WAIC 観察：過密なコンセンサス、巨大なバブル

執筆：小餅

1. WAICはもっと早く開催されるべきだ。そうすれば、見学後に早めにハイテク株を売却できるからだ。

「ピーク」を示す兆候が多すぎる：各種サイドイベントの仮想通貨化、美人の集結、会場の製品の高度な同質化……ある分野は、もはやオタクたちの遊びから、大衆の祭典へと変貌を遂げた。

一次市場であれ二次市場であれ、誰もが同じストーリーを信じ始め、コンセンサスが過度に集中すると、リスクが蓄積し始める。

強気相場で肩を並べていた買い手たちも、相場が下落すれば、パニック売りの売り手へと変わるからだ。

買い手が買い手を殺す！

2. 大規模モデルには真の堀がない

AGIの基盤は、依然としてスケーリング則である。

モデルの性能とパラメータ規模、トレーニングの計算能力、データの質の間には、依然としてべき乗則の関係が成り立っている。

誰が、より安価にGPUの計算能力、より高品質なデータ、より優秀な研究者を確保し、より効率的に資金を投入できるか。

したがって、大規模モデル企業の競争優位性は、多くの人が想像するよりも脆弱である。

モデルの性能は次第に収束し、リードは追いつかれ、価格は下落し続けるだろう。

この波で真に持続的に利益を上げているのは、すべてのモデル企業に「水」を売っている人々だ。いずれにせよ、皆が数社の大手企業の資本支出から利益を得ているのだから。

GPU、HBM、高速相互接続、データセンター、電力、データサービス……

軍拡競争の上流に位置して利益の一部を分け合うこと、あるいは単にリソースをつなぐ仲介業者になることさえ、今最も儲かるビジネスだ。

3. データボトルネックは、今回のカンファレンスで見えた潜在的な機会だ

何人かの友人と話し合ったところ、このAIブームの中で利益を上げている企業は非常に控えめで、そもそも展示会には参加しておらず、その一つの方向性がデータであることが分かった。

統一されたマルチモーダル表現の成否は、本質的に高品質なマルチモーダル学習データにかかっている。高品質なクリーニング、正確なアノテーション、モダリティ間のアラインメントを経て、継続的な反復が可能なデータ資産は深刻な不足状態にある。

モデルのコストはますます安くなるだろうが、GPUは結局のところますます普及していくでしょうが、真に質の高いデータはますます希少になっていきます。

マルチモーダルデータ産業チェーンは、莫大な利益を生む収益性の高い分野になりつつあります。

データクレンジング、データアノテーション、データ合成、垂直分野のデータ資産、ロボットによるデータ収集……さらに、モダリティ横断的な統一表現や、マルチモーダル事前学習エンコーダーを専門に扱うアルゴリズム企業も含まれます。

GPUは一度限りの資本支出ですが、データは継続的な資本支出です。

データ分野については、現在、私は3つのカテゴリーに分類しています。第1のカテゴリーはエキスパートデータ（Expert Data）、第2のカテゴリーはRL環境／エージェントデータです。将来、エージェントを訓練する際には、単に質問と回答を収集するだけでなく、Environment → Task → Trajectory → Reward → Verifier を構築する必要があり、これは将来、最大の成長市場の一つとなる可能性があります。

第3のカテゴリーは、エンボディッド／ロボティクスデータ（Embodied / Robotics Data）です。これはLLMデータよりもさらに不足しており、収集が極めて困難です。

4. AIアプリケーションのジレンマ――かつての仮想通貨業界の縮図

現在のAIは過去の暗号資産（Crypto）とよく似ています。プロトコルが肥大化し、L1が価値の大部分を独占しているため、暗号資産VCはパブリックチェーンへの投資に必死ですが、アプリケーション？誰も投資しようとしません。

現在、AIも同様だ。

大規模モデルはまさにPOW Layer1であり、モデルそのものがアプリケーションであるさえある。

ここ数年、ほとんどのAIアプリケーションは危険なことを行ってきた。それは、モデルが当面は持たない能力を製品として売り出そうとすることだ。

しかし、モデルの能力の境界線は常に外側へと拡大し続けている。モデルがアップグレードされるたびに、まるでL1が本来アプリケーション層に属する機能をプロトコルに直接書き込むかのようです。検索、ディープリサーチ、コーディング、画像生成、動画生成、コンピュータ利用、エージェント……

もしモデルのアップグレードのたびに、あなたの製品の価値が1層ずつ失われていくのであれば、あなたは本質的にAIの「機能（Feature）」であり、AIアプリケーションではないのです。

したがって、モデルが実行できるが、モデルから奪い取るのが難しいものを必ず提供しなければならない。考えてみると、それはデータ、コンテキスト、ワークフロー、権限、流通に他ならない。

AIアプリケーションの競争優位性は、自らがモデルの競合相手ではなく、モデルの顧客になることにある。

5. エンボディド・インテリジェンス、巨大なバブル

2階のH4ホールで、同じサプライチェーンから生産された大量の類似ロボットが、のんびりと似たような動作を繰り返しているのを見て、各社の企業価値評価を目にすると、背筋が凍りつき、投資家の資金が心配でたまらない。

現在、エンボディド・インテリジェンスが抱える問題は、資本が「ソフトウェアのスケーリング法則」を用いて「ハードウェアとソフトウェアが融合した複雑なシステム」に価格を付けている点にある。

大規模モデルの奇跡とは、ある企業がGPT-5を学習させれば、理論上は限界コストをほぼゼロに抑えながら世界中の数億人にサービスを提供できるという点にあるが、しかし、ロボットにはそれができない。

ロボットは、ユーザーを1人追加でサービスするごとに、1台の機械を追加で製造する必要があり、BOM、製造、サプライチェーン、納品、保守、減価償却が伴う。

AIの知能は指数関数的に向上する可能性があります。例えば、モデルが1回アップグレードされるだけで、世界中のユーザーが同時に賢くなりますが、物理世界におけるコストは指数関数的に低下することはありません。

もし知能がムーアの法則に従うのであれば、身体化された知能は依然として製造業の法則に従うことになる。身体化された知能は最終的には巨大な産業になるかもしれないが、大規模モデルのような利益率を持つ産業になるとは限らない。

また、まだ時期尚早である。

自動運転はすでに、高度に制約された身体化された知能の問題であり、目標は明確で、行動の余地は限られており、交通ルールは標準化されており、さらに膨大な実データと成熟した自動車産業のシステムが存在する。それにもかかわらず、この業界は数千億ドルを費やしたにもかかわらず、道路上のいくつかのロングテールな問題をまだ完全には解決できていない。エンボディメントが直面する現実的な難しさは、自動運転のN倍である。

6.ポン引きにとっての黄金時代

残酷な真実だが、現在、AIスタートアップ企業の大部分はほとんど利益を出しておらず、その利益は、自分のスキルを売る「曲曲大女人」にも及ばないほどだ。

そこで興味深いことに気づいた。多くの企業は表面上は特定の事業を行っているように見えるが、詳しく話を聞くと、「ああ、あなたもトークンを売っているんですね」、「ああ、あなたも計算リソースを売っているんですね」、なんと大規模モデル企業でさえ、計算リソースを転売して差益を得ているのだ。

本当に儲けているのは、やはり仲介業者たちだ。

FA、既存株の仲介、B300の転売、トークンの販売、データセットの販売、計算リソースの販売、さらにはある創業者に会える機会の販売まで…… 

AIは、仲介市場が繁栄するためのすべての条件を同時に満たしている。技術の変化が十分に速く、情報の格差が十分に大きく、資本が十分にあり、ストーリーが十分に魅力的だ。

 VCが稼ぐのは「最終的な結末」を予測することによる利益であり、FAが稼ぐのは「コンセンサス」を予測することによる利益であり、トレンドが最終的に正しいことを証明する必要はない。

それどころか、曖昧で壮大な物語であればあるほど、FA が活躍できる余地は広がる。

例えば、エンボディド・インテリジェンスやワールドモデル……これらの分野には共通点がある。未来の物語が十分に壮大で、技術が十分に複雑であり、かつ短期的には反証が十分に困難であるということだ。

大手企業はモデル学習に資金を投じ、投資家は10年後のAGIに賭け、仲介業者が利益を稼いでいる。

大手企業の資本支出を搾取するか

あるいは、LPのFOMO支出を搾り取るか

7.お金こそがすべてだ

AI競争にはまだ長い道のりがある。よく聞かれるのは、「AI時代で最も希少な資源は何なのか？」ということだ。

多くの人はこう答えるでしょう：人材、計算能力、データ……しかし、結局のところ、それらすべてを総称する言葉はただ一つ：お金です。

AI業界における最大の競争優位性は、技術ではなく、資金調達能力である。

起業家が今すべきことは、絶えず資金調達を続けることです。たとえ口座の資金が当面足りていても、調達し続けなければなりません。

真の戦いは、将来の業界の低迷期に起こる。

資金さえあれば生き残りを続け、競合他社が資金切れになった後、その人材、技術、顧客を低価格で引き継ぐことができる。

セカンダリー市場も同様で、今後2～3年の間にバブルの大暴落が起こる可能性が高い。その時に十分な資金を持って底値で買い入れさえすれば、99％の人々に打ち勝つことができる。

算力局は、B300の計算能力とトークン産業の機会を結びつけ、大規模モデルの海外展開を模索することに尽力しています。業界関係者の皆様との交流を歓迎します（V：blocktheworld）。