2人の天才の離脱で27.5兆円が消えた、GoogleとAI業界の地殻変動

皆さんこんにちは。「米国株投資の耳よりな話」へようこそ。

はい、よろしくお願いします。

さて、皆さんもちょっと想像してみてほしいんですが、朝起きて株価をチェックしたら、ソニーグループとかキーエンスのような日本トップクラスの企業が丸ごと一社消滅するレベルのお金が、たった一日で株式市場から吹き飛んでいたとしたらどう思いますか？

いや、それはもう身の毛がよだつというか、何か金融危機でも起きたのかと錯覚するレベルの数字ですよね。

本当にそうですよね。でも、何かスキャンダルが発覚したわけでも、市場全体が大暴落したわけでもないんです。原因はたった数人のエンジニアが会社を辞めると決断したことでした。ということで、今日のテーマはズバリ、Googleディープマインドから重要人物が相次いで離脱です。

これはもうテクノロジー業界全体に強烈な衝撃波を走らせた大事件でしたね。

今回の私たちのミッションは、この米国株の巨人、アルファベットの根幹を揺るがすようなビッグニュースが、単なるよくある人事異動ではなくて、AI業界全体の構造変化と皆さんのポートフォリオにどう影響していくのかを徹底的に紐解いていくことです。

そもそもこのGoogleディープマインドっていうのは、今のアルファベットの中でどういう立ち位置の組織なんでしょうか。もっと重要なポジションということですか。

はい。グループ全体の競争力を左右する最重要の中核部門であり、まさに技術革新のエンジンそのものです。彼らが生み出す基礎技術やアルゴリズムは、検索エンジンやGoogle Cloud、YouTubeに搭載される最先端AIモデル、つまりGeminiシリーズなどの直接的な供給源になっているんです。アルファベットの存続と成長の鍵を握る、文字通りの心臓部ですね。

なるほど。つまり、アルファベットの頭脳のど真ん中ということですね。

その通りです。

そんな心臓部の創立者であり、AI業界のスーパースターでもあるデミス・ハサビス氏が、なんとCEOを退任して、アルファベットのチーフサイエンティスト兼会長に就任したと。日々の業務はCTOのコライ・カブクチウォル氏に引き継がれたそうですが、ハサビス氏ってそもそもAI業界ではどれくらいすごい人なんですか？

彼はですね、単なるIT企業の優秀な経営者ではないんですよ。AIブームを基礎から築いた天才起業家であり、科学者なんです。経歴も飛び抜けていて、四歳でチェスを始めて、十三歳で世界ジュニアトップクラスのマスターになったという神童でした。

十三歳でマスター。すごいですね。

その後、十代で名作PCゲームの開発に関わって、ケンブリッジ大学でコンピューターサイエンスを修めてゲーム会社を起業しています。さらにその後、脳の仕組みとコンピューターを融合させるために、なんと認知神経科学の博士号まで取得しているんです。

ちょっと待ってください。チェスマスターでゲームクリエイターで脳科学の博士って、なんだか現実離れしたプロフィールですね。

本当にそうですよね。そして何より、彼が率いるチームは2016年に囲碁AIのアルファGOを開発して、世界最高峰のプロ棋士を破って、世界中に第三次AIブームを巻き起こしました。でも、彼の真骨頂は実はそこにはないんです。

えっと、違うんですか？

彼はAIを使って科学の難問を解くこと、これにこそ情熱を注いできたんです。その集大成がアルファフォールドというAIです。

アルファフォールド。タンパク質の立体構造を予測するAIですよね。でも、それがどうしてそこまですごいことなんでしょうか。

ここは非常に興味深いポイントなんですが、タンパク質ってアミノ酸のひもが複雑に折りたたまれて3D構造を作ってるんですね。その折りたたまれ方を予測するのって、物理学において五十年来の超難問だったんです。

五十年も解けなかったんですか？

ええ。なぜかというと、考えられる形の種類が宇宙の星の数より多いからなんです。従来は一つのタンパク質の構造を解明するのに、研究者が数年かけて実験していたんですよ。でも、アルファフォールドのAIは、その膨大なパターンを瞬時に計算して、正確な3D構造を予測できるようにしたんです。

数年かかっていたものが一瞬で。

そうなんです。これにより、創薬や病気の解明が何十年も早まることになって、その功績で彼は2024年のノーベル化学賞を受賞しています。彼はAI業界において圧倒的な象徴と言える存在なんです。

リスナーの皆さんに、ちょっと私の例えで聞いてほしいんですが、彼は例えるなら、大ヒット映画を連発する天才監督が、現場のメガホンを後進に譲って、自分は人類の未来を変えるような巨大なドキュメンタリー制作に引きこもるようなものですよね。

ああ、それは非常にわかりやすい例えですね。まさにそんな感じです。

ノーベル賞受賞者がCEOを務める会社、それがディープマインドだったわけですが、じゃあなぜそんな象徴的な存在である彼が今CEOを退任したんでしょうか。

彼自身の声明によれば、長年目指してきた汎用人工知能、いわゆるAGIの実現が間近に迫っていると感じているからだと。大局的な視点に集中するためということですね。ただ、背景にあるのはGoogle全体の強烈なシフトなんです。

シフトですか。

ええ。現在、OpenAIなどとの熾烈な商業化競争の中で、Google全体が純粋な研究からGeminiなどの製品化、プロダクト出荷へと急速にシフトしているんです。

つまり、日々の製品開発のプレッシャーが強くなっていると。

はい。だからこそ、現場の運用やエンジニアリングに長けた人物にプロダクトの司令塔を担わせて、ハサビス氏自身は日々の製品化のプレッシャーから離れて、AGI戦略などの科学応用領域へと軸足を戻す、そういう明確な役割分担の狙いがあります。

研究と熾烈な製品開発競争が、一つの組織の中で同居しきれなくなってきたんですね。

まさにそういうことです。

でも、これだけでも大ニュースなのに、同時にもう一つの激震が起きた。これが冒頭でお話しした27.5兆円の株価下落にダイレクトにつながったわけですよね。

はい。伝説的な天才エンジニア、ジェフ・ディーン氏が、トップ研究者四名とともにGoogleを退社し、独立したというニュースです。

実は私、彼の名前は聞いたことがあったんですが、投資家の視点からすると、なぜたった一人のエンジニアが辞めるだけでそんなに市場がパニックになるのって不思議だったんです。彼は具体的に何を成し遂げた人なんですか。

彼は27年間在籍したGoogleの30番目の社員であり、チーフサイエンティストでした。一言で言えば、彼なしでは現在のGoogle、ひいては現代のインターネット社会は存在しません。

インターネット社会が存在しない。そこまでですか。

ええ。彼はビッグテーブル、MapReduce、Spannerといった、現在私たちが当たり前のように使っている巨大な分散処理基盤の設計者なんです。

分散処理基盤というと、なんだか難しく聞こえますが、どういう仕組みなんですか。

想像してみてください。Googleは世界中のウェブページを検索できるようにするために、天文学的な量のデータを処理しなければなりませんでした。昔はデータが増えれば、もっと巨大で高価なスーパーコンピューターを買うしか解決策がなかったんです。

ハードウェアの力技ですね。

しかし、彼は安価な普通のコンピューターを何万台もつなぎ合わせて、まるで一つの巨大な頭脳のように協調してデータを処理させるソフトウェアの仕組み、つまりMapReduceなどを発明しました。

なるほど。巨大な図書館の蔵書整理を一人の超人に任せるんじゃなくて、一万人の一般人に完璧な連携で作業させるような仕組みを作ったわけですね。

まさにその通りです。物理的なハードウェアの限界をソフトウェアの設計で突破したんです。その後、彼はAI研究組織のGoogle Brainを創設して、世界中で使われる深層学習ライブラリTensorFlowやAI専用プロセッサTPUの開発を主導しました。

エンジニア界隈のジェフ・ディーン伝説って知ってますか、皆さん。

ああ、あのチャック・ノリスのジョークみたいなやつですね。

そうなんです。彼がコンパイルするとコードが怖がってエラーを出さないとか、アセンブラーより早く二進数を手書きできるとか、そういうジョークが語り継がれるほどのリスペクトを集めている人物なんですよね。

ええ。彼の書くコードが極限まで最適化されていて、人間業とは思えないことを揶揄した尊敬の念の表れですね。

彼がいかに伝説的な人物かはわかりましたが、それにしても市場の反応は尋常じゃありませんでした。数字の話をしましょう。このニュースの日、上昇傾向だった株価が四パーセント下落しました。四パーセントって聞くとふーんと思うかもしれませんが、これ時価総額約四点三四兆ドルのうち約千七百四十億ドルが吹き飛んだってことですよね。

そうなりますね。

一ドル百五十八円計算で、なんと約二十七点五兆円になるんです。ソニーグループやキーエンスのような日本トップクラスの企業が丸ごと一社消滅するレベルのお金が一日で動いたんですよ。

本当に恐ろしい金額です。

やっぱり投資家から見ると、Googleの頭脳が流出して、今後のAI開発競争で負けるんじゃないかという強烈なパニックだったんでしょうか。

それもありますが、より本質的なのは、市場が強烈なリスクプレミアムを織り込んだということです。投資家は単なる優秀な人材の離脱ではなく、先ほどの研究と製品開発の間に生じている摩擦の深刻さに気づいたんです。最重要人材の頭脳流出リスクが連鎖するのではないかという不確実性を警戒した結果が、この二十七点五兆円という数字に表れています。

恐ろしい世界ですね。

そこまでの警戒感を市場に抱かせてまで、ジェフ・ディーンたち天才集団は外に出て何をやろうとしているのか。彼らが立ち上げた新会社Discovery Loopは、一体どんなミッションを持っているんでしょうか。

Discovery Loopが目指しているのは、人間と会話するチャットボットを作ることではありません。仮説を立て、実験し、結果を分析し、また新たな仮説を立てるという科学研究のプロセス、つまりループそのものをAIと巨大計算基盤で自動化することです。

ちょっと待ってください。AIに科学研究そのものをやらせるって、なんだかSF映画みたいですよね。白衣を着たロボットアームがビーカーに薬品を注いだり、顕微鏡を覗いたりする、そういう物理的なラボを作るってことですか？

いえ、そこが面白いところなんです。物理的なロボットではなくて、背後にある推論のソフトウェアの話なんです。例えば、より長持ちする新しいバッテリーの素材を発見するとしますよね。従来なら人間の科学者が、この成分とこの成分を組み合わせたらどうだろうと推測して、実験室で調合し、失敗するというサイクルを何年にもわたって何千回も繰り返していました。

気の遠くなるような作業ですね。

しかし、Discovery Loopが構想するAIは、科学の法則を学習した上で、数百万通りの分子の組み合わせをコンピューター空間上のシミュレーションで一晩のうちにテストするんです。そして、理論上最も成功確率が高い成分をピンポイントで予測し、それだけを実際の実験に回す。十年かかっていた研究サイクルを数日の計算タスクに変えてしまうような科学の自動化です。

なるほど。アルファフォールドがタンパク質の構造予測でやったようなブレイクスルーを、あらゆる科学分野で全自動で回し続けるシステムを作ろうとしているんですね。

そういうことです。第一段階として、まずは彼ら自身の機械学習の研究やコード構築など、エンジニアリング自体を自社のAIに自動で回させてシステムを磨き上げます。そして第二段階で創薬や新素材の開発、クリーンエネルギーといった人類の課題、つまりグランドチャレンジに挑むという壮大なビジョンを描いています。

ここで本当に面白くなってくるんですが、彼らが立ち上げたこのDiscovery Loop、ただのシリコンバレーのスタートアップじゃないんです。彼らはパブリックベネフィットコーポレーション、公益企業という形態をとっているんですよね。これ、投資家目線ではどう解釈すればいいんでしょうか。

通常の株式会社は、株主の利益を最大化することが法的な義務ですよね。つまり、ウォール街からの次の四半期決算でどれだけ儲かるんだとか、早く利益の出るプロダクトを出せという強烈なプレッシャーに常にさらされるわけです。しかし、PBCという形態をとることで、彼らは社会への利益や人類の科学技術の推進を定款に組み込むことができるんです。

なるほど。つまり、四半期ごとの利益追求というウォール街の圧力から自分たちを法的に守って、何年もかかるような長期的な科学的ブレイクスルーに専念するためのバリアを張ったわけですね。

その通りです。Googleの内部にいては、どうしてもそのプレッシャーから逃れられなかったということの裏返しでもあります。

でも、すごく不思議なのが、Googleから見れば、自社の頭脳とも言える最高峰の天才たちが突然人類のために独立しますって出て行っちゃったわけですよね。Googleは彼らを裏切り者扱いして激怒しているんじゃないですか？

実は全く逆なんです。なんと、アルファベット自身が初期出資者として多額の資金を提供して、さらにクラウドインフラの提供パートナーとして強力にバックアップしているんです。

えー、自分たちから逃げ出した天才たちに、自らお金とサーバーを差し出してるんですか？なぜそんな塩を送るような真似を。

これこそが現代の巨大テック企業のしたたかなエコシステム戦略なんです。先ほどから話に出ているように、Googleの社内では早くGeminiの性能を上げて製品化しろというプレッシャーが強すぎて、スピード感を持って先端科学の自動化といった超長期的な研究がしづらくなっています。だからこそ、野心的なフロンティア研究は、外部の独立したスタートアップに託して、自社は出資者およびインフラ提供者として、その果実をパートナーとして享受する仕組みを作っているのです。

自社ではスピード感を持ってできない先端科学を外部パートナーとして享受するってことですね。買い殺しにして腐らせるくらいなら外に放って、資本とインフラという強い鎖で結びつき続ける戦略なんですね。恐るべしアルファベット。

これらの出来事を大きな視点で結びつけると、現在のAI業界全体に起きているパラダイムシフト、つまり三つの構造変化がはっきりと浮かび上がってきます。

ぜひその三つを整理して教えてください。

まず一つ目は、象牙の塔の終焉と過酷な商業プロダクト出荷競争の時代になったことです。これまでディープマインドなどのAI研究所は、潤沢な資金で利益を気にせず純粋な研究に没頭できるパラダイスでした。しかし、今やGoogle本体の厳しいビジネスモデルに組み込まれ、モデルを製品化し続ける工場へと変貌したんです。

夢を追う時代から血みどろの出荷競争の時代になったんですね。

そうです。そして二つ目は、LLM、つまり大規模言語モデルの進化の鈍化、いわゆるスケーリングローの壁が見え始めたことです。

スケーリングローの壁。具体的にはどういうことでしょう。

これまではAIに読み込ませるデータ量と計算に使うコンピューターのパワーを増やせば増やすほど、AIは右肩上がりで賢くなってきました。これがスケーリングローです。でもこれって例えるならテスト勉強の暗記と同じなんですよ。教科書をたくさん読んで徹夜して詰め込めば、ある程度までは点数は上がりますよね。でも、ただ本をたくさん読んだからといって、誰も思いつかなかったような新しい科学の法則を発見できる天才になれるわけではありませんよね。

確かに。暗記力と未知のものを生み出す推論力は別物ですね。

その通りです。だからこそ、ハサビス氏やジェフ・ディーン氏のようなトップ層は、すでにAI自身に科学的発見をさせるという次のフロンティアへ向かっているんです。

もうトップ層は次のステージを見据えているんですね。

そして三つ目が、短期的な株主至上主義を嫌うトップ研究者が公益企業として独立し、Googleなどがそれを出資者として支えるという新たな共生関係、エコシステムが生まれたことです。

つまり、AI業界は日々の生活にAIを組み込む製品部隊と、人類の限界を超える科学的ブレイクスルーを追うフロンティア部隊に完全に真っ二つに分かれたってことですね。

まさにその通りです。二極化の時代ですね。

さて、ここまで深く掘り下げてきましたが、最後にリスナーの皆さんに一つ考えてみてほしいことがあります。天才研究者たちが次々と大企業から独立し、人類のための公益企業を立ち上げていく。一見すると、個人の天才的な頭が巨大な資本から解放されたように見えますよね。

ええ。

しかし、彼らが画期的なAIを動かすために必要な天文学的な計算資源や莫大な資金を握っているのは、結局のところGoogleのようなメガテック企業なんです。

確かにそうですね。

AIの真の支配者はアルゴリズムを生み出す天才の頭脳なのか、それともその土台となるインフラと資本を持つ巨大企業なのか。皆さんがポートフォリオを考える上で、このパワーバランスは非常に重要なヒントになるかもしれませんね。

今後のテクノロジー投資において最も重要な視点の一つだと思います。