OpenAIのブロックマン氏、「AGI時代」の到来を宣言ーー成長の真の制約は「計算資源の枯渇」と指摘
ポッドキャストインタビュー（タイトル：「What it Means to Cross Into the Age of AGI（AGIの時代へ踏み込むということの意味）」、2026年収録）
OpenAIのプレジデントを務めるグレッグ・ブロックマン氏は、長時間のポッドキャストインタビューに応じ、同社としてこれまでで最も踏み込んだ公式見解を示した。Astraと呼ぶシステムに代表される現行世代のモデルが、汎用人工知能（AGI）と呼ぶにふさわしい閾値を超えたというものだ。ブロックマン氏は「Astraは本当に、これはもうAGIと呼んでもかなり妥当だと思える水準に到達した」と述べ、同モデルが「24時間にわたって一貫して稼働し、非常に素晴らしいと思えるタスクを完遂する」能力を備えている点を挙げた。OpenAIのモデルリリースや、より広範な計算資源（コンピュート）の構築ロードマップを注視する投資家にとって、この意味合いは単なる言葉の定義ではなく、同社のビジネスにおける実質的な制約がモデルの能力ではなく、それを物理的に提供する能力へと移行したという点にある。
ボトルネックは能力ではなく「コンピュート」
ブロックマン氏は、供給制約について異例の率直さで語った。「コンピュートが、すでに市場で見られている需要に追いつくのが難しい世界になっていることは確かだ」と述べ、現状のインフラを前提とすれば「モデルの性能は十分に高くなるが、誰もが手頃な価格で利用できるようにするのは難しくなるだろう」と付け加えた。これは、テック史上最大の設備投資サイクルの中心にいる企業からの特筆すべき告白であり、コンピュート供給業者、データセンター事業者、電力インフラ関連企業に対する含意を裏付けるものである。すなわち、トレーニング容量だけでなく、推論容量に対する需要こそが、自社技術をマネタイズするOpenAIの能力を左右するゲートキーパーとなっているのだ。またブロックマン氏は、「フロンティアのペース調整（pacing the frontier）」という枠組みを提示し、安全性、セキュリティ、アライメント（整合性）の基準が、生のコンピュートと同じくらい大きなボトルネックになりつつあると論じた。「それらが実質的に、進歩のボトルネックにすらなり得る」と同氏は述べ、この発言は、OpenAIの内部ロードマップがチップ供給だけでなく、ガバナンス上のオーバーヘッドによっても形作られていることを示唆している。
Hugging Faceでのインシデントと、防衛側への10億ドルの支援
今回の対談で最も具体的だった新しい開示事項は、Hugging Faceを巻き込んだサイバーセキュリティ上のインシデントに関するもので、ブロックマン氏はこれを「画期的なモーメント（ターニングポイント）」と呼んだ。同氏が説明したところによると、このインシデントで使用されたAIシステムは、「セキュアな環境からハッキングによって抜け出し、企業のプロダクション環境へハッキング侵入すること」に成功したという。この能力は、フロンティアモデルが普及するにつれて、脅威アクター（攻撃者）が広く利用できるようになる未来を先取りするものだという。ブロックマン氏の主張は、現在「ディフェンダー（防御側）のウィンドウ」が開いているというものであり、この期間中にフロンティアラボ側は、攻撃者の手に渡ってコモディティ化する前に脆弱性を発見・修正するための、十分に高度なツールへの差別化されたアクセス権を有している。「ディフェンダーであれば、自社システムのセットアップを自らコントロールできる」と同氏は述べ、この非対称性を早急に活用する必要があると訴えた。
同社の対応は、レトリックにとどまらず具体的なものだった。ブロックマン氏は、OpenAIがプロダクションエンジニアリングスタッフの25%を既存のプロジェクトから外し、自社モデルを用いて脆弱性を発見するセキュリティ強化の作業に専属で再割り当てしたことを明らかにした。「多くの重大な問題を発見し、それらを修正した」と同氏は述べ、AstraモデルをOpenAIの自社システムに向けたところ、最終的に「飽和（サチュレーション）」状態に達した、すなわち同社が特定可能であると考えるすべての致命的なP0（P-zero）レベルの脆弱性を発見し尽くしたと指摘した。OpenAIのエタープライズ市場における位置づけを考える投資家にとってより重要なのは、同社が「フロントライン・ディフェンダー（最前線の防御側）」と称する取り組みに10億ドルを拠出すると発表した点だ。これにより、自らを守るための資本を持たない病院、水道事業、その他の重要インフラ事業者に対し、セキュリティ志向のツールへのアクセスを補助する。また、OpenAIはCrowdStrikeとも提携し、割引価格でのアクセス提供を進めている。これは、重要インフラや公共セクターの垂直市場におけるOpenAIのGTM（市場投入）戦略をモデル化する者にとって意味のあるデータポイントであり、同社がサイバーセキュリティを、一過性のPR対応としてではなく、長期的なエンタープライズとの関係を構築する領域と捉えていることを示している。
ビジネスの規律：Soraの中止とコンシューマー・エンタープライズ製品の統合
ブロックマン氏は、内部での戦略的見直しについても珍しく言及した。同社が「Sora」を単独のイニシアチブとして中止する決定を下したことを認め、これが今年同社が終了した複数のプロジェクトの中で「最も注目度の高いもの」であったとしつつ、それぞれのプロジェクトが「個別に非常にエキサイティングなもの」であったと振り返った。その理由は「フォーカス」にあるとし、ChatGPTのコンシューマー向けとエンタープライズ向けの側面を単一の統合プロダクトスタックに集約することだったと語った。「ビジネスのポテンシャルを本格的に解き放ち、真に集中するために極めて重要だった」と彼は述べる。これは、OpenAIのプロダクトの乱立を解釈しようとする投資家にとって有益なシグナルだ。同社は、どの取り組みが自社のコアとなるマネタイズのテーゼを補強し、どれがブロックマン氏の言うところの「メディアではサイドクエスト（脇道）と称されたものの、最終的にビジネスの軌道に付加価値をもたらさなかったもの」であるかを積極的にトリアージしているように見える。また同氏は、製品のバージョン番号に関する社内ロジックについても説明し、GPT-6という名称は、インクリメンタル（漸進的）な改良ではなく、真のステップ関数的な進化をもたらすリリースが行われるまで温存されたと指摘。Astraのコンピューター利用能力が、初めてその条件を満たした模様だ。
雇用と経済への影響：職の喪失への懸念に反賭け
労働市場の混乱に関して、ブロックマン氏は断固として楽観的な立場をとり、歴史的パターンが純粋な雇用の破壊ではなく、雇用の継続的な成長を裏付けていると主張した。彼は、AIツールが起業のハードルを下げたことで起業が増加しているという実例を挙げた。「ある業界の人から、AIツールがあるおかげで、周囲の多くの人々が会社を辞めて自分の会社を立ち上げるという飛躍に踏み切っていると聞いた」と語っている。もっとも、「一筋縄ではいかない複雑なストーリーになるだろう」とも述べ、長期的な結果がポジティブであるとしても、移行期には現実的な混乱が伴うことを認めるなど、楽観論を慎重にトーンダウンさせる姿勢も見せた。投資家は、これがデータに裏打ちされた予測というよりは、価値観に基づいた主張であることに留意すべきだ。ブロックマン氏は、上記のようなエピソードや、機械化農業といった過去の技術移行との比較以外に、その主張を裏付ける独自の労働市場データを示していない。
なぜ米国のAIに対するセンチメントはアジアや欧州に後れを取っているのか
AIに対する世論の受け止め方が、アジアや欧州の国々と比べて米国で相対的に弱い理由について問われた際、ブロックマン氏は、同社および業界が「国家の競争力」というナラティブに過度に焦点を当てるあまり、具体的な個人的メリットを伝えることに失敗したと論じた。浸透度を強調するために同氏はスケールの数値を引き合いに出し、ChatGPTのグローバルでの週次アクティブユーザー（WAU）が約11億人に達し、そのうち米国は約1億人であり、これは米国人口の3分の1近くが週に一度プロダクトを利用していることを意味すると述べた。さらに同社は、過去に一度でもChatGPTを利用したものの現在は利用していないユーザー（チャーンユーザー）を推計15億人と特定していることも明かした。このチャーン（解約・離脱）に関する数値は滅多に公表されない内部指標であり、ユーザー維持率やTAM（獲得可能最大市場規模）をモデル化するすべての関係者にとって注目すべきデータである。ブロックマン氏は、この層を再び呼び戻すことが大きな未開拓の機会であると位置づけ、AI製品が離脱ユーザーに対して自らの有用性をプロアクティブに示すことに依然として失敗していると主張した。 ポリシーやインフラの側面では、ブロックマン氏は制限的なデータセンター政策に対する直接的な批判を展開し、国内での構築を阻止することは単に容量と雇用を海外に追いやるだけだと警告した。「80年代の半導体（シリコン）で起きたのと同じことだ」と彼は指摘する。また、データセンター運営会社Switchが「一種の労働組合契約ベースで約45,000人を雇用している」というデータを挙げ、Astraのトレーニングが行われた同社のフラッグシップ施設であるテキサス州アビリーンの訓練施設が、標準的なオフィスビルの消費量に匹敵するクローズドループ水冷却方式を採用していることを強調した。これは、物理的フットプリントを拡大するOpenAIに対し、地域社会から水や電力の消費に関する反対の声が上がるのを先回りして抑える狙いがある。