かつて Google の Eric Schmidt は、世界のあらゆるデジタル情報をクロールし Index 化するには 300 年かかると語った。それから 30 年が経ち、Google は地球上の情報を収集し、構造化し、順位付けを行い、いまや情報の中心に位置している。
この過程は、人類が世界の知をデジタルに写し取る長い試みのひとつだった。
同じ時期に Facebook は、人間そのものをコピーしてきた。個人の属性や関係性、プライベートな交流の記録までを対象とし、ソーシャルグラフとして人と人との結びつきを可視化した。
Google が「知識の地図」を描いたのに対し、Facebook は「人間関係の地図」を描いたと言える。
AI は、それらの巨大な写し取りの上に花開いた。AI が求めるのは単なるデータ量ではない。蓄積された情報をどのように解析し、知見へ変換できるか、そのプロセスに価値が生まれる。だからこそ、必ずしも先行してデータを持つ者が優位に立つわけではなく、データを理解し活用する能力そのものが競争軸となっている。
では、次の主戦場はどこになるのか。
知識の地図、人間関係の地図に続いて、次に写し取られるものは何か。その答えのひとつとして、いま Nvidia のアプローチが浮かび上がっている。
Nvidia は、地球そのものをコピーしようとしている。それは Digital Twin と呼ぶべきか、Mirror World と呼ぶべきか。いずれにしても、Nvidia のエコシステム上に地球の構造と挙動を再現しようとする試みだ。
物理世界の動きをシミュレーションし、そこにデジタルの法則を重ね合わせる。これまでのインターネット企業が行ってきた情報の写し取りを超え、現実の複製へと踏み込んでいる。
その先にあるのは、完全な地球のデジタルコピー、そしてそれを基盤にした新しい産業エコシステムである。Nvidia が構想する世界では、都市も気候も経済も、すべてがシミュレーション可能な対象となる。
AI はその内部で学び、判断し、再構成を行う。もはや地球を理解するのではなく、地球を再現する段階に入っている。
ただし、もし多様性を尊重し、より多くの可能性を並行して生成するのであれば、必要なのは 1 つの世界ではなく、無数の「世界たち」だろう。ひとつの正解を模倣するのではなく、異なる条件のもとで分岐する複数の「世界線」を作り出す。AI がそれらを比較し、最適解を導くような未来を想像することもできる。そのためには、膨大な計算能力が前提となる。
