誰もが、マキシストだけではなく、知性には無限の需要があると信じている。しかし、マキシストたちが間違っているのは、AnthropicやOpenAI、フロンティアモデルが構築している知性が、あなたが思い描くような汎用的なものではないということだ。説明しよう— コンピューティングリソースの最大の用途は、大まかに言えばトレーニングか推論のどちらかである。「無限の需要がある」と言われる「汎用知性」は主に推論から生じており、推論にはトレーニングとはまったく異なる電力と利用パターンが必要だ。推論はバースト的に発生するため、利用効率の問題が解決されるまで、ピークに対応するためにデフォルトで過剰な容量を構築しなければならず、これは定義上、我々が過剰な容量を構築することを意味する。しかしトレーニングにはその問題がない：ワークロードは安定しており、需要曲線は予測可能だ。そのため、現在のデータセンターが過剰に構築されているのは、利用効率が最適化されていないからだ。 だからAnthropicや他のフロンティア研究所は、トレーニングに未来を賭けている。だからこそ彼らは「この過剰容量をすべて吸収できる」と言っているのだ。しかし彼らの「知性」は職場生産性ではない。それはシンギュラリティ型の成果への飛躍だ：新薬の発見、サイバー能力、再帰的自己改善。これらは真に1つしかないものだ。だからAnthropicが「人類への存在的脅威」と語るとき、彼らが言っているのは職業喪失ではない。彼らは信じられないほどの発見の門限に立っていると言っているのだ。なぜなら、彼らはまだ「より多くのモデルをトレーニングしている」からだ。 しかしディスティレーションは現実であり、オープンソースも現実だ。フロンティアモデルの半減期は極めて短い。なぜなら、特許を保護する知的財産権のように、それを守る仕組みがないからだ。数億ドルをかけて希少疾患の薬の研究に投資した企業が、画期的な発見から2か月後にジェネリック薬が登場し、その企業が投資を回収できない状況を想像してみよう。その企業が再び投資を回収するには、無限に多くの希少疾患薬を発見し続けなければならない。Anthropicが賭けているのはまさにこの種の知性だ。8000億ドルのコンピューティング支出も、この点に賭けている。 だからあなたが問うべきなのは：1）知性が二段階構造だとすれば、それぞれのコストはいくらか？AGIのコストと、無限の需要を持つ汎用知性のコストは？そして2）AGIのリターンが現実であるかどうかを確かめるために、私たちは正しいリスク曲線と減衰関数に基づいて資本を配分しているのか？もしAGIのリターンが現実だとしたら、民間企業は本当にそれを独占できるのか？ これがこのパラドックスの核心にある認知的不協和だ：ユーザーも供給者も意図的に「知性」という測定単位を曖昧に保ち、互いに相手を欺いている。汎用知性には無限の需要があるが、それは下落競争への確実な道だ。「超知性」はその逆だ：定義上、無限の需要を持つことはできない。しかしもし超知性が約束する成果の半分でも実現すれば、民間企業は政府がモート（防壁）を守らない限り、決してそれを独占できない。だからAnthropicはこの視点を強調し続ける——しかし彼らがそのレベルの発見に近づいているという実証を一度も示していないにもかかわらず。そしてその段階で、誰が損をするのか、そしてそれが本当に「賢明」だったのかという問いが浮かび上がる。