第II部 · 大規模モデルの時代
プレイヤーの全体像（2026年9月）
7.1主要な研究所：米国、中国、欧州
表 7.1. 2026年9月末における主要なフロンティア研究所（網羅的な一覧ではない）。
強調しておくべき動きが3つある。米国には、最も資金力のあるプレイヤーと最も多様な戦略が集中しており、世間を騒がせた離脱劇から生まれた「新興ラボ」の波もそこに含まれる（肖像ギャラリーを参照）。中国は、最先端チップへのアクセスに対する米国の制限（第8章）にもかかわらず目覚ましい速度で前進しており、オープン性とコスト効率に大きく賭けている。長らく後れを取っていた欧州は、Mistral を「ソブリンAI」の旗手と見なしている。同社は公的機関の支援を受けており、さらに注目すべきことに、オランダの半導体産業大手 ASML の支援も受けている。ASML は2025年末に同社の筆頭株主となった。
7.2プロプライエタリモデル対オープンウェイトモデル
2025年初頭の DeepSeek ショックは強い印象を残した。中国発のオープンモデルが、わずかなコストでフロンティアに近い水準に到達できることを示し、業界の経済構造全体を揺るがしたのである。
7.3ベンチマークとランキング
ベンチマークについては第4章で詳しく述べた（MMLU、GPQA、SWE-bench、ARC-AGI、人間の選好にもとづくアリーナ）。その限界（飽和、汚染、グッドハート効果）も同様である。中心的な教訓を思い出しておこう。2026年半ば時点で、あらゆる面で優位に立つモデルは存在せず、先進的な組織はルーティング（各タスクを最も適したモデルに任せること）を実践している。どのランキングも、数週間しか有効でないスナップショットにすぎない。
7.4エコシステム：インフラ、アプリケーション、ノーコード
この層構造は、この先の内容を見通しやすくする。インフラ層は第8章（チップ、データセンター）と第9章（ローカルAI）の主題である。アプリケーション層は、あらゆる分野に広がっている（医療、労働、法律。第V部で扱う）。
この層は、新しいビジネスモデルと歩みを共にしている。もはやソフトウェアを売るのではなく、特定の職務（営業開拓、カスタマーサポート、経理、法務）に特化した「デジタル従業員」として提示される自律型エージェントを売るのである。Limova や Agentova のようなフランス語圏のプラットフォームがその例であり、国際的には数多くの営業エージェント（AI SDR）がそれに並ぶ。このとき課金は、ユーザー単位のサブスクリプションから利用量（トークン単位）へ、さらに成果（完了したタスク単位）へと移っていく。とはいえ、「完全な自律」という約束は誇大に宣伝されていることが多い。人間の監督がなければ、これらのエージェントはすぐに逸脱してしまい、話は前述の論点に戻ってくる。
この活況は、いくつかの現象に読み取ることができる。まず、世界的な起業の爆発である。米国のアクセラレーター Y Combinator のスタートアップのうち60パーセント近くが、期を重ねるごとに、いまやAIを軸としている。そして最近の期の企業は、もはや機能ではなく協働者を売っており、企業向けソフトウェアをまるごと、さらにはコンサルティング会社や法律事務所までをもエージェントの形で作り直すに至っている。この現象は真に地球規模である。重心は依然としてサンフランシスコ・ベイエリアにあるが、主要な拠点は至るところに存在する。中国（北京、深圳、杭州）、ロンドン、テルアビブ、バンガロール、シンガポール、湾岸諸国（7.1節）であり、アフリカ（ラゴス、ナイロビ）やラテンアメリカ（サンパウロ）の新興エコシステムも忘れてはならない。フランスは数ある例のひとつにすぎず、パリの Station F（世界最大のスタートアップキャンパス）やリールの EuraTechnologies といった場所がある。アクセラレーターも Y Combinator に限られない。Techstars、Entrepreneur First、Antler が複数の大陸で活動している。
プロジェクトそのものも極めて多様である。SaaSとして販売されるエージェントだけでなく、業種特化型アプリケーション（医療、法律、金融）、開発者向けツール、研究所、そして数多くのオープンソースプロジェクトがある。これが第二の側面、「ビルド・イン・パブリック」の文化である。開発者は自分のコードをオープンソースで公開し（GitHub のスターや Hugging Face に登録されたモデルが評判の通貨として機能する）、X や Reddit での無数のデモによって試作品を披露する。例はあらゆるカテゴリーに豊富にある。モデルを自分で動かすためのエンジンとして、ローカル向け（llama.cpp、第9章ですでに触れた Ollama）や高スループットのサーバー向け（vLLM）のもの。エージェントや検索拡張生成を構築するためのフレームワーク（LangChain、LlamaIndex）。あるいは画像・動画のためのビジュアルな制作インターフェース（ComfyUI）である。製品と企業の側でも、顔ぶれは同じく世界的である。ドイツの Black Forest Labs（FLUX モデル）による画像生成、英国の Synthesia による動画と合成アバター、ドイツの DeepL による翻訳、フランスの Owkin による医学研究、Legora による法務、米国の Sierra による顧客対応、ドイツの Helsing による防衛、あるいはドイツの Aleph Alpha（2026年にカナダの Cohere と合併）による企業の主権である。詳しい例をひとつ挙げよう。rtk はオープンソースのユーティリティ（Rust 言語で書かれたバイナリ）で、コマンドの出力がモデルに届く前にそれをフィルタリングすることにより、AIコーディングツールのトークン消費を60から90パーセント削減する。ひと握りのコントリビューターに支えられ、GitHub で数万のスターを獲得しているこのツールは、有用なプロジェクトがひとつの公開リポジトリからいかにして生まれうるかを示している。
その裏面については、注意を促しておく必要がある。この豊富さの中には、堅実なものと中身のないものが混在している。具体的で測定可能な製品を届ける者のかたわらで、多くは中身のない話を振りまき、本質を何も変えないまま「AI」と名乗り直し、あるいは果たせもしない自律性を約束している。シグナルとノイズを見分けること（単なるマーケティング上の包装ではなく、実際に動く製品、検証可能な顧客と数字があること）は、それ自体がひとつの能力となった。観察者たち自身が指摘するように、主たる顧客が別のソフトウェアになっていく市場は、人を酔わせるものであると同時に脆いものでもある。
7.5肖像ギャラリー：AI時代の建築家たち
構築者たち（創業者と経営者）
サム・アルトマンは、2015年に共同創業した OpenAI を率いている。「AGI」という野心の旗手であり、「超知能」と「輝かしい未来」を目指すと公言してきた。その歩みには、2023年11月の劇的なガバナンス危機（解任され、数日のうちに復帰した）が刻まれている。彼は、ますます能力の高いモデルを迅速に展開するという戦略を体現している。Hugging Face のインシデント（第24章）に揺れた2026年夏は、このイメージに陰影を加えた。2026年9月、彼は能力向上のペースを意図的に落とすよう求めるダリオ・アモデイの呼びかけに公に賛同し、2026年9月末には、OpenAI が安全上の理由から最新モデルの学習を一時停止した（第24章）。
ダリオ・アモデイとダニエラ・アモデイは、OpenAI を離れた後の2021年に Anthropic を共同創業した。開発の中心に安全性を据えるという考えにもとづくものである（そこから「有用、無害、誠実」という枠組みと、「憲法的AI」と呼ばれる手法が生まれた）。ダリオ・アモデイはまた、強力でありながら制御されたAIがもたらしうる恩恵を描いた、注目を集めたエッセイ Machines of Loving Grace（2024年）の著者でもあり、2026年9月には、能力向上のペースを意図的に落とすよう業界に呼びかける「We Must Pace the Frontier」を著した（第24章）。
デミス・ハサビスは Google DeepMind を率いている。かつてのチェスの神童であり、神経科学を修めた彼は、AlphaFold（タンパク質の折りたたみ、第14章）に関する研究で2024年のノーベル化学賞を共同受賞した。彼は、大きな科学的課題の解決を通じてAGIに至る道を提唱し、世界モデルを不可欠な段階と見なしている。
イーロン・マスクは xAI（モデル Grok、スーパーコンピュータ Colossus）を創業し、Tesla と SpaceX を率いている。xAI は SpaceX の子会社となって2026年夏に SpaceXAI へと改称され、SpaceX は2026年8月にコードエディタ Cursor を買収した。2015年に OpenAI を共同創業したが、その後は距離を置いた。その立場は独特である。彼はAIの存亡リスクについて長年にわたり公に警鐘を鳴らしながら、自らもその開発に向けた猛烈な競争を繰り広げている。2026年9月、彼は能力向上のペースを意図的に落とすよう求めるダリオ・アモデイの呼びかけに公に賛同した（第24章）。
アルチュール・メンシュは Mistral（フランス）の共同創業者兼CEOであり、DeepMind での勤務を経て、2023年にギヨーム・ランプル、ティモテ・ラクロワとともに同社を立ち上げた。彼は欧州の「ソブリンAI」の顔となり、部分的にオープンなアプローチと欧州大陸の技術的独立を提唱している。
ジェンスン・フアンは NVIDIA を率いている。同社は、主要なモデルのほぼすべてを学習させ、動かしているチップのメーカーである（第8章）。AIゴールドラッシュの「武器商人」である彼は、トークンがこの新しい経済の「言語であり通貨」であるという考えを広めた。
マーク・ザッカーバーグは Meta を率いている。同社は Llama ファミリーによってオープンウェイトに賭けていたが、2026年に主力モデル（Muse Spark）を有料 API 専用とした。また「超知能」研究所に巨額の投資を行っており、2025年から2026年にかけて本格的な人材争奪戦（ライバル研究所の研究者を破格の報酬で引き抜くこと）を引き起こすほどであった。
梁文鋒（Liang Wenfeng）は DeepSeek を創業した。同社は彼のクオンツ系ヘッジファンド High-Flyer を後ろ盾としている。彼は中国側におけるオープンで安価なAIのチャンピオンとなり、その推論モデル R1 は2025年初頭に転換点を画した。
科学の先駆者たち（「ゴッドファーザー」）
ジェフリー・ヒントンは、ディープラーニングの「ゴッドファーザー」のひとりであり（第1章）、2024年のノーベル物理学賞を共同受賞した。大きな反響を呼んだのは、人間を超えるAIの危険性について自由に警告できるよう、2023年に Google を去ったことである。彼は慎重論を代表する声のひとつとなった。
ヤン・ルカンは、フランス人で、チューリング賞の受賞者であり、長く Meta のAI担当チーフサイエンティストを務めた、畳み込みネットワークの先駆者である。破局論にも、LLMだけで知能に到達するという考えにも懐疑的な彼は、世界モデル（第5章）を提唱している。2025年末に Meta を去り、パリで AMI Labs を創業した。
ヨシュア・ベンジオは、カナダ人で、同じくチューリング賞の受賞者であり、安全性をめぐる主要な声として地位を確立した。とりわけ、AIのリスクに関する国際報告書の議長を務めている。彼は、大いなる慎重さと世界的な協調を訴えている。
イリヤ・サツケバーは、OpenAI の共同創業者で元チーフサイエンティスト（そして AlexNet の共著者、第2章）であり、2024年に Safe Superintelligence (SSI) を創業した。同社は公開製品をひとつも持たないまま約320億ドルと評価されており、その目標はただひとつ、安全な超知能を築くことである。彼は2025年末に、「スケールの時代」から「研究の時代」への移行を理論化した。
フェイフェイ・リーは、スタンフォード大学の教授であり、画像データベース ImageNet（第2章）を作り上げたことからAIの「ゴッドマザー」と呼ばれる。World Labs を創業し、空間知能という概念を掲げている（第5章）。
安全性と倫理の思想家たち
ニック・ボストロムは、オックスフォードの哲学者であり、著書 Superintelligence（2014年）によって、制御問題と「ペーパークリップ最大化装置」の思考実験を広めた。これらは第24章の中心をなす。
スチュアート・ラッセルは、バークレーの教授でAIの標準的教科書の共著者であり、Human Compatible（2019年）の中で、初めから人間の制御下にとどまるよう設計された「証明可能な形で有益な」AIを訴えている。
エリーザー・ユドコウスキーは、独学の研究者であり、Machine Intelligence Research Institute (MIRI) の共同創設者であって、存亡リスク陣営の中で最も急進的な人物である。アライメントに関する考察の先駆者であり（第24章）、「合理主義者」と呼ばれるコミュニティの牽引役でもある彼は、何年も前から暗い主張を唱えている。現在の手法で超知能を構築すれば、ほぼ確実に破局に至る、というものである。彼はこの立場を、フロンティアAIの開発の世界的な停止を求めるところまで推し進め、2025年には、ネイト・ソアレスとの共著で、曖昧さのない題名の本にそれをまとめた。If Anyone Builds It, Everyone Dies（「誰かがそれを作れば、全員が死ぬ」）である。批判者たちは彼のシナリオを思弁的で検証不可能だと見なし、支持者たちはそこに有益な警告を見ている。彼は、反対者たちがしばしば揶揄を込めて「ドゥーマー」と呼ぶ極を体現している。
エミリー・ベンダーとティムニット・ゲブルは、慎重論のもうひとつの側面を体現している。それは遠い将来のリスクではなく、AIがもたらす現在の害（バイアス、データの搾取、環境コスト、権力の集中）に焦点を当てるものである。「確率的オウム」という言い回しは彼女たちによるものだ（第4章）。彼女たちの存在は、リスクをめぐる議論が超知能の問題だけに尽きるものではないことを思い出させる。
加速の旗振り役たち
慎重論の声とは正反対に、ある潮流は加速主義の立場を公然と掲げている。主たる危険はAIではなく、AIを減速させることにある、というのである。
ギヨーム・ヴェルドンは、物理学者であり量子コンピューティングの研究者（Google の出身で、ハードウェアのスタートアップ Extropic の創業者）であって、Beff Jezos というハンドルネームのもと、2022年に登場した効果的加速主義（英語で effective accelerationism、略して e/acc）運動の創始者である。挑発的な調子と熱力学から借りた語彙で表明されるその信条は、いくつかの考えに集約される。技術の進歩はほとんど宇宙的な過程であって、制約なしに加速すべきであること、市場がその最良の原動力であること、そしてブレーキをかけようとするあらゆる試み（規制、予防原則）は、回避するリスクよりも多くのリスクを招くこと、である。長らく匿名であった彼の正体は、2023年末に報道によって明らかにされた（第24章）。
マーク・アンドリーセンは、ブラウザ Netscape の共同創業者であり、シリコンバレーの第一線の投資家（ファンド Andreessen Horowitz）となった人物で、この潮流の最も影響力のある代弁者である。Techno-Optimist Manifesto（2023年）の中で、彼は「存亡リスク」を進歩の「敵」のひとつに数え、AIは世界を破壊するのではなく救いうると断言している。広く拡散されたこうした主張は、激しい異論にもさらされている。批判者たちはそこに、哲学であると同時に経済的利害の擁護を見ている。
公共の議論を担う声
構築者や科学者の外側では、エッセイストや知識人が、社会がAIをどう受け止めるかを形づくっている。フランスの議論には対照的な人物が揃っており、その主張はしばしば挑発的で、それ自体が議論の対象となっている。
リュック・ジュリアは、音声アシスタント Siri の誕生に関わったフランス系アメリカ人のエンジニア（本人はその生みの親という位置づけに留保をつけ、むしろ「Siri の祖父」だと述べている）で、Samsung のイノベーション責任者を経て2026年まで Renault のチーフサイエンティストを務め、フランス技術アカデミーの会員でもあり、L'intelligence artificielle n'existe pas（2019年）の著者である。彼はデフレ主義的な主張を唱える。「人工知能」という用語は言葉の誤用であり、「拡張知能」と呼ぶべきだというのである。機械は人間を補助するだけで、意識も固有の知能も持たず、「何でもできる」汎用AIなど存在しない、というのがその理由だ。メディアで広く取り上げられている彼の議論は、他の専門家から異論も受けており、技術的に不正確な点が指摘されている。
ローラン・アレクサンドルは、外科医としての教育を受け、サイト Doctissimo を創設したエッセイストであり、長年にわたりトランスヒューマニズム的で警鐘を鳴らすビジョンを唱えている。La Guerre des intelligences（2017年）の中で、彼はAIを、教育と人間の「増強」を考え直すことを迫る不可避の大変動として提示し、雇用と「認知資本」の格差について強く警告している。その挑発的な言い回しは、反響と同じだけの批判を呼んでいる。
オリヴィエ・バボーは、経済学者でありシンクタンク Institut Sapiens の創設者で、ローラン・アレクサンドルと Ne faites plus d'études（2025年）を共著した。意図的に挑発的な題名を付けたエッセイである。AIのおかげで知能が「無料」になるのだから、従来型の学業はその価値を失い、別のやり方で、より厳しく、生涯にわたって学ばなければならない、という内容である（この議論は第15章で展開する）。同書は、知に対する告発ではないと自ら断っている。
楽観的であれ不安げであれ、デフレ主義的であれ破局論的であれ、これらの声は、AIが社会的な議論の対象でもあることを思い出させる。そこでは、最も先鋭な立場は、あくまでそういうものとして読まれなければならない。すなわち、確立された真理ではなく、ひとつの立場表明として。
要点（第7章）
- 最先端は3つの極に分かれている。米国（最も資金力があり最も多様）、中国（速く、オープンで、チップの制限にもかかわらずコスト効率が高い）、欧州（Mistral、「ソブリンAI」）である。
- 戦略上の大きな分断は、プロプライエタリモデル（クローズドで API 経由で販売される：OpenAI、Anthropic、Google）とオープンウェイトモデル（DeepSeek、Qwen、Kimi、Mistral、Llama）を対立させる。オープン性は民主化をもたらすが、統制を難しくする。Meta は2026年に主力モデルをクローズドにした。
- エコシステムは層をなしている。ハードウェア、基盤モデル、アプリケーション、ノーコードツールである。
- サービス層（フリーランス、エージェンシー、インテグレーター）が、企業によるAIの導入と監督を支援している。並行して、「デジタル従業員」（利用量または成果に応じて課金される自律型エージェント）というモデルが、「エージェント型」スタートアップの波に乗って台頭している。
- AIの背後にいる人々は、先を急ぐ構築者から慎重論の声に至るスペクトルの上に、はっきりとした境界なく分布している。一方にアルトマン、アモデイ兄妹、ハサビス、マスク、メンシュ、フアン、ザッカーバーグ、梁がおり、ヒントン、ルカン、ベンジオ、サツケバー、リー、ボストロム、ラッセル、ユドコウスキー、ベンダー、ゲブルがそれぞれのやり方で科学と警戒心をもたらし、他方で加速の旗振り役たち（ヴェルドンこと Beff Jezos、およびアンドリーセン）が正反対の主張を唱えている。
こうして第II部は終わる。私たちは、AIとは何か、どのように機能するのか、そして誰がそれを作っているのかを理解した。第III部では機関室へと降りていく。これらすべてを可能にしているハードウェア、インフラ、エネルギーである。