OpenAI共同創設者、$110 億ドルでも依然需要を満たせず、事前学習はコストのために共同最適化にシフト

1M AI Newsのモニタリングによると、OpenAIの共同創業者であるグレッグ・ブロックマンは、インタビューの中で、2025年12月までに見込まれるAIプログラミング能力の飛躍について振り返った。彼は進捗を測るために、何年も前から保持していたテスト用プロンプトを使った。つまり、プログラミングを学んでいた当時に彼が完了までに数か月かかったウェブサイトを、AIに作らせるよう求めたのだ。2025年を通じて、この課題には複数のプロンプトと約4時間が必要だったが、12月には単一のプロンプトで高品質に完了できるようになった。彼は、新しいモデルによりAIが「タスクの約20%を完了できる状態」から「約80%」へと飛躍したと述べ、この変化は「AIを中心にワークフローを再編成する」ことを全員に迫るものだという。さらに、1100億ドルの資金配分について、ブロックマンは計算能力を「営業担当者の採用」に例えた。製品にスケーラブルな販売チャネルがあれば、営業担当者を増やすことでより多くの収益を生み出せる、という。計算能力はコストセンターではなく、収益センターである。彼はChatGPTリリース前夜にチームと交わした会話を思い出した。「彼らは『どれくらいの計算能力を買うべきですか？』と聞いてきた。『全部だ』と言った。『いいえ、いいえ、真剣に、どれくらい買うべきですか？』と彼らは言った。『どう組み立てようが需要に追いつけない』と言った。この判断は今もなお当てはまっており、計算能力の調達は18〜24か月前に確定しておく必要がある。では、この計算能力をどう活用するのか。ブロックマンは、OpenAIがもはや単に事前学習の最大規模だけを追い求めているのではなく、事前学習の能力と推論コストを共同で最適化していることを明かした。『必ずしも可能な限り大きくする必要はありません。多数の下流における推論の利用ケースも考慮する必要があるからです。あなたが本当に欲しいのは、「コスト×知能」の最適な解なのです。』しかし彼は、「事前学習はもはや重要ではない」という考えには強く反対している。より賢い基盤モデルほど、その後の強化学習や推論の段階の効率が高くなり、また大規模な中央集権型トレーニングを支えるためのNvidia GPUには「絶対的な必要性」がまだあると考えているからだ。