AIの限界を語る5人：チップ・電力・アーキテクチャの壁

「これほど投資しても、チップは足りない」——ASMLのCEO、クリストフ・フォーケ氏がビバリーヒルズの壇上でそう言い切ったとき、会場に静かな緊張が走った。

AIブームは今、ソフトウェアの問題ではなく、物理の問題にぶつかっている。5月初旬、Milken Global Conferenceに集まったAIサプライチェーンの5人のキーパーソンが語ったのは、楽観論ではなく、現実の壁だった。

チップは足りない、データも足りない

フォーケ氏の言葉は明確だった。「今後2年から5年、市場は供給制限の状態が続く」。ASMLが製造する極端紫外線（EUV）露光装置なしには、最先端半導体は作れない。その製造能力には物理的な上限がある。いくら資金を積んでも、装置は一夜にして増産できない。

Google CloudのCOO、フランシス・デスーザ氏が示した数字はその需要の大きさを物語る。Google Cloudの直近四半期売上は200億ドルを超え、成長率は63%。そして受注残高——まだ納品されていない確定収益——はわずか1四半期で2,500億ドルから4,600億ドルへとほぼ倍増した。「需要は本物だ」と彼は静かに語った。

自動運転・防衛向け自律システムを手がけるApplied Intuition（企業評価額150億ドル）のCEO、カサル・ユーニス氏が指摘するボトルネックは、シリコンではない。データだ。自律走行車やドローンを訓練するには、実世界に機械を出して何が起きるかを観察するしかない。「合成シミュレーションだけで物理世界のモデルを完全に訓練できる日は、まだ遠い」と彼は言う。

トヨタ、ホンダ、ソニーが自律システムの開発を加速させている日本にとって、このデータ制約は他人事ではない。実証実験の場をどれだけ確保できるか——それが次の競争軸になりうる。

宇宙データセンターと「効率の哲学」

エネルギー問題は、チップ不足の影に隠れているが、同じくらい深刻だ。デスーザ氏はGoogleが宇宙空間でのデータセンターを真剣に検討していることを認めた。宇宙では太陽エネルギーがより豊富に得られる。ただし、真空中では対流冷却が使えず、放熱は輻射のみに頼ることになる——地上の空冷・水冷システムと比べ、はるかに難しい工学的課題だ。

それでもGoogleが検討を続けるのは、エネルギー制約がそれほど切実だからだ。デスーザ氏が強調したのは「垂直統合による効率」という哲学だった。カスタムTPUチップからモデル、エージェントまで自社で設計・統合することで、「ワットあたりの演算量（flops per watt）」を最大化できる。「GeminiをTPU上で動かすのは、他のどの構成よりもエネルギー効率が高い」と彼は言う。チップ設計者がモデルの仕様を事前に把握した上でハードウェアを最適化できるからだ。

この「垂直統合」の発想は、実はソニーやトヨタが得意としてきた領域でもある。しかし今、そのアプローチをAIインフラ全体に適用する競争が始まっている。日本企業がどこまでこの競争に参加できるか、問われている。

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「次のトークンを予測しない」AIの挑戦

壇上で最も異色の存在だったのは、量子物理学者出身のイヴ・ボドニア氏だ。彼女のスタートアップLogical Intelligenceは、大規模言語モデル（LLM）とは根本的に異なるアーキテクチャ——エネルギーベースモデル（EBM）——を開発している。

LLMが「次のトークンを予測する」のに対し、EBMは「データの背後にあるルールを理解する」ことを目指す。「言語は私の脳とあなたの脳をつなぐユーザーインターフェースに過ぎない。推論そのものは言語に縛られていない」と彼女は言う。

最大モデルのパラメータ数は2億——主要LLMの数千億と比べると桁が違う。しかしその分、推論速度は数千倍速いと彼女は主張する。さらに、知識を更新する際にゼロから再学習する必要がない設計になっている。

「車を運転するとき、あなたは言語のパターンを探しているわけではない。周囲の世界を見て、ルールを理解して、判断する」——この比喩は、ロボティクスや自動化に強みを持つ日本の製造業にとって、特に響くものがあるかもしれない。

物理AIと国家主権：日本への含意

ユーニス氏のパネルで最も地政学的に重い発言は、物理AIと国家主権の絡み合いについてだった。「ほぼすべての国が言っている——他国にコントロールされた知性が、物理的な形で自国の領土に存在することは望まない」。

インターネットはアメリカの技術として広がったが、最初の摩擦はUberやDoorDashのようなアプリ層で起きた。物理AIは違う。自律走行車、防衛ドローン、農業機械——これらは現実世界に存在し、各国政府が無視できない安全保障上の問題を提起する。

日本にとって、この問題は複層的だ。少子高齢化と労働力不足を抱える日本社会は、物理AIへの依存度が他国よりも高くなる可能性がある。農業ロボット、介護支援機器、物流自動化——いずれも外国企業が主導する技術に依存するリスクがある。国産の物理AI技術をどう育てるか、今まさに問われている。

フォーケ氏はEUV装置という観点から別の角度を示した。DeepSeekの登場が業界に衝撃を与えたように、中国のAI開発力は無視できない。しかしモデル層より下——チップ製造——においては、EUVなしには最先端半導体を作れない。「アメリカにはデータ、コンピューティング、チップ、人材がある。中国はスタック上部では非常に優秀だが、下部にはいくつかの欠如がある」とフォーケ氏は言う。

次世代への問い：ツールか、思考の代替か

パネルの終盤、聴衆から「AIは次世代の批判的思考力を損なわないか」という問いが出た。登壇者たちの答えは概して楽観的だった——自分たちがこの技術に人生を賭けている以上、当然かもしれない。

デスーザ氏は神経疾患の解明、温室効果ガスの除去、老朽化したインフラの刷新といった課題を挙げ、「人類を次のレベルの創造性へと解放するはずだ」と語った。ユーニス氏は、エントリーレベルの仕事は消えるかもしれないが、独立して何かを始める障壁は史上最低になっていると指摘した。

ただし、これらは技術の恩恵を受ける側の声だ。教育現場、雇用市場、社会保障制度——その変化に適応する側の声は、このパネルには存在しなかった。