Vinod Khosla氏、Summation出演で「2030年にAIは仕事の80%をこなせる」 ― ただし普及を決めるのは政治と語る
Sun Microsystemsの共同創業者で、Khosla Venturesを率いるVinod Khosla氏が、ポッドキャスト「Summation」に約58分間出演しました。同氏は、OpenAIに最初の機関投資家としての小切手を出した人物として紹介されています。
話題は、AIが雇用に与える影響、技術の進歩の見通し、税制や社会保障の改革案、投資哲学、創業者との向き合い方、オープンソースAIのリスクまで多岐にわたりました。本記事では、投資家・ビジネスパーソンの視点で重要な論点を10のテーマに整理します。
なお、元の字幕は自動書き起こしのため、固有名詞や数字に誤りが含まれる可能性があります。不明瞭な部分は文脈から補っており、その旨を適宜明記します。また、政治・税制に関する内容はすべてKhosla氏本人の主張であり、本記事は賛否を示すものではありません。
1. Sunの急成長と「人材の集中」
1-1. 1980年代に見た「今日と同じ光景」
ホストは、Sunの売上が初年度の約800万ドルから、4,000万ドル、1億1,500万ドル、2億4,000万ドル、約5億ドルと倍々で伸び、1988年に約10億ドルへ達したことを振り返りました。「今のAI企業の急成長は、80年代にも見た光景ではないか」という問いです。
Khosla氏は、当時の成長は「当時のドルとしては歴代最速級」と認めつつ、OpenAIとAnthropicのように数百億ドル規模へここまで速く到達した企業はないと述べ、現在の成長は別次元だと位置づけました。
1-2. 「Sunマフィア」とタレント集中
Sunは、当時「スタートアップから大型コンピュータは買わない」「ネットワークの用途は見えない」と言われた中で、分散コンピューティングに賭けた逆張りだったと説明しています。同氏は、Sunから多くの大企業が生まれた現象を、PayPalマフィアと並ぶ例として挙げ、才能の集中は数十年にわたって成果を生むと指摘しました。
2. AIの「能力」と「採用」は別物:雇用を決めるのは政治
2-1. 「80%」の正確な意味
同氏は「2030年までにAIが仕事の80%をこなせる」という自身の発言について、「AIによって実行可能になる」ことと「実際にAIが行う」ことは別だと強調しました。実際の置き換えの割合は、利用者側の採用スピードに左右されるという説明です。
2-2. 採用の速度は大統領選で変わる
さらに同氏は、普及の速度は政治に大きく依存すると述べました。たとえば、仮にレイオフを禁じる大統領が誕生すれば、大企業に不利、スタートアップに有利に働く可能性がある、という見立てです。新興企業は従業員が少なく、1人あたり売上が数倍になり得るためです。同氏は2028年と2032年の大統領選が分岐点になるとし、自身はスタートアップに大きな機会があるほうに賭けていると語りました。
3. 「今後2年の進歩は、この5年分を上回る」
3-1. 技術的なブレークスルーの見通し
同氏は、今後2年間の進歩が、2021年(ChatGPT登場の4年弱前)から現在までの進歩よりも大きくなるとの見方を示しました。具体的な予測は次の通りです。
モデルは最高の科学研究者レベルへ向かい、エージェントは多様な形で働く
2030年までには、LLMの内部の仕組みを解明する「解釈可能性」が進む
計算効率が10倍になるブレークスルーまで「1〜2個」の段階にある
数十億〜百億ドルかかる学習コストは、100〜1,000分の1になり得る
推論コストも、今後4〜5年の技術的突破で大きく下がる
3-2. エッジで動く巨大モデル(Prism ML)
投資先のPrism MLについては、370億パラメータのモデルをiPhoneで動かせると紹介しました。近く1,000億パラメータ級、さらに5,000億級も視野に入ると述べています。モデルサイズを15分の1にしながら、同等のオープンソースモデルの知能の約98%を保つとのことです。これらは同氏の発言であり、独立した検証は示されていません。
3-3. エヌビディアの粗利率と専用チップ
同氏は、エヌビディアの粗利益率が約80%(半導体の一般的な水準は約30%)に達している背景を、GPUの選択肢が事実上1社だったことにあると説明しました。そのうえで、OpenAIが開発するチップ(字幕では「Jalapeno」と表記)のように、特定モデルに最適化されたチップが登場すれば、運用コストは約10分の1になり得ると述べています。5年後にはエヌビディアの競合が5社ほど現れ、シェアと利益率は下がるとの予測です。
また、コーディング分野ではCognitionのような新興企業が、ClaudeやCodexと同等かそれ以上のペースで成長しているとも述べました。
4. 「専門家は、前の世界の専門家」
4-1. 破壊的イノベーションは起業家から
同氏は、「専門家は前の世界の専門家であり、起業家が作ろうとする世界の専門家ではない」と述べました。40年間のイノベーションの経験で、大企業や専門家の予測から画期的なブレークスルーが生まれた例は思いつかないといいます。
Walmartに、Amazonがやったことはできたか
LockheedやBoeingに、Rocket LabやSpaceXがやったことはできたか
大手製薬会社に、BioNTechやModernaのようなCOVIDワクチンは作れたか
HertzやAvisに、Uberは作れたか。HiltonやHyattに、Airbnbは作れたか
大企業は、7nmから5nm、3nmへと進む漸進的なイノベーションには長けているが、急進的なイノベーションはスタートアップから生まれたというのが同氏の見解です。
4-2. メガキャップが肥大する理由
ホストの「イノベーションの果実がスタートアップに行くなら、なぜ巨大企業がさらに大きくなるのか」という問いには、現在の機会(AI)をうまく取り込んでいるためだと答えています。
4-3. 20代と過ごして学び続ける
同氏は、時間の大半を20〜30歳の起業家と過ごし、人生で最も速く学んでいると話しました。金融カンファレンスで講演はせず、起業家の話を聞くことに集中しているといいます。AIによる学習のしやすさにも触れ、脳腫瘍について尋ねられた際、1時間調べただけで当事者の主治医の説明以上の理解に至ったという逸話も紹介しました。
5. 「生存のための隷属」からの解放
5-1. 50%の雇用が置き換わるシナリオと、5,000万の「マイクロ起業」
同氏はThe Informationに寄稿した記事を紹介し、2035〜2040年までに米国の仕事の約50%が置き換わる可能性を述べました。一方で、AIが本人の専門スキル以外をこなすことで、5,000万の「より良い」マイクロ起業の仕事が生まれ得ると主張しています。同氏は、現在の仕事の半分以上を、生計のために続ける「servitude to survival(生存のための隷属)」と表現しました。
5-2. 「仕事」ではなく「人」を守る
政治面では、仕事そのものを守る政策ではなく、職を失う可能性のある人を守る政策が正しいと述べました。財政中立の形で年間4,000億〜5,000億ドル、さらには1兆ドル規模の財源を生み、3年間の失業保険などに充てる構想です。参考として、COVIDの失業のピーク時の支出は年約2,500億ドルだったと挙げています。
さらに、AIがデフレ圧力を生めば、プライマリケアや教育を無償化できるとし、メディケアの請求処理にかかる費用だけで、1年間の請求なしの無償プライマリケアが賄える、との見立てを示しました。
5-3. 税制改革の提案
同氏の提案の骨子は次の通りです。
年収7.5万ドル未満の所得税を撤廃する。この層は約7,500万人で、納税額は合計約750億ドルと推計し、1人あたり年約1,000ドルの徴収に数百ドルの処理コストがかかっていると述べた
それ以外の所得税は現状維持とし、キャピタルゲインを通常所得と同じ扱いにする
同氏によると、キャピタルゲインの約40%は年収1,000万ドル超の層が納めている
資産を保有し続ける(売却しない)戦略への対策として、みなし課税や、清算までの期間の制限、相続時の取得価額の引き上げ(ステップアップ)の廃止などを挙げた
5-4. 反論と同氏の見方
ホストは、キャピタルゲイン課税を高くすると売却が減り、かえって税収が減る可能性を指摘しました。同氏は、みなし課税などの構造的な手段で対処できるとし、「資本主義は民主主義の許可のもとにある」という立場から、7,500万〜1億人が投票する設計が政治的に成立する鍵だと述べました。
税制の効果には経済学者の間でも見解が分かれるため、これらはあくまで同氏の提案として読む必要があります。
6. 富の増加と世代間移転
アナリストの推計として、AnthropicのIPOで純資産1億ドル超の人が600人規模で生まれ得ると話題になりました。同氏はこれを、経済に資金が回る良い面があると見ています。
また、同氏は資産家が子に富を引き継ぐことには慎重で、Giving Pledgeに署名した数百人のように、大半を寄付する選択を評価しています。ホストが挙げた「30年で75兆ドルの世代間移転」という推計にも触れ、課税の余地を示唆しつつ、働くインセンティブは奪うべきではないとも述べました。
7. 投資哲学:「資本配分者」ではなく「技術に基づく価値創造者」
7-1. OpenAIへの賭け
同氏は、自身を資本配分者やベンチャーキャピタリストとは呼んだことがないといいます。OpenAIに投資した2018年当時は、非営利組織で事業計画も製品計画もなかったが、「AIが機能したら何が起きるか」だけを考えたと説明しました。収益率(IRR)の計算は、過去の数百件の投資で一度もしていないとも述べています。
7-2. 失敗を受け入れる
同年にはCommonwealth Fusion Systemsにも投資し、周囲から「核融合は50年先」と言われたといいます。ほかにも、4人の時点でRocket Lab、ポストマネー1,000万ドルの時点でDoorDashやInstacartに投資した例を挙げました。「試して失敗するほうが、試さずに失敗するより良い」「失敗する意志があるから成功できる」という姿勢を示しています。
7-3. 気候・エネルギーの見通し
同氏は、5年以内に「グリーンかどうか」を議論しない世界になるとし、グリーンな鉄鋼やセメントがすでに安価になりつつあると述べました。さらに、核融合や超高温地熱が、天然ガスや石炭より安い電源になるとの見方です。これも同氏の予測です。
8. 創業者との向き合い方:「率直な厳しさ」
8-1. 「偽善的な丁寧さより、容赦ない率直さ」
同氏は、2004年の創業以来のモットーとして、「brutal honesty(容赦ない率直さ)を hypocritical politeness(偽善的な丁寧さ)より好む」と述べています。2000年ごろに参加した取締役会では、同氏だけが事業の方向性に懸念を示したが、ほかの3人のVCは丁寧な言葉を重ねるだけだったといいます。その会社は50人のエンジニアが4年を費やした末、約300万ドルで売却されました。
8-2. 創業者を見極める方法
同氏は、あえて自分が信じていないことを言って反応を見るといいます。強い起業家は間違いを退け、有益な助言は検討して後日結果を報告する人だと述べ、Patrick Collison氏、Max Levchin氏、Jack Dorsey氏、Sam Altman氏の名前を挙げました。言われた通りに動く起業家とは、関係を止めるとも話しています。
8-3. 「VCの70〜80%は負の価値を与える」
同氏は、多くのVCが次の資金調達に向けた短期的な収益拡大を促し、企業の長期的な優位性を損なうと指摘しました。例として、医療用の文書作成(スクライブ)の会社に、AIではなく低マージンの人力による売上拡大が勧められ、倒産した件を挙げています(競合のスタートアップは字幕で「a bridge」と表記されており、Abridgeを指すと思われます)。
同氏が投資先に必ず尋ねるのは、「2031年、2032年の優位性は何か」です。AI時代に、AIに代替されない資産を築けるかが問いになります。
9. 考えを変えたこと:オープンソースAIの安全性
同氏はこれまでオープンソースの推進者で、NFSやGitLabへの投資にも触れましたが、AI分野では危険だと考えを改めたと述べました。理由は、商用モデルは生物兵器用のウイルス設計を拒否するが、オープンなモデルは安全制限を外せるためです。
同氏がホワイトハウスに提案した内容は次の通りです。
オープンソースモデルは、監視可能な隔離環境でのみ実行を認める
重みの公開や改変は可能だが、安全装置の除去は不可とする
この分野は、テロリストの手に渡るリスクが共通のため、中国との条約も可能と見る
同氏は、自宅で個別モデルを訓練するような用途は引き続き可能だと説明しました。
10. 個人の話と、次世代への助言
10-1. 日々のAI活用
同氏は、運転の大半をテスラの自動運転に任せ、メールの処理にエージェントを使い、ChatGPTを1日10〜15回使うと話しました。ポッドキャストを5分に要約する自作の仕組みも作っているといいます。
10-2. 「情熱に従え」への転換
同氏は、かつて「情熱に従え」を悪い助言だと考えていましたが、AIが最低限の生活水準を支える時代になるため、見解を変えたと話しました。2040年までに豊かさが実現し、住宅ローンや食費に追われなくなるという見通しです。
10-3. 15歳に教えるべきこと
教育については、専門を深めるより幅広く学び、「何でも学べる力」を育てるべきだと述べました。育てたい特性は、主体性(agency)、イニシアチブ、幅広さ、好奇心の4点です。
