※本記事は、世界経済フォーラム（World Economic Forum）第56回年次総会（ダボス会議2026）におけるパネルディスカッション「Converging Technologies to Win」の内容を基に作成されています。動画は https://www.youtube.com/watch?v=k2cE3Qa5bCQ でご覧いただけます。
登壇者は以下の通りです。
- Abdullah AlSwaha：サウジアラビア王国 通信情報技術大臣
- Vimal Kapur：Honeywell 会長兼CEO
- Andrew McAfee：MIT科学者（モデレーター）
- Sassine Ghazi：Synopsis 社長兼CEO
- Laura D'Andrea Tyson：カリフォルニア大学バークレー校 経済学者
本パネルでは、次の時代の競争力は単独のブレークスルーではなく、複数の先端技術を一貫した産業戦略へと統合できる国家によって決まるという視座のもと、AI・コンピュート・ロボティクス・材料・エネルギーの相互作用が各国の成長をいかに左右するか、また（再）工業化とレジリエンスのために各国がどのような能力とガバナンス構造を構築すべきかが議論されました。
本記事では、パネルディスカッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。世界経済フォーラムの詳細情報は http://www.weforum.org/ でご覧いただけます。
1. イントロダクションとパネルの概要
1.1 ダボス2026の中心テーマとパネリスト紹介
Andy McAfee（モデレーター、MIT科学者）： ダボス（スイス）で開催されている世界経済フォーラム2026年次総会へようこそ。私はMITの科学者、Andy McAfeeです。本パネルのモデレーターを務めます。年次総会も木曜日を迎え終盤に差しかかっていますが、今回のパネルのテーマは今年の会議を通じて最も活発に議論されてきた話題の一つであると断言できます。AIの目覚ましい進歩が確かにその背景にありますが、理由はそれだけではありません。おそらくダボス2026で最も支配的な対話のテーマこそ、まさにこのパネルの主題である「テクノロジーの収束によって勝つ（Converging Technologies to Win）」です。
当然ながら、「勝つ」とは何を意味するのかを定義する必要があります。それは人によって、また世界のどの地域にいるかによって異なり得るものです。どのテクノロジーが最も注目されているのかについても議論が必要でしょう。いずれにせよ、このテーマはダボス2026の参加者であれば誰でもトップ2〜3に挙げるであろう議題です。
そして幸いなことに、この問いに45分で決定的な答えを出してくれるパネリストたちがここにいます。まず私の隣に座っているのが、サウジアラビア王国の通信情報技術大臣であるAbdullah Sawaha閣下です。その隣が、私自身多くのことを学んできた経済学者、カリフォルニア大学バークレー校のLaura Dandrea Tysonです。北カリフォルニアのバークレー周辺では膨大な技術革新が起きていることは皆さんもご存知でしょう。幸いにもLauraはその秘密をすべて知っており、今日それを共有してくれます。
その隣がHoneywellの会長兼CEO、Vimal Kapoorです。米国を拠点とするハイテク企業のリーダーです。そして最後に、決して忘れてはならない存在がSynopsisの社長兼CEOであるSassin Gaziです。Synopsisはあまり一般に知られた名前ではないかもしれませんが、半導体製造とイノベーションのサプライチェーンにおいて極めて重要なリンクを担う企業です。率直に言って、皆さんがいなければ、AI革命を動かしているチップは存在しません。まずそのことに感謝を申し上げたい。そして、一体どうやってそれを実現しているのかをお聞きしたい。
では最初にLauraから始めましょう。あなたのような経済学者はこの問いを長年研究してきました。ある地域や国がテクノロジーエコシステムを構築し、イノベーションが爆発的に生まれ、顧客に大きな価値をもたらし、富を創出し、多くの人に良い雇用を提供する——そのような場所へと収束していくためには何が必要なのか。謙遜を抜きにすれば、あなたのお膝元であるカリフォルニアはほぼ間違いなく世界のリーダーです。北カリフォルニアで何が起きてそれが機能したのか、そしてさらに広く、このような魔法を起こすための環境づくりの秘訣は何なのか。産業政策（Industrial Policy）という言葉をあなたは使いますが、好む人もいれば好まない人もいます。しかし、政府が正しいことを行わなければ、このような素晴らしいテクノロジーエコシステムの収束は実現しないという点では、ここにいる全員が同意するでしょう。その「正しいこと」とは何か、ぜひお聞かせください。
2. テクノロジーエコシステムの構築モデル：米国と中国
2.1 米国モデル：大学・基礎科学・リスク資本・DARPAの役割
Laura Tyson： それは大変な数の質問ですね（笑）。ここでは対比を示したいと思います。米国、特にシリコンバレーを中心とするイノベーションモデルと、中国のモデルとの対比です。
まず米国についてですが、米国のイノベーションは基礎科学と、企業と大学の関係性によって強く推進されてきました。Synopsisはバークレーの工学部の教員とつながりがありますよね。Googleの歴史を考えてみてください。その出発点は、大学の学生と教員に対する基礎科学の支援であり、そこからブレークスルーが生まれました。そのブレークスルーが市場価値を持つものとなり、大学の外に持ち出され、やがて世界有数の企業になったのです。しかしそれは同時に、リスクを取る意思を持つ人々がいたからこそ実現しました。リスク資本の問題は非常に重要です。ヨーロッパでは今まさにこの議論が盛んに行われています。ヨーロッパには多くの技術的強みがありますが、イノベーションが生まれると、その資金調達のために米国のベンチャーキャピタルやプライベートエクイティを求めることが多いのです。米国の市場はそれだけ深いからです。したがって、市場主導モデルにおいては大学との連携、金融との連携、リスクテイカーとの連携が鍵であることを強調したいと思います。
もう一つ加えたいことがあります。歴史を振り返ると、米国は本格的な産業政策を持ったことはないのですが、防衛に関連する産業政策は持っていました。多くの原初的なブレークスルーはDARPA、あるいはDARPAが大学で資金提供した研究から生まれています。国防総省の支援と、防衛分野でリスクを取る意思があったのです。これは今も変わっていません。また、基礎科学面では、医学研究やがん研究、新薬開発に大量の資金が投入されてきました。米国から生まれる新薬のパイプラインを遡れば、そこにも基礎科学への支援が見えてきます。これらが米国システムの特徴です。
2.2 中国モデル：国家主導の産業戦略とEV・バッテリー産業、公的資金から民間VCへの移行
Laura Tyson： 一方、中国のシステムについて申し上げたいのは、企業ではなく国家が長期的な産業戦略を持っているということです。私はこの1年間、バッテリーとEV産業について研究してきました。中国はまさにこの分野で、国家が産業戦略を設定し、一夜にして起きたわけではなく長い年月をかけて、民間セクターとともにエコシステム全体を構築しました。中国のEVメーカーの大半は民間企業ですが、国としてEVとバッテリーの分野で世界的な主要プレーヤーになるという戦略があったからこそ、エコシステム全体が発展したのです。国家がある産業で競争力を追求し、技術進歩を追求すると決め、さまざまな手段を講じます。まだ産業として発展していない段階では公的資金が投入され、時間の経過とともに民間セクターへと移行していく——これが中国のEV戦略の本質でした。
Andy McAfee： ちょっと待ってください。特に米国のベンチャーキャピタルは中国のテックエコシステムにとって非常に重要だったのではないですか。
Laura Tyson： ええ、もちろんそうです。私が言いたかったのは、中国では公的セクターからの資金もあったということです。たとえばAIについて考えると、中国が今追求しているのは数々の素晴らしいエッジアプリケーションであり、それらは民間セクター、つまりベンチャーキャピタリストたちによって資金提供されています。彼らは「Tencentに何かを売れる、そしてTencentはそれを使って自社の事業を変革する」と考えているわけです。ですから、産業がまだ発展していない段階では公的資金が入り、時間の経過とともに民間セクターへ移行するというのが中国モデルの要点です。
Andy McAfee： 私の理解が正しければ、現在この地球上には非常に大きく成功した二つのテックエコシステムがあり、それらは異なる道筋で発展してきた。そして、あなたはどちらかというと中国モデルの方を好んでいるように聞こえるのですが。
Laura Tyson： いいえ、中国モデルを好んでいるわけではありません。このパネルのタイトルに「産業戦略」という言葉が含まれていますので、国家目標としての産業戦略について語るのであれば、自国のシステムがその国家目標を追求するための装備を備えているかを考えなければなりません。例えば米国では、国家安全保障上の理由からハイエンドチップの国内生産能力を持つ必要があると判断し、さまざまな政策を使ってそれを実現しました。現在、米国内での生産が一部始まっています。しかし、問題はその生産コストがかなり高くなるということです。国際的な競争力を維持することは、まだ解決できていない課題です。
3. サウジアラビアの国家戦略：デジタル時代から知能時代へ
3.1 ビジョン2030の成果と「人材・技術・信頼」の投資方針
Andy McAfee： では具体的な話に移りましょう。Sawaha大臣、あなたは王国の国家戦略を策定する立場にあります。米国と中国という二つの突出したテックエコシステムの歴史と現状を精査されてきたと思いますが、サウジアラビアが取り組んでいるのはそのどちらに近いのでしょうか。それともブレンドなのか、あるいは第三の道を模索しているのでしょうか。
Abdullah Sawaha： Andy、少し振り返らせてください。デジタル時代において、皇太子殿下のご指導のもと、我々はどのように経済を多角化できるかに取り組んできました。その結果、石油依存GDPからの多角化率56%を達成しています。これは2030年の目標を前倒しで達成したものです。デジタル基盤は「グレートリセット」に対する「グレートレジリエンス」を人類にもたらしました。
王国の投資方針は非常にシンプルでした。人材（Talent）、技術（Technology）、そしてパートナーとの信頼（Trust）に倍賭けすれば、成功を収められるということです。そして我々はインテリジェンス時代においても全く同じ青写真に従っています。インテリジェンス時代には二つのことが必要です。「偉大な加速（Great Acceleration）」と「偉大な採用（Great Adoption）」です。供給側だけに注力することは重要ではありません。それはバブルや冬の時代を引き起こすだけです。重要なのは採用、つまり実際に使われることなのです。我々は産業時代にエネルギーを供給してきました。インテリジェンス時代にもエネルギーを供給するのは当然のことです。
3.2 AI実装の具体的成果とグローバルな野心
Abdullah Sawaha： 昨年、我々は100万入出力トークンあたり11セントというコストを達成しました。世界で最もAI活用が進んだ国になることは我々にとって自然な流れです。UCバークレーと連携してヘルスケア分野の生成AIに注力しています。また、公共・民間双方でエージェント型AIに倍賭けしており、すべての公共・民間の労働者がエージェントを持ち、10倍の生産性を注入することを目指しています。そして、国立病院において完全ロボティクスによる心臓移植手術という、フィジカルAIの初展開を実現しました。
さらに、サウジアラビアは昨年、AIにおける最大の投資案件と最大の成功事例を持ちました。ノーベル賞受賞者であるサウジ系アメリカ人のOmariagi教授がUCバークレーと我々の国立研究所と協働し、AIを使って新しい化学物質——金属有機構造体（Metal Organic Frameworks）——を創出しました。これは適切な孔径を持つスポンジのようなもので、大気中から水分と炭素を回収できるものです。
最大の投資案件については、Jonathan Rossに聞いていただければわかります。彼は2年前、地域最大のテックイベントであるLeapで世界に紹介されました。王国がメモリウォールにどう取り組んでいるか——チップ上、チップの隣、チップの近くのメモリに倍賭けしています。そして100万入出力トークンあたり11セントのコストを実証し、Aramcoを活用しました。AramcoはJonathanに対して最初の発注書を書いた企業です。昨年は10億ドルのボトムライン効率化を実現し、今年は20億ドルに迫る実際のAI採用が進んでいます。最低のアップリフトコストとカーボンインテンシティも達成しています。これは、インテリジェンス時代にはAIを加速させるだけでなく、正しくAIを採用できるパートナーが必要であるという真の証であり、王国はそのパートナーとして堂々と立っています。
Andy McAfee： 王国の野心のレベルを確認させてください。最低限として、サウジアラビアの組織や制度をAI化し、サウジの人々をより良くケアしたいということは理解しました。それだけでも極めて野心的ですが、それはあなたがおっしゃったことの中で最も控えめな部分に聞こえます。世界を変革しつつあるテックエコシステムのグローバルな舞台に加わるという野心もあるのでしょうか。
Abdullah Sawaha： はい、野心はまさにグローバルです。皇太子殿下にはこうした投資方針があります。「王国と中東が繁栄すればするほど、世界も繁栄する」というものです。実際、我々は地域のデジタル経済の50%を牽引し、近隣諸国の3倍のテック人材を擁しています。その結果としてVC資金の50%とユニコーン企業数も牽引しており、世界経済フォーラムがサウジアラビアを2年連続でデジタルライザー第1位・第2位に選出したのも偶然ではありません。
インテリジェンス時代に立ち返れば、我々は産業世界にエネルギーを供給し、世界が100兆ドル超の経済価値を達成する助けとなりました。次の100兆ドルをインテリジェンス時代のエネルギー供給によって達成する支援をしたいと考えています。技術的な壁についても集中的に取り組んでいます。世界が必要とする83ギガワットのエネルギーウォールに対処するため、皇太子殿下が毎月開催する委員会があり、Abdulaziz王子がその小委員会を統括しています。現在10ギガワット超の容量を持つ土地とエネルギーをすでに確保しており、展開可能な状態です。皇太子殿下がワシントンDCの大統領を訪問した際には、Jensen Huang、Elon Muskも含め、王国での大規模投資と展開に関する確定的な合意を発表しています。
採用面での実例もお話しします。最も強力なアラビア語LLMを開発し、Adobeに提示したところ、Adobeは現在すべての製品スイートにこれを採用しています。アラビア語LLMを使いたければ、それはサウジアラビア王国が支えています。またQualcommと提携し、世界初のハイブリッドAIラップトップとエンドポイントを実現しました。これらはすべて、王国が地域にとどまらずグローバルに展開しているという真の証です。
Andy McAfee： アメリカの野球の比喩を使えば、あなたたちはスモールボール（小さな戦い）をしているのではありませんね。
Abdullah Sawaha： スモールボールは王国の辞書にはありません（笑）。
4. 企業視点から見たAIとエネルギーの全体像（Honeywell）
4.1 企業・大学・政府の連携とAIの用途を問う視点
Andy McAfee： Vimal、あなたはHoneywellを率いており、世界中の最先端テクノロジーの現場でビジネスをしています。多くの政府やエコシステムと接する組織のリーダーとして、正しい方向に進んでいると楽観できる点と、うまくいかないかもしれないと懸念を感じる点について教えてください。
Vimal Kapoor： もちろんです。Lauraが最初に大学・政府のエコシステムについて素晴らしい指摘をされました。Googleのようなイノベーションが生まれる仕組みですね。しかし、Honeywellのような企業もまた、製品開発に非常に大きな投資をしており、大学との強い連携を維持しながら3年、5年、7年先を見据えて思考しています。我々がこの5年から10年で認識したのは、政府との対話の最前線に立ち、我々が何をしているかを共有し、より大きな全体像を形作る能力を持たなければならないということです。サウジのような政府は非常にプロアクティブで、皇太子殿下のような方々と直接対話し、物事がどこへ向かっているかを共有する高いアクセスを得ています。
一つ二つ例を挙げましょう。AIはあらゆる産業に影響を与え、したがってエネルギー消費にも影響を与えます。ここで正しい考え方をしなければなりません。「もっと電力が必要だ、原子力を増やそう、ガスを増やそう」という対話が生まれたとき、私が常に問いかけるのは「それで何をするのですか？ 明確になっていますか？ 最高の動画や写真を作るためですか、それともヘルスケアの問題を解決するためですか？」ということです。もしヘルスケアの問題を解決するのであれば、我々にはそのソリューションがあります。それならばエネルギー問題もガスなのか、原子力なのか、エネルギー貯蔵なのか、別の方法で解決しましょう。
このようにエンドツーエンドの全体像を見る能力が、米国政府であれサウジのような国であれ、あらゆる大国の経済において重要です。我々はそれを自らの責任と考えています。政策を正しく形成すれば、我々もビジネスモデルを政策に整合させることで先行者利益を得られます。しかし同時に、大企業として社会に還元する責任もあるのです。
私が今日懸念しているのは、AIについて多くの対話がなされているにもかかわらず、それが何に使われるのかという大きな全体像が十分に深く議論されていないことです。経済的繁栄のために使われるのであれば、どうぞもっと発電能力を増やしてください。しかし、単なる人間の好奇心のため、ちょっと面白いことをしたいというだけであれば、それは今この時点で地球の資源の最善の使い方ではないかもしれません。その対話をどうやって進め、人々に可能性を理解してもらうか——それが問題です。
Andy McAfee： つまり、私がAIで面白い画像を作って楽しんでいるのは地球を破壊しているということですか。それは辛いですね。
Vimal Kapoor： ええ、そうです（笑）。別の用途に使えるエネルギーを消費しているわけです。
Andy McAfee： この点については今、AIの環境フットプリントに対する懸念が非常に大きいですね。LLMでかっこいい画像を作るのは楽しいけれど、地球がそれに耐えられない。この認識は正確でしょうか。
4.2 エネルギーミックスの現実と物理的制約
Vimal Kapoor： エネルギーシステムは過去100年間、炭化水素によって構築されてきました。第一次世界大戦後からですので105年です。105年かけて作られたものを20年で再構築することはできません。30年ならできるかもしれませんが、まず認識すべきは、これが「エネルギー転換（Energy Transition）」ではなく「エネルギーミックスの変更（Energy Mix Change）」であるということです。「エネルギー転換」という言葉はおそらく少し間違った表現です。選択肢は限られています。大規模な発電能力を拡大しようとすれば、現時点で唯一のソースはガスです。原子力は完成まで10年以上かかり、他のソースはそれほど魅力的ではありません。しかしここで考えなければならないのは、エネルギー効率をどう高めるかです。AIは産業セクターにおけるエネルギー効率の優れたソースでもあります。つまり、AIはエネルギーの消費源であると同時に、効率化の源でもあるのです。この問題を全体として解決することは非常に興味深いパラダイムですが、白黒はっきりした答えがあるかと言えば、私にもなければ他の誰にもないでしょう。答えは技術進化に関する継続的な対話の中にあると考えます。
好例を挙げましょう。我々のような企業は、需要側での大規模なエネルギー貯蔵など考えたこともありませんでした。しかし今日では、病院やスタジアム、学校といった消費源でエネルギー貯蔵を行うことに非常に自信を持っています。それによってピーク電力の多くを吸収でき、エネルギー需要が減り、その余力がヘルスケア問題のためのAI運用に使えるようになるのです。このような全体的な問題解決こそ、我々が強く信じていることです。
Andy McAfee： エネルギーソリューションの話をされたとき、あなたのリストは短かったですね。ガスだけでした。ガスと再生可能エネルギーとはおっしゃいませんでした。なぜですか。
Vimal Kapoor： ここで理解しなければならないのはエネルギーの強度（インテンシティ）です。私はエンジニア出身ですので、常に人々にこう言います。エネルギーのミックスは問題ではない。風力が何%か、太陽光が何%かは重要ではない。重要なのはキロジュールです。シフトすべきはエネルギーの強度であって、ミックスではありません。太陽光発電ではセメントを製造できません。太陽光発電では鉄鋼を製造できません。これらは非常にエネルギー集約的であり、ガスベースの加熱が依然として必要です。3年や5年のイノベーションと再生可能エネルギーの物理学をもってしても、これは物理法則に反しています。物理法則は変えられません。
したがって、エネルギーのジュール数という文脈でエネルギーミックスの変更を見ると、課題は異なってきます。世界はまだ進歩しなければなりません。より多くのインフラを建設し、鉄鋼が必要であり、セメントが必要であり、燃料も必要です。そのエネルギーミックスの変更を行いながら、同時にデータセンターを建設してさらに多くのエネルギーを消費するにはどうすればよいか。これは非常に興味深い問題です。現状、この問題はガス火力発電所というシングルスレッドで解かれており、原子力が少し加わり、再生可能エネルギーはミックスの中に残りますが、世界に必要なインフラを生産するために必要なジュール量を賄うことはできないのです。
5. 半導体イノベーションの未来とムーアの法則（Synopsis）
5.1 ムーアの法則の現状とシステムレベルイノベーションへの進化
Andy McAfee： Sassin、あなたは「チップ隣接企業」とでも呼ぶべき会社を率いています。チップは今日、世界がどれだけ早く素晴らしいものになるかを決定するボトルネックのように感じられます。チップ不足やチップの配給制については誰もが話題にしています。チップ産業は1960年代半ばからムーアの法則という、ほとんど奇跡的な現象の恩恵を受けてきました。同じ金額で買える計算能力が約18ヶ月ごとに倍増する、あるいは同じ計算能力のコストが18ヶ月ごとに半減するというものです。この現象はおよそ80年間、かなり安定して一貫して続いてきました。しかし最近、ムーアの法則が勢いを失いつつあるという会話をかなり耳にします。もしそれが本当であれば、我々が目にしてきたイノベーションの花盛りは実際に減速するかもしれません。これは心配すべきことでしょうか。
Sassin Gazi： まず、ムーアの法則における我々の役割を説明させてください。Synopsisは「誰も聞いたことのない1,000億ドル企業」です。その理由は、我々が不可欠なエコシステムの一部だからです。ムーアの法則は、このエンジニアリングイノベーションのスタックなしには、18ヶ月ごとのリズムを維持して存続することはできません。それは原子レベルから始まります。材料選定、トランジスタを構築するための物理学、そしてそれをチップに載せる。チップには数十億のデバイスが搭載され、それらが何とか魔法のように動作します。AIチップに至っては、1兆個のデバイスに達しつつあり、最適化すべき多数のベクトルを通じて設計されています。
ムーアの法則は継続しています。しかし、それはアフォーダブル（手頃な価格）ではなくなっています。過去30〜40年間に我々が慣れ親しんだのと同じペースではないのです。あらゆるイノベーションは実用的でなければなりません。それを期限通りに、手頃なコストで提供できるか。そのため、イノベーションは異なる形をとりつつあります。システムレベルでの革新へと拡張し始めているのです。AIを考えてみてください。今日AIが可能である理由はシリコンの力です。シリコンが強力でなければ性能を達成できず、モデルを動かすことはできません。進化の方向はアーキテクチャレベルにあります。一つのパッケージ内に複数のチップをスタック（積層）できるようになり、チップがシステムになりつつあるのです。したがって、ムーアの法則が物理的限界に到達しているからといって心配する必要はありません。システムレベルのイノベーションという別の側面が存在するのです。
Andy McAfee： これは素晴らしいニュースです。正しく理解できていれば、ムーアの法則は減速しているが、我々が経験してきたデジタルイノベーションのパーティーが終わるということには自動的にはならないということですね。
Sassin Gazi： はい。業界ではこの5年ほど「アドバンストパッケージング」あるいは「マルチダイ」と呼ばれている技術があります。本質的にやっていることは、ムーアの法則に沿って先端プロセス技術を進めなければならない部分だけを移行し、残りの部分はコストが高すぎるので移行しないということです。チップを分解（ディスアグリゲート）し、小さなチップに分割し、それをシステムとして再統合する。これがまさにSynopsisの仕事です。我々はこのシステムをディスアグリゲートし再統合するすべての顧客に技術を提供しています。このサプライチェーンにおける価値の参考として申し上げると、当社はわずか6年前には時価総額100億ドルでしたが、10倍の1,000億ドルにまで成長しました。シリコンに関わるあらゆるものを可能にするこのサプライチェーンにおける不可欠性ゆえにです。
5.2 制約が生むイノベーション：DeepSeekの事例とスタック全体の最適化
Andy McAfee： 半導体産業がパーティーを続けてくれるとわかり安心しました。さて、もう一つ別のパーティーが進行中です。さまざまな種類のAIモデルのイノベーションには明確にスケーリング則が作用しており、先週できなかったことが今週できるようになり続けています。私自身、奇妙な状況に陥っていることに気づきました。朝コーヒーを飲みながらテック業界のニュースを見ていて、少し前に「驚かされることに驚かなくなった」のです（笑）。「すごい、奇跡だ。わかった。火曜日だしね」という感じです。このパーティーはまだしばらく続くのでしょうか。
Sassin Gazi： はい、それこそが問題を制約することの美しさです。イノベーションもエンジニアリングも、問題を制約したときに真価を発揮します。先ほど中国と米国の議論がありましたが、中国の例を見てください。彼らはシリコンへのアクセスを制約されました。最新チップへのアクセスができなかったのです。するとDeepSeekが登場しました。何が起きたか。最新技術にアクセスできないため、スタックの上位へと移行し、特定のワークロードに対してはるかに効率的なモデルを作り出しました。そしてそれは見事に機能したのです。ただし、これは中国がモデルにおいて米国より先行しているという意味ではありません。
米国では最新のシリコンにアクセスできます。そしてシリコンはデータセンターに置かれ、そのデータセンターがアプリケーション、モデル、フィジカルAI、PCのチャットボット、スマートフォンのアプリなどに使われます。各アプリケーションにはそれぞれの経済ベクトルがあり、そこに電力などの要素が関わってきます。そして差別化が生まれます。市場に最初に投入できる製品を提供できるかどうか——それはスタック全体を最適化しなければ絶対に実現できないのです。
Vimal Kapoor： 一つ補足させてください。ムーアの法則に関するコンピューティングパワーの議論はSassinが非常に簡潔に説明してくれましたが、より大きな力はエコシステムがこれらのツールをどう使って複合的な力を生み出すかにあります。我々のような企業はGoogle、Amazon、Microsoft、Nvidiaが行っているすべてのイノベーションを追いかけ、我々のエンジニアがそれらの点と点をつなぎ、我々がサービスを提供する産業セクターのためにさらにイノベーションを複合化しています。イノベーションは個別のコンポーネントのブロックとして見るべきではありません。それが提供するソリューションとして見なければならないのです。ソリューションの複合化は人間の頭脳によって起こり得ます。「これは可能だと思っていた、今やほぼ可能だ、やってみよう」と。これこそがイノベーションサイクルを推進しているものであり、20年前には不可能だったことに今日我々は挑戦し、システムがどう異なる方法で共創できるかを問い直しています。それが産業セクターに新たな経済機会を開いているのです。
具体例を一つ挙げます。我々はまさにこの建物のようなビルの管理システムを作り、エネルギー制御の効率を高めてきました。40年間そうしてきて、これ以上ないほど最高の製品だと思っていました。しかしAIはそのエネルギー効率をさらに10〜15%改善できるのです。40年前にはそんなことは想像もしませんでしたが、今日シリコンとコンピューティングパワーをその上に載せることで、追加の10〜15%の能力が得られます。これは人間の知性の素晴らしさです——追加の問題を解決できるのです。ムーアの法則は続いており、ますます多くのシステムを構築し続けるので、経済的価値を創出できます。より多くの収益を生み、より多くのコストを削減する。すべての産業企業がそれに取り組んでいるのです。
Andy McAfee： Lauraに話を振る前にもう一つだけ言わせてください。これは今年のダボスで、いやおそらく私がここに来て以来、聞いた中で最も励みになる楽観的な話です。お二人が教えてくださっているのは、デジタルイノベーションのパーティーがずっと続いてきたということです。それが世界のすべての問題を解決するわけではありませんが、それは実に素晴らしいことです。そしてお二人は短いマスタークラスを提供してくださいました。その結論は、たとえ天井にぶつかったり制約に近づいたりしても、そこに集中するのは間違いであり、イノベーションエコシステムにはパーティーを続けるためのツールとインセンティブがあるということです。もっと多くのデジタルイノベーションを期待すべきなのです。
6. イノベーションの複合的価値と産業への応用
6.1 ソリューション全体で見る複合的イノベーションと具体事例
Laura Tyson： パーティーを続けるとして、何のために続けるのかという問いが重要です。私が本当に懸念しているのは、現在ハイパースケーラーがすべてカリフォルニアに集中しており、彼らは互いにAGI到達の競争をしているという事実です。彼らは自分たちがなぜそうしているのかすら確信がありません。ただ、最初にAGIに到達すれば、AGIが基本的に人間よりもうまくすべての問題を解決できるだろうと考えているのです。それは素晴らしく聞こえますし、なぜやりたくないのかと思うでしょう。しかし彼らの資金構造は、投資家へのリターン、つまり価値創出を前提としています。世界中でどれだけ売り上げなければ調達した資金を支える価値を創出できないか——その前提の数字を見ている人々は多くいますが、明確ではありません。ここには大きなリスクがあるのです。
これは産業戦略ではありません。5つの企業がAGI達成のために互いに競争する戦略です。一方、DeepSeekを見てください。「最新チップにアクセスできない、だからオープンソースを提供しよう」と言いました。そうすることで中国経済の他の部分がこの技術にアクセスし、自分たちのセクターや消費者に適用できるようになります。結局のところ、そちらの方がはるかに理解しやすいアプローチに思えます。
Andy McAfee： 正直に言いますが、あなたはだんだん中国寄りに感じられるのですが。
Laura Tyson： 中国寄りではありません。私はここでAIを世界に代表しているハイパースケーラーたちが追求している戦略に対して疑問を提起しているのです。
Abdullah Sawaha： むしろ「サウジ寄り」でしょう。加速と採用が一体となることが重要だからです。
Laura Tyson： その通りです。ユースケースなしには成り立ちません。供給側だけに集中するわけにはいかないのです。供給と需要の両方が必要です。では需要はどこにあるのか。命を救うことです。長期的にエネルギー効率を改善すること——今年ここでは気候の話をあまりしませんが、実際にすべきだと思います。気候からの現実的な制約があります。そして若者と雇用の問題もあります。サウジアラビアで人材育成が非常に重要だとおっしゃいましたが、人々が時間とともに許容可能な生活水準を生み出すキャリアの中で前に進み続ける方法を見つけなければなりません。それが産業戦略の目標です。OpenAIの目標ではありません。OpenAIの技術はとても好きですが、それはOpenAIの目標ではないのです。OpenAIの目標は価値創出です。
6.2 AGI競争への批判的視点：供給側と需要側のバランス
Andy McAfee： 会場の皆さんにお伝えしますが、もうすぐ質疑応答の時間を設けます。しかしこの議論はあまりに白熱しているので、今は止めたくありません。
Abdullah Sawaha： 完全に同意します。加速と採用をオーグメンテーション（拡張）のアプローチで一体化させるべきです。ここで補足したいのですが、供給側だけに注力しているプレーヤーが少数存在します。それは良いお金を悪い方に投げているようなものです。だからこそ、資本だけでなく、確実な市場と実際のユースケースが必要なのです。
X線の例で言えば、我々はビジョン2030の成功事例の一つとして、現在世界最大のバーチャル病院を持っています。放射線科医がAIエージェントを活用して腫瘍が良性か悪性かを検出できるようにしたところ、彼らはより多くのCTスキャン、MRI、X線を処理し、より多くの命を守れるようになりました。先ほどのロボティクス心臓移植の話に戻れば、患者がICUやCCUから出られるまでの時間が4〜8週間からわずか48時間に短縮されています。これは、インテリジェンス時代におけるリーダーシップの責任あるアプローチについて語るのであれば、加速・採用・オーグメンテーションのアプローチが一体として必要であるという顕著な事例です。
ただし、教育をどう変革するかについての思考が十分でなかったことには同意します。インテリジェンスによって置き換えられる人材の問題は疑問の余地がありません。今日、コンピューターサイエンスを卒業しても職を得るのは非常に困難です。5年前、6年前、7年前には彼らが足りないくらいだったのにです。
7. AIと労働の未来：オートメーションかオーグメンテーションか
7.1 人口減少時代の生産性課題と3ステップモデル
Vimal Kapoor： Lauraの指摘に補足させてください。AIが強調すべきはスキルのオーグメンテーション（拡張）だと考えます。より広い視野で見ると、世界の大半で人口は概して増加していません。例外はありますが、中国を含む成熟した世界の多くの地域で人口は縮小しています。15年後を想像してみてください。十分な熟練労働者がおらず、手を使って現場を動かす仕事——オペレーション、ビル、工場、倉庫の運営——をやりたがる人もいないとしたら、その仕事はどうやって遂行されるのでしょうか。経済的な前進が止まるのか、それとも1人の人間が2人分の仕事をできるツールが生まれるのか。経験の浅い人が、より経験豊富な人の仕事をツールの力で遂行できるようになるのか。我々はまさにそのような文脈でAIを活用・展開することに注力しています。人間をより生産的にするオーグメンテーション戦略です。そしてそれは経済的価値を生み出します。
Andy McAfee： これは非常に興味深い。私は今、二つの問題が語られるのを聞いています。この二つは鏡像であり、まったく正反対のものです。Laura、あなたからは仕事が足りなくなるかもしれない、技術的失業の条件を生み出しつつあるという話を聞きました。そして今Vimalからは、まったく逆の懸念——すべての仕事をこなすのに十分な人がいなくなるかもしれないという指摘を聞きました。どちらなのでしょうか。
Vimal Kapoor： 仕事がオートメーション（自動化）されることとオーグメンテーション（拡張）されることを区別しなければなりません。人間は仕事を三つのバケツに分けます。第一に問題を定義する。第二に問題を実行する。第三に正しく実行されたかを確認する。これは人類が過去千年にわたって進化してきた方法です。産業の世界でも、どの問題を解決するかを定義するのは依然として人間です。実行はオートメーションできます。ソフトウェアが入り込めます。しかし第一ステップと第三ステップはオーグメンテーションなのです。
例を挙げましょう。AIはX線を読めるでしょうか。はい、読めます。しかし、AIの結果だけをもって「X線を読みました、こちらが治療法です」と結論づけるでしょうか。最後のステップでは医師に「これは正しいのか間違っているのか教えてください」と言ってほしいですよね。まさにそこで3ステップのアプローチが必要なのです。地球にとって重要なスキルのオーグメンテーションこそが本質です。オーグメンテーションに焦点を当てれば経済的価値の創出はより大きくなり、雇用喪失はより少なくなります。しかし、コードのオートメーションなどに焦点を当てれば、そうはいきません。
7.2 医療・産業における具体的成果と雇用への影響
Sassin Gazi： 企業として、私は3万人の従業員を抱えており、そのうち約2万5千人がエンジニアです。彼らは世界で最も洗練されたエンジニアたちです。しかし、私は組織の多くの部分をフラット化しています。なぜか。まさに今議論されてきたオーグメンテーションをさらに推進するためです。しかしこれは、キャリアの初期段階にいる人々にとって何を意味するのか。彼らには仕事がないのです。AIがオートメーション可能な領域で失業率が影響を受けているという統計は世界中に存在しています。「それは素晴らしい、もっとイノベーションができる」という反論はありますが、では何をイノベーションするのか。言うのは簡単ですが、AIによって経済にストレスがかかる期間が生じるでしょう。
しかし、そのすべてを言った上で、私はAIとともに走り、競争しなければならないと強く信じています。それほどまでに破壊的だからです。
Andy McAfee： ちょっと待ってください。道のりに凹凸はあるが、それでも加速しなければならないということですか。
Sassin Gazi： 他に選択肢はありません。
Andy McAfee： 選択肢はあるでしょう。減速を義務づけようとすることもできます。
Sassin Gazi： 政府は過去にそれを試みたことがあります。しかしそうすると、重大な問題を解決する巨大な機会を逃すことになります。我々はこの技術のおかげで、生きている間にがんを治すかもしれないのです。政府には正しい分野に集中する手助けをしてほしいと思います。
Laura Tyson： 今のエンジニアたちのことを考えていました。コンピューターサイエンスのPhDがすぐに職を得られないのであれば、一つ想像できることがあります。大学への支援を増やし、そうした優秀なコンピューターサイエンスのエンジニアたちが大学に残り、基礎科学のイノベーションに取り組み続けられるようにすることです。遅かれ早かれ、彼らは実際に製品やサービスを開発し、それを市場に投入できるようになるでしょう。実はあなたの議論の本質は、基礎科学研究にもっと投資して、これらの人材をポスドクとしてより長い期間支援すべきだということだと思います。なぜなら、「世に出て起業家になりなさい」と言うだけでは、彼らにはそうする能力がないのですから。
8. 加速の必然性と10年後の展望
8.1 減速という選択肢はない：教育変革と基礎科学投資の必要性
Andy McAfee： 皆さんが簡潔に話していただければ、会場から1問だけ質問を受ける時間があります。ルールは三つ。簡潔であること、明確であること、そして質問であること。
会場参加者： 10年後、皆さんが同じパネルに座っているとします。世界はどうなっているか、今の時点での予測を教えてください。
Andy McAfee： 素晴らしい。ライトニングラウンドで締めくくりましょう。10年後の未来にいます。過去10年間の大きなストーリーは何だったでしょうか。
8.2 10年後の予測：パネリスト4名のライトニングラウンド
Abdullah Sawaha： 歴史は未来の優れた予測因子です。インフラで生み出される1ドルに対して、ソフトウェアで20ドルの価値が生まれるでしょう。より多くのユースケースが生まれ、これらのテクノロジーがさらに普及して、人々（People）、地球（Planet）、そして繁栄（Prosperity）を助けることになります。
Laura Tyson： 私はこれらすべてに伴う国家安全保障上の脅威について非常に懸念しています。ここでは議論されていない地経学（ジオエコノミクス）に関わる深刻な問題が生じる可能性があると思います。それが最も心配な点です。一方、ポジティブな面を言えば、がんを治療できる可能性はかなり高いと思います。それは十分にあり得ることだと言えるでしょう。
Vimal Kapoor： 産業エコシステムは、その労働力のあり方という点でまったく異なる形で機能するようになるでしょう。今後10年間で、産業の機械装置がそのプロセスと労働力のスキルにおいてどのように進化するか、我々は真剣に適応していかなければなりません。
Sassin Gazi： 10年後には、フィジカルインテリジェンスの普及的な活用が実現し、それが人間の生活を劇的に変え、改善しているでしょう。
Andy McAfee： 「人間の生活を改善する」——これ以上のまとめの言葉はなかなか思いつきません。パネリストの皆さん、ありがとうございました。ご参加いただいた皆さんにも感謝いたします。