DeepMindを共同設立し、同社がGoogleに買収された後の2024年にマイクロソフトに加わったマイクロソフトAIのCEO、ムスタファ・スレイマン氏は、フロンティア人工知能の構築コストが急上昇すると予測している。モデルを生成する計算集約的なプロセスである単一のフロンティア・トレーニング実行は、まもなく「数百億ドル、もしくは1,000億ドル」に達する可能性があるという。

2026年9月28日の発言でスレイマン氏は、この節目の時期について今後数年という短い見通しを示した。それを賄える主体のリストはさらに短い。世界的に5〜6の研究所だけが、この参入コストを支払えると同氏は主張した。

参入コストは上昇し続ける

スレイマン氏は、コストの上昇を開発スピードと結び付けた。同氏の説明によれば、より多くの計算資源が少数の研究所に集中することで、AI開発はより速く進むはずだという。

同氏はその見解を2つの驚くべき数字で裏付けた。フロンティアモデルのトレーニング計算能力は過去15年間で約1兆倍に増大したとし、ここ2年間だけでも推論コスト、つまり訓練済みモデルを使用するたびに実行する価格は300分の1に低下したという。同氏によれば、両方のトレンドは同じ方向を指している。主要モデルを訓練するために必要なリソースは拡大しており、一方で実行コストは低下している。

「数百億ドル、もしくは1,000億ドル」と、スレイマン氏はフロンティア・トレーニング実行の潜在的コストについて語った。

同氏が築いてきた予測

今回の発言は、新しい立場というよりも、既存の立場の強まりである。2025年12月、スレイマン氏は、今後5〜10年にわたりAIで競争力を維持するには「数千億ドル」の投資が必要になると予測しており、その理由として高度トレーニングで膨張する計算要件を挙げていた。

9月の発言は、10年規模の支出ではなく個々のトレーニング実行に潜在的な価格タグを付けることで、その予測をより鋭いものにした。

スレイマン氏はまた、マイクロソフトのAI事業を極めて物理的な言葉で表現し、大規模な計算インフラを構築する「現代の建設会社」に例えた。背景には、OpenAIとの関係の変化がある。この提携の再編に続き、マイクロソフトAIはフロンティアモデルの自律性に注力している。

支出論と並行して語られる安全性

スレイマン氏は、この支出を単なる軍拡競争とは位置付けていない。AIの能力が急速に進化する中、自律型ハッカーやより洗練されたAIエージェントなどの動向に言及しつつ、より強力な監視と評価を求めている。

同氏は近年のAIの挙動を「分水嶺となる瞬間」と表現し、これらのシステムに何ができるかをより厳しく精査する必要があると述べた。

AI業界への意味

最も明確な含意は業界の統合である。フロンティア・トレーニング実行が数百億ドル規模に向かえば、トップレベルで実際に競争できる組織の数は一握り、スレイマン氏の数えるところ5〜6に縮小する。

一方、推論コストの低下は逆の方向に作用する。2年間で300分の1の低下は、フロンティアモデルの構築が少数の手中に集中する一方で、AIの利用が急速に安価になっていることを意味する。