『ブロックチェーンゲームのAI革命』（3）電子ゲーム——科学技術発展の隠れた原動力
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『ブロックチェーンゲームのAI革命』（3）電子ゲーム——科学技術発展の隠れた原動力
ゲームはこの半世紀にわたる科学技術の進歩を陰で支えてきた原動力である。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察電子ゲーム、科学技術発展の隠れたエンジン
おそらく多くの「瓜友」（読者）はこのタイトルを見てにんまり笑うだろう。「瓜哥（筆者）よ、自分はゲームが好きだからって、電子ゲームをこんなに高い地位に持ち上げるのはちょっと……」と。冗談ではなく、私は真剣に語っているのだ。もともと「隠れた」という言葉を入れるつもりはなかった。「単なるエンジン」だったのだ。だが、東洋の国（中国）における現在のゲーム業界に対する態度がやや曖昧であることを考え、少し控えめにしたほうがいいだろうと思い直した。では、本シリーズ長編記事の第三回目。ここでは、なぜゲームが過去半世紀にわたり世界の科学技術発展を牽引してきたのかを語ろう。
01 ジョブズとパックマン
電子業界に携わっている読者はご存知かもしれないが、集積回路産業の飛躍的発展は1970年代に始まった。当時モトローラ社が6502プロセッサを発表した。これはコストパフォーマンスに優れた8ビットプロセッサで、複雑な演算も可能でありながら価格は非常に手頃だった。つまり、この6502プロセッサを搭載したエレクトロニクス製品を作れば、一般の労働者階級にも販売できるようになったのだ。
いかにして新技術を、誰もが購入可能な製品へと転換し、さらに人々が喜んで買うようにするか――これは新興産業が世界的に広がるかどうかの重要な判断基準であり、以下の三つの要素を含んでいる：
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技術は新しいものであること；
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その技術がすでに製品化できること；
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製品が十分に安価であること；
皆さんは、ここ数十年の画期的なテクノロジー製品の発展を振り返ってみてほしい。家庭用パソコン、インターネット、携帯電話、モバイルインターネットなど、これらすべてが上記の三要素を満たしているのではないだろうか。そして、なぜ我々はこのシリーズ記事を書いているのか？それはAIやブロックチェーンも、まさにこのような画期的な製品になる可能性があると考えているからだ……。
モトローラ社の高コスパな8ビットプロセッサが登場したその年、ある企業と一人の人物が、そこに潜む巨大なビジネスチャンスにすぐさま気づき、それぞれ異なる道を歩み始めた。その人物は、運命のパートナーを見つけ、以下のような見た目がいささか地味な電子装置を組み立てた。
正解、これがApple I（アップルコンピュータ初号機）のプロトタイプだ。その「天命の人」とはアップル創業者のひとり、スティーブ・ジョブズであり、彼の良き相棒がウォズニアックである。世界初の家庭用パーソナルコンピュータがこうして誕生した。当時はこの「みにくいアヒルの子」が500ドルで販売された（米労働統計局の保守的なデータによると、1975年頃の1ドルは現在の約6倍の購買力があるため、現在の3000ドル相当であり、文字通りの高額商品だった）。さらに驚くべきことに、初代アップルコンピュータの誕生から48年後、このアップル社の時価総額は2.7兆ドルに達し、もしアップルを独立した国家経済体と見なせば、そのGDPは世界第5位となり、英国を上回り、ドイツ、日本、中国、アメリカに次ぐ位置にある。ジョブズは新たなテクノロジー王国を築いたのである。
ちょっと待て、これとゲームの関係は？ 急かずにもう少しまってほしい。先ほど述べた一つ目の方向性として家庭用パーソナルコンピュータが登場したが、もう一つの方向性とは、アタリ社（Atari）という企業が6502プロセッサをゲーム機に搭載し、2年間の開発を経て1977年にAtari 2600という家庭用ゲーム機を発売したことだ。これは世界初の家庭用ゲーム機であった。
このゲーム機は1980年までに年間20億ドルの売上を記録した（現在の価値に換算すると120億ドル）。現代のゲーマーにはアタリの栄光は実感しづらいかもしれないが、「一つのプラットフォーム、複数のゲーム」というモデルは今なお活用されている：本体はメーカーが開発し、カートリッジ内のゲームは外部のゲームスタジオに委託する。映画『レディ・プレイヤーOne』で主人公が最後に突破する氷上のステージでプレイしていた『パックマン』も、Atari 2600上で大ヒットしたゲームのひとつである。
アタリの急成長は、当時の多くのテクノロジー企業に「技術力がすぐに富に変わる」という新たな道筋を見せつけた。それ以来、現在でも名高いセガ（Sega）や任天堂などが参入を開始した。1983年、任天堂のファミリーコンピュータ（Famicom、通称：赤白機）はまるで竜巻のように世界中のゲーム市場を席巻し、私たち世代にとって最も忘れがたい童年の記憶《マリオブラザーズ》を提供した。赤白機は2003年まで生産され続け、累計販売台数は6000万台以上に達した。東洋の国（中国）でおなじみの「小霸王学習機」は、実はこのファミコンのコピー機である。
ここで余談を一つ。先ほど触れた「第一の道」は、実はジョブズがアタリ社から学んだものである。生涯を通じて常に起業家だったジョブズだが、唯一の従業員経験がアタリ社のゲーム機チームでの勤務だった。この期間中に彼は6502チップの強力な機能を理解し、その後起業してアップルを立ち上げたのだ。
1980年代末、セガと任天堂の競争が激化し、8ビットプロセッサの処理能力では不十分になったため、16ビットへと移行した。こうして、エンド製品と市場需要による逆説的圧力のもと、チップ技術の研究開発は飛躍的に進展した。誰が先に開発できたかがそのまま収益に直結する。というのも、この変換ルートはすでに確立されていたのだ。
だからこそ、1980年代において、電子ゲームがチップとコンピュータ産業の発展を牽引していた、と言っても過言ではないだろう。その後も、任天堂の携帯ゲーム機Game Boy（販売台数1億台以上）がハードウェア適合技術を発展させ、ソニーのPlayStationがCDおよびCDドライブ技術を推進した。これらはすべてゲーム業界が科学技術の新技術に与えた重要な貢献であり、ゲーム業界は最大の民生用消費シーンを提供し、市場需要こそが新技術の「衣食父母」なのである。
02 神々しい存在・NVIDIA
最近のAIブームに伴い、NVIDIA（エヌビディア）の名前がメディアで頻繁に取り上げられている。PC組み立て経験のある人や、仮想通貨マイニングで財を成したインフルエンサーたちにとっては、NVIDIAはおなじみの存在だろう。同社は世界最大のグラフィックスカードメーカーであり、ハイエンドな3Aゲームにはグラフィックスカードが必要だし、マイニングにもグラフィックスカードが必要だ（正確にはGPUが必要で、特定の計算性能においてGPUはCPUを凌駕する）。しかし、それがどうしてAIと関係があるのか？ ここからは簡単に整理しよう。
電子ゲームはほぼ50年近く発展してきたが、ユーザーのゲーム画像・動画への要求はますます高まり、それに伴いグラフィックスカード上のGPUの計算能力も繰り返し進化・反復してきた。その後、映像キャプチャーや暗号技術といった周辺産業も、GPUの高い計算能力に注目し、新たな用途を開拓した。2000年ごろ、AIが「ディープラーニング」段階に入った（詳しくは本シリーズ第一回参照、ヒントン教授がニューラルネットワークを説明する方法として「ディープラーニング」を提唱）。科学者たちは、グラフィックスカードの計算方式がニューラルネットワークの学習に特に適していることに気づいた。つまり、投入される情報やデータ量が多ければ多いほど、学習効果が高まるのだ。OpenAIのブレークスルーは、あるとき数万枚のNVIDIA製GPU A100を使った内部テストによって得られたという話もある。まるで神の指先が触れ、新たな世界の一角が開かれたかのようだった。
こうして、グラフィックスカードはAI企業の成長にとって不可欠な「兵糧」となり、NVIDIAの過去20年の株価を見ても、真に上昇し始めたのは2016年頃である。一方、前の記事でも触れたようにOpenAIは2015年に設立されており、NVIDIAはこのAIの波に乗って見事に逆襲を果たした。現在の時価総額は約6800億ドルで、IntelやAMDなどの他のチップメーカーを大きく上回り、Apple、Microsoft、Googleに次ぐ「神々しいテクノロジー銘柄」となった。
現在、AI大規模モデルに計算力を提供する主流GPUといえば、NVIDIAが製造するA100とH100の二種類だ。一部のアナリストは、AI企業が保有するA100やH100の台数を企業評価の重要指標の一つとして「英含量（NVIDIA含有量）」と呼ぶまでになっている。「英含量」が高い企業はまるでバイアグラを飲んだように急速に成長する……というのが私が独自に定義する「NVIDIA」の意味だ。ハハハ、冗談だが。
最近ではマスク氏も、Twitterが約1万枚のNVIDIA GPUを調達したと発表した。誰もがNVIDIAの幸運に羨望の眼差しを向ける中、忘れてはならない事実がある。2016年、NVIDIA創業者のジェンセン・フアン（黄仁勲）は、すでにOpenAIにAIスーパーコンピュータDGX-1を寄贈しており、NVIDIAのGPUがAI計算において持つ独特な優位性を示していたのだ。この特別仕様マシンの計算能力は、OpenAIの一年分の学習時間をわずか一ヶ月に短縮できるレベルだった。つまり、NVIDIAは以前からAI分野への布石を打っていたことがわかる。6800億ドルの時価総額を持つ企業が偶然に成功したわけではない。裏にはおそらく非常に精彩を極める戦略的決断とビジネス交渉があったはずだ。単なる「神の指先」の一言で片づけられるものではない。
では、一体なぜNVIDIAは、電子ゲーム、工業映像、仮想通貨マイニング、AI計算という複数の分野を横断して成功できたのか？ さらに深掘りしてみよう。
実はインターネットと同じく、集積回路という技術も当初は軍事的ニーズから生まれた。1950年代、米国防総省はミサイルなどの兵器に制御ユニットを追加し、より正確に目標を攻撃できるようにしたいと考え、いくつかの大学の研究室に研究依頼を出した。その中で、マサチューセッツ工科大学（MIT）の著名な科学者ショックレー（ショックレーはトランジスタの父と呼ばれ、ノーベル物理学賞を受賞）が若き才能たちとともに「チップ」という概念を生み出した。
ショックレーはすでに名声を得ており、成果を出すとすぐに公開討論会（AMA）に出没し、拍手喝采を浴びるのが最大の楽しみになっていた。「プロジェクトチームはちゃんと動いている」と公言しながら、実際には投資家である米国防総省の資金を使い続けていた。しかし、彼の下で働く若い才能たちは真剣に事業を進め、富を掴みたいと思っていた。彼らは研究開発の拡充、コスト削減、量産化を求め、民間市場へと広げて大きな利益を得ようとしたが、ショックレーはそれをずっと抑え続けた。
最終的に、ショックレー研究所から8人の若者が退職し、新会社フェアチャイルド（Fairchild）を設立した。いわゆる「フェアチャイルドの八叛徒」である。その中でも特に有名なのが、ムーアの法則を提唱したゴードン・ムーアだ。
8人が結んだ盟約もまた夢のようだった。彼らは1ドル札に全員の名前を記した。その意味は明らかだ。「ショックレー、もう空手形はやめてくれ！ 俺たちが欲しいのは緑色の紙幣だ！」
科学技術の歴史において、こうしたグループによる挑戦がしばしば破壊的革命をもたらす。初期のフェアチャイルド八叛徒がチップ革命を引き起こし、2000年代初頭のPayPalギャング（メンバーがテスラ、LinkedIn、YouTubeなどを創業）がインターネット革命を起こし、前回記事で触れた2015年のOpenAI設立メンバーも同様である。
フェアチャイルドという企業は、時代を画した存在だった。
第一に、技術面で半導体業界の方向性を定義した。研究開発の重点がシリコン素材に基づく集積回路の大量生産へとシフトした。
第二に、「ベンチャーキャピタル＋インキュベーション企業」というビジネスモデルを確立した。八叛徒はまず、ウォール街のベンチャーキャピタルの父アーサー・ロック（Arthur Rock）を仲介者として紹介し、出資者であるシェルマン・フェアチャイルド（Sherman Fairchild）をつなぎ、会社名も出資者の名前に由来している。この「出資者への誠心誠意」は功を奏し、シェルマン・フェアチャイルドはIBM最大の個人株主であり、フェアチャイルド設立後の最初の大口注文はIBMから来た。以来、このベンチャーキャピタルモデルが広く普及し、今日まで続いている。つまり、投資家は資金提供だけでなく、企業の経営運営にも関与し、自らのリソースを使って起業家を支援する。要するに、より深い連携が必要なのだ（これはW Labsが今まさにやっていることでもある。ハハハ）。
第三に、シリコンバレーの出現を促進した。フェアチャイルドは徐々に半導体業界の「黄埔軍官学校」となり、八叛徒と出資者フェアチャイルドの協力関係がうまくいかなくなると、次々と独立して起業し、同僚たちも続々と独立していった。新しく設立された企業たちはフェアチャイルドのオフィス周辺に分散して拠点を構え、この地域が現在のシリコンバレーとなった。これらの新企業の中にはインテルやAMDも含まれる。フェアチャイルドから離れた若者たちは合計で100社以上の半導体企業を設立し、まさに「神仙のインキュベーター」となった。
NVIDIAに戻ると、フェアチャイルド出身者がAMDを設立し、NVIDIAのトップである黄仁勲（ジェンセン・フアン）はかつてAMDのエンジニアだった。こうした企業や人々の間には複雑なつながりがあり、黄仁勲とAMD現CEOの蘇姿丰（Lisa Su）には遠縁の親戚関係があるという噂もある。
NVIDIAの創業理念はこうだった。「IntelとAMDはCPUの競争をすればいい。俺は専らGPUをやる」。ゲームはますます精巧になり、従来のCPUの計算能力では限界が見えつつあった。そこで、グラフィックス処理を専用チップとして独立させ、これをGPUと定義し、グラフィックスカードに搭載する。当時はまだブルーオーシャンだった。
初期のゲーム業界はNVIDIAの収益の100％を占めていたが、黄仁勲は利益を得るとすぐに研究開発に巨額投資を行い、GPUの応用範囲を工業分野などへと拡大した。近年ではAIにも進出し、常に製品の競争力を維持している。この戦略はファーウェイとよく似ている：研究開発先行、市場はそれに続く。グラフィックス処理というニッチ分野は今やますます注目を集め、AIだけでなく、戦場のドローンの画像認識処理にもGPUが使われている。
したがって、NVIDIAを例に挙げれば、ゲームは最もリソースを消費するソフトウェアであり、ハードウェア性能の進歩を逆に押し進めている。同時に、ゲームはBtoBとBtoCをつなぐ最良の産業であり、ユーザーはゲーム体験の快感のために支払う意思を持っている。
ここに至って、再びテーマを確認しよう。ゲームこそ、この半世紀にわたる科学技術進歩の影の推進力だったのである。
未完。
本シリーズはW Labs「AI×ゲーム研究グループ」による共同執筆。グループメンバーの瓜哥、嘉然、包包、Brian、小飛、華哥の尽力に感謝！ 本稿の主筆は瓜哥。
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瓜田实验室W Labs
