デイブ・ニコルソン（Futurum）
本記事で表明される見解は著者個人のものであり、必ずしもデル・テクノロジーズの見解や立場を反映するものではない。
「時には...あまりにも遅れをとって周回遅れになると、まるで先頭を走っているように感じることがある」―筆者
これは、ジェフ・クラーク氏の記事「全速力、ブレーキなし：2026年のテクノロジー予測」を読んだ後の最初の感想だった。AI競争において、リーダーたちは参照点のないスピード感に挑戦を迫られることになる。
ジェフ氏の観察は、2026年におけるスピードの重要性、インフラ、トークン成長に対応するGPUの役割、エッジでのインテリジェンス、物理的な自動化に関して、私の見解では的を射ている。そこで、一歩引いて、私がウォートン校のプログラムで毎週接する機会に恵まれている「経営幹部の思考」を演じてみようと思った。
スピードについて考えてみよう。
スピードは相対的なものだ。同業他社と比較して自分がどこにいるのか、どうやって知ることができるだろうか。リーダーとして、あなたは必然的に多少のサイロに陥っている。それを修正しよう。信頼できるパートナーやベンダーを活用するのだ。デルのような企業が、大手コンサルティング会社のどのアナリストよりも賢いと私が信じる人々によって主催される「ランチ・アンド・ラーン」を通じて提供する、数百万ドル相当の無料コンサルティングを活用しよう。申し訳ない、ジェフ。私はあなたの利益率を少し削ってしまったかもしれない。量で取り戻せるだろう。あなたはTシャツしか着ないのだから、大丈夫だ。
視野を広げるもう一つの方法は、もちろんエグゼクティブ教育だ。私のウォートン校のAIプログラムを宣伝させてほしい。そこでは、AI分野で最も優秀なプラサンナ・タンベ教授、そして最も素晴らしい学生とリーダーのグループと一緒に働くことができる。世界中の同業者と交流し、互いに学び合おう。このようなプログラムの価値は、いくら強調してもしすぎることはない。
インフラについてはどうだろうか。
ハイパースケールクラウド企業は、私たちに「ITを再び透明にする」ことを切望している。言い換えれば、彼らは私たちに「木材と貝殻でできていようが気にしない...レンタルしたいサービスを提供してくれればいい」と斉唱してほしいのだ。
それは2026年には通用しない。
インフラビジネスでは、ワークロードの「リパトリエーション（本国帰還）」について何年も語ってきたが、ほとんどは希望的観測だった。今日、それは現実のものとなっている。本当に。推論と、それが触れるすべての関連IT要素は、データセンターの中核から、ポケットの中やその他の物理デバイスという究極のエッジまで、あらゆる場所で発生することになる。最も価値のあるリソースであるデータをどこに置くかについて、決定を下す必要がある。おそらく、すべてが「クラウド」にあるわけではないだろう。
2026年の堀と囲い込み戦略は？GPUはどこに位置するのか。
ジェフ氏は、GPUがすべてをこなせるわけではないと指摘している。これは、彼が意識的に気づいていないかもしれない何かを示すクラーク・コードだ。デルは「CTO的思考」を体現している。私はCTOの役割を、組織のミッションに奉仕するために、テクノロジーが提供する最良のものを活用する責任と定義している。ウォートン校のCTOプログラムでは、戦略立案、スキャン、実行という好循環について話している。デルは顧客に代わってそれを実行し、単一の方法論に縛られることはない。エヌビディアのような、GPU革新のリーダー企業は、可能性の限界を継続的に押し広げているため、当然ながら過度に注目を集める。
AIアクセラレーター、ネットワーキング、ストレージ、従来型コンピューティングは、すべて重要な役割を果たす。単一の囲い込み戦略では不十分だ。価値実現までの時間とROIは重要だが、自分を窮地に追い込むには十分ではない。慌てる必要はない。体系的なアプローチのための時間はある。
2026年、モデルはどうなるのか。
これは私が自宅のラボで考え、実験してきたことだ。2026年以降、AIモデルに専門化が現れることに同意する。私は、これらすべてが私たちが聞き続けている10ギガワットのデータセンターで起こることについて、懐疑的な見解を公にしてきた。私がジェフ氏の評価に同意するのは、単一の10ギガワットデータセンターに電力を供給するために何が必要かを理解しているからだ。また、2025年後半に私のポケットの中のデバイスで何が可能か、そして私のデスクトップで何が可能かも知っている。私はローカルで実行しているモデルを持っており、それはあなたの心を吹き飛ばすだろう。モデル専門化の時代が到来している。これはGPUの問題に戻る。繰り返すが、今後のAIのあらゆる側面において、最も強力で、最も電力を消費し、最も高価な技術が必要なわけではないことに同意する。
ロボットについてはどうか。
「フィジカルAI」は、最終的にはデジタル世界にのみ存在するどのモデルよりも、私たちの生活においてより深遠な変化をもたらすだろう。私は、フィジカルAIにおける決定的な瞬間として、「チューリングテスト」をもじった「ディッシング・テスト」について書いてきた。10歳の子供は、テーブルをセットし、片付け、皿洗いをして、それらを片付けるように訓練できる。2026年にこれができる家庭用ロボットは登場しないと思うが、それらは来ている。産業面では、人間がすべき仕事ではない仕事があるという哲学からこのテーマにアプローチするRoboForceのような企業に注目してほしい。皿洗いよりもはるかに危険な仕事だ。
最後に、「全速力、ブレーキなし」？
彼の予測の内容は理にかなっているので、私はジェフ氏をからかって、そのフレーズに飛びつかなければならない。レーストラックでは、アクセルとブレーキを効果的に使うだけでなく、ステアリングホイール（そしてアクセルとブレーキ）を使って最速ラインを見つけることで、最速のラップタイムを達成できる。それは力任せの活動ではない。レーシングドライバーはハンドルに軽いタッチを持つ。スムーズであることが速さだ。リーダーたちは、FOMO（見逃すことへの恐れ）とFOFU（失敗することへの恐れ）のストレスを無視し、スムーズなオペレーターになる必要がある。
ここまで読んでくれた人への特別ボーナス。
マクロレベルでは、2026年末までに、AI市場における利益率拡散の反駁できない証拠が見られると予測する。ハイパースケーラー、主要なハイブリッドインフラOEM、そして数百のスタートアップが、AIで発展した利益の集中を攻撃し続けるだろう。ここまで読んだなら、私が名前を挙げる必要はないはずだ。
さて、『タラデガ・ナイト』を観ることにしよう。また。
デイビッド・ニコルソン氏は、Futurum Groupのチーフアドバイザー兼シニアフェローであり、ウォートン校のエグゼクティブ教育プログラム（CTO認定プログラムや経営幹部向けAIプログラムを含む）のインストラクター兼サクセスコーチでもある。彼はBBC、ブルームバーグ、CNBC、シュワブ・ネットワーク、その他のメディアで定期的に見ることができる。これらすべての前に、彼はテクノロジー業界で25年間、経営幹部の役職を務めた。
