AIインフラ競争の裏側、真価を見極める時期を過ぎれば「スキンを纏ったロボット」がやってくる

人工知能（AI）産業を巡る「速度調整論」が広がっている。過度な競争を警戒し、適切な速度で進むべきだという声が上がっているが、キム・グァンソク教授はこれを単なる速度調整ではなく、企業間の「真価の見極め（玉石混交の選別）」の過程であると分析した。資金動員力が限界に達した企業たちが、生存のために速度調整を名分として掲げているというのだ。

「鉄棒ぶら下がり競争」…速度調整論の背後に隠れた資金圧迫

最近のAI業界では、ダリオ・アモデイ（Anthropic）、イーロン・マスク（xAI）など主要人物を中心に、AIの発展速度を調整すべきだという主張が提起されている。キム・グァンソク教授はこの現象を「鉄棒ぶら下がり競争」に例えた。すべての企業が莫大な資金を投入してデータセンターなどのインフラ競争に飛び込んだが、資金事情が芳しくない企業が先に力尽き、競争を止めたいと考えている状況だという説明だ。

具体的な事例としてAnthropicの状況を挙げた。Anthropicは「テイク・オア・ペイ（Take-or-Pay、最低支払保証）」契約構造により、莫大な固定費負担を抱えている。実際のデータ使用量に関わらず、約定した最低金額を支払わなければならない契約だからだ。Google Cloudが1,110億ドル規模のTPUおよびデータセンター・インフラサービスを約定し、Amazon（AWS）が1,100億ドル規模のチップおよびクラウド資源の使用契約を結んだことと同じ文脈である。Broadcomおよび機器リースについても、1,662億ドル規模のチップ注文と機器リースの義務を負っており、その大部分がキャンセル不可能な構造だ。Microsoftも約314億ドル規模の契約を結んでいる。キム教授は「インフラ資源を確保するために、売上に関わらず支払わなければならない中長期的な契約費用が、企業の資金事情を圧迫している」と分析した。

OpenAIの場合、売上は爆発的に伸びているが、天文学的なキャッシュバーン（Cash Burn）が同時に発生している「フィールド・オブ・バーン（Field of Burn）」状態にあると診断した。次世代の主導権を握るために、稼ぎ出すお金よりも多くの費用をインフラと学習に注ぎ込んでいるという意味だ。イーロン・マスクのxAIも、毎月10億ドルに達する恐ろしい支出を敢行しており、絶え間ない投資誘致（Incessant Fundraising）を続けなければならない状況だ。特にxAIはAI部門を中心に営業費用が急増しており、コネクティビティやスペース事業など他の部門で発生する売上をすべてAI分野に注ぎ込んでいる。キム教授は「AI速度調整論は、結局のところ資金事情が十分な企業とそうでない企業が分かれる、真価の見極めの旅である」と定義した。

このような流れの中で、ハイパースケーラー企業が継続して半導体を購入できるのかという疑問も提起されている。サムスン電子の10月の決算発表を含め、2027年までの半導体実績への期待感は高いが、ハイパースケーラーたちのフリーキャッシュフロー（Free Cash Flow）の状況が変数となり得る。市場コンセンサスは、今年のCAPEX（設備投資）が62%増加した後、2027年には増加幅が19%水準に鈍化すると見ている。一方、速度調整論者たちは、この増加幅が10%や5%、あるいはマイナス水準まで低下すべきだと主張している。

AIバリューチェーンの変化、「サービス」から「製品」の購入へ

キム教授は、このような真価の見極めが完了すれば、主導権を持つ銘柄が再び入れ替わると展望した。その核心的なキーワードとして「フィジカルAI（Physical AI）」を提示した。従来のAI産業がモデルとインフラを中心とした「サービス」形態の利用に集中していたのに対し、今後はAIが搭載された物理的な製品を購入する方式へとバリューチェーンが拡張されるという分析だ。AIバリューチェーンはサービスの利用から始まり、モデル、インフラ（AI・通信・電力インフラ）へと続くが、フィジカルAI時代には「製品（Product）」を購入するという新しいカテゴリーが登場することになる。

フィジカルAI時代には、家電、モバイル、自動車、ロボットなど既存の製品群にAIが搭載されて商品化される。キム教授は、2025年に構想、2026年に計画を経て、2027年には本格的な商品化段階に進入すると見通した。特にロボット分野は、2026年から市場の関心が集中すると予想した。これは、消費者がAIを単なるソフトウェアとして利用するだけでなく、AIが具現化された「製品（Product）」を直接所有し、購入することになる巨大な変化を意味する。現在はすでに、ロボットとフィジカルAIが日常に入り込む時代に進入していると彼は説明した。

「AIロボットは何を纏うのか」…スキン（Skin）市場の浮上

フィジカルAI時代の核心的な競争力は、AIが物理的な世界と相互作用する方法にかかっている。キム教授は、かつてのゴールドラッシュ時代に鉱夫たちが履いたジーンズが一つの産業になったように、フィジカルAI時代にはAI製品たちが何を「纏う（まとう）か」が重要だと強調した。彼はその答えとして「センサー（Sensor）」を提示した。

自動運転車が高性能センサーを通じて世界を認識するように、冷蔵庫やロボットもセンサーを通じて環境を認識しなければならない。特に自動運転車は、センサーを「ハイエンド高速リム接着剤」方式で纏った事例と見ることができる。キム教授は、ロボットや家電が「スキン（Skin）」を纏うことになると展望した。機械の表面が人間の皮膚のように外部刺激を感知し、反応する役割を遂行しなければならないというのだ。これに伴い、グローバルなスキン市場の成長勢も顕著になると見られる。複数の機関の予測値は異なるが、スキン市場が大きくなるという予測は共通している。

その例としてLumira Technologiesを挙げた。Lumiraは、関節の曲がりや摩擦、外部衝撃によって発生する微細な亀裂を即座に治癒し、センサーの寿命を延ばす技術を保有している。また、人体の動きや心拍、声帯の振動のような機械的エネルギーを電気に変換してバッテリー依存度を下げる、触覚センサー内蔵技術を披露している。ただし、キム教授はLumira Technologiesが医療やヘルスケア領域のパッチ市場では60%以上のシェアを持つほど競争力があるが、全体のスキン市場における競争構図は別途分析すべきだと付け加えた。

出典：元の動画（YouTube）