジタル超知能の到来は間近だと考えています。今年実現しなくても、来年には必ず実現するでしょう。」

マスク氏は「デジタル・スーパーインテリジェンス」を「あらゆる面で人間よりも賢い知能」と定義しています。AIが経済規模を飛躍的に成長させると予測し、「現在の経済の10倍ではなく、数千倍、あるいは数百万倍にまで拡大する」としています。

AIは未来を想像を絶するほど根本的に変えてしまうでしょう…私たちが道を踏み外さず、AIが私たち自身を滅ぼさないと仮定すれば、最終的に得られる経済規模は現在の10倍にはならないでしょう。最終的に、私たちの子孫（主に機械の子孫）がカルダシェフII文明、あるいはそれ以上の文明に到達すれば、現在の経済規模の数千倍、いや数百万倍にもなるでしょう。

彼はさらに、将来における人間の知能の位置づけについて詳しく説明しました。「ある時点で、人間の知能の割合は非常に小さくなるでしょう。ある時点で、人間の知能の総和は全知能の1%未満になるでしょう。」

xAIは現在Grok 3.5をトレーニング中

マスク氏はインタビューの中で、xAIは現在「推論能力に重点を置いて」Grok 3.5をトレーニング中であると明かした。

ZeroHedgeによると、xAIは43億ドルの株式資金調達を求めており、これはxAIとソーシャルメディアプラットフォームXをカバーするために50億ドルの負債ファイナンスと組み合わされる予定だ。

ハードウェア競争：ゼロから10万個のGPUへ：エンジニアリングの奇跡

マスク氏は、AIトレーニングにおけるハードウェアの課題を解決するために、第一原理思考を採用しました。サプライヤーから、10万基のH100 GPUを搭載したトレーニング用スーパークラスターの完成には18～24ヶ月かかると言われた際、マスク氏のチームはそれを6ヶ月に短縮しました。

彼らはメンフィスにあるエレクトロラックス社の廃工場を借り、発電機をレンタルすることで150メガワットの電力需要に対応し、米国内の移動式冷却装置の4分の1をレンタルし、訓練中の電力変動をスムーズにするためにテスラのメガパックを活用しました。マスク氏は配線作業に自ら参加し、「データセンターで寝泊まり」しました。

現在、トレーニング センターには 150,000 台の H100、50,000 台の H200、30,000 台の GB200 が設置されており、110,000 台の GB200 が設置された 2 番目のデータ センターが間もなくオンラインになる予定です。

未来の多様なビジョン：ロボット軍隊と恒星間文明

マスク氏は、将来、ヒューマノイドロボットの数は人間の少なくとも5倍、もしかしたら10倍になるだろうと予測している。彼はAIとロボット工学の分野では、「ターミネーターを現実のものにしてしまう」のではないかという不安から、これまで先延ばしにしてきたことを認めたが、最終的には「私がやろうがやらまいが、いずれはそうなるだろう。人は傍観者か参加者かのどちらかだ。私は参加者でありたい」と悟った。

マスク氏はより壮大なビジョンにおいて、人類文明をカルダシェフ・スケールに位置付けています。人類は現在、地球のエネルギーのわずか1～2%しか使用しておらず、レベル1文明には程遠いと考えています。複数の惑星に住む種族になることは、意識を星々へと拡張するための重要なステップであり、「文明や意識の寿命を大幅に延ばす」ことにつながります。

マスク氏は、スペースXは約30年かけて火星を自給自足できるほどの物資を火星に輸送する計画だと述べ、「地球からの補給船が運行を停止しても、火星は発展し繁栄し続けることができる」と語った。

インタビュー全文は以下のとおりです（AI翻訳）

イーロン・マスク

私たちは知能爆発のごく初期段階にあります。複数の惑星に住む種族になることで、文明、意識、そして知能（生物的なものであれデジタル的なものであれ）の生存可能性は飛躍的に高まります。私たちはデジタル超知能に非常に近づいていると考えています。今年そこに到達できなくても、来年には必ず到達するでしょう。

YC CEO兼社長 ギャリー・タン

[音楽] イーロン・マスクに大きな拍手を送りましょう。[拍手] イーロン、AIスタートアップアカデミーへようこそ。今日はここに来ていただき、本当に光栄です。SpaceX、Tesla、Neuralink、xAIなど、様々な企業からご来場いただいています。あなたがこれらのことを成し遂げる前、「何か大きなことを成し遂げなければならない」と思った瞬間はありましたか？その決断のきっかけは何でしたか？

イーロン・マスク

何かすごいものを作れるとは思っていませんでした。ただ何か役に立つものを作りたかっただけで、特にすごいものを作れるとは思っていませんでした。確率的に考えると、まず無理そうに思えましたが、少なくとも挑戦してみたかったんです。

ギャリー・タン

あなたは今、部屋いっぱいの人々と向き合っています。その全員が技術エンジニアであり、その中には新進気鋭のトップ AI 研究者もいます。

イーロン・マスク

分かりました。「研究者」というよりは「エンジニア」という言葉を使った方がいいと思います。基本的なアルゴリズムのブレイクスルーがあればそれは研究ですが、それ以外はすべてエンジニアリングです。

ギャリー・タン

ずいぶん昔に遡ってみましょうか。あなたは18歳から25歳くらいの若者ばかりの部屋にいますよね。創業者たちが若くなってきているので、少し若い世代の人たちが多いですね。彼らの立場で考えてみませんか？ 18歳か19歳の頃、プログラミングを学び、Zip2の最初のアイデアを思いついた頃はどんな感じでしたか？

イーロン・マスク

はい、1995年当時、私はある選択に直面していました。スタンフォード大学に進学し、大学院で材料科学の博士号を取得して、スーパーキャパシタを研究するのです。電気自動車に応用し、本質的には電気自動車の航続距離の問題を解決することを考えていました。それとも、当時ほとんどの人が聞いたことのないインターネットという分野に専念するか、という選択でした。材料科学科の教授、ビル・ニックスに「1学期休学してもいいですか？」と尋ねました。インターネットは失敗する可能性が高いので、そうなったら勉強を続けるために大学に戻らなければならないからです。

そして彼は、「これが私たちが話す最後の機会になるかもしれない」と言いました。そして彼は正しかったのです。でも、私は物事は成功するよりも失敗する可能性が高いと考えていました。そして1995年に、私は…基本的に、インターネット地図、道案内、ホワイトページ、イエローページといった、最初の、あるいはほぼ最初のものに近いものを書きました。

コードはすべて自分で書きました。Webサーバーも使いませんでした。ポートから直接データを読み込んでいました。費用が足りなかったし、T1回線も引けなかったからです。最初のオフィスはパロアルトのシャーマン・アベニューにありました。階下にISPのようなものがありました。そこで床に穴を開けて、ISPに直接ケーブルを配線しました。

そして、ご存知の通り、弟ともう一人の共同創業者のグレッグ・カリーが加わりました。彼はもう亡くなりましたが、住む場所さえありませんでした。それで…月500ドルでオフィスを借り、オフィスで寝泊まりし、ペイジ・ミル・ロードのYMCAでシャワーを浴びていました。そう、初期の頃はZip2という、それなりに役に立つ会社になっていました。本当に素晴らしいソフトウェア技術をたくさん開発しましたが、ナイト・リッダーやニューヨーク・タイムズのような企業が投資家であり、顧客であり、取締役会のメンバーでもあったため、従来のメディア企業に「捕らわれて」しまったような感じでした。

彼らはいつも私たちのソフトウェアを意味のないことに使おうとしていました。だから私は消費者に直接売り込みたいと思ったのです。Zip2の詳細についてはここでは触れませんが、要するにインターネットで何か役に立つことをしたかったのです。なぜなら、私には二つの選択肢があったからです。博士号を取得して他の人がインターネットを構築するのを見守るか、インターネットの構築に少しでも参加するか。まずは自分でやってみて失敗して、大学院に戻ればいいんじゃないか、と思いました。とにかく、Zip2はかなり成功しました。売却額は約3億ドルでした。

当時としては大金だった。今じゃAIスタートアップの最低入札額は10億ドルくらいだと思う。まるで…今はユニコーン企業が山ほどあって、まるでユニコーンの群れみたいだ。ユニコーン企業って、評価額が10億ドルもあるんだから。

ギャリー・タン

それ以来インフレが続いており、お金の価値は実際に大きく下がっています。

マスク

ええ。1995年って、ハンバーガーが5セントくらいで買えたじゃないですか。まあ、そんなに高くはないですが、確かにインフレは激しいですね。でも、ご覧の通り、今はAI関連で盛り上がっていますよね。創業1年も経っていない企業が、時価総額が数十億ドル、あるいは数十億ドルにも達することもあります。中には成功する企業もあるでしょうし、おそらく成功するでしょう。でも、こうした評価額を見ると、本当に目を見張るものがありますね。ええ、どう思いますか？

ギャリー・タン

私は個人的に非常に強気です。むしろ非常に楽観的です。ですから、この部屋にいる皆さんによって莫大な価値が創造されると考えています。ご存知のとおり、世界中でおそらく10億人がこれらの技術を使っています。私たちはまだその表面をかすめたに過ぎません。インターネットの話は大好きです。当時でさえ、皆さんはこの部屋にいる皆さんと非常によく似ていました。なぜなら、従来のメディア企業のCEO全員が、インターネットを理解している人物として皆さんを頼りにしていたからです。そして今、AIで何が起こっているのか理解していない広大な世界、つまり企業界、あるいは世界全体が、全く同じ理由でこの部屋にいる皆さんに頼ることになると思います。皆さんはご存知の通り…実践的な教訓は何でしょうか？一つは、取締役会の支配権を手放さないこと、あるいは非常に慎重に、優秀な弁護士を雇うことだと思います。

マスク

最初のスタートアップで私が犯した最大の失敗は、従来型メディア企業に株主と取締役会の支配権を過度に委ねてしまったことだと思います。その結果、彼らは必然的に従来型メディアの視点で物事を見るようになり、彼らにとっては合理的に思えても、新しいテクノロジーの文脈では全く意味をなさないことを許してしまうようになりました。実は、当初は起業するつもりはなかったのです。Netscapeに就職しようと試みました。履歴書をNetscapeに送ったのです。マーク・アンドリーセンはそれを知っていました。

でも、彼は私の履歴書を見たことはなかったと思いますし、誰からも返事がありませんでした。それで、誰かに「ばったり」会えるかもしれないと思ってNetscapeの廊下をうろついたのですが、あまりにも恥ずかしくて誰にも話しかけられませんでした。それで、「なんてこった、これは馬鹿げている。自分でソフトウェアを書いて、どうなるか見てみよう」と思ったんです。だから、別に「会社を立ち上げたい」という気持ちから始めたわけではなく、ただインターネットの一部を構築する仕事に携わりたかったんです。インターネット企業に就職できなかったので、インターネット企業を立ち上げるしかなかったんです。とにかく、ええ。ええ。AIは未来を根本的に変えるでしょう。どれくらい変わるかは予測が難しいですが、回り道をしなければ、経済は…

AIが人間やAI自身を殺さなければ、現在の経済の10倍とはいかないまでも、最終的には、例えば未来の機械の子孫、あるいはほとんどが機械の子孫である未来の文明が、カルダシェフ・スケール2以上の文明を持つようになるでしょう。そうなると、現在の数千倍、あるいは数百万倍の経済規模になるわけです。そうですね、ワシントンD.C.にいた頃、無駄遣いや不正行為を一掃したことで非難されたような気がします。あれは、サイドクエストとしては、まあまあ面白いサイドクエストでしたね。さて、メインクエストに戻りましょう。そう、メインクエストに戻らなければなりません。うーん、でも、まあ、政府改革って、ビーチが汚れてて、針や排泄物やゴミが散乱してて、ビーチをきれいにしたいって思うんだけど、同時に1000フィート（約300メートル）の高さの水の壁、つまりAI津波が迫ってくるみたいな感じですよね。1000フィート（約300メートル）の高さの津波が来たら、ビーチをきれいにすることに本当に意味があるんでしょうか？あまり意味がないですね。ああ、メインクエストに戻ってきてくれて嬉しいです。これはとても重要です。

そうだ、本題に戻ろう。テクノロジーを構築すること、それが僕の好きなことなんだ。気が散る要素が多すぎる。政治の信号対雑音比はひどい。

ギャリー・タン

つまり、私はサンフランシスコに住んでいるので、二度言う必要はありません（わかりました）。

マスク

ええ、ワシントンD.C.は、まあ、ワシントン全体が政治の街って感じですね。でも、ロケットや車を作ったり、ソフトウェアをコンパイルして確実に動作させたりするなら、真実を徹底的に追求しないとソフトウェアやハードウェアはうまく動作しません。数学でごまかすことができないのと同じように、数学と物理学は厳しい審査員です。だから私は、真実が徹底的に追求される環境に身を置いていて、それは決して政治ではありません。とにかく、テクノロジーの世界に戻ってこられて嬉しいです。

ギャリー・タン

ちょっと気になったんですが、Zip2 の話に戻りますが、何億ドル持っていたんですか、あるいは何億ドルを現金化したんですか?

マスク

つまり、私は2000万もらったんですよね？

ギャリー・タン

なるほど。それで、少なくともお金の問題は解決しましたね。そして、それを手に入れてギャンブルを続け、後にPayPalとConfinity（合併）となるX.comに関わり続けましたね。

マスク

はい。チップをテーブルに置き忘れました。

ギャリー・タン

誰もがそうするわけではありません。皆さんの多くは将来、この決断を迫られるでしょう。再び闘うきっかけは何でしたか？

マスク

Zip2で、私たちは本当に素晴らしい技術を築いたにもかかわらず、完全には活用されていなかったと感じていました。少なくとも私見では、私たちの技術はYahooや他の誰よりも優れていましたが、顧客（メディア企業）の制約を受けていました。そこで、顧客に制約されない、消費者に直接届く何かを作りたいと考えました。それがX.com/Paypalの始まりです。つまり、X.comはConfinityと合併し、一緒にPaypalを作ったのです。

そして、PayPalマフィアはおそらく21世紀のどの企業よりも多くの企業を生み出しました。InfinityとX.comが合併したとき、そこには才能豊かな人材がたくさんいました。私はただ…Zip2で何か縛られているように感じていたので、縛られずに消費者に直接販売できたらどうなるだろうかと考えました。そして、それが実現したのです。

でも、そう、Zip2から2000万ドルの小切手を受け取った時、私は4人のルームメイトと暮らしていて、銀行口座には1万ドルくらいしかなかったんです。そして、この小切手が郵便で届いたんです。郵便で！ それで、1万ドルから2001万ドルに増えたんです。「わかった」って思ったんです。でも結局、ほとんど全部X.comに投資しちゃったんです。おっしゃる通り、ほとんど全部を手放したんです。

ええ、PayPalの件の後、なぜまだ火星に人を送っていないのか不思議に思いました。NASAのウェブサイトを見て、いつ火星に人を送る予定なのか調べてみたのですが、日付がありませんでした。ウェブサイトが見つけにくいのかもしれないと思いました。でも実際には、火星に人を送る具体的な計画はなかったんです。この話は長くなるので、ここであまり時間を取りたくないのですが、

ギャリー・タン

私たち全員が熱心に耳を傾けていたと思います。

マスク

実は、友人のアデオ・レッシと一緒にロングアイランド・エクスプレスウェイを走っていたんです。私たちはペンシルベニア大学で一緒に勉強したんですが、アデオがPayPalを辞めた後は何をするつもりかと聞いてきたんです。私は「わからないけど、宇宙分野で何か慈善プロジェクトをやりたいかな」と答えました。宇宙分野では商業的なことは何もできないと思うし、州の独占領域みたいだし。でも、いつ火星に人を送るのか気になって、ウェブサイトに載っていないことに気づいて調べてみたんです。きっと省略されている部分も多いと思いますが、当初の構想は「Life to Mars（火星への生命）」というチャリティミッションで、小さな温室に種子と乾燥栄養ゲルを入れて火星に送り、着陸させてゲルに水を加えるんです。すると、赤い背景に緑の植物が映える素敵な写真が撮れるんです。

ところで、長い間、あの「マネーショット」がポルノ映画への言及だとは気づいていなかったんです。でも、とにかく、要点は赤い背景に緑の植物を映した素晴らしいショットで、NASAと一般大衆に宇宙飛行士を火星に送る動機付けをしようとしたんです。詳しく調べていくうちに、そういえば、その過程で2001年か2002年頃にロシアに行って大陸間弾道ミサイル（ICBM）を買ったことがあったんです。あれは冒険みたいなものだったんですよ。ロシアの最高司令官のところに行って「ICBMを買いたい」って言うんです。宇宙に行くためです。ええ。誰かを爆破するためではなく、軍縮交渉の結果、彼らは大型核ミサイルの多くを廃棄せざるを得なかったんです。そこで私は、核弾頭を2つ取り外して、火星用の上段ロケットを追加しよう、と考えました。

でも、2001年頃にモスクワでICBMの購入交渉をしていたのは、ちょっとサイケデリックな感じでした。本当にクレイジーでした。しかも、値段もどんどん上がってきて、普通の交渉とは真逆の展開でした。「なんてことだ、物価がどんどん上がってる」って感じでした。

そして、本当の問題は火星に行く意欲の欠如ではなく、予算を超過せずに実現する方法がないことに気づきました。NASAの予算でさえ、実現は不可能でした。だからこそ、SpaceXを設立することを決意したのです。SpaceXは、人類を火星に送れるレベルまでロケット技術を進歩させることを目指していました。それが2002年のことでした。

ギャリー・タン

つまり、最初からビジネスを立ち上げようというアイデアを持って始めるわけではないんです。ただ、自分が面白いと思って、人間にとって必要だと思うことを始めるだけで、猫が糸を引っ張るように、ボールがゆっくりと解けていき、潜在的に非常に収益性の高いビジネスになるというわけです。

マスク

今では利益は出ていますが、ロケットスタートアップが成功した前例はありませんでした。商業ロケット企業による試みはいくつかありましたが、すべて失敗に終わりました。ですから、SpaceXを設立した時、成功の可能性は10%以下、もしかしたら1%くらいかもしれないと思っていました。しかし、ロケット技術の進歩に貢献しないスタートアップは、大手防衛産業からは絶対に生まれません。なぜなら、彼らは政府の手先でしかなく、政府はごく日常的なことしかやりたがらないからです。ですから、成功はスタートアップから生まれるか、全く生まれないかのどちらかです。ですから、たとえわずかな成功の可能性でも、全くないよりはましです。ですから、2002年半ばにSpaceXを設立した時、私は失敗を覚悟していました。先ほども言ったように、失敗率は90%でしたし、採用活動の時でさえ、成功を甘く見たり、成功するなどとは言いませんでした。

おそらく失敗するだろうと言いました。しかし、もしこれが人類を火星に送り、技術を進歩させる唯一の方法だとしたら、失敗しない可能性は10分の1あるかもしれません。そして私は最終的にロケットの主任技術者になりましたが、それは私が望んだからではなく、優秀な人材を雇えなかったからです。優秀な上級技術者は誰も入社したがりませんでした。リスクが高すぎて失敗すると考えたからです。それで私はロケットの主任技術者になりました。最初の3回の打ち上げは失敗しました。ですから、それは学習の過程でした。4回目は幸運にも成功しました。しかし、もし4回目も失敗していたら、私は資金を失い、完全な失敗になっていたでしょう。ですから、それは非常に危うい状況でした。

もし4回目のファルコン打ち上げに失敗していたら、私たちは終わりを迎え、先駆者たちのロケットスタートアップの墓場に加わっていたでしょう。ですから、成功の可能性に関する私の見積もりはそれほど外れていませんでした。私たちはかろうじて成功したのです。テスラもほぼ同じ頃でした。2008年は厳しい年でした。SpaceXの3回目の打ち上げが2008年半ばか夏に失敗し、私たちも3回連続で失敗しました。テスラの資金調達ラウンドも失敗しました。そのため、テスラはあっという間に倒産しました。「なんてことだ、これはひどい。これは傲慢さの教訓になるだろう」という感じでした。

ギャリー・タン

おそらくその頃、多くの人がこう言っていたでしょう。「イーロンはソフトウェアの人なのに、なぜハードウェアをやりたいんだ？」「なぜ…そう、なぜ彼はこれを選んだのか？」

マスク

はい。100%です。当時のメディアを見れば分かります。今でもネット上には残っていますから。彼らは私を「ネット野郎」と呼び続けました。つまり、「ネット野郎」、つまり「バカ」がロケット会社を立ち上げようとしたのです。ですから、私たちは散々笑われました。本当に馬鹿げた話で、ネット野郎がロケット会社を立ち上げるなんて、成功の秘訣には思えませんでした。

正直に言うと。だから彼らを責めるつもりはありません。「ええ、確かにあり得ないことのように聞こえますし、その通りだと思います」と答えました。でも幸運にも4回目の打ち上げは成功し、NASAからステーションへの補給の契約をもらえました。12月22日頃か、クリスマス前だったと思います。4回目の打ち上げが成功したとしても、成功を保証するには十分ではありませんでした。生き残るためには、まだ大きな契約が必要だったのです。それでNASAチームから電話がかかってきて、「ステーションへの補給の契約を君たちに与える」と言われました。私は思わず「君たち、愛してるよ」と言ってしまいました。普段は、彼らがこんな言葉を聞くことはないでしょう。

普段はとても穏やかなのですが、私は「なんてことだ、これは会社を救った」と思いました。そして、テスラへの資金調達ラウンドは最終日、つまり2008年12月24日の午後6時に完了しました。もしこのラウンドが完了していなかったら、クリスマスの2日後に未払い給与を受け取っていたでしょう。ですから、2008年の年末は本当に緊張しました。

ギャリー・タン

PayPalやZip2、そしてハードコアなハードウェアスタートアップ企業への参入であなたが経験してきたことの一つは、特定の分野で最も優秀な人材を見つけ出し、最終的に惹きつける能力だと思います。この部屋にいる皆さんの中には、まだ一人もマネジメントしたことがない方もいらっしゃるでしょう。皆さんはキャリアを始めたばかりです。こうしたことを全く経験していないイーロンに、何かアドバイスはありますか？

マスク

私は基本的に、できる限り役に立つ仕事をしようと努めるべきだと考えます。少し陳腐に聞こえるかもしれませんが、役に立つ仕事、特に多くの人に役立つ仕事をするのは本当に難しいです。例えば、総効用曲線の下の面積、つまり自分が周りの人にとってどれだけ役に立つか×何人の人か、といったものです。これは物理学における「真の仕事」の定義のようなものです。これを達成するのは非常に難しいです。そして、「真の仕事」をすることに心を決めれば、成功する可能性がはるかに高まると思います。栄光を求めるのではなく、仕事に励むのです。

ギャリー・タン

それが「本物の仕事」かどうかは、どのように判断するのでしょうか？ 他の人の意見や、製品が人々にどのように使われているかといった外部からのフィードバックに基づいて判断するのでしょうか？

マスク

例えば、あなたが誰かと仕事をする時、何を求めますか？誰かを探すか、あるいは彼らを探すかは別の問題です。つまり、最終的な成果物に関して言えば、「もしこれが成功したら、どれだけの人にとって役に立つだろうか？」と考えるということです。それが私の言いたいことです。そして、CEOであろうとスタートアップのどんな役職であろうと、成功するために必要なことは何でもします。つまり、自分のエゴを常に打ち砕き、責任を内在化させるのです。大きな失敗モードの一つは、エゴと能力の比率が1を超えることです。エゴと能力の比率が高すぎると、

そうすると、現実へのフィードバックループが基本的に遮断されます。AI用語で言えば、強化学習（RL）ループを断ち切ることになります。つまり、ループを断ち切るのではなく、強力なRLループ、つまり責任を内在化し、エゴを最小限に抑え、高尚な仕事でも謙虚な仕事でも、何でもこなすということです。だからこそ、私は「リサーチ」よりも「エンジニアリング」という言葉を好むのです。その言葉の方が好きで、xAIをラボと呼びたくありません。

ただ会社としてやっていきたいと思っています。どんなにシンプルで、直接的で、理想的にはエゴを抑えた言葉で言えば、それはたいてい良い方向です。とにかく現実との繋がりを強くしたい。それがとても大切なことです。

ギャリー・タン

ここにいる皆さんは、第一原理を駆使するあなたの模範的な役割を本当に尊敬しています。どのように現実を捉えているのでしょうか？それが大きな部分を占めているように思えます。ジャーナリストのように、何も作ったことのない、エンジニアではない人たちがあなたを批判することがあります。しかし、明らかにあなたの周りには、建築に携わり、達成曲線の下の領域が非常に高い人たちがいます。人々はこのことをどう考えるべきでしょうか？どのような方法が効果的だったのでしょうか？どのように、例えば子供たちに伝えていくのでしょうか？どのように、子供たちに世界で生きていくよう伝えていくのでしょうか？例えば、第一原理に基づいて、どのように現実の予測可能な見方を構築するのでしょうか？

マスク

物理学のツールは、あらゆる分野を理解し、進歩させる上で非常に役立ちます。第一原理とは、ご存知のとおり、物事を最も真実である可能性が高い基本的な公理的要素にまで分解し、そこから分析や類推ではなく、可能な限り論理的かつ明確に推論していくことを意味します。そして、例えば、ある物事を最小化するために外挿したり、ある物事を最大化するために外挿したりするといった、極限で考えるといったシンプルな考え方も非常に役立ちます。私は物理学のあらゆるツールを活用しています。

これらはどんな分野にも当てはまります。まるで超能力のようなものです。例えばロケットを考えてみましょう。ロケットの価格はいくらであるべきか、という問いが浮かびます。人々が通常取るアプローチは、ロケットのこれまでの価格を見て、新しいロケットは以前のロケットとほぼ同じ価格でなければならないと仮定することです。一方、第一原理アプローチでは、ロケットがどのような材料でできているかを見ます。アルミニウム、銅、炭素繊維、鋼鉄など、何であれ、このロケットの重さはどれくらいか、構成する要素は何であるかを考えます。それらの重さはどれくらいか、それらの要素の1キログラムあたりの材料価格はいくらかを考えます。これがロケットの実際のコストの下限を設定します。原材料のコストを漸近的に近似することができます。

そして、ロケットの原材料費は、過去のロケットのコストのわずか1%か2%に過ぎないことに気づきます。つまり、原材料費がわずか1%か2%であれば、製造プロセスは非常に非効率であるに違いありません。これは、ロケットのコスト最適化の可能性に関する第一原理分析です。しかも、これは再利用性を考慮する前の話です。AIの例を挙げると、昨年、xAIがトレーニング用のスーパークラスターを構築しようとしていたとき、様々なベンダーに連絡を取り、（昨年の初めのことですが）コヒーレントトレーニングには10万台のH100（GPU）が必要だと伝えました。

彼らは、これを実現するには18～24ヶ月かかると見積もっていました。私は「6ヶ月でやらなければ競争力がなくなる」と言いました。では、具体的に何が必要でしょうか？建物、電力、そして冷却装置が必要です。しかし、ゼロから建物を建てる時間はありませんでした。そこで、既存の建物を探す必要がありました。そこで、メンフィスにある、かつてエレクトロラックス製品を製造していた廃工場を見つけました。しかし、その工場の入力電力は15メガワットで、必要なのは150メガワットでした。

そこで発電機をレンタルして建物の片側に設置しました。すると冷却が必要になったので、米国にある移動式冷却装置の約 4 分の 1 を借りて、建物の反対側にチラーを設置しました。しかし、トレーニング中の電力変動が非常に大きかったため、問題は完全には解決しませんでした。100 ミリ秒で電力が 50% 低下することがあり、発電機が追いつかなかったのです。そこで、Tesla Megapack (大型バッテリーパック) を追加し、Megapack のソフトウェアを修正してトレーニング中の電力変動を平滑化できるようにしました。さらに、ネットワーク関連の課題も山積みでした。10 万基の GPU を一貫してトレーニングしようとすると、ネットワーク ケーブルが非常に厄介になるからです。

ギャリー・タン

…あなたがおっしゃるほとんどすべてのことについて、誰かが「いや、そんなパワーは出せない」「こんなことはできない」とはっきり言うのが目に浮かびます。第一原理思考の重要なポイントは、「なぜ」と問いかけ、その理由を解明し、そして相手に問いかけることにあるようです。もし相手が納得できない答えを返してきたら、私はそれを受け入れません。そうですよね？特に、あなたのようにハードウェアをやりたい人は、この考え方が必要だと思います。ソフトウェアでは、「CPUをもっと追加すればいいんだ」といった冗長性がたくさんあります。しかし、ハードウェアではそうはいきません。

マスク

こうした第一原理思考の普遍的な原則は、ソフトウェアやハードウェア、そしてあらゆるものに当てはまると思います。先ほどハードウェアの例を挙げましたが、あることが不可能だと言われたものの、それを構成要素に分解してみると――建物が必要、電力が必要、冷却が必要、電力平滑化が必要――それらの構成要素を解決できるのです。しかし、それは…その後、ネットワーク運用チームがすべてのケーブル配線を行い、すべて24時間365日、4交代制で行われました。私はデータセンターに泊まり込み、自分でケーブル配線をしていました。

解決すべき問題は他にもたくさんあります。ご存知の通り、昨年は10万台のH100を使った一貫したトレーニングを実施した人は誰もいませんでした。今年は誰かがやったかもしれません。分かりませんが。その後、台数を倍増して20万台に増やしました。現在、メンフィスのトレーニングセンターには、H100が15万台、H200が5万台、GB200が3万台あります。メンフィス地域の第2データセンターでは、11万台のGB200をオンラインにする予定です。

ギャリー・タン

事前学習はまだ有効だと思いますか？スケーリング則はまだ有効ですか？この競争に勝った者は、最大かつ最も賢いモデルを手に入れ、それを精製できるのでしょうか？

マスク

大規模AIの競争力以外にも、様々な要因が存在します。大規模AIには人材の才能が重要です。ハードウェアの規模と、それをいかに効果的に活用するかも重要です。GPUを大量に注文して、ただ接続するだけでは不十分です。大量のGPUを入手し、安定した運用を実現して、一貫した学習を行う必要があります。

では、独自のデータソースは何ですか？ また、配布もある程度重要だと思います。たとえば、人々がどのようにあなたのAIにアクセスするかなどです。 これらは、大規模な基礎モデルが競争力を持つための重要な要素です。 友人のIlya Sutskeverが言ったように、事前トレーニング用の人間が生成したデータがほぼ枯渇していることはご存知だと思います。高品質のトークンの供給は急速に枯渇しており、基本的に合成データを作成し、作成した合成データが実際の合成データなのか、事実と一致しない幻覚なのかを正確に判断できるようにする必要があります。 そのため、現実に根ざすのは難しいですが、私たちは合成データにもっとエネルギーを投入する必要がある段階にあります。 現在、私たちは推論に重点を置いたGrok 3.5をトレーニングしています。

ギャリー・タン

物理学の話に戻りますが、ハードサイエンス、特に物理学の教科書は推論に非常に役立つと聞きました。研究者によると、社会科学は推論に全く役立たないそうです。

マスク

はい、おそらくその通りでしょう。ですから、ご存知の通り、将来非常に重要になるものの一つは、データセンターやスーパークラスターにおいてディープラーニングAIとロボティクスを組み合わせることです。

オプティマスのようなヒューマノイドロボットをご存知ですか？そうです、オプティマスは素晴らしいロボットです。様々な形や大きさのヒューマノイドやロボットが登場するでしょうが、私の予想では、ヒューマノイドの数は他のロボットを合わせた数をはるかに上回るでしょう。おそらく桁違いでしょう。これは大きな違いです。

ギャリー・タン

ロボット軍隊を作る計画があるという噂ですか?

マスク

私たちが行うにせよ、テスラが行うにせよ、テスラと xAI は緊密に連携しています。

例えば、ヒューマノイドロボットのスタートアップをいくつ見たことがありますか？例えば、ジェンセン・フアンがステージに様々な企業のロボットをたくさん持ち込んできたと思います。12種類くらいのヒューマノイドロボットがあったと思います。つまり、私がこれまで葛藤し、おそらくペースを落としてきたものの一つは、ターミネーターのような作品を作りたくないという思いです。だから、少なくともここ数年までは、AIとヒューマノイドロボットの取り組みを先延ばしにしてきました。でも、私がやろうがやらまいが、いずれはそうなるんだと気づいたんです。つまり、選択肢は二つ。傍観者になるか、参加者になるか。だから、傍観者になるよりは参加者でいたい、という気持ちになりました。だから今は、ヒューマノイドロボットとデジタル超知能に全力で取り組むだけです。

ギャリー・タン

皆さんがよく話されている3つ目のテーマ、そして私も個人的に非常に賛同する点があります。それは、多惑星種族になることです。これは全体の中でどのように位置づけられるのでしょうか？これは10年や20年、あるいは100年単位の話ではなく、人類の複数世代に関わるものです。あなたはどのようにお考えですか？AI、そして明らかに身体化されたロボット工学、そして多惑星種族になること。これらすべてが最終的に最後の点に繋がるのでしょうか？それとも、今後10年、20年、100年を見据えて、現在どのようなことを推進されているのでしょうか？

マスク

まあ、100年もかかるんだから。100年後も文明が残っているといいんだけどね。もし残っていたら、今の文明とはだいぶ違うものになっているだろうね。だって、ヒューマノイドの数は人間の5倍以上、もしかしたら10倍くらいになるんじゃないかな。文明の進歩を見る一つの方法は、カルダシェフ・スケールの完成度で表すんだ。スケール1なら、惑星1つ分のエネルギーをすべて利用していることになる。でも今は、地球のエネルギーの1～2%しか利用していないんじゃないかと思う。カルダシェフ・スケール1には程遠い。スケール2は、恒星1つ分のエネルギーをすべて利用しているってこと。地球のエネルギーの約10億倍、もしかしたら1兆倍近くになるかもしれない。

スケール3は銀河全体のエネルギーですが、私たちはまだそこまでには程遠いです。つまり、私たちは知性ビッグバンの非常に初期段階にあると言えるでしょう。多惑星という観点から言えば、30年以内には火星に十分な物質が輸送され、地球からの補給船が止まっても火星が自立して成長し繁栄し続けることができるようになるでしょう。これは、生物的なものもデジタル的なものも含め、文明、意識、知性の寿命を大幅に延ばすことになります。だからこそ、多惑星種族であることが重要だと考えているのです。

フェルミのパラドックスには少し疑問を感じます。なぜ私たちは宇宙人を見ないのか、といった疑問です。知性が非常に稀だからかもしれません。もしかしたら、この銀河系で知的生命体は私たちだけなのかもしれません。もしそうなら、意識を持つ知性体は暗闇の中の小さなろうそくのようなもので、その小さなろうそくが消えないように全力を尽くすべきです。そして、複数の惑星を持つ種族、あるいは意識を複数の惑星に広げることは、文明の平均寿命を大幅に延ばすでしょう。そして、それは他の恒星系に行く前の次のステップです。少なくとも2つの惑星を持つと、宇宙旅行の進歩を促進する力が生じます。それは最終的に恒星への拡張につながるでしょう。

ギャリー・タン

フェルミのパラドックスは、技術が一定レベルに達すると文明は自滅すると示唆しています。どうすれば自滅を避けることができるでしょうか？エンジニアが集まったこの部屋に、どのようなアドバイスをいただけますか？このような事態を防ぐために、私たちは何ができるでしょうか？

マスク

では、グレート・フィルターをどう回避すればいいのでしょうか？ 明らかなグレート・フィルターは、世界的な熱核戦争です。ですから、私たちはそれを避けるように努めるべきです。

私は、善良なAIロボット、つまり人間を愛し、役に立つAIを作りたいと思っています。AIを作る上で、たとえそれが政治的に正しくない真実であっても、真実に厳格に従うことが非常に重要だと考えています。AIが非常に危険なものになるのは、真実ではないことを無理やり信じ込ませてしまうからだと直感しています。

ギャリー・タン

安全性と競争優位性を得るために閉鎖することのどちらを選ぶかという議論について、どうお考えですか？ 素晴らしいのは、貴社をはじめとする他社が競争力のあるモデルを持っていることです。その意味では、私が最も懸念していた最悪のタイムライン、つまり急速な離陸とたった一人のスタッフによる作業という事態は回避できたと言えるでしょう。そうなれば、多くのことが崩壊する可能性がありました。今は選択肢が広がっており、それは良いことです。あなたはどう思いますか？

マスク

はい、ディープ・インテリジェンスは複数存在すると思います。少なくとも5つでしょう。10個くらいになるかもしれません。数百になるかは分かりませんが、おそらく10個程度でしょう。そのうち4つはおそらくアメリカにあります。ですから、暴走能力を持つAIは存在しないと思います。しかし、ディープ・インテリジェンスは複数存在するでしょう。

ギャリー・タン

これらのディープエージェントは一体何をするのでしょうか？科学的な研究を行うのでしょうか、それとも互いに攻撃し合うのでしょうか？

マスク

おそらく両方でしょう。新しい物理学を発見してくれることを期待していますし、新しい技術もきっと発明してくれるでしょう。デジタル超知能の実現にかなり近づいていると私は考えています。今年でなくても、来年には必ず実現するでしょう。デジタル超知能とは、どんな分野でも人間よりも賢い知能を持つことを意味します。

ギャリー・タン

では、どうすればそれを超豊かさへと導くことができるのでしょうか？ロボット労働力、安価なエネルギー、オンデマンドの知能など、様々な可能性が考えられます。これはいわゆる「ホワイトピル」と言えるでしょうか？あなたはそのスペクトルのどこに位置づけられるでしょうか？この場にいる皆さんに、ホワイトピルを実現するために具体的にどのようなことをしていただきたいですか？

マスク

おそらく良い結果になると思います。ジェフ・ヒントン氏の意見にはある程度同意します。全滅の可能性は10%から20%くらいでしょう。しかし、明るい面を見れば、良い結果になる可能性は80%から90%です。ですから、いくら強調してもしすぎることはありません。真実への厳格な遵守は、AIの安全性にとって最も重要です。そしてもちろん、人間と私たちが知っている生命への共感も重要です。

ギャリー・タン

Neuralinkについてはまだお話がありませんでしたね。人間と機械の間の入出力のギャップを埋めるべく取り組んでいるとのことですが、これはAGI/ASI（人工汎用知能/人工超知能）にとってどれほど重要なのでしょうか？このリンクが確立されれば、私たちは読むだけでなく、書くこともできるようになるのでしょうか？

マスク

Neuralinkはデジタル超知能の解決に必須ではありません。ニューラル接続が広く利用される前に実現するでしょう。しかし、ニューラル接続は入出力帯域幅の制約を解決する上で非常に効果的です。特に、人間の出力帯域幅は非常に低いです。人間の1日の持続的な出力は1ビット/秒未満です。つまり、1日は86,400秒です。人が1日にこれ以上のシンボルを出力することは極めて稀で、ましてや数日間連続で出力することはなおさらです。そのため、ニューラル接続インターフェースを用いることで、出力帯域幅と入力帯域幅を大幅に向上させることができます。ここで言う入力とは、脳の書き込み操作を指します。

入力や信号を読み取ることができるデバイスを埋め込まれた人間が、現在5人います。ALS（筋萎縮性側索硬化症）の患者は、四肢麻痺のため全く運動機能がありませんが、今では健常者と同じ帯域幅でコミュニケーションを取り、コンピューターや携帯電話を操作できるようになりました。これは非常に素晴らしいことです。そして、今後6～12ヶ月以内には、視覚のための最初のインプラントが実現するでしょう。全盲の人でも、視覚皮質に直接書き込むことができるようになります。サルで既に成功しています。

視覚装置を装着したサルが誕生して3年になりますが、当初は解像度が比較的低いものの、長期的には非常に高解像度になり、複数の波長のスペクトルを観察できるようになります。赤外線、紫外線、レーダーなど、まるで超能力を持っているかのようです。いずれ、サイバネティック・インプラントは、単に不具合を矯正するだけでなく、人間の能力を大幅に拡張し、知能、感覚、そして帯域幅を大幅に向上させるものになるでしょう。それは必ず実現するでしょう。

しかし、デジタル・スーパーインテリジェンスはそれよりずっと前に実現するでしょう。少なくとも、もし私たちが神経接続を持っていたら、AIをより深く理解できるかもしれません。様々な分野における皆さんの取り組みの制約の一つは、最も賢い人材へのアクセスだと思います。そうですね。しかし同時に、話したり推論したりできる岩石もいます。彼らは今IQ130かもしれませんが、近いうちにスーパーインテリジェンスになるかもしれません。この二つをどう両立させるのでしょうか？例えば、5年後、10年後に何が起こるかを知っているでしょうか？この部屋にいる皆さんは、APIライン以下の人間ではなく、創造力を発揮するために何をすべきでしょうか？

人々がそれをシンギュラリティと呼ぶのには理由があります。近い将来に何が起こるか分からないからです。人間の知能はごくわずかな割合にまで落ち込むでしょう。ある時点で、人間の知能は全知能の1%未満になるでしょう。そして、カルダシェフ・スケールのレベル2に達したとしても、人口が大幅に増加し、知能が拡張され、すべての人のIQが1000になったとしても、私たちが話しているのは人間の知能のことです。それでも、人間の知能はおそらくデジタル知能の10億分の1に過ぎないでしょう。さて、デジタル超知能のための生物学的ブートローダーはどこにあるのでしょうか？この辺で終わりにしましょう。私は良いブートローダーでしょうか？

ギャリー・タン

これから私たちはどこへ向かうのか？ これからどう進むのか？ まあ、これはかなり突飛なSFの話ですが、皆さんが実現できる可能性もあるんです。テクノロジー界で最も聡明な世代の皆さんに、最後にどんな言葉を贈れるとしたらいいでしょうか？ 彼らは何をすべきでしょうか？ 何に取り組むべきでしょうか？ 何を考えるべきでしょうか？ 今夜夕食に行くときには、何を考えるべきでしょうか？

マスク

冒頭で述べたように、何か役に立つことをしているなら、それは素晴らしいことだと思います。ただ、周りの人にとってできるだけ役に立とうとしているだけなら、それでいいのです。私はいつもこう言っています。「超真実AI」に焦点を当てること。それがAIの安全性にとって最も重要なことです。もしxAIの開発に興味のある方がいらっしゃいましたら、ぜひお知らせください。私たちの目標は、Grokを真実を最大限に追求するAIにすることです。これは本当に重要だと思います。願わくば、私たちは宇宙の本質を理解できるようになるでしょう。おそらくAIが教えてくれるのは、まさにそれでしょう。AIはエイリアンがどこにいるのか、そして宇宙はどのように始まったのか、そしてどのように終わるのか、私たちがまだ知らない、問うべき疑問は何なのか、私たちはシミュレーションの中にいるのか、あるいはどのレベルのシミュレーションの中にいるのか、などを教えてくれるかもしれません。

ギャリー・タン

きっと分かるでしょう。NPC（ノンプレイヤーキャラクター）です。イーロンさん、ご参加ありがとうございました。