マイクロソフトAIのCEO、ムスタファ・スレイマン氏は、AI開発が「壁にぶつかる」という予測は誤りであると主張する。その根拠は、AIの進化を支える「コンピューティング能力の爆発的な増加」にある。

過去、AIの学習に必要な計算量は、2010年から現在にかけて1兆倍（10¹⁴フロップスから10²⁶フロップス）に増加した。これは、AI開発のあらゆる側面に影響を与える根本的な要因である。

懐疑論者はムーアの法則の減速、データ不足、エネルギー制約などを指摘するが、スレイマン氏はこれらがAIの指数関数的な進歩を覆い隠していると述べる。AIのトレーニングは、もはや単に「電卓を叩く人を増やす」ようなものではなく、以下3つの進歩によって、計算能力が常に最大稼働し、連携して機能するようになっている。

1.

 計算速度の向上:

GPUの性能は過去6年間で7倍以上に向上。さらに、コストパフォーマンスに優れたチップも登場している。
2.

 データ転送速度の向上:

HBM（高帯域幅メモリ）技術により、データがプロセッサに高速に供給され、処理能力を最大限に引き出す。
3.

 大規模な連携:

NVLinkやInfiniBandといった技術により、数千、数万ものGPUが連携し、巨大なスーパーコンピュータとして機能する。

これらの進歩により、かつて数時間かかっていた学習が数分で完了するなど、AIの計算能力は劇的に向上している。ソフトウェアの進化も計算要件を半減させ、AIの展開コストは大幅に低下している。

将来予測も楽観的だ。AI関連のコンピューティング能力は毎年約4倍に増加し、2027年には現在の10倍に達すると予測されている。2028年末までには、実効コンピューティング能力が1,000倍になる可能性もある。

このコンピューティング能力の爆発は、単なる技術的な進歩に留まらず、チャットボットから人間レベルの自律エージェントへの移行を促進する。これらのエージェントは、コーディング、プロジェクト遂行、契約交渉、物流管理などを実行できるようになる。

エネルギー消費の増大という課題もあるが、太陽光発電やバッテリー技術の指数関数的なコスト低下が、クリーンなスケーリングへの道筋を示している。資本、エンジニアリング、インフラ投資が進んでおり、AIは「真の認知的豊かさ」をもたらすだろう。

スレイマン氏は、直線的な世界観を持つ懐疑論者は今後も驚き続けるだろうと結論づけている。