3月13日の報道によると、モルガン・スタンレーの最新調査報告は、人工知能技術が2026年上半期に重要な突破を迎える可能性がある一方で、世界のインフラと経済システムはこの変化に十分に備わっていないと指摘している。報告書は、米国の主要な人工知能研究所が前例のない計算能力を急速に蓄積しており、これが大型モデルの能力を新たな発展段階へと推し進めると述べている。
特に、エロン・マスクが以前のインタビューで示した見解に言及し、もし大型言語モデルの訓練に必要な計算能力が約10倍に増加すれば、モデルの全体的な知能レベルもほぼ倍増する可能性があると指摘している。現在、業界ではこの「スケーリング則」が依然として有効と広く考えられており、計算能力の継続的な増加に伴い、人工知能の能力は指数関数的に向上する可能性がある。
一方で、業界の進展はすでに市場予測を超え始めている。モルガン・スタンレーは、OpenAIが最近リリースしたGPT-5.4「思考型」モデルがGDPVal基準テストで83.0%のスコアを獲得し、多くの経済価値のあるタスクにおいて既に一部の人間の専門家の水準に近づき、あるいは超えていると述べている。同機関は、この能力の飛躍的な進化は今後数年間で加速し続ける可能性があると予測している。
しかしながら、計算能力の増加は明らかなインフラの圧力ももたらしている。モルガン・スタンレーが提唱する「インテリジェント工場」モデルによると、2028年までに米国の電力システムには9ギガワットから18ギガワットの純不足が生じる可能性があり、これは人工知能関連システムに必要な電力の12%から25%に相当する。AIデータセンターの建設が加速する中、エネルギー供給は重要なボトルネックとなるだろう。
電力不足に対応するため、一部のテクノロジー企業やインフラ運営者は代替案を模索している。例えば、ビットコインのマイニング施設を高性能計算センターに改造したり、天然ガス発電設備や燃料電池システムを導入したりして、AIデータセンターの継続運用を支援している。業界ではまた、「15-15-15」モデルと呼ばれる、データセンターの15年契約、約15%の投資回収率、そして1ワットあたり約15ドルの純価値を提案している。
報告書はさらに、人工知能が労働市場に深遠な影響を及ぼす可能性についても指摘している。AIツールが非常に低コストで一部の人間の作業フローを複製できるため、いくつかの企業は自動化やAIシステムを導入して効率を高め、従業員規模を縮小している。
OpenAIのサム・アルトマンCEOは、将来的には1人から5人の小規模な企業が、人工知能を活用してかつて大企業だけが可能だった規模のビジネスを行えるようになると想像している。また、xAIの共同創設者ジミー・バも、自己改善能力を持つ人工知能システムが2027年前後に登場し、技術の新たな発展段階を推進すると考えている。
モルガン・スタンレーは、計算能力の継続的な向上に伴い、人工知能が今後の経済構造の変化を促進する重要な力となる可能性を指摘し、同時に、計算資源、エネルギー、データセンターのインフラが次なる世界的競争の核心資源となると結論付けている。（フォーチュン）
