「AIがデータセンターを作る」 サム・アルトマンが明かす“AIが自ら増える”構想とは？（1/2 ページ）

[湯川鶴章、エクサウィザーズ AI新聞編集長]

　「自己複製するデータセンターについては、ほとんど語られていない」

　米OpenAIの最高経営責任者（CEO）、サム・アルトマン（Sam Altman）氏は10月29日に公開された対談で、こう語った。

　AIが自らを改良するだけでなく、自らを動かすためのデータセンターまで自律的に作り出す。アルトマン氏はそんな未来が「手の届くところにある」と考えている。

　AIが次世代AIの研究開発に参加し、その成果を使ってさらに高性能なAIを生み出す。これが「RSI」（Recursive Self-Improvement：再帰的自己改善）と呼ばれる仕組みだ。

　これまでの議論は、主にAIモデルが次世代のAIモデルをいかに賢くするかに集中してきた。ところが今、その自己改善の循環を、半導体やデータセンターといった物理世界にまで広げようという構想が浮上している。

AIが自らを改良するだけでなく、自らを動かすためのデータセンターまで自律的に作り出す。米OpenAIのサム・アルトマン氏はそう考えている（撮影：河嶌太郎）

ロボットで自ら建設　「自己複製するデータセンター」構想

　アルトマン氏によると、OpenAIは独自の半導体を開発している。さらに、ロボットを使ってデータセンターを大量に建設する計画もあるという。

　同氏が描くのは、単にロボットを建設現場に投入するだけにとどまらない。AIがロボットや機械を設計・制御し、工場を動かして半導体や発電設備を製造する。さらに、そうした設備を使って新しいデータセンターを建設する。

　データセンターの増設によって増えた膨大な計算資源を使って、より高性能な次世代AIを開発する。そのAIがさらに優れたロボットや半導体を生み出し、データセンターの建設能力を一段と高めていく――。こうしてAIの進化と計算資源の生産が互いを加速させ合う、強固な循環が生まれるという構想だ。

　アルトマン氏は、AI自身がAI研究をするソフトウェア的なRSIについては盛んに議論される一方、計算資源を生産する物理的な仕組みそのものをAIで作り出す可能性には、十分な関心が向けられていないと指摘している。

AIの進化を阻む壁　半導体とエネルギーの深刻な制約

　AIがAIの研究開発を自動化できるようになれば、AIの進化は際限なく加速するのだろうか。

　AIモデルの第三者評価を手掛ける米Vals AIの共同創業者兼CEO、ラヤン・クリシュナン（Rayan Krishnan）氏は10月26日の対談で、RSIによってモデルの進化が数カ月単位から毎週のような速さに変わるのかと問われ「半導体やエネルギーについては、依然として大きな資源上の制約がある」と答えている。

　たとえAIがどれほど優れた研究能力を身につけても、計算に必要な半導体や電力が物理的に不足すれば、進化の速度は強い制約を受けるというわけだ。

　アルトマン氏が描く「自己複製するデータセンター」は、まさにこの物理的制約を克服しようとする構想と言える。AIが自らの計算資源を物理的に増やせるようになれば、研究能力が向上するほど計算資源の生産能力も高まり、AIの進化をさらに加速させる可能性がある。

ロボットを使ってデータセンターを大量に建設する計画もあるという（テキサス州のHuttoデータセンター。写真はイメージ。以下写真提供：ゲッティイメージズ）