a16z 創業者：エージェントの時代には、本当に重要なことが変わりました

オリジナルタイトル：マーク・アンドリーセンがブラウザの終焉、Pi + OpenClaw、そして「今回は違う」理由について内省

元の翻訳:FuturePulse

信号源:これは、 a16zファウンダー マーク・アンドリーセンのLatent Spaceポッドキャストの最新インタビューです。彼は有名なアメリカのインターネット起業家で、インターネットの初期開発の重要な人物の一人です。a16zを設立した後、彼はシリコンバレーのトップ投資家の代表的な人物となりました。AI開発の歴史と最新動向に関する会話が満載で、とても読み応えがある。

I.今回のAIブームは突然の出現ではなく、80年にわたる技術のマラソンの後の最初の包括的な「走り出し」である。

• 今回のAIブームは突然の出現ではなく、80年にわたる技術のマラソンの結果である。

• マーク・アンドリーセンは現在を「80年の一夜漬け」と呼び、世間一般の突然の爆発的ブームは、実際には数十年にわたる技術的蓄積の集中投下なのだという意味を込めている。

• 彼はこの技術的な流れを初期のニューラルネットワーク研究まで遡り、「ニューラルネットワークが正しいアーキテクチャである」という判断が業界で受け入れられたことを強調する。

• 彼の物語では、重要な要素は単発の瞬間ではなく、一連の蓄積である：AlexNet、Transformer、ChatGPT、推論モデル、そしてエージェントと自己改善。

• 特に強調したいのは、今回は単にテキスト生成が強くなっただけでなく、4つの機能が同時に登場したことです。LLM、推論、コーディング、エージェント/再帰的自己改善。

• 彼は「今回は違う」と考えているが、その理由は説明がより魅力的だからではなく、これらの機能が実際のタスクで機能し始めたからである。

II.PiとOpenClawによって表されるエージェントアーキテクチャは、チャットボットよりも深いソフトウェアアーキテクチャの変更である。

• 彼はエージェントを非常に具体的に説明している：「基本的に「LLM + シェル + ファイルシステム + マークダウン + cron/ループ」である。この構造では、LLMは推論と生成のコアであり、シェルは実行環境を提供し、ファイルシステムは状態を保存し、マークダウンは状態を読みやすくし、cron/ループは定期的なウェイクアップとタスクの進捗を提供する。

• 彼がこの組み合わせの重要性と考えているのは、モデル自体が新しいことに加えて、他のすべてのコンポーネントがすでに成熟しており、理解可能で再利用可能なソフトウェアの世界の一部であるという事実である。

• エージェントの状態はファイルに保存されるため、モデル間およびランタイム間の移行が可能であり、基盤となるモデルは置き換えられるが、メモリと状態は保持される。

• 彼は内省を繰り返し強調している：「エージェントは自分のファイルを知り、自分の状態を読み取り、自分のファイルや機能を書き換えることさえでき、『自分自身を拡張する』方向に向かっている。

• 彼の考えでは、真のブレークスルーは「モデルが答える」だけでなく、エージェントが既存のUnixツールチェーンを活用してコンピュータ全体の潜在能力を活用できることにある。

III.ブラウザ、従来のGUI、および「人間がクリックするソフトウェア」の時代は、エージェント中心の対話方法に徐々に置き換えられていく

• マーク・アンドリーセンは、将来的には「ユーザーインターフェースが不要になる可能性がある」と明確に述べている。

• 同氏はさらに、将来のソフトウェアの主な利用者は人間ではなく、「他のボット」になる可能性があると指摘している。

• これは、人間がクリック、閲覧、フォームへの入力を行うように設計された多くのインターフェースが、エージェントが呼び出す実行レイヤーに格下げされることを意味する。

• この世界では、人間は目標を設定する存在であり、システムに自分の望むことを伝え、エージェントがサービスを呼び出してソフトウェアを操作し、プロセスを完了させる。

• 同氏は、この変化をより大きなソフトウェアの将来と結びつけている。高品質のソフトウェアはますます「豊富」になり、少数のエンジニアが手作業で作成する希少な製品ではなくなる。

• また、プログラミング言語の重要性は低下し、モデルが複数の言語でプログラムを作成し、それらの間で翻訳を行うようになり、将来的には人間は特定の言語に固執するよりも、AIがコードを特定の方法で整理する理由を説明することに関心を持つようになるだろうと予測している。

• 彼はさらに急進的な方向性についても言及している。概念的には、AIはコードだけでなく、より低いレベルのバイナリコードやモデルの重みを直接出力できる可能性がある。

IV.このAI投資サイクルは、2000年のインターネットバブルに似ているが、その根底にある需給構造は異なる。

• 彼は、2000年当時は、崩壊の主な原因は「インターネットが機能しなかった」ことではなく、通信インフラや帯域幅のインフラの過剰構築であり、光ファイバーやデータセンターが事前に整備された後、長い消化期間があったことを思い出す。

• 彼は、現在確かに「過剰構築」に関する懸念があると考えているが、現在の投資家は主にマイクロソフト、アマゾン、グーグルのような豊富な資金を持つ大企業であり、レバレッジを多用した脆弱な企業ではない。

• 彼は、現在、投資が実行可能なGPUを形成する場合、通常はすぐに収益に変換できるが、これは2000年の大量の遊休能力とは異なることを具体的に指摘している。

• また、現在私たちが使っているものは実際には技術の「サンドバッグ」バージョンであると強調しています。GPU、メモリ、データセンターなどの供給が不十分なため、モデルの可能性は十分に発揮されていません。

• 彼の判断では、今後数年間の本当の制約はGPUだけでなく、CPU、メモリ、ネットワーク、そしてチップエコシステム全体の相互に関連するボトルネックにもなるでしょう。

• 彼は、AIのスケーリング則と過去のムーアの法則を並列させ、それらがパターンを記述するだけでなく、資本、工学、産業の協力も継続的に刺激すると考えています。

• 彼は非常に異常だが重要な現象について言及しています。ソフトウェア最適化の速度が向上するにつれて、特定の旧世代チップは初めて購入されたときよりも経済的に価値が高まる可能性があります。

V.オープンソース、エッジ推論、ローカル実行は周辺的なものではなく、AI競争の風景の一部である

• マーク・アンドリーセンは、オープンソースが無料であるだけでなく、「世界中の人々にその方法を教える」ためにも非常に重要だと固く信じている。

• 彼は、DeepSeekのようなオープンソースのリリースを「世界への贈り物」と表現している。コード+論文は知識を迅速に広め、業界全体の基準を引き上げるからだ。

• 彼の説明では、オープンソースは単なる技術的選択ではなく、地政学的および市場戦略にもなり得る：異なる国や企業は、自社のビジネス制約や影響力目標に基づいて、異なるオープン戦略を採用するだろう。

• また、エッジ推論の重要性も強調している：今後数年間にわたり、集中型推論のコストは十分に低くならない可能性があり、多くの消費者レベルのアプリケーションは、クラウド推論の長期的な高コストを負担できないだろう。

• 彼は繰り返されるパターンについて言及している：「PCでは動かすのが不可能に見える」モデルは、今日では実際には数か月後にはローカルマシンで実行できることが多い。

• コスト以外にも、ローカル実行を促進する要因には、信頼性、プライバシー、レイテンシー、使用シナリオなどがある：ウェアラブルデバイス、ドアロック、ポータブルデバイスなどは、低レイテンシのオンサイト推論により適している。

• 彼の判断は非常に直接的である：チップ付きのほぼすべてのものが、将来的にはAIモデルを搭載する可能性がある。

VI.AIの真の課題は、モデルの能力だけでなく、セキュリティ、アイデンティティ、財務フロー、組織的、制度的抵抗にもある。

• セキュリティに関しては、彼の判断は非常に鋭く、ほとんどすべての潜在的なセキュリティバグは発見しやすくなり、「コンピューターセキュリティの災害」が短期間で発生する可能性があります。

• しかし、彼はまた、プログラミングエージェントが脆弱性を修正する能力を向上させると信じているため、将来的には「ソフトウェアを保護する」方法は、ボットにスキャンと修正をさせることかもしれません。

• アイデンティティの問題に関しては、彼は「ボットの証明」は実現不可能であると考えています。なぜなら、ボットはますます強力になるからです。本当に実現可能な方向性は「人間の証明」であり、これはバイオメトリクス、暗号検証、選択的開示の組み合わせです。

• また、彼は頻繁に見過ごされる問題についても議論しています。エージェントが現実世界で活動するためには、最終的にはお金、支払い能力、さらには銀行口座、カード、またはステーブルコインのようなインフラの何らかの形態が必要になるでしょう。組織レベルでは、彼はマネジカル資本主義の枠組みから借りて、AIはボットが報告、調整、文書化、そして大量の「管理作業」に優れているため、創業者主導の企業を強化する可能性があると信じています。

• しかし、同氏は社会がAIを迅速かつ円滑に受け入れるとは思っておらず、専門ライセンス、労働組合、港湾労働者のストライキ、政府機関、K-12教育、医療などの例を挙げ、現実世界には多くの制度的な障害があると説明する。

• 同氏の判断では、AIのユートピアンも終末論者も、技術が可能であるからといって80億人がすぐに変わるわけではないという点を無視しがちである。