Palantir創業者のカープCEO、Citi主催の対談で「米中のAI競争、米国の先行は約6か月」と発言 ― 「モデルではなく、モデルを使って何をするかだ」
データ分析とAIの基盤を手がけるPalantirの共同創業者兼CEO、アレックス・カープ氏が、Citiが主催する場で対談に応じました。司会者は、ローマの会場に来られなかったことを詫びる形で登場しており、リモートでの対談です。
話題は、ご自身の経歴と「アーティスト・コロニー」と呼ぶ組織論、軍や民間企業への導入、AI時代の「ソブリン(主権)」、セキュリティ、AIがもたらす富の問題、米中のAI競争まで、多岐にわたりました。
本記事では、投資家・ビジネスパーソン向けに内容を整理します。発言は要旨で、逐語ではありません。以下の見解は、すべてカープ氏個人のもので、本記事は投資助言ではありません。字幕の自動書き起こしには、同じ文が二重に並ぶなど、乱れが多く、聞き取りが不確かな箇所は省くか、末尾の補足に記しました。
1. 経歴と「アーティスト・コロニー」
1-1. 異色の経歴
司会者の紹介によれば、カープ氏はフィラデルフィアで、芸術家の母と、公民権運動に参加した小児科医の父のもとで育ちました。ハバフォード大学で哲学を学び、スタンフォード大学で法学位を取得し、フランクフルトで社会理論の博士号を得ました。2003年に、ピーター・ティール氏とPalantirを共同創業し、著書『The Technological Republic』は、ニューヨーク・タイムズのベストセラー1位になったとされています。
1-2. 「自分を編集している」
カープ氏は、自分が思ったことをそのまま言うわけではなく、「母が机の下に隠れて恥ずかしがるか、少し気まずい程度で済むか」と考えて、編集していると述べました。また、これまで隠してきたこととして、通常の基準では「重度の読み書き障害(ディスレクシア)」だと明かしました。その分、物事を速く、創造的に、自分に正直に処理でき、「分布の外(outside of distribution)」にあるものを扱える利点があると語っています。
1-3. 「アーティスト・コロニー」の意味
司会者が、Palantirを「アーティスト・コロニー」と呼ぶ理由を尋ねると、同氏は次のように答えました。
20年間、人材の基準が最も高い会社であり、その人材が、防衛テックやAIの動きでも、重要な役割を担ってきた
「ぎざぎざ(jagged)」な人、つまり、ある面で突出して優れた人を探し、その突出した面を伸ばす
その結果、マネジメントは難しくなるため、組織はフラットにしている
会社の中の重要な課題と、社会的な関心を結びつけ、極めて少数の人にしかできないことを形にする
1-4. 「自分より優れた人」を受け入れる難しさ
同氏は、多くの組織で、特定の分野で優れた人が、特に真実を語れば、解雇されがちだと指摘しました。ヨーロッパにテックの産業が育ちにくいことや、教育機関の機能不全も、その延長で語っています。人は、自分が「ほとんど理解できないほど、ある分野で優れた人」と働くことを受け入れにくく、そこに「屈辱」の面があるためです。
しかし同氏は、これを乗り越えて活用する力は、西側が千年にわたって得意としてきた強みで、「唯一の優位」だと述べました。そのために、居心地の悪さを「機能している証拠」と受け止められるよう、社員を訓練しているそうです。「薬はすべて毒のようなものだ」という比喩や、ヴィトゲンシュタインの「規則に従っていると信じることは、規則に従うことではない」という言葉を引き、「言葉で言うのは簡単だが、実行は非常に難しい」とも語りました。12歳に見える若者が「博士、あなたのやってきたことは、ほとんど間違いだ」と言ってくる状況を例に挙げ、彼らがいつも正しいわけではなく、その才能を壊さずに高めるように関わる必要があると述べました。
2. 防衛から民間企業へ
2-1. 軍と対テロ
司会者が、米国防総省(Department of War)向けのシステム「Maven」の説明を求めると、カープ氏は、詳細には触れず、欧州での対テロ活動、ウクライナ、イスラエルの一部の機関の変革などで、同社の役割が大きいと述べました。そのために、自分は厳重な安全上の制約の下にあるといいます。
2-2. 「最初のオリーブをどう瓶から出すか」
司会者が、受け入れる姿勢のない企業に、新しいものを導入する難しさを尋ねると、同氏は、「フォワード・デプロイド・エンジニア(FDE)」と、自分自身が顧客の最前線に出ることが、この「転送の仕組み」だと答えました。この仕組みは、製品の方向性にも影響するといいます。
シカゴのクラウン家の当主から、「最初のオリーブを瓶から出すには、どうしたのか」と聞かれた逸話も紹介しました。オリーブを食べてもらうだけでなく、「正しいオリーブの味が分かる」よう、相手の味覚を変えることが、仕事の本質で、それは「完全な芸術」だと述べています。
2-3. 民間企業向けの製品
同氏は、製品の発展を、次のように整理しました。
Foundry:企業のデータセットを統合する。2017年ごろまでは、主にこれ
その後:企業内の複雑な業務を回す仕組みへ
現在:ソブリン・アーキテクチャ。企業が、自社で作り、所有するモデルを動かし、選択的に他と共有し、必要ならホワイトラベルとして提供できる。社内の暗黙知を、そのまま取り込んで、失わないようにする
基盤:現時点で、規模を持って提供できる唯一のアプリケーション基盤は、同社の「オントロジー」だと述べた
3. 「トークンの真のコスト」と企業の不満
3-1. 払った額と、失ったもの
同氏によれば、コストは2つの意味を持ちます。「何を払ったか」と「何を失ったか」です。トークンの代金だけでなく、そのトークンを得るために、自社の知的財産のどれだけを渡したか、という見方です。
企業の中には、アルゼンチンのマーケティングのように、情報が外に出ても構わない領域もある一方で、サプライチェーンの組み方や、優れた取引先の評価のように、社内に留めるべき情報があります。後者が競合に渡るなら、「二重に支払っている」ことになるといいます。
3-2. CEOたちの反応
同氏は、CEOたちが、価値を生まないトークンに払い、さらに自社の知的財産が競合に移っていることに、強く憤っていたと述べ、強い比喩で、その不快感を表現しました。ソブリン基盤が、その懸念を和らげているそうです。次の版では、顧客がこの基盤をホワイトラベルとして、他の産業に展開することもできるとも述べました。
4. セキュリティ:ゲリラ戦の時代
同氏は、新しいAIモデルが、組織が対処しきれない規模で、セキュリティの欠陥を暴けるようになったと述べ、これは、政府も民間も含めた、すべての組織にとって、社会的な問題になると語りました。今後は、「攻撃より速く、未知の侵入経路を見つけて直せるか」「攻撃を受けてから、どれだけ素早く緩和し、反撃できるか」が勝負になり、「100%の保護はない」という前提に立つべきだとしています。同社が独自に取り組んでいるのは、未知の侵入経路を、悪用されるより速く直す方法です。
5. AIと富:「政治的な問題」
5-1. 「モデルではなく、その使い方だ」
AIの競争は、エネルギー、半導体、データセンター、計算資源で決まるのでは、という司会者の問いに、同氏は、「モデルそのものではなく、モデルを使って何をするかだ」と答えました。モデルを作る企業は、アプリケーション層、FDE、オントロジーといったものを作っていない、という、自社の立場を踏まえた補足も付けています。司会者は、約1,500億ドル分のAIデータセンターが、各地の住民団体などに阻まれていると述べましたが、これは司会者の発言で、同氏は数字を確認していません。
5-2. 米国の主なリスクは「政治」
同氏は、米国が抱える主なリスクは、政治的なものだと述べました。
AIは、富を生む仕組みであり、勝つ企業も負ける企業も出る
自分が今の20倍裕福になることは、社会的な問題で、他の人の資産が年4%増えるというだけでは、米国民にも西側の民主主義国にも、説明がつかない
同社には、世界でも有数の熱心なファンがいる一方、有数の反対派もおり、ファンは約10倍多いと述べた
この問題を先送りすることは、極端な主張を利するだけだ
5-3. 富裕税、公益法人、寄付への見方
同氏の見方は、次のとおりです。
極端な案としての富裕税は、米国経済に打撃を与え、スタートアップを潰し、既存の富裕層には、むしろ痛手が小さいと考える。また、貧富の分散という本当の問題は、解決しない
富裕税のために、資産を実時間で把握する仕組みが必要になり、監視国家を拡張し、私生活への介入や、憲法上の保護(修正第1条・第4条)を侵食する危険がある
公益法人(PBC)化の動きは、うまくいかない。公益とは何か、という合意が得られないためで、Anthropicのダリオ氏とも、高い尊敬を持ちつつも、公益の定義では合意できないだろうと述べた
資産を寄付で手放す、という従来のやり方は、寄付先が、多くの米国人に奇妙だったり、破壊的だったりと受け止められてきたため、もう機能しない
貧しい人を助ける唯一の普遍的な方法は教育だとも述べ、「子ども1人に、SpaceXの株を1株ずつ」という司会者の案には、あらゆる努力に賛成だと答えた
同氏は、「政治的な問題と、実質的な問題は、同じではなく、同じ方法では解けない」とし、西側は、政治的な問題を実質的な問題のように、実質的な問題を政治的な問題のように、扱いがちだと述べました。また、ドイツの移民政策について、自分の考えが誤っていたとしても、政治的な帰結は誤らないと語り、批判を無視すれば、問題を解きたい人から、問題を作りたい人へ力が移ると主張しています。
6. 米中のAI競争
6-1. 「技術の戦いに勝った者が世界を取る」
同氏は、これが最も重要な問いだと述べ、日本と中国の歴史を引き合いに出しました。同氏の説明では、6世紀ごろまで中国が圧倒的に先行し、儒教、識字文化、大規模建築などが、朝鮮を経て日本に渡った後、日本は、腐敗が少ない武士の文化と、海外の産業や数学・科学を取り入れる姿勢で追い上げた、といいます。歴史の理解は、同氏の語りであり、専門家の間では異論もあり得ます。
6-2. 現状の認識
関連する国は、米国と中国の2か国だけで、イスラエルが例外的。他の地域は「何かの派生」で、競争にならない
米国の先行は、「約6か月」ほどにすぎない
中国は、少ない計算資源に合わせてモデルを作り直す力、価格を下げる力、蒸留(distillation)の実践に長け、その能力は消えない
欧州は、現時点では、米中のどちらかの製品を買うことになる
全体の層(チップ、計算を扱うソフトウェア、データ上のソフトウェア、統合層、アプリケーション層、知的財産を守れる導入、ソブリン版、そして使いこなす創意)は、現時点で、西側(米国)か中国に集中している
6-3. 「米国は創造性、中国は規模」
同氏は、米国は創造性、中国は規模が強みだと述べたうえで、「米国人は創造的で、中国人は創造的ではない」という戯画は、AIでは当てはまらないと述べました。中国の反応こそ、むしろ創造的だという認識です。同氏は、13〜14年にわたり、陳式太極拳を学んできた経験にも触れました。
また、米国の「安全」の議論の多くは、競争という枠組みで語られておらず、特に戦場での優位を含め、軍事面でも民間面でも勝たなければならないと述べました。米国と中国での時間の進み方は、欧州とは異なり、「毎日、他の国より100日先へ進んでいる」と語っています。
