LeCun氏、xAIは「失敗」と断じ、AI業界の損失は64億ドルに

現代のディープラーニングの基礎を築いたAIの先駆者ヤン・ルカン氏は、イーロン・マスク氏のxAIは失敗であり、業界全体は「大きなバブル崩壊」に向かっていると述べている。

「AIのゴッドファーザー」とも称されるAI研究者ヤン・ルカン氏は、イーロン・マスク氏のxAIは失敗だと断じ、OpenAIやAnthropicはコスト削減か価格引き上げを実施しない限り「大きなバブル崩壊」に直面すると警告した。

「率直に言って、xAIは一種の失敗です。創業チームが離脱してしまったからです」と、AMI Labsの創業者でメタ社の元チーフAIサイエンティストであるルカン氏はCNBCのインタビューで述べた。

数字も同氏の悲観論を裏付けている。2月にxAIを吸収したスペースXのAI事業セグメントは、SECに提出されたスペースXのIPO目論見書によると、3月31日までの四半期に25億ドルの営業損失を計上し、2025年度通期では64億ドルの損失を計上した。同事業セグメントは32億ドルの売上高を計上したが、その大半はGrokやAI製品によるものではなく、Xの広告事業（eMarketerによると約22億6000万ドルと推定）とサブスクリプションによるものだった。AIソリューションとインフラからの売上高はわずか4億6500万ドルで、その内訳はXおよびGrokのサブスクリプションによる3億6500万ドルとデータライセンスによる8800万ドルであった。

この批判は、時価総額1兆7500億ドル（2025年売上高の100倍超で取引）を誇るスペースXの評価の根幹を突くものであり、AI業界の投資家資金に依存した成長モデルが持続可能かどうかという疑問を提起する。スペースXのIPO主幹事であるゴールドマン・サックスは、AI事業は2030年までに3220億ドルの売上高を生み出すと予測しているが、これは現在の収益構成がまったく変化することを前提とした見通しである。

人材流出と四半期25億ドルの損失

過去1年にわたり、xAIの共同創業者の複数が組織を離れた。ルカン氏は、マスク氏の振る舞いによって優秀なAI人材の採用がほぼ不可能になっていると指摘する。「イーロンは現在、AI分野のトップ人材を採用することが極めて困難な立場にあります。なぜなら、彼は以前のチームに対して非常に良い対応をしてこなかったからです」とルカン氏は述べた。

この人材流出は、xAIのキャッシュ焚き上げが加速する中で起きている。メンフィスにあるColossus 1およびColossus 2データセンター（世界最大級のAIトレーニング施設）は、グーグルやAnthropicなどの競合他社にリースされている。ルカン氏はこれを、マスク氏がコストを回収する唯一の方法だと表現した。「それが彼がコストを回収する唯一の方法です」とルカン氏は述べた。

バブル警告の背景にあるコスト危機

ルカン氏のより広範な警告は、AI業界全体のビジネスモデルを標的としている。AI技術の運用コストが想定以上に高額であることが明らかになるにつれ、企業のAI関連支出は厳しい scrutiny（精査）に晒されている。OpenAIのサム・アルトマンCEOは今月、AIコストは「大きな問題」であり、企業の間でテクノロジーへの支出額に関する議論が増えていると述べた。

「AIサービスの価格は上昇していますが、それらを運用するコストは低下しています。しかし、その低下速度は十分に速くありません」とルカン氏は述べた。「これらすべての企業は赤字であり、基本的に、ほとんどの人々にとっての利用は投資家によって資金提供されています。この状態が長く続くことはできません。」

ルカン氏は、OpenAIやAnthropicのような研究所には、価格引き上げ、コスト削減、「大きなバブル崩壊」という3つの選択肢があると述べた。

ルカン氏の実績を考慮すれば、この警告には重みがある。同氏の初期の畳み込みニューラルネットワークに関する研究は現代のAIの基礎を築き、現在 ventures であるAMI Labsは、現在の主要なAI製品を支える大規模言語モデル（LLM）に代わる「ワールドモデル」を追求するため、3月にプレマネー評価額35億ドルで10億ドルを調達した。ルカン氏は、LLMはコーディングや数学には有用だが、根本的なアーキテクチャの転換なしには信頼性の高い自律エージェントを実現できないと主張する。「個人的には、ワールドモデルに基づくまでは、汎用的で信頼性の高いエージェントシステムは実現しないと考えています」と同氏は述べた。

投資家にとって、この示唆はAI業界全体に及ぶ。スペースXは、そのAIセグメントが広告依存の事業から真のAI大国へと変貌するという期待のもと、売上高の100倍以上で取引されている。もしルカン氏のコスト構造と現在のテクノロジーの限界に関する見解が正しければ、その再評価は深刻なものになる可能性がある。非公開企業であるAnthropicとOpenAIも、収益性への道筋において同様の scrutin y（精査）に直面している。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。