NVIDIAの黄仁勲(ジェンスン・フアン)CEOはSNS上でOpenAIのGPT-6 Astra発表を祝福すると同時に、独自の判断を書き添えた。「AGIはすでに到来した」というものだ。同氏は、このモデルが「10万基以上のNVIDIA Grace Blackwell NVLink72上で訓練された」と説明し、ChatGPTからo1、そしてAstraに至るまでわずか4年しかかからなかったこと、さらに次のバッチとなる40万個のGPUが間もなく稼働することにも触れた。
OpenAI側の説明はやや異なるトーンだった。研究トレーニング担当バイスプレジデントのエイダン・クラーク氏は、テキサス州のStargate拠点で10万基を超えるGPUを用いた事前学習を実施したのは今回が初めてだと述べた。社長のグレッグ・ブロックマン氏の言い回しはもう一段控えめで、「AGIの時代に入ったと言っても、まったく的外れというわけではない」と語るにとどめた。
Astraの成績は発表当日に公開された。FrontierMath Tier 4で98%、ARC-AGI-3で99.9%、ExploitBenchでは満点を記録。OpenAIはさらに、素数ギャップの上限を186まで押し上げたことにも言及した。APIの標準価格は入力100万トークンあたり10ドル、出力100万トークンあたり50ドルで、キャッシュの読み書きは別料金となる。
「10万」という数字、単位が定まっていない
黄氏の発言に出てくる単位は、報道によって解釈が割れている。「10万台のシステム」と訳す例もあれば、「10万個のGPU」とする例もある。NVLink72は72基のGPUを一体化したラック単位を指す用語であり、両者の間には70倍以上の開きがある。エイダン・クラーク氏自身の表現は「10万基を超えるGPUでの事前学習」であり、この文脈からすればGPUの個数を指している可能性が高い。だがNVIDIAもOpenAIも単位について公式な説明を出しておらず、テキサス拠点のラック規模を示す公開資料も見当たらない。
同様に説明がないのが「次に稼働する40万個のGPU」がどの設備を指すのか、どこに配置されるのか、訓練用なのか推論用なのかという点だ。この発言は拡散の過程で繰り返し引用されているが、現時点ではSNS上の発言にとどまり、対応する公式な導入発表は出ていない。
4年という歳月と、AGIを誰が定義するのか
黄氏が並べた時系列はChatGPT、o1、Astraの3つの節目であり、それらをつなぐのは訓練規模の連続的な拡大であって、途中に公開された合格基準のようなテストは介在しない。同氏の根拠は計算資源とスコアであり、NVIDIAはどのような基準でAGI到来を判断したのかを説明していない。
OpenAIが自社サイトに掲げる定義は、2018年の設立憲章にまでさかのぼる。経済的価値のある大半の仕事において、人間を上回る成果を出す高度に自律的なシステム――というものだ。この文言は今も使われ続けているが、対応する測定方法はいまだに示されていない。何をもって「大半」とするのか、「人間を上回る」をどの基準で比較するのか、参照できる定義は存在しない。ベンチマークのスコアが示せるのは個別項目の成績にすぎず、この定義との間には誰も埋めていない距離が残る。
サム・アルトマン氏本人の主張は逆方向を向いている。公開されている報道によれば、同氏はAGIの定義は非常に曖昧であり、意味のないマーケティング用語だと考えているという。同じ会社のCEOと社長、さらに最大の計算資源供給元のトップという3人が、同一のモデルについてそれぞれ異なる言葉を選んでいる。
外部の開発者が照合できる材料は、価格とスコアに限られる。入力10ドル・出力50ドルという水準は前世代の旗艦モデルより高く、長文コンテキストを扱うタスクの請求額はそれに応じて上がる。FrontierMathやExploitBenchのような問題は、日常的なエンジニアリング業務からはなお距離がある。AGIが到来したかどうかについて、現時点で参照できる公式な判定文書は存在せず、あるのは3人の経営陣による言葉遣いの違いだけだ。
参考資料：NVIDIA幹部のSNS上の発言、CocoLoop、OpenAIのモデル発表ページ、複数の海外テックメディアの報道；GPUの単位、ベンチマークスコア、API価格はそれぞれ個別に確認済み。