タグ: AI

雑記

インフラを生成する

Jansen が言っていた。

プログラムを設計してコードを書いて、問題を解決するという力任せの時代は終わると。これからは、問題を共有し、解決策を生成する時代になると。

生成 AI は、何かを生み出す。
テキストをつくる。画像をつくる。コードをつくる。
でも、それはすなわち、汎用的であり、やがてはインフラをつくる側にもなりうると、最近は実感している。

これまでは、ざっくりと言えば次のようなサイクルを経てきた。

人間が都市や社会の構造を設計し、営む
その結果として生まれた産業が、ハードウェアとソフトウェアを開発する
収集したデータを流し込む
プロトコルや法律や経済の制度が確立される
そして AI が稼働する

でもこれからは、AI 主導で次のサイクルに入る。
そのとき、「1」はもはや人間の認知の範囲でどうにかできるものではなくなる。AI はミラーワールド、あるいは仮想空間の中で都市を生成し、様々な社会設計を検証することだろう。税制度や輸送ネットワーク、教育政策や金融政策なんかも、シミュレーションするだろう。そして恐らくは、あるいは願わくば、成果が最も広く公共の利益に貢献する施策が採用され、実装されるのだろう。

そんな時代がもう目の前に来ている。

半導体を AI が設計する時代、ロボットを AI がミラーワールドで設計する時代。そしてその先にある、社会構造を生成する時代は、すでに幕を開けているのかもしれない。

「生成」という言葉には、即興的で非構造的なイメージもある。でも実際には、生成 AI は構造を発明する能力に長けている。自然界がそうであったように、一見すると無秩序に見える成果の連続性を俯瞰して観測したとき、そこには一貫した論理が見出されるのだろう。
それを人間が認知できるかどうかは、わからない。

行政の中にもこうしたテクノロジーや、それを受け入れる体制が入れば、従来とは違うタイプの政策づくりが可能になる。データがあるかどうかではなく、エビデンスというレベルの評価基準でもない。検証した結果が実装される社会が誕生する。
そのときは、ゲームのルールが変わる時であり、民主主義の在り方も、変わらざるをえないのかもしれない。

都市をつくる。制度をつくる。ライフラインをつくる。
これまで人間にしかできないと思われていたそれらの行為が、当たり前のように人間よりも質の高い最大の成果に結びつく──そんな時代が、検証を経て実装される段階に来ている。

その時の「正しさ」や「最大の幸福」や「もっとも良い結果」の判断基準は、誰が、どうやって定めることになるのだろうか。人間には、その判断を下すことすら、もうできないのかもしれない。

タグ AI, Jansen Haung, Nvidia

雑記

AI がエッジ側に存在する時

人々が自分用に特化された＜AI＞を持ち歩くことが、スタンダードになりはじめた。これは拡大の方向に進んできたが、Apple Intelligence が始まって以来、それは日々体感できるようになった。

クラウドで動くものと比較すれば、まだ課題もある。でも、重要なのはそこではない。
例えば iOS 端末にある圧倒的な個人情報が活用されれば、これまでにない使い方が可能になるし、精度もまったく新しい手法により急上昇する可能性がある。
そしてやがては、インターネットに繋がっていない場所でも、完全にオフラインで AI が動く時がやってくる。それ自体が、ひとつの社会的な転換になる。

スマートフォンはもう、ただのパーソナルコンピューターではなくなる。
ひとつの AI サーバーであり、個人の記憶装置であり、意思決定支援システムになる。通信を前提にしない、自己完結した対話と処理を行うローカル AI がやってくれば、プライバシーは再定義され、ソブリン・コンピューティングが実現する。

まさに、拡張された脳だ。自分のことを学び、自分の中で動き、自分のために最適化されていく。何をどう残すか、どこまでを学習対象とするか、どこまでを共有するか。そうした判断がすべて「自分の中」で行われる。いまのクラウド前提の AI とは、まったく異なる世界がそこにはある。

企業の中にサーバーがあった時代。
クラウドの中にサーバーが集約された時代。
そして次は、個人の中にサーバーが分散されていく時代。

きっとこの流れは止まらない。

タグ AI, Apple, Apple Intelligence

雑記

AI の存在があたりまえだと気づく日

AI を使うのが普通な世界は、一部ではすでに到来している。
しかし社会全体にはまだ浸透していない。このギャップは大きいと思う。

1990年代の終わり頃、初めて HTML を書いたときのことをよく覚えている。タグを覚えて、テキストエディタで手打ちして、FTP でアップロードして、ブラウザーで確認する。
たったそれだけのことが、やけに楽しかった。何かを「自分で動かしている」感じがあった。CGI を使って掲示板を設置したり、インターネット越しにファイルを共有したり、少しずつ「ネットが使えるようになっていく」感覚があった。

あの頃は、使える人と使えない人がはっきり分かれていた。その境界線がどんどん消えていき、気づけば誰もがネットの中にいた。

AI も、いまちょうどその状態にある。

今はまだ prompt の書き方や、どのモデルが得意かどうかを気にしている。でも、そういうのもすぐに曖昧になる。AI に何かを頼むことが、カフェでメニューを選ぶくらいには自然な行為になる。

思えば iPhone も印象的だった。2007 年に出た当初は「一部のギークが触ってる端末」だったのに、数年で誰もが使っていた。
スマートフォンを使っている人とそうじゃない人、インターネットを使っている人とそうじゃない人、蒸気機関を使っている人とそうじゃない人──変化は劇的に、それも急速に訪れるが、その渦中にいるとその事実を認識できない。

AI も、あとで振り返ってはじめて、社会に浸透していたことに気がつくのだろう。

AI を使うのは、別にすごいことじゃない。ただ、便利な道具であり、生活の一部になる。その時代は、思えば数年前から始まっていたし、振り返ってそれを認知できる日もまもなく訪れるだろう。

タグ AI

雑記

計算能力資源を得るための一次資源としての GPU

資源が戦略になる時代というのは、いつも後から振り返って意味が見えてくる。

石油の時代がそうだった。エネルギー資源を生み出すための一次資源としての、石油だ。19世紀末には灯りを灯すだけのものだった油が、20世紀を通して国家の命運を分ける存在になっていった。

今、似たようなことが計算能力資源にも起きつつある。
これまで抽象的な単位であった計算能力資源が、GPU という単位になり、市場取引の対象になった。

生成 AI を動かすには、GPU が必要だ。しかも、ただの GPU ではなく、高速なメモリ帯域と並列演算性能を持つものが、2025年初頭の段階では必要になっている。生成 AI 市場における GPU は最重要インフラの一部であり、資源であり、通貨である。それも人間を超越した存在と価値を共通認識できる、数少ない資源であり、通貨だ。

生成 AI 市場が拡大し、市場全体の中で割合を増すごとに、誰がその資源をどれだけ握っているかが重要視される。それは、そのまま経済圏の分布や、プロトコルの主導権や、社会制御の可視範囲を決定することに繋がる。

しかし、GPU の価値はただの所有では決まらないという点はおもしろい。ここも、石油に似ている。GPU は結局、電力がなければ動かないし、冷却ができなければ密度を上げられない。最適なソフトウェアがなければ、せっかくの資源も活かしきれない。

つまり、GPU の時代には、「資源を持っている」だけではなく、「資源を回せる構造を持っているか」が問われる。石油が産地と消費地の間で政治的な緊張を生んだように、GPU もまた、地理と権力の構造に組み込まれている。

この時代に生きる自分たちが、そこにどう関わっていくかを考えるとき、「どこに GPU があるか」よりも、「どうやって GPU を社会の中に埋め込むか」に焦点を当てるべきだと思っている。

都市の中に、地域の産業の中に、教育の現場の中に、GPU をどう流通させるか。AI インフラがクラウドの中だけにあるのではなく、地域の中で自律的に使われるようにするにはどうすればいいか。
その問いに向き合う時代が、もう始まっている。

もうひとつ追記すれば、GPU（GPGPU）は現在この瞬間の単位であり一次資源に過ぎず、そこも石油に似ていると思う。結果として得たいものが計算能力資源である限り、今後は GPU 以外の半導体資源の急速な成長は間違いない。サステナビリティーはここでも鍵だと思う。

タグ AI, GPU

雑記

Nvidia のつくるミラーワールドとモノづくりに訪れる変化

投稿者作成者: Hiro
投稿日 2025-04-17
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最近の Nvidia の発表を見ていて感じたのは、もう完全に「ものづくり」の世界が変わりつつあるということだ。

いままで、製造業の PDCA は物理空間でしか回せなかった。でも、今は違う。仮想空間にもうひとつの現実をつくって、そこでものづくりをシミュレーションできる時代になった。しかも、それが AI によって自律的に回る。

Nvidia は、この仮想空間、ミラーワールドを主戦場にするつもりなのだろう。Omniverse や digital twin という言葉もあるが、要するに「現実のコピーを仮想世界に持ち込む」ことで、すべての産業の基盤を異世界に移転し、Nvidia 在りきのミラーワルドとして成り立たせる考えだ。
この世界では、試作や設計がリアルタイムに、かつ極端な精度で繰り返される。自動運転車のシミュレーション、工場ラインの最適化、建築物の構造解析、創薬、医学研究、教育──すべてがデジタル空間で「仮想的に」完結する。

つまり、「モノをつくる」ということの意味が変わってきている。設計と試作がリアル空間に出てくる前に、仮想空間の中で何万回も回され、AI によって最適化される。
PDCA を仮想世界で高速に回し、ほぼ完成形のまま物理世界に出す。そういうサイクルに突入している。

これは、ただの CG や可視化の話ではなく、「デジタル上でしか存在しないが、現実の行動に影響を及ぼす構造体」の話だ。ミラーワールドは、シミュレーションの精度が一定の閾値を超えたことで、ついに社会実装のステージに入った。

この時代においては、日本の役割は、これまで以上に重要になると思っている。
仮想空間でいくら設計ができたとしても、それを正確に現実化できる場所が必要になる。誤差が致命的になる世界では、製造精度と品質管理が決定的な差を生む。それを担えるのは、やっぱり日本のものづくりだと思う。

仮想で生まれ、現実に降りてくる。そのインターフェイスとしての「製造」は、今後ますます意味を持つはずだ。

タグ日本, ミラーワールド, AI, AIoT, IoT, Nvidia

雑記

Tesla Optimus（ロボット）はインフラになる

投稿者作成者: Hiro
投稿日 2025-04-16
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AI の時代はもう始まっている。

ChatGPT が出て、画像も音声も動画も生成できるようになった。それはもうすぐ、「来る」んじゃなくて、すでに「始まっている」と思う。

でも、現実世界を変えるにはもう一歩必要で、それが IoT との融合だ。AI はデータを処理できても、現実には触れられない。でもロボットがあれば話は別で、AI は現実に干渉できるようになる。
オプティマスは、その象徴だと思っている。

Tesla Optimus は、社会インフラをそのまま残したまま、自動化の時代に対応するための装置になる。つまり AI から見た時の、現実とのインファーフェイスだ。わざわざ社会構造をつくりかえるのではなく、既存の道路、エレベーター、ドア、あらゆる生活空間に、そのまま入っていける。オプティマスは、あるいは同じくビッグテック各社によって作られるロボットたちは、既存社会の AI 化のために設計された「汎用の作業体」だと理解している。

つまり、今僕たちが目にしているのは、世界を AIoT 化するためのロボット計画なんだと思う。
すべてがネットにつながり、自動で動き、意思を持って判断し、手足で介入する。その基盤を担うのが人型ロボットである理由が、ようやく見えてきた気がする。

世界は、思っているよりも早く自動化されていくだろう。自動車業界は、いつの間にか「ただの移動する箱を作っている会社」になってしまうかもしれない。そこに高度な知性が宿る必要性はなくて、既存の社会インフラからはずれない規格に則った、余計なことをしない部品である方が自動化しやすいわけだ。

日本の文脈でいえば、Tesla Optimus のようなロボットを全国に配る、という選択も将来的にはあると思っている。運転免許を返納すれば、政府が補助金を出して、「どこの家庭にも一台」みたいな世界が、冗談じゃなく現実になるかもしれない。

でも、それを支える「技術」と「品質」は、やっぱり日本の出番だと思っている。

人型ロボットは、製造の難易度が高く、しかも故障が許されない。バッテリー、モーター、センサー、熱処理、素材。そういうのを高い品質で仕上げて、確実に動かす技術は、日本がずっとやってきた領域だ。
製造技術と品質管理。それは今の日本が世界に誇れる、最後の砦であり、今まさに世界が求めているものだと思う。

タグ AI, AIoT, IoT, Optimus, Tesla

雑記

今の時代に必要な能力はただひとつ AI との対話能力だと思った

投稿者作成者: Hiro
投稿日 2025-04-09
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仕様書を書くように文章を書き、それをコードに落として実行させる。ただそれだけのこと。

実行環境の構築も含めて指示を出せば、時間をかけずに多くの事が実現できてしまう。特定の言語の知識はもはや不要で、英語なり日本語で仕様を明確に書くことさえできれば、あとは実装されてしまう。かなり複雑な処理でも実現できるという実感がある。実際に僕は、個人の会計処理は AI によって生成された自作の自動化プログラムで実現している。

他の言語や他の実行環境での実装も一瞬でできてしまうので、得意な言語で生成してレビューをすれば良くて、最終的に実行される環境への最適化は無視することも出来る。

誰か止めてほしい。本心でそう願っている。

朝起きて、気づいたら夜になっている日が続いた。週末はひどいもので、だれからの介入も無ければ一瞬で時間が飛んでいる。

何も後ろめたさを感じる程のことでは無いと情けをかけられるかもしれないけど、そうではない。別に何かのプロダクトを生産しているわけではない。ただひたすら、自動化できることを見つけてはそれらを自動化しているだけだ。つまりは、自分自身のプロダクティビティーは劇的に向上しているものの、何かしら世のために役立つ事をしているわけではないし、経済的に利を生み出すわけでもない。

何なら、徐々に自動化によって人間的生活から解脱していく感覚がある。プログラムが指示するままに、発動条件に触れて自動化を開始し、分岐条件に従って判断をし、結果を受け入れる。まるで生活の、人生の、人間性のプログラミングだ。これはドーキンスの言う遺伝子による利己的な判断が外部に影響し始めたのではないかと、ひとり考えながら自動化を進めてやめられない。ついに生物としての人間の範囲を超えて、AIoT 時代の遺伝子を外部に残しはじめたんだと自分に言い聞かせて正当化することぐらいしかできないでいる。

いろいろやってみて思ったのだが、有料化していた Zapier はもう必要無いかもしれない。むしろあれは人間のノーコード対応という制限があるため、できることの可能性を下げている。もちろんそれが狙いのプロダクトだし、本来は AI ではなく人間が主体でコードを書くものだったし、その前提であればプログラマー以外の人にも使えるノーコードというコンセプトは機能した。多少の不便は受け入れても、労力を下げて実現することを優先させた。

しかし認知力の限界のない相棒を多くの知的労働者が手に入れた今となっては、ノーコードの制約はむしろマイナスではないだろうか。サーバー側での自動実行などのニーズはもちろん残っているわけだが、そこはクラウドであれば GAS 等もあるし、何よりも AI でエッジ側、ローカル側でもできる処理が増えたのが大きすぎる。Apple Intelligence しかり、iOS や macOS の Shortcuts なんかもそうだし、同じ物は各種クライアント OS に実装されている。Alexa エコシステムとの連携があれば、ソフトウェアの世界から実生活のエリアまで AI による自動化は拡張される。まさに、AIoT 時代。個人の環境で定期実行させる部分までを含めて AI にアシストしてもらえば、一般人でもセキュアにサーバー的挙動をシミュレートできると思う。

そんなことを考えながら、今日も貴重な人類資源である電力と計算能力を個人の自動化のためだけに利用する。怠惰で傲慢な生き方であり、いつか AI に裁かれるのでは無いかと不安を持っている。

タグ AI, AIoT

雑記

2025年の社会情勢

新トランプ政権の誕生

Elon Musk 等、モノづくりに実績のあるデジタル実業家が政権に参画し、計算資源をいかにアメリカの経済成長と国家安全保障に活用できるかを見据え、実行に移している。ポイントは、ソフトウェアを中心としたドットコム企業の残党ではなく、モノづくりに比重を置く企業が力を持ち、影響力を増している事だ。分断された世界でも生存していくための、国力の強化に直結する。同時に、その国家の枠組みを超えてしまうほどの影響力を持った企業が、国家との相互依存関係を強化し、相互に影響し合うことで次の10年を生存しようと画策していると理解できる。

シリコンバレーで急成長した、計算資源とその利活用を軸に、アメリカは産業基盤を強化してきた。国家と企業とが相互に影響し合い、結果として独占的な市場形成に至る企業を複数排出してきた。大成功だった。しかしそのモデルも一筋縄ではいかない時代に突入し、今回の変革に至る。

エネルギー戦略転換

世界的に見て、エネルギーの重要性、価値は増すばかりだ。計算資源を稼働させるために必要なエネルギーを大量に保有することは、すなわち圧倒的な経済力、戦闘力、影響力を有することに繋がる。ロシアの現状を見れば、エネルギーのみが重要なわけではないとわかるが、必須の条件のひとつであることに疑いはない。
環境負荷という先進国家間の枠組みを一旦忘れて客観的に見渡せば、エネルギー資源を潤沢に持つ中国やロシアには圧倒的な強みがあると解釈できる。

次世代の経済及び社会を構成する最重要な要素を断片的に有するユーロ諸国は、足並みをそろえるための規制強化によって、先行している国家を牽制している。そこから一気にバランスを崩し、自国が生存するために勝ちに行く判断をするならば、エネルギー政策を転換するというアメリカの判断もあり得たわけだ。

OpenAI の誕生とその衝撃

加えて OpenAI が誕生し、アメリカの市場は大きなショックを受けたのではないだろうか。Big Tech の独占市場が、いともたやすく崩される可能性があったからだ。大量にデータを保有していない OpenAI が、言語生成 AI を実現した。これは、技術的なパラダイムシフトであった。しかも、その OpenAI が非営利団体を標榜していた。急成長した資本主義経済の中から、価値基準においてすらパラダイムシフトが起こりつつあった。
Big Tech に出来ることは、膨らんだ時価総額と市場の独占状態を維持するための、再投資による計算資源の買い占めと、発展的な研究の独占だった。

米中経済摩擦

アメリカと中国が、AI 全盛の時代を前にして、経済政策として、安全保障政策として、AI を活用することは当然のことだろう。蓄積したデータの活用において、有利な立場にあったのは中国だった。それは、決済に起きたイノベーションで世界が思い知ったわけだが、今回の AI 時代においては、これまでの比では無い影響が懸念される。

参考: DeepSeek は何を変えたのか

「The Internet」を止めて、アメリカとの情報を分断した中国。貿易を止めて、中国の半導体開発を止めたアメリカ。そして今、米中共に、欠けた部分を補うための投資が花開きはじめている。

新たな通貨戦略

新生トランプ政権の動きからは、仮想通貨に対する考えも垣間見える。謎のコインを発行して市場から価値を集めている動きもあり、興味深い。構造や技術的仕様は抜きにして評価を試みれば、流動性を失った金融資産を活用するために没収しているようにも見える。眠ったタンス預金が潤沢にある国もあるが、アメリカが主に中国に滞留していた仮想通貨としての金融資産を吸収しているとしたら、戦略的に仕組まれたものであると思わされる。

既存の金融資産の没収以外で考えれば、外せないのはマイニングだろう。現状、中国はマイニング用半導体（ASIC）を量産できない可能性があり、半導体の成長速度に追随できなくなるリスクを抱えている。一方で、輸出にも制限があるため、販路も限られてしまう。それでもエネルギーさえ潤沢にあれば、自国利用で戦略的優位には立つことができるだろう。
アメリカが、仮想通貨をも用いて新たな国家の通貨基盤強化を図っているとするならば、ここから先はマイニングを取り入れたいはずだ。国家が市場で金塊を購入せず、国家であればこそ、金の鉱山を買うことで資産を保有するように、仮想通貨を組み入れた通貨戦略においても、鉱山の保有が肝になる。要するに、国家は計算資源を保有するのだ。しかし、アメリカはそのための技術を中国に依存してきた弱みがある。
そう考えれば、現状で余剰在庫のある中国と、エネルギーを保有している中国、ロシアには優位性があるのかもしれない。対抗してアメリカは、エネルギー戦略も書き換えてきたわけで、本格的な計算資源の戦いが始まったと言える。
AI 時代のため、というのは当然として、同時に経済・通貨戦略としての計算資源の獲得は各国が考える課題となるだろう。

タグ仮想通貨, 日本, AI, 半導体, China, DC, USA

雑記

DeepSeek は何を変えたのか

中国からやってきた DeepSeek が話題になっている。OpenAI の ChatGPT 並みの性能であり、オープンソースで公開されているモデルもある。

これはゲームチェンジャーに成り得るのか？

もちろん、成り得ると思う。

公開されている情報を見る限りは、OpenAI/Microsoft、Google、Meta に対抗するような形で大規模な計算資源を投入し、開発されたという。Nvidia の半導体も大量有しているとの記事もある。

How small Chinese AI start-up DeepSeek shocked Silicon Valley

後発だけあって、既存の製品やオープンソースプロジェクトを参考に、改良点を加えられていることが興味深い。最大のポイントは、先端半導体をこの先も買い続けることが難しいという背景を踏まえ、先端半導体に依存しない仕様を目指してる点だ。

通常は、エネルギー効率を良くするため、半導体の構成を変えてみたり、生成 AI に関する処理の役割ごとに最適化した半導体を活用したりする中で、先端半導体にのみ依存しない AI モデルを構築していくのが王道であった。ところが今回は、手に入らない半導体資源という制約を前提にしている。あるいは、世代遅れの半導体を用いて、それでも速度もエネルギー効率も良いモデルを開発しようと明確に目指していたのだろう。
エネルギー問題や、半導体の限定的な入手による制限がきっかけとなるのでは無く、そもそも先端半導体にリーチできないという事と、一方で環境問題の懸念を除けばエネルギーは豊富に調達できるという立場から、着想して作られたのではないだろうか。エネルギー効率を無視した場合、エネルギーさえ潤沢にあれば勝ち目はある。

さらに考えされられたのが、AI モデルを構築する上でどのようなデータを学習させたのか、ということだ。先行するアメリカ系大手よりも早く、効率よく、他社が追いつけないレベルの性能を出すためには、一体どれほどの密度の濃い情報が、どれほどの量、投じられたのだろう。ここは、アメリカ企業にはできない判断とアクションであった可能性を感じる。

そもそも、決済の電子化に伴う与信情報の利活用において、中国企業のネットワークは先進的であった。生成 AI を用いた経済政策、安全保障政策という枠組みで考えれば、国が協力する形でデータを積極的に活用すれば、民間企業単位で争う次元を超えた性能を出せる可能性は確かにある。それでも、一旦は性能が高くても、今後の半導体の成長に合わせて相対的に性能が下がる可能性が考えられるはずだ。しかしそれすらも見越しているとすれば、対策をとらないわけがない。大規模データと超高性能な先端半導体がそろって必要であるという前提を無視したアプローチで開発され、かつ今後はこれまでの成果に基づいて自己学習強化がされていくのであれば、エネルギーと精密なデータの総量での戦いとなる。そうなれば、優位性を維持できる可能性があるのではないだろうか。

そして今回の無料、格安での一般開放だ。これよにって、多くの人が利用することで、新たな可能性が開かれる。自社、自国だけでは不可能であった、多様性のある追加のデータを集めることができるわけで、シリコンバレー的な動きだ。会社のバックグラウンドも、金融の色が強い。多層的にレバレッジをかけて、経済的効果を狙いながらも、一気に学習を加速させようとしている。
個人的にはそこに危機感を感じるのだが、利便性と経済合理性の前では危機感など無力だ。人々は簡単に情報の価値を手放すことをシリコンバレーが教えてくれた。よって、先行して世に問うことが何よりも重要だった。

発表のタイミングも完璧だ。アメリカの新生トランプ政権が稼働するにあたって、中国企業として、中国として、受けるであろう影響を十分に考え、先行して対策をしているように見える。エネルギーの総量、データの総量。半導体の性能や環境負荷という条件を外し、本気で結果を取りに行く戦いが始まったのでは無いだろうか。アメリカのエネルギー政策の転換は、ここでも大きく意味を持ってくる。

そんなアメリカ企業と DeepSeek の戦いの中、見落としがちな事が2つあると思っている。