コンビクションのサラ・グー氏：計算能力のスケールが個人の貢献を凌駕し、AI研究者は「無力感」を抱く 一方で、ヒューマノイドロボットは予想を上回るスピードで実用化へ
ポッドキャスト番組「Invest Like the Best」（2026年9月）にて、ベンチャーキャピタリストが語るAI研究競争の心理学、異例のロボット投資、そしてオープンソースモデルとバイオテックAIに強気な姿勢を見せる理由
AI特化型ベンチャーキャピタル「コンビクション（Conviction）」の創業者であるサラ・グー（Sarah Guo）氏は、幅広いテーマを取り上げたポッドキャスト番組に出演し、AI投資環境について見解を述べた。その議論は、どの研究所が勝利するかという勝敗の行方以上に、「勝利がその技術を構築している人々にどのような影響を与えているか」に焦点を当てたものとなった。グー氏が指摘する最も印象的な観察は、モデルの性能についてではなく、最先端（フロンティア）研究所内の士気に関するものである。同氏によれば、増え続ける研究者たちが、自分たちの個人の貢献はもはや重要ではないと密かに結論づけているという。
計算能力主導型AIがもたらす心理的負担
グー氏は現在の環境を「かつてないほど激しい競争環境」と表現し、過去3年間のどの時点よりも激しさを増していると指摘する。彼女と共同パートナーのマイク（Mike）氏がAI研究・起業の真のフロンティアとみなす約250人の間で、この強烈なプレッシャーが深刻な不安を生み出しているという。彼女の語るところによれば、不気味な点は、ここ12ヶ月の間に急速に定着したある確信にある。それは、AI研究モデルにおける再帰的な自己改善により、業界は「何らかの爆発的知性」の到来から1〜2年しか離れていないという見方だ。彼女は、これには懐疑的な視点が必要であると注意を促し、アンドレイ・カルパチ（Andrej Karpathy）氏が、AGI（汎用人工知能）があと2年で到来すると約10年間にわたって言い続けてきたことを自嘲気味に認めている事実を引き合いに出している。
投資家にとってより重大なのは、この確信が研究者の行動にどのような影響を与えているかだとグー氏は主張する。研究所が人員や計算能力の予算を数千億ドル規模へと拡大させるにつれて、個々の科学者は次第に2つの思いのどちらかを抱くようになるという。すなわち、「モデルがいずれ自力で問題を解決するだろう」という思いか、「重要な変数は計算能力のスケールだけだ」という思いのどちらかである。「どちらの状況も、ある種の無力感を抱かせるものです」と彼女は述べ、この力学が、モデルの能力が向上し続ける一方で、研究所内のモチベーションに関する深刻な疑問を浮き彫りにしていると付け加えた。最先端研究所における人材リスクを評価しようとする者にとって、これは微細ながらも重要なデータポイントである。なぜなら、人材の定着や集中力は、最終的にはトップ研究者たちが自分たちの仕事こそが状況を動かしていると依然として信じられるかどうかにかかっているからだ。
サンデー・ロボティクス：投資家すら驚嘆させた実行スピード
今回の対談で最も具体的かつ新しい情報は、サンデー・ロボティクス（Sunday Robotics）に関するものだ。同社は、創業者であるトニー・ジャオ（Tony Zhao）氏とチェン・チ（Cheng Chi）氏が、トヨタ・リサーチ・インスティテュート、DeepMind、テスラ（Tesla）で経験を積み、スタンフォード大学の博士課程に在籍していた時期に、グー氏とパートナーのプラナヴ（Pranav）氏が支援を決めたヒューマノイドロボット企業である。グー氏によれば、同社は汎用セミヒューマノイドロボットのベータ版を今年末までに一般家庭へ投入する計画を進めているという。このスケジュールについて彼女は、同社が設立されてから2年も経っていない初期段階においては、「誰も可能だとは思っていなかった」ものだと振り返る。「スタンフォードの地下室にあった段ボールの山から、フルスタックのシステムへとこれほど急速に移行できるなんて、本当に圧倒されます」と彼女は述べ、同チームが自社でハードウェアを製造し、現実世界のタスクに落とし込んだモデルとデータ収集サイクルの反復を何百回も実行してきたことを強調した。
この投資テーゼ自体が、コンビクションがディープテック分野のロボット投資をどのように評価しているかを示す優れた窓口となっている。同社は、まだ存在しない「ロボットデータのインターネット」が必要であるという前提に立つのではなく、ジャオ氏とチ氏が有用なデータを安価かつ効率的に収集し、それをモデルの学習へと移行させる技術的アプローチを構築した点を評価した。グー氏によれば、通常は資本を投入する前に数日から数週間にわたって確信をストレステストする同社において、今回はわずか1回のミーティングの後に投資を決定したという異例の速さだった。
オープンソースモデル：「覆水盆に返らず」
最先端で競い合う中国発のモデルをはじめとするオープンソースAIモデルの是非という議論の多い問題について、グー氏は明確かつ政策的に重要な立場をとっている。米国国内での利用を制限しても悪意あるアクターの活動を止めることはできず、かえって「法令を順守する米国の企業」の足を引っ張る結果になるというのだ。彼女は、オープンソースモデルを通じた能力の普及は不可避であり、かつ望ましいことであると主張する。なぜなら、最先端のプロプライエタリ（独自仕様）モデルは、現実世界のユース大半にとって依然として高価すぎたり、遅すぎたり、あるいは機密性が高すぎたりするためだ。彼女の処方箋は禁止ではなく厳格なテストであり、特に中国のオープンソースモデルがバックドア機能を備えているのではないかという懸念に対する対策の必要性を説く。「取るべき対応は、実際にそのモデルに対して非常に厳格な安全性テストを実施することです」と彼女は述べ、現在の過剰な警戒感を正当化できるほど実際の研究が十分に行われておらず、その実態が伴っていないと主張した。彼女は、サム・アルトマン（Sam Altman）氏が描く「計測するには安価すぎる知性」というビジョンは、プロプライエタリな最先端モデル単体によってではなく、オープンソースのインフラによって大幅に実現されると予想している。なぜなら、個々の企業やユーザーが、最先端研究所の研究者には予測できないユースケースを発見していくからだ。
次なる戦略的戦場としての「コンピュートの独立」
グー氏は、インフラ重視の投資家の共感を呼ぶはずである国家競争力の議論を提起している。半導体サプライチェーンの重要な段階が不安定あるいはアクセス困難な地域に依然として集中しているのと同様に、米国も「コンピュートの独立（compute independence）」を失うリスクに直面しているという見方だ。彼女は、大手ハイパースケーラーのインフラ責任者との会話を引き合いに出し、その担当者から「2030年以前に、十分な規模で我々の状況を大きく変えるようなものは何もない」と言われたことを明かした。これは、資本の多寡に関わらず、データセンターの構築を制約する天然ガスや電力供給の物理的ボトルネックについてのコメントである。グー氏はこれを、技術や資本の問題としてではなく、規制および社会的調和の問題として明確に位置づけ、データセンターや原子力発電所を巡る許認可の争いが足かせとなっていると指摘した。彼女は、ジェイコブ・ヘルバーグ（Jacob Helberg）氏のサプライチェーン構想である「Pacia」を、チェーンのあらゆるリンクにおいて必要とされる投資の例として挙げ、コンビクションはすでにデータセンターの労働力、原子力エネルギー、および代替チップアーキテクチャに対して部分的なヘッジとして出資を行っている一方で、純粋なデータセンターのファイナンス案件については、同社の技術投資のマンデート（投資方針）の範囲外であるため見送っていると述べている。
バイオテックAI投資における確信の転換
グー氏の考え方においておそらく最も定量的な変化が見られるのは、製薬業界内で持続的な価値を創出する人工知能の能力についてである。彼女は、自身の見方を転換するまで5年以上も懐疑的な目を向けていた領域だと語る。以前のコンセンサスは、「バイオテックや製薬業界へのサービスで収益を上げる唯一の方法は、新薬自体を創出することだ」というものであり、この構造では、ソフトウェアを販売するのではなく、候補医薬品の大きな株式を保有することがプラットフォーム型バイオテック企業に報いる仕組みになっていた。コンビクションが最初に投資を実行した「チャイ・ディスカバリー（Chai Discovery）」は、研究開発プロセスの特定部分を加速させるためにトップ10に入る複数の製薬企業と協業している企業であり、この出資こそが彼女の従来のコンセンサスからの脱却を示すものとなった。彼女は、AIによってその軌道が明確に変わった新薬や適応症といった決定的な瞬間を業界はまだ迎えていないと慎重に付言しつつも、そのマイルストーンが達成されれば、この分野へ一段と大規模な資本流入が引き起こされると予想している。「治療法の発見において劇的な加速が見られるはずです」と彼女は述べる一方で、規制当局の承認スケジュールや現実世界における安全性試験が依然としてボトルネックであり、いかなるモデル能力をもってしてもこれをショートカットすることはできないと認めている。
投資プロセス：直感的な判断と時間をかけた検証
グー氏は自身の意思決定プロセスについて、人物評価においては直感的であり、不慣れな科学技術に対しては懐疑的であると説明している。創業者とアイデアに基づいて新しい案件を10段階でほぼ即座に評価し、その後数日から数週間かけて資本を投じる前に自分自身の理解の穴を見つけようと努めるという。彼女は、経歴（ペディグリー）だけで大規模な研究投資の根拠とするのは不十分であると明言し、根底にある技術的テーゼに対する独自の視点を持たないまま創業者の評判に判断を委ねている同業者たちを批判する。「ビジネスモデルも技術理論も、ビジネスとして意味が成り立っていません」と、ある高名な投資家の友人に語ったことを振り返り、「人々が何の直感も持たないまま、大規模な研究投資を行っているように見受けられます」と述べている。特筆すべきことに、わずか5人のパートナーで運営する小規模なファームでありながら、グー氏が週に新たに目にする企業はわずか4〜6社にとどまるという。これは、グレイロック（Greylock）でのキャリア初期に何百社もの企業を吟味していたこととは対照的な意図的な選択であり、AI関連のラベルを掲げた資本があふれる市場において、選択性そのものを競争上の優位性と位置づけている。
洗練されたストーリーテリングに頼らない資金調達
またグー氏は、コンビクションが第1号ファンドをどのように立ち上げたかについて、非常に率直な裏話を明かしている。限定パートナー（LP）向けに高度に差別化された、パッケージ済みのストーリーを構築するという従来のプライベート・エクイティのプレイブックを踏襲しなかったと認めているのだ。その代わり彼女は、将来のLPに対して、資本が調達された後に実験を重ねながらファンド独自の強みを見出していくつもりであると伝えた。このピッチにより、明確で完成されたテーゼを好む一部の機関投資家の支援を失うことになったと彼女は認めている。「自分の経歴や投資履歴をまとめた2ページの資料を人々に渡したようなものです」と彼女は語り、優れた人物を見出し支援してきた実績は時間とともに複利で効いてくると賭けた。4年が経過し、同社は少なくとも主要なLP調査の1つにおいて最も求められているベンチャーパートナーのトップ1、2にランクインしていると報じられており、ファウンダーにとってもファンドマネージャーにとっても、根底にある判断力が確かであれば、実行力が洗練されたストーリーの代わりになり得るという教訓を示している。