OpenAIは10月29日、AGI開発に向けた企業の将来像を明らかにした(下の写真)。OpenAIは一般市民がAGIの恩恵を享受できるシステムを提供することをミッションとする。AGIは超人的なシステムではなく、OpenAIはこれをエージェントとして実現する。また、OpenAIはAGIを提供するプラットフォーム企業に転身する。開発者はこの基盤の上でAGIアプリケーションを開発する。AGIの開発と運用のために30ギガワットのデータセンタを建設し、総工費は1.4兆ドルとなる。

AGIに関する理解と出荷時期

OpenAIはAGIの恩恵を万人が享受できる技術を提供することをミッションとする。AGIに関する共通の理解が確立されていない中、OpenAIはAGIをエージェントやツールとして提供し、そのメリットを可視化する開発戦略を取る。OpenAIはAI研究を自動化するモデル「Automated AI Research」の出荷時期を明らかにした。これは科学研究のエージェントで、ベータモデルと最終モデルのロードマップを公表した(下の写真)。これは、次世代モデル”GPT-6”を2026年9月に、”AGI”を2028年3月に出荷する、と解釈できる。

プラットフォーム企業

OpenAIはChatGPT企業からAGIプラットフォーム企業に転身すること表明した。OpenAIはAGIプラットフォームのフルスタックを開発し(下の写真)、AIモデルだけでなくハードウェアの開発に着手する。具体的には、半導体、データセンタ、発電などハードウェアから、AIモデル(GPT-5)、ブラウザ（Atlas）、アプリケーション(ChatGPT)までを垂直統合する。キーポイントはユーザインタフェースで、OpenAIはAIブラウザ「ChatGPT Atlas」を投入し、また、スマホに代わるAIデバイスを開発している。これらがAGIを利用するポータルとなる。更に、提携企業はこのプラットフォームでアプリケーションを開発し広大なエコシステムを構築する。

データセンタの建設

OpenAIは半導体やデータセンタなどハードウェア階層をパートナ企業と共同で開発する戦略を取る(下の写真)。半導体開発ではBroadcomと提携し独自のAIプロセッサを開発する。AIクラウドではMicrosoftとの関係を維持し、新規にOracleやGoogleと提携しリソースを利用する。これらに加え、OpenAIは独自のデータセンタを建設しており、ここでNvidiaやAMDのプロセッサを利用する。

Project Stargate

OpenAIはデータセンタプロジェクト「Stargate」を起動し、テキサス州アビリーンに巨大な施設を建設している(下の写真)。第1期の工事が完了し、OpenAIはOracle Cloud経由で計算環境にアクセスする。この施設は建設中のサイトを含め1ギガワットの計算能力を持つ。テキサス州以外にも、ウィスコンシン州など全米5か所にメガセンタを建設する。

データセンタの規模

OpenAIはAGIの開発と運用には膨大な計算量が発生し、そのために巨大なデータセンタを建設する(下の写真)。現時点で、OpenAIは30ギガワット超のデータセンタを建設する計画で、総コストは1.4兆ドルとなる。更に、長期ビジョンとして、建設したデータセンタを定常的に拡張し、そのペースは毎週１ギガワットの計算機を増設する。そのコストは１ギガワットあたり200億ドルを目指している。更に、データセンタの建設はロボットを使い、プロセスを自動化しスケーラビリティを上げる。

1ギガワットのサイズ

データセンタの計算容量はプロセッサの消費電力ギガワットで表示される。１ギガワットのデータセンタとは、設置しているプロセッサや冷却装置の消費電力が１ギガワットとなる。新設のデータセンタはNvidiaの最新GPU「Blackwell」が使われる。製品としては「GB200 NVL72」ラックで、72個のGPUが搭載され、消費電力は120 kWとなる。1ギガワットの電力消費量は8,300ラックに相当し、GPUの数では60万個となる。 (下の写真、GB200 NVL72で構成するデータセンタ、32,000GPU構成。1ギガワットのデータセンタにはこのシステムが18ユニット設置される) 因みに、1ギガワットとはサンフランシスコ市の電力消費量に匹敵する。

組織構造を改定

OpenAIはこれに先立ち組織再編を完了した。新組織は非営利団体「OpenAI Foundation」がパブリック・ベネフィット・コーポレーション「OpenAI Group」を統括する構造となる(下の写真)。パブリック・ベネフィット・コーポレーションは営利団体であるが、同時に、公益を実現するハイブリッドな構成となる。これにより、OpenAI Groupは資金を調達し、株式を公開し、事業を遂行することができる。一方、OpenAI FoundationはOpenAI Groupの26％を保有し、会社運営を統括する。OpenA FoundationはOpenAI GroupがAGIを安全に開発し運用するのを監視する役割を担う。また、OpenAI FoundationはヘルスケアとAI安全性に関し資源を拠出し、これらの研究推進を支援するとしている。

AGIの応用分野

OpenAIはAGIをサイエンス研究エージェントとして実現し、科学技術開発を加速することを目指している。具体的には、新薬開発、ヘスケア、ロボティックス、核融合発電、個人に特化した教育、新素材開発などを対象とする。新薬開発ではガンの治療薬の開発などがターゲットで、20年かかる研究を2年に圧縮する。これにより、ここ数年で人間の寿命が75歳から150歳になると期待されている。

データセンタ建設ラッシュ

OpenAIはAGIという用語の代わりに「AI研究自動化(Automated AI Research)」を使い、人間レベルの研究エージェントがAGIに匹敵すると説明する。更に、このエージェントが2028年3月にリリースされるとピンポイントでスケジュールを示した。このゴールを達成するためにはアルゴリズムのブレークスルーに加え、大規模なデータセンタが必要になる。AGIは思考時間を長くすることで高度なタスクを実行する。これは「Inference Computing」と呼ばれ、長時間にわたり思考することで機能が向上する。 (下のグラフ、現在、思考時間は5時間程度であるが、これが5日・5週間・5か月・5年に伸びる。) 思考時間が延びるにつれGPUの稼働時間が長くなり、大規模なデータセンタが必要となる。

大学の研究グループはAGIに関する科学的な定義を制定する試みを進めており、今週、その成果を公開した。この定義をOpenAI GPT-5に適用すると、モデルはAGIである要件の58％を満たし、人間の知能の半分程度を実現していることが判明した。GPT-5は言葉の理解や数学の問題を解く能力は人間レベルに到達したが、長期的な記憶や、新しいスキルを学ぶ能力はゼロで、AIモデルは機能が偏っていることが明らかになった。AGIは来年にも登場すると言われているが、現行モデルが人間レベルの知能を実現するには多くの課題を解決する必要があることが明瞭になった。

「A Definition of AGI」とは

この研究は非営利団体「Center for AI Safety」を中心に、カリフォルニア大学バークレー校など全米の主要大学が共同で、AGIを定義しそれを測定する技術を開発した。これによるとAGIを「高等教育を受けた成人の知能レベル」と定義し、それを人間の知能特性と結び付けて評価した。この定義に基づき実際にAIモデルを評価したところ、OpenAI GPT-5は58%の、また、GPT-4は27%のAGI要件を満たすとしている。

AGIを構成する１０の要件

研究グループは、AGIは１０の要素で構成されると考える。AIモデルがAGIとなるためには、これら１０の要件を満たす必要がある。これら１０の要件は4つのグループに分類される(下の写真)。

• グループ１：知識(Acquired Knowledge)
  • 汎用知識(General Knowledge)：成人レベルの知識読み書き能力(Reading and Writing Ability)：言語を理解し生成する能力
  • 数学能力(Mathematical Ability)：数学に関する知識と解法能力
• グループ２：思考回路(Central Executive)
• 推論能力(On-the-Spot Reasoning)：新たな問題を解く能力
• ワーキングメモリ(Working Memory)：問題解決時に記憶を維持する能力
• 長期記憶(Long-Term Memory Storage)：新情報を整理して記憶する能力
• 長期記憶読み出し(Long-Term Memory Retrieval)：長期記憶を読み出す能力
• グループ３：知覚(Perception)
• 視覚能力(Visual Processing)：イメージを理解し、イメージを生成する能力
• 聴覚能力(Auditory Processing)：音声を認識、記憶、処理する能力
• グループ４：出力(Output)
• 処理速度(Speed)：検索、比較、発言、筆記、読書などのスピード

AGIのシステム構造

AGIを構成する4つのグループと１０の要素技術は連携して動作しインテリジェンスを構成する。研究グループはAGIのシステム構成とその内部構造を次のように考える(下の写真)：

1. AGIは入力された情報を「知覚(Perception)」で処理し、それらの意味を理解し、情報を凝縮(Attention)する。
2. 「思考回路(Central Executive)」はこの情報を受け取り、推論などの処理を実行する。このプロセスで長期記憶を読み出し、また、処理結果を長期記憶に格納する。
3. 「長期記憶(Long-Term Memory Storage)」には学習した知識が保存され、また、読み書き数学などの基本機能を持つ。
4. 「出力(Output)」は処理された情報を言葉や音声などで出力する。

現行AIモデルの評価

研究グループはこの定義に基づき、現行のAIモデルを評価し、AGIの要件を満たす度合いを測定した(下のグラフ)。ベンチマークではOpenAI GPT-5(赤線)とGPT-4(青線)が使われた。GPT-5はGPT-4から格段に技術が進化しているが、AGIの要件の58％を満たし、人間のインテリジェンスへの道半ばであると評価した。AGIを構成する１０要件については、項目ごとに性能が大きく異なり、現行AIモデルは偏った特性を持つ構造となる。

AIモデルの評価：長期記憶

GPT-5のAGI要件を評価すると「長期記憶(Long-Term Memory Storage)」の機能(下の写真)がゼロで、これがAGIとなるための最大のネックとなる。これは新しい情報を整理して記憶する能力と、処理しているタスクに関連する情報を記憶から引き出す能力となる。この代表が連想記憶(Associative Memory)で、独立した情報から、関連する他の情報を思い出す能力となる。この他に、意味のある記憶(Meaningful Memory)と逐語記憶(Verbatim Memory)から構成される。

AIモデルの評価：読み書き数学

一方で、GPT-5は言語を理解し生成する能力「読み書き能力(Reading and Writing Ability)」と数学に関する知識と解法能力「数学能力(Mathematical Ability)」(下の写真)は人間に匹敵すると評価され、この二つの構成要素についてはAGIの要件を満たす。数学能力は算術(Arithmetic)、代数(Algebra)、幾何学(Geometry)、確率論(Probability)、微積分(Calculus)で構成されるが、これらの分野で人間に匹敵するスキルを示した。

AGI規制の基礎データ

市場ではAGIの規制政策について議論が広がっている。AGIは人間レベルのインテリジェンスを持ち、科学技術が格段に進化すると期待されるが、その危険性について重大な懸念が示されている。AGIの規制法を準備するための最初のステップがAGIに関する理解で、業界で統一した定義を確立する必要がある。今回の研究成果はこれに向けた第一歩となり、これを契機に議論が深まると期待される。