「事前完成品のソフトウェア」から「リアルタイムの知能」へ
フアンは、このプラットフォームの転換が過去の計算革命と根本的に異なる点を説明した。従来のソフトウェアは本質的に「事前完成品」だった。人間がアルゴリズムを書き、きれいにデータベースの表に整理された構造化情報を、コンピュータにどう扱わせるかを正確に記述してきた。
新しい計算パラダイムは、非構造化情報をリアルタイムで処理する。「いま私たちは、非構造化情報を理解できるコンピュータを手にしています。つまり、画像を見て理解できますし、テキストを見て、それが完全に非構造化でも理解できます」とフアンは語った。「音も聞いて理解できます。意味を理解し、構造を理解し、それにどう対処すべきかを推論できます」。
事前にプログラムされた命令から、文脈に基づく推論へ──この移行は真に新しい段階を示す。AIシステムはいま、周囲の状況（環境の文脈）を取り込み、どのような形で表現されても人間の意図を理解し、それに応じてタスクを実行できる。フアンの言葉を借りれば、「AIは、ソフトウェアを書く必要のないソフトウェアです。AIを書くのではありません。AIに教えるのです」。
この違いは、仕事の未来、教育、経済発展をどう考えるかに極めて大きく響く。ソフトウェアづくりがプログラミングではなく「教えること」になるなら、参入障壁は大きく下がり、応用は指数関数的に広がる。
ゲームを変えた3つのブレークスルー
フアンは、この1年でAIを「興味深い技術」から「本物の経済的な力」へ変えた大きな進展を3つ挙げた。第一は、モデルがより「根拠を持つ」ようになったことだ。初期の言語モデルは、事実と異なる内容をもっともらしく作る（ハルシネーション）ことが多く、重要な仕事には使えなかった。いまのシステムは、調査し、初めての状況でも推論し、問題を段階的に分解し、実際に信頼できるタスクをこなせるようになっている。
第二は、オープンモデルが変革的な力として現れたことだ。フアンはとりわけDeepSeekの公開を転機として挙げた。「DeepSeekは、世界中の多くの産業、多くの企業にとって大きな出来事でした。世界初のオープンな推論モデルだからです」と彼は説明した。こうして広く利用できるようになったことで、企業や研究者はゼロから始めずに、特定分野向けのアプリケーションを作れるようになった。
第三のブレークスルーはフィジカル・インテリジェンス（物理世界の知能）である。AIシステムはいま、言語だけでなく、はるかに多くを理解するようになった。タンパク質の構造、化学的相互作用、流体力学、素粒子物理、量子力学を学んでいる。「タンパク質は本質的に言語です」とフアンは述べた。「だからこそ、これらのAIは今、非常に大きな進歩を遂げています。製造でも創薬でも、産業企業は本当に大きく前進しています」。
フアンはエヌビディアとEli Lilly（イーライリリー）の提携を例に挙げ、この点を分かりやすく示した。かつて製薬会社は研究開発（R&D）予算のすべてをウェットラボ（実験室での実験）に投じていたが、いまはAIがChatGPTと同じようにタンパク質構造とやり取りできるため、AIスーパーコンピュータへの投資を大きく増やしている。
