ベンチャー投資家がリドリーに回帰する理由——AIは彼が予言した通りのことをしている
シリコンバレーで最も活発なベンチャーキャピタルのファンドの間で、2010年に出版されたある本が再び読まれている。それは人工知能のマニュアルでも、言語モデルに関する研究書でも、GPUやトランスフォーマーアーキテクチャについての章を含む本でもない。イギリス人生物学者が書いた経済史の本であり、石器時代にまで遡るデータをもとに、人類の繁栄は専門化した人々の間のアイデアの交換から直接生まれるものだと論じている。アイデアが大規模に混ざり合うとき、その結果は非線形になる。資源や制約に基づく線形的な予測が歴史の審判に耐えられたためしがない、それはモデルが構築された時点では存在すらしていなかったイノベーションが、常にモデルの想定外の代替策を見出してきたからだという。
その本は、マット・リドリーの著書『繁栄——明日を切り拓くための人類10万年史』である。人工知能インフラに集中投資しているファンドの運用者たちがこの本を読み直しているという事実は、単なる読書リストの話ではない。それは、高い不確実性のもとで資本投資を正当化するための根本的なテーゼをいかに組み立てているかを示すシグナルである。
Redditの共同創業者であり、Seven Seven Sixファンドを運営するアレクシス・オハニアンは最近、この本を2倍速でオーディオブックとして聴いており、人類が転換点に近づいているという印象を拭えないとSNSに投稿した。その投稿は他の投資家からの共感を呼んだ。個人的な読書記録として始まったものが、現在の人工知能投資サイクルにおける資本配分の意思決定を整理する知的フレームワークをめぐる、より広い議論へと発展したのである。
投資アーキテクチャとしてのリドリーの論考
リドリーの中心的なテーゼは複雑ではないが、現代に適用したとき、その射程は極めて長い。彼の主張は、繁栄を生み出すのは努力でも天然資源でも中央集権的な計画でもないということだ。それを生み出すのは「交換」である。ある分野に特化した人が別の分野に特化した人と交換を行うとき、両者はすべてを自分一人でつくろうとした場合よりも豊かになる。そのメカニズムが十分な規模で機能するとき、アイデアはどちらの当事者も予測できなかった形で組み合わさり、あらゆる崩壊・停滞の予言を系統的に否定する生産性の曲線が生まれる。
リドリーはこのことを何世紀にもわたるデータで実証している。人工照明1時間のコストは、1800年には6時間分の労働に相当していたが、現在では1秒未満となった。世界の実質所得は同年から9倍に増加した一方、人口の増加はわずか6倍にとどまった。人口増加が生産能力を超えるというマルサス的な予測はことごとく、モデルが構築された時点では存在していなかったがゆえにモデルに組み込まれていなかったイノベーションによって覆されてきた。
投資家たちはその歴史の中に認識可能なパターンを読み取っている。大規模言語モデルは成熟した産業に1ポイント余分の生産性を加えているのではない。それはリドリーが描写したメカニズムの増幅装置として機能している。知識労働者すべてに、制度的な仲介者なしに、リアルタイムで、グローバルな経験の総合にアクセスする手段を与えるのである。アイデアのネットワークの規模と密度がイノベーションのペースを決定するとすれば、そのネットワークを大規模に拡張する技術は、ほぼすべてのセクターで同時に、ファンド規模のリターンを生み出すはずだ。それが構造的な賭けである。気質的な楽観主義ではなく、ポートフォリオへの含意を持つ歴史的な読み解きなのだ。
人工知能企業へのグローバルなベンチャーキャピタル投資は、NVCA PitchBook Venture Monitorによれば、2024年に1310億ドルに達し、世界全体に展開されたベンチャーリスク資金の約38%を占めた。楽観的な投資家が参照する比較対象は2000年のドットコムバブルである。当時も資本の集中はあったが、ブロードバンド普及率やモバイルハードウェアといった基盤インフラが投資テーゼに追いつくまでにほぼ10年を要した。今回が違うと彼らが主張するのは、インフラのギャップが数年ではなく数ヶ月で埋まりつつあるからだ。GPUクラスタ、APIアクセス、エッジへのデプロイは、過去のサイクルに直接の前例がない速度でスケールしている。
専門化の配当としての労働置換
現在の人工知能に対する楽観論への最も頻繁な反論の一つが、雇用の置換である。マッキンゼーの推計——生成AIは2030年までに労働時間の30%を自動化する可能性があるという——は、大規模破壊の効果への警告として広く引用されている。リドリーを読む投資家たちは、同じデータから異なる結論に達する。
専門化に関するリドリーのフレームワークは、新しい道具は労働を消滅させるのではなく、より高い価値を持つ仕事へと再配分する一方で、これまでのボトルネックのコストを崩壊させると述べている。そのパターンは農業の機械化、表計算ソフト、検索エンジンにおいて繰り返された。いずれの場合も、最初の警鐘は消えゆく雇用に関するものだった。歴史が記録したのは、その後に訪れたのが、調整コストが高すぎるという理由でそれまでのシステムが対処できなかった活動への再編だったという事実だ。
人工知能に当てはめると、現在の労働時間の30%を自動化しても、雇用の30%が失われるわけではないという議論になる。それは準備、合成、調整に膨大な時間を要するがゆえに、これまでアクセス不可能だった仕事に向けて人的能力を解放する。週の半分を情報統合に費やしていたアナリストは、その週を解釈と意思決定に充てられるようになる。臨床文献のレビューに何時間も費やしていた医師は、その時間を患者との対話に注げるようになる。変化に痛みが伴わないと言いたいのではない。歴史的なパターンが示すのは、新しい道具によって可能になった専門化は、所得、幸福、そして結果として生まれる人間の活動の複雑さという観点から見て、置き換えるよりも多くの価値を生み出す傾向があるということだ。
このような議論が解決しないのは——ここで分析は誠実でなければならない——調整の時間的配分の問題である。歴史は数十年のタイムホライズンでは楽観主義者に軍配を上げる。しかし、置き換えられた労働者が生きるのは数年単位のタイムホライズンだ。その緊張関係はリドリーを読んでも消えない。そして、ファンド規模で彼のフレームワークを適用する投資家が、社会規模でそれを解決するための装備を持っているとは限らない。
楽観主義が実現するために必要な条件
リドリーは条件なしの楽観主義者ではない。彼の本には、現在のサイクルの投資家たちが主要テーゼと同じ頻度で引用する中心的な反例がある。明朝である。15世紀の中国は航海術、冶金、農業生産において技術的優位を誇っていた。当時の世界最大のアイデアネットワークを有していた。そして、海上貿易を制限し、対外交流に国境を閉ざし、知識の生産に対する中央集権的な統制を強化することで、その優位を意図的に解体した。その結果、より小さいながらもより開かれた交換ネットワークを持つヨーロッパが、次の世紀の成長を手にすることになった。
この類推を現代に引きつけることは難しくない。EUと米国間における人工知能の規制の断片化、国家的なAI技術調達義務、独占的なサイロとして機能するクローズドモデルのエコシステム——これらはすべて、本来拡大していくはずのまさにその瞬間に、アイデアネットワークの実効規模を縮小させるメカニズムである。
リドリーのフレームワークを用いる投資家にとって、これが最も深刻なシステミックリスクである——バリュエーションのバブルでも、モデル間の競争でもなく。AI投資から得られるリターンに関する根本的な賭けは、交換が十分にオープンであり続けることにかかっている。規制が市場を分断するか、主要モデルがアクセスが制限された閉じたインフラになれば、楽観主義を正当化するメカニズムは劣化する。景気循環的な理由からではなく、リドリーが決定的な変数として特定したネットワーク密度の構造的な収縮によって。
その閾値——規制政策がアイデア交換のアーキテクチャに、明朝の宮廷が貿易ネットワークに作用したのと同じように作用し始める時点——こそが、楽観的なテーゼの最も深刻な破綻点が存在する場所だ。そして、それがどのように解決されるのかを判断するだけの十分な証拠がまだない閾値でもある。
合理的楽観主義が創業者にできないこと
リドリーを推薦する同じ投資家たちのレンズを通してこの時代を読んでいる創業者にとって、戦略的に有用なデータが一つと、誤った判断を招きかねないデータが一つある。
有用なものは、この読み解きに共鳴する投資家が、これまでサイロとして機能していた領域をまたいでアイデアの組み合わせを加速させる企業を探しているという点だ。単一のタスクをより効率的に自動化するプロダクトを探しているのではない。ネットワーク密度化のノードとして機能する企業を探している。生物学とコンピューティング、ロジスティクスと言語モデル、ファイナンシャル分析と自律エージェント。こうした投資家が用いる市場規模算定の問いは、特定のプロダクトが何を取り込めるかではなく、人工知能に帰属するGDP成長ポテンシャルのうちどの部分がファンドのホライズン内に実現できるかというものだ。ゴールドマン・サックスは2023年、生成AIがグローバルGDPを13兆ドル押し上げる可能性があると試算した。リドリーの歴史的な弧を説得力あると考える投資家は、その数字、あるいはそれに近い数字が達成可能だと暗黙のうちに回答している。
誤った判断を招きかねないのは、知的フレームワークと実際の運営上の実行を混同することだ。リドリーは、繁栄のメカニズムが長い歴史的タイムホライズンにおいて現実的かつ強固であることを記録している。しかしそれは、どの特定企業が価値を取り込むか、どのタイムラインで、どのようなマージン構造のもとで、あるいは現在の人工知能インフラが現在のバリュエーションを支えるのに必要なユニットエコノミクスを持っているかについては何も語らない。楽観的なナラティブは、短期的な資本破壊のサイクルと両立し得る。リドリーが引用する大きな技術の波は、リアルタイムでその中にいた投資家にとって線形ではなかったのだ。
パターンが示唆するのは、そのインフラを基盤とするコンテンツを構築した企業ではなく、交換インフラを構築した企業が、各過去サイクルにおいて価値の大部分を取り込んだということだ。その類推が成り立つなら、基盤モデルとエージェントプラットフォームへの資本集中は、ネットワーク差別化のない垂直アプリケーションへの賭けよりも構造的な一貫性がある。
この瞬間が明らかにしている置換は、あるセクターが別のセクターを置き換えるというものではない。既存の制度構造がいずれも吸収するよう設計されていなかった速度でアイデアの組み合わせメカニズムが機能しており、投資家たちはなぜそれが繁栄をもたらすべきなのかを正当化するために経済史の本を使い、いかなるファンドも単独では保証できない開放性という条件が存在している——それが現在の状況だ。
