グーグル・ディープマインドの役員は、AI関連の資本支出が2026年までに1兆ドルに達する可能性があると予測している。その式における主要な変数は、より大きなモデルやより高速なチップだけではない。それは、役員が新しいAGIと見なす「再帰的自己改善」（RSI）と呼ばれるものである。
RSIとは、AIシステムが人間がチューニングを待たずに、自らをより良くし始めるレベルに達する点である。
ベットの後ろの数字
アルファベット、マイクロソフト、アマゾン、メタの4大ハイパースケーラーによる合計の資本支出見通しは、2026年における約7,250億ドルの総投資を示している。これは、2025年の約4,100億ドルから77%の増加である。
アルファベットは2026年の資本支出予測を1950億ドルから2050億ドルの範囲に修正しました。
ゴールドマン・サックスは独自の推計を加え、2026年のAI関連資本支出を約7,650億ドルと見込んでいる。同行の累計予測は、2026年から2031年にかけて約7.6兆ドルに達するとされている。
なぜRSIが計算を変えるのか
DeepMindのCEOであるデミス・ハサビスは、2026年のラボの開発ロードマップにおいてRSIを重要な焦点の一つとして挙げた。この概念は、マルチエージェントシステムや従来のスケーリングとともに、AGIへの道筋だけでなく、研究者が人工超知能（ASI）と呼ぶものへの道筋として位置づけられている。
AGIは、人間が行えるあらゆる知的タスクを実行できるAIと大まかに定義されます。ASIはさらに進み、あらゆる分野で人間の能力を上回る知性を指します。
これが暗号資産とデジタルインフラに与える意味
AIデータセンターは、テキサスや北欧などの主要市場で、Bitcoinマイナーと電力容量を巡って競争しています。ハイパースケーラーの支出が前年比77%増加したことで、施設の増加、冷却の拡大、電力網への負荷増加が進んでいます。
暗号資産投資家にとって、ゴールドマン・サックスが2031年までの累積AI資本支出を7.6兆ドルと推定したことは、計算のための原材料であるエネルギー、半導体、ネットワークインフラへの持続的な需要環境を生み出しています。