データセンターは結局すべて必要になる — 後編

このシリーズの前回の記事では、技術史を振り返り、たとえ企業が拙速に動き「根拠のない熱狂」を示したとしても、社会にとって筋の通った投資というものがあることを示した。投資家や企業が損失を被ったり、景気後退を引き起こすことさえあっても、技術そのものは依然として重要であり、その後に登場する企業や一般の利用者にも価値をもたらす。では、データセンターの未来について、どこまで合理的に語れるだろうか。

データセンターの未来について、どんな予測ができるのか？

1990年代、政府や企業、ジャーナリズムの政策立案者たちは、私たちインターネット技術に携わる者がしばらく前から予想していたこと――インターネットがあらゆるものを変えるということ――に気付き始めた。そして、その予想は正しかった。

人工知能（AI）も同じだ。産業を問わず多くの知識労働者が、AIによって生産性が向上したと語り、さらに多くの人々が密かにAIを利用している。現在のAIは荒削りで、使い勝手が悪く、ときには本気で恐ろしく感じることすらあるが、エネルギー消費や小売など、すでにいくつかの分野で価値を実証している。機械学習（現在ではやや旧来型の手法）は比較的よく理解されており、人間が制御可能だ。しかし大規模言語モデル（LLM）は依然として手に負えない技術であり、「ラージ・ワールド・モデル」がその問題を解決するほどの革新だとは思わない。したがって、LLMを制御下に置くか、より賢い何かへ置き換えるかは、コンピュータ分野の責務となる。

先に見たように、インターネットとその根幹を支える光ファイバーが商業的に成功するまでには数十年を要した。AIはより曖昧で形が見えにくいため、その成功までの道のりはさらに険しい。そのため、チップやデータセンターに投資している企業は、途中で莫大な損失を経験するだろう。

機関投資家はAIの未来に大きな自信を示しているが、実際には試作段階や厳密に制限された用途にしか導入していない。1980年代にコンピュータ、そして後にインターネットを組織全体に取り入れたときのように、AIを組織全体の根幹に据えるようなことはしていない。リスクのある領域にAIを適用することもしていないし、LLMが予測不可能な限り、それを行うこともないだろう。AIのエラーによって人が投獄されるような事態が起きるようなら、その導入を見直すべき時期かもしれない。

透明性、説明責任、説明可能性――AIの仕組みを明らかにするためのこれらの概念は素晴らしい。しかし、AIの出力をスタッフがすべて再確認しなければならないようでは、企業の生産性はどれほど向上するだろうか。

それでも私はデータセンターに強気だ。なぜならソフトウェアエンジニアが、頑健でゲームチェンジとなるAIの応用を見つけ、それを信頼できる形で提供するだろうと信じているからだ。AIは、無関心な官僚（おそらく人員削減による過労に苦しんでいる人々）が場当たり的に利用するものではなく、適切な訓練のもとで、実証された価値を引き出すために使われるようになるはずだ。

（メンタルヘルス支援や生活アドバイスでのAI活用については、ここでは触れない。支援を求める人がどんな道具を選ぶかを私は批判しない。）

では、現在の企業がデータセンターを建設する原動力となっている、桁外れのデータ収集や高価で特殊なプロセッサは、本当にAIに必要なのだろうか。DeepSeekは、より安価に生成AIを実現する方法を示唆して注目を集めたが、その成果は期待外れに終わった。

私はこう予想する。機械学習の誕生から現在に至るまで、AI革命は常に「より多くのデータ」から恩恵を受けてきた。したがって、AIは今後も巨大規模の処理能力を必要とし続けるだろう。

もし規模が引き続き重要だとすれば、AIはこれまで多くの人々が議論してきた社会的・政治的な問題を投げかけ続けることになる。データはどこから来るのか、その提供者は報酬を得られるのか。大量のデータ収集がもたらすプライバシーへの影響はどうか。誰がモデルを訓練し、訓練者はどんなバイアスを持ち込むのか。AIは「データ・エリート」を生み出し、強大な組織がさらに権力を拡大し、手を使って働く人々の価値を下げてしまうのか。政府はAIを規制すべきなのか――そして本当に規制できるのか。新たに生まれる官民連携では、それぞれがどんな責任を負うべきなのか。そして、その連携はAIへの公共の信頼を高めるのか。

光ファイバーのときと同様に、私は企業が競合や国家間競争に勝つために過剰設備投資をしていると考えている。そして急ぐあまり、持続可能性を無視した建設を行っている。政府がAIそのものを有効に規制できるかどうかはわからないが、データセンターが膨大な電力と水を浪費するのを防ぐことはできる。

新たなデータセンターを数千個ものチップで埋め尽くすことに意味があるのか、と疑問を呈する声もある。プロセッサの革新スピードは非常に速いからだ。無駄になるチップが出たとしても、データセンターの将来的価値が消えるわけではなく、単に投資価値の寿命が短くなるだけだ。

教育と雇用への影響

AIが経済や雇用に及ぼす長期的な影響は、この文章の範囲を超えているし、私の能力――いや、おそらく誰の能力をも超えている。しかし、コンピュータ管理者やプログラマーについて言えることはいくつかある。

データセンターの規模は、非常に高いレベルの自動化ニーズを生み出す。かつてごく一部の運用スタッフだけが持っていたスキル――DevOps、CI/CDなどと呼ばれるスキル――は、今後ますます重要になる。運用分野で前進したければ、構成管理ツールやコンテナ技術、つまり Kubernetes、QEMU、Ansible など、あるいは今後登場する新しいツールを日常的に扱うことが不可欠だ。

プログラマーにも新たな役割がある。それはAIを責任ある形で使用し、自分の属する組織にもその使い方を教えることだ。

最近、私はコンピュータサイエンスの新卒者と話をした。ここ数十年でこの分野がどう変わったのか知りたくて尋ねてみたところ、彼はこう言った。「すべてがAIに向かっているように見えます。」

「それは良いことだ」と私は言った。「技術が実際にどう動くのか、どこで役に立ち、どこにリスクがあるのかを学べば、将来どの企業に勤めてもAIを正しく使う手助けができるはずだ。」

彼は肩をすくめて言った。「でも、ほとんどブラックボックスですよね。」

その瞬間、私は心の中でこう返した。「それじゃ、君は何の役に立つんだ？」

もちろん口には出さなかった。しかし、この会話は私を不安にさせた。橋が大きな荷重に耐えて落ちず、超高層ビルが地震後も倒れないのは、技術者がその要求仕様を深く理解しているからだ。ソフトウェアエンジニアも同じように考えなければならない。さもなければ、『2001年宇宙の旅』や『マトリックス』、『ターミネーター』シリーズのようなAIの悪夢が、いずれ現実になるかもしれない。

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