あらゆる革新的技術には、信念が証拠に反応するのをやめ、証拠そのものになり始める転換点がある。AIはまさにその段階に到達した。
ここ数年、AIブームは投機的な軍拡競争のように見えていた。GPU、データセンター、モデルトレーニングに数十億ドルが投入される一方で、リターンは不透明なままで、懐疑派の声が高まり始めていた。AIブームと、メタバースや暗号資産など収益を上回るアイデアで特徴づけられた最近の潮流との比較は枚挙にいとまがなかった。
しかし、ここ数週間で微妙な変化が起きている。業界を超えて、企業は測定可能な生産性向上を報告している。カスタマーサービスの応答時間は短縮し、物流サイクルは縮小し、従業員一人当たりの収益は上昇している。
信念が証拠になるとき、心理学と経済学が一致する。確信が定着すると、それは証拠に反応するのではなく、証拠そのものになる。信念は資本コストを下げ、人材を引きつけ、導入を加速し、インフラを拡大する。これらの行動が基本的な経済性を変える：規模が単位コストを引き下げ、利用率が上昇し、生産性データが改善する。数字が出てくる頃には、リソースを解放した信念はすでに証拠自体の一部になっている。投資家はインフラを埋没コストとしてではなく、レバレッジ—利用率の上昇とともに複利効果を生む資産—として見るようになる。同様の変化は以前にも起きたが、シリコンではなかった。
鉄道との類似性
19世紀、鉄道網は財政的狂気のように思われた。企業は人口のない土地を通って何千マイルもの線路を敷設し、稼ぐよりも速く資本を燃やしていた。多くが完全に失敗した。批評家たちはそれを過剰建設された幻想だと一蹴した。
それでも、信念は続いた。投資家は利益が正当化したからではなく、ネットワーク自体がリターンを生み出すと信じたからこそ、拡大への資金提供を続けた。その確信は自己成就的であることが証明された。線路が都市と港を結ぶと、貨物量は爆発的に増加し、市場は統合され、生産性は急上昇した。
信念は証拠への反応ではなく、それを生み出すメカニズムとなった。
繰り返されるパターン
鉄道と同様に、転換点は確信が処理能力になるときに訪れる。信念によって正当化された資本の流れが、それを検証するデータを生成し始める。それがあらゆる汎用技術が通過する認知的・構造的同期化である：投機が基盤に変わり、基盤が資本を消費するよりも速く価値を生み出し始める瞬間だ。
投機と投資の違いは証拠ではない—それは証拠となる確信なのだ。
歴史が示唆する次の展開
鉄道が指針となるなら、この同期化の段階は統合と標準化につながる。
- 統合： 規模の効率性が優位に立つにつれ、支配的なプレーヤーの数は減少する。
- 標準化： 実験に代わって相互運用性が確立され、共有プロトコルが形成される。
- 規制： 政府が民間の力を公共の利益と一致させるために介入する。
この順序は鉄道開発の1世紀にわたって展開され—そしてすでにAIでも見られる。少数のハイパースケーラーがインフラ層を定義するのを目の当たりにしている。モデルの安全性、データの出所、エネルギー使用に関する標準が出現している。政策議論は「これをコントロールできるか？」から「誰がコントロールするのか？」へとシフトしている。
もしこのアナロジーが当てはまるなら、AIの次の章は制度的なものだ。野放図な構築段階は、ガバナンス、統合、アクセスと公平性をめぐる公的交渉の時代に道を譲る。
アナロジーが崩れるところ
おそらく、この比較はAIそのものの性質によって崩れる。鉄道が物理的な地理を再形成したのに対し、AIは認知を再形成する。
以前の変曲点が物質的（鋼鉄、土地、エネルギー）だったのに対し、今回は認知的だ。構築されているインフラは線路や機関車だけでなく、思考のアーキテクチャである：言語を生成し、推論をシミュレートし、人間の判断に影響を与えるシステムだ。
かつて信念がインフラを創造したのなら、AIはやがて信念を創造するかもしれない。それは私たちが世界を解釈する物語、データ、メンタルモデルを形作り—鉄道男爵たちが想像できなかったほど、心理学と生産性のフィードバックループを加速させるだろう。
だからこそ、この瞬間が重要なのだ。鉄道は確信が現実を構築できることを教えてくれた。AIは今、現実が確信を構築することを教えている。
