「エリック・シュミット氏の包み隠さない洞察力：なぜGoogleは人工知能領域で敗北し、これから何をするか」というタイトルの記事

面白い話です。GoogleのCEOを10年務めたエリック・シュミット氏が最近、スタンフォード大学コンピュータサイエンス学部の会議に招待されました。スピーチ中、彼は率直であり、ある時点で学生たちに会議が機密であるため、彼が言っていることを共有してはいけないと真剣に伝えました。しかし、主催者はエリック・シュミット氏に会議がライブストリームされていることを通知し、それを聞いたシュミット氏の表情が凍りつきました。スタンフォード大学は後にYouTubeからこのビデオを削除しましたが、多くの人がすでにそのビデオを保存しており、GitHubにはその全文が掲載されています。

彼が発言した主なポイントの要約を以下に示します：

Googleが現在、人工知能分野で敗北しているのはなぜですか？なぜなら、Googleは従業員が早く帰宅し、仕事と生活のバランスを重視することを重視しているからです。従業員が週に1日しかオフィスに来ない場合、OpenAIやAnthropicと競争することはできません。

エロン・マスクを見てください、TSMCを見てください。これらの企業は従業員を鍛え上げることで成功しています。勝つためには従業員を限界まで追い込まなければなりません。TSMCは、物理学の博士号を持つ人々を、最初の年に工場の床で働かせています。アメリカの博士課程の学生が組み立てラインで働くのを想像できますか？

私自身も大きな間違いを犯しました。NVIDIAのCUDAはばかげたプログラミング言語だと思っていましたが、現在ではCUDAがNVIDIAの最強の壁であることが分かりました。すべての大型モデルはCUDAで実行され、NVIDIAのGPUだけがCUDAをサポートしています。これは他のチップメーカーにとっても勝ち目がありません。

マイクロソフトがOpenAIと提携したとき、私はそれを信じられなかった。なぜマイクロソフトは最も重要なAIビジネスをそのような小さな企業にアウトソーシングするのか？再び、私は間違っていました。AppleがAIにおいてどれだけ遅れているか考えると、大企業はビューロクラシーになり、真の努力家たちはスタートアップにいます。

TikTokはアメリカ人にレッスンを教えました。ここにいる若い起業家たち、音楽やその他を盗んでしまってください。BGmを違法行為として取り締まることを認めたTikTokを嘲笑しています。成功すれば、トップ弁護士を雇うお金を持っているでしょう。失敗した場合には誰もあなたを訴えないでしょう。

OpenAIのStargateは、1000億ドルを必要とすると主張しましたが、実際には3000億ドル必要になるかもしれません。エネルギーのギャップがあまりにも大きいためです。私はホワイトハウスに提言しました。アメリカはカナダとの結びつきを強めるか、豊富な水力と安い労働力を持つアラブ諸国と関係を深めるべきです。

ヨーロッパは競争から遠ざかっています。ブリュッセル（欧州連合の本部）は技術革新の機会を破壊しています。フランスには望みがあるかもしれませんが、ドイツにはなく、他のヨーロッパの国ではなおさらです。インドはアメリカの同盟国の中で最も重要な森羅万象の国であり、アメリカは中国をすでに失っています。

オープンソースは素晴らしい！Googleの歴史的なインフラのほとんどはオープンソースから恩恵を受けています。しかし、正直に言うと、人工知能産業のコストはオープンソースにとっては高すぎます。私が投資したフランスの大型モデル「ミストラル」は、クローズドソースのアプローチに切り替えます。Metaのように、すべての企業が単純にパシーになりたいと思っているわけではありません。

人工知能は、富裕層をさらに富裕にし、貧困層をますます貧困にする。そして、国家にも同じことが言えます。これは強い国家にしか勝ち目がないゲームです。技術的なリソースを持たない国は、強い国家のサプライチェーンに参加するための入場券が不可欠です。そうしなければ、豊かな食事を逃すことになります。

AIチップは高級な製造業に属し、高い出力価値を持ちますが、雇用の促進にはつながりにくいでしょう。あなたたちの中には、製造工場を訪れたことがある人がほとんどいないかもしれませんが、すべては機械化されており、人手は必要ありません。人間は遅くて汚いので、製造業復興に期待しないでください。AppleがMacBookの生産ラインをテキサスに移転したのは、そこで賃金が低いからではなく、大量雇用の必要性がなくなったからです。

歴史的には、工場で最初に導入された電気は蒸気機関よりも生産性を上げることができませんでした。分散電力システムが工場のレイアウトを再構成し、組み立てシステムが登場するまでに、それから30年ほどかかり、生産性が急激に向上しました。現在のAIはその当時の電気と同じであり、巨大な報酬を得るには組織的なイノベーションが必要です。今は皆が「低い果実」を摘んでいるだけです。