AIの未来を決める分岐点：「計算力」vs「研究力」

1億8000万ドル。これは水曜日に設立されたAI研究所「Flapping Airplanes」が調達したシード資金の額です。Google Ventures、Sequoia、Indexといった一流投資家からの支援を受けたこのスタートアップが目指すのは、従来の「データ大量消費型」とは異なるAI訓練手法の開発です。

しかし、この出来事の真の意味は資金調達額にあるのではありません。AI業界で長らく支配的だった「スケーリング・パラダイム」に対する根本的な挑戦が始まったことにあります。

スケーリングの限界と新たな道筋

SequoiaのパートナーであるDavid Cahn氏は、現在のAI業界を二つのアプローチに分類しています。一つは「スケーリング・パラダイム」——社会のリソースを可能な限りつぎ込んで現在の大規模言語モデルを拡張し続け、AGI（汎用人工知能）の実現を目指すアプローチです。

もう一つが「研究パラダイム」。AGIまでには2〜3回の研究ブレイクスルーが必要であり、5〜10年という長期的な研究プロジェクトにリソースを配分すべきだという考え方です。

Flapping Airplanesは明確に後者を選択しました。計算クラスターの規模拡大よりも、成功確率は低くても集合的に可能性の探索空間を広げる多様な研究に賭けるという戦略です。

日本への示唆：「ものづくり」の新たな意味

日本企業にとって、この動きは重要な示唆を含んでいます。トヨタの「カイゼン」文化やソニーの研究開発重視の伝統は、実は今回の「研究パラダイム」と親和性が高いのです。

日本の強みは、短期的な成果を追求するよりも、長期的な視点で技術を磨き上げることにありました。しかし、AI分野では「スケーリング競争」に巻き込まれ、本来の強みを活かしきれていない面があります。

Flapping Airplanesのアプローチは、日本企業が再び競争力を発揮できる可能性を示しています。データ効率の改善、アルゴリズムの根本的革新——これらは日本の製造業が得意とする「少ない資源でより良い結果を出す」哲学と一致しています。

投資家の視点転換

ベンチャーキャピタル業界でも変化の兆しが見えます。これまでは「より大きなモデル、より多いデータ」に投資が集中していましたが、Flapping Airplanesへの投資は「研究の不確実性」を受け入れる意思の表れです。

1〜2年での短期的成果ではなく、5〜10年という長期的視点での価値創造を評価する——これは日本の投資文化により適した考え方かもしれません。