思いがけない明るい面：なぜDeepMindのCEOは遅いAI競争に価値を見出すのか

コンピュートの猛烈な加速と飽くなき需要によって典型的に定義される状況の中で、人工知能業界の最高指導部から逆説的な物語が浮上しています。Google DeepMindのCEOであり現代AI革命の重要人物であるDemis Hassabisは、業界の勢いを鈍らせている現在の物流的および技術的な障害が、人類にとって実際には有益である可能性を示唆しています。2026年1月のWorld Economic Forum in Davosの前に語った際、Hassabisは「AI進歩のパラドックス」と呼べる考えを表明しました――成長への自然な障害が、AGIへと向かう技術に対する必要不可欠でありながら意図せざるガードレールとして機能しているという考えです。ここで「汎用人工知能」は以後「汎用人工知能」と表記します（第一次言及時：汎用人工知能（Artificial General Intelligence、AGI））。

この見解は、ここ数年武器競争のような状況にあった業界にとって重要なトーンの転換を示しています。生成AI（generative AI）の商業化が成熟するにつれ、ハードウェア不足から社会的反発に至るまでの摩擦点がより顕著になっています。Creati.aiにとって、この逆説を解剖することはAI開発の未来を覗く重要な窓を提供します。つまり、汎用人工知能への道は以前に予測されたよりも長く、曲がりくねっており、場合によってはより安全である可能性があるということです。

その逆説の構成要素：摩擦は特徴である

Hassabisの主張の核心は、AI業界が物理的かつ構造的な限界に直面しているという現実にあります。2020年代初頭に見られた指数関数的な成長曲線は、サプライチェーンの現実という強い抵抗にぶつかりつつあります。DeepMindの幹部によれば、これらの制約は技術が潜在的に危険な速度で拡大するのを防ぎ、社会がAIが突きつける深遠な倫理的・商業的・哲学的問題に取り組むための貴重な時間を確保しているのです。

これらの制約は単なる理論上の話ではなく、セクター内のすべての主要プレイヤーに影響を及ぼす実際のボトルネックです。高帯域メモリチップの不足から次世代データセンターの膨大なエネルギー要件に至るまで、インフラは研究者の理想的な野望に現時点では追いつけていません。

Table: The Dual Impact of AI Development Constraints

オープン研究の「黄金時代」の終焉

Hassabisが指摘した最も胸を打つ観察の一つは、AI研究コミュニティ内の文化的変化に関するものです。十年以上にわたり、この分野は画期的成果が自由に公開され、才能が学術と企業のラボ間を流動的に移動するというラジカルなオープン性の精神に特徴づけられてきました。この「黄金時代」はディープラーニング（deep learning）の急速な台頭に燃料を供給し、生成AIのブームへとつながりました。以後は「ディープラーニング」と表記します（第一次言及時：ディープラーニング（deep learning））。

しかし、AIが研究の辺境から世界経済の中心エンジンへと移行するにつれて、扉は閉じ始めました。これらのシステムを収益化する商業的圧力により、GoogleやOpenAIなどの企業は自社の研究を専有の営業秘密として扱わざるを得なくなりました。Hassabisは、このオープン性の減少は「理解できる」ものの、科学コミュニティにとっては疑いなく損失であると述べました。

このサイロ化効果はイノベーションのブレーキとして働きます。ディープラーニング革命の初期を特徴づけたアイデアの相互受粉がなければ、複利的なブレークスルーの速度は自然に鈍化します。純粋主義者は学術的な連帯の喪失を嘆くかもしれませんが、安全性の観点からは、この減速が強力なアルゴリズムの制御されていない拡散を防ぎ、結果として汎用人工知能へのタイムラインを引き延ばしているのです。

社会的反発とエネルギー方程式

技術的および文化的制約を超えて、AI業界は新たで手強い障害に直面しています：大衆です。Hassabisは、政治スペクトル全体にわたってさまざまな形で現れているAI技術への高まる「大衆的な軽蔑」を強調しました。2026年において、これは単に雇用喪失への抽象的な恐怖の問題ではなく、具体的な地域への影響に関する問題です。

草の根運動は、膨大なデータセンターの建設に反対して組織化されることが増えており、水使用、騒音公害、および地域の電力網への負担に関する懸念が挙げられています。同時に、気候活動家は業界のカーボンフットプリントを精査し、AIの約束がその莫大な環境コストを正当化するかどうかを問いかけています。

Hassabisは、この反発に対する業界の対応はチャットボットや画像生成器を越えた具体的な価値を示すことだと主張します。彼が示唆する先は、AIを「自然科学」へ応用することです――これらのシステムを用いて医療、材料科学、クリーンエネルギーのブレークスルーを解き明かすのです。

科学的使命

DeepMindはAlphaFoldによる生物学での革命により、科学的発見のためのAI活用を長年推進してきました。Hassabisは、懐疑的な大衆の「心と心情」を勝ち取るために、AIはそれ自体が気候危機を悪化させるのではなく解決する道具でなければならないと主張します。

• 核融合（Nuclear Fusion）：AIは融合炉内のプラズマ制御に使われており、無限に近いクリーンエネルギーの解放につながる可能性がある。
• 材料科学：アルゴリズムが新しい電池材料や二酸化炭素回収技術の発見を加速している。
• 創薬：バイオテック分野は、命を救う薬を市場に届ける時間とコストを大幅に削減するためにAIを活用している。

「今日の断片化した政治世界で気候に対処する唯一の方法の一つは、何か新しい技術を生み出すことだ」とHassabisは述べ、業界にはこれらの存在に関わる解決策へと軸足を移す道徳的義務があると強調しました。

サービングとトレーニングのバランス：商業的現実

DeepMindがGoogleのコア製品とより深く統合されるにつれ、Hassabisは「サービング（提供）とトレーニング（学習）のバランス」を取るという課題に直面しています。初期には、ラボは次の巨大モデルをトレーニングするために計算資源の100%を割くことができました。今日では、同じ資源がGeminiやその他のAI統合ツールの何百万ものクエリに応答するために使われなければなりません。

この注意の分散は2026年のAI状況を定義する特徴です。インフラへの大規模な投資の波は、もはや次の偉大な知性の飛躍を追求するためだけのものではありません。現在の世代の製品の運用を維持するためにも必要です。この運用上の負担は進化の速度に対するもう一つの自然な統制装置として機能します。大規模にAIを「運用する（run）」ために必要な資源は、次のバージョンのAIを「発明する（invent）」ために必要な資源と直接競合しているのです。

結論：必要な息切れ

「AI進歩のパラドックス」は、業界の現状を理解するための説得力ある枠組みを提供します。長年にわたり、支配的な恐れはAI開発が制御不能に加速し、一夜にして汎用人工知能が出現する「ハードテイクオフ」シナリオを生み出し、人類が準備できていないまま残されるというものでした。

しかし、2026年の現実は別の軌道を示唆しています。ハードウェアの不足、エネルギーのボトルネック、オープン研究の終焉、商業化の運用負担という組み合わせが総じてブレーキ機構として作用しています。Demis Hassabisにとって、この減速は失敗ではなく猶予です。

「我々が汎用人工知能に到達する前に整理する時間はあまり残されていない」とHassabisは警告しました。もし自然な摩擦が倫理を議論し、安全プロトコルを確立し、労働力を準備するための数年の余裕を世界に与えるなら、現在の瞬間の「欠点」はAI時代の救いの恩恵として記憶されるかもしれません。Creati.aiとして、我々はこれらの展開を引き続き注視しており、汎用人工知能への競走において、時には最も重要な機能は「スピードを落とす能力」であることを認識しています。