ブロードコム Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

ありがとうございます。お招きいただきありがとうございます。

それは非常に興味深い質問ですね、ジムさん。まずはブロードコム自身の話から始めましょう。私たちも、今日の多くの大企業と同じように、フロンティアモデルや、最近出回っているオープンウェイトモデルを使って生成AIをどう採用できるか、注意深く検討・レビューしてきました。それを検討しており、この1年間、真剣に取り組んできました。私たちの利点の一つは、Mythos Previewが利用可能になった際に非常に良好なフルアクセスを得られたことで、それが自社事業にどう役立つかを検討しています。特に注視しているのは、当社が技術企業であるという点から、製品の作り方、ハードウェアとソフトウェアの設計方法についてです。

社内の3万人のエンジニアのうち1万5000人を、ハードウェアとソフトウェアの両方の検討に関与させています。多くの洞察、多くの学びがありました。最大の課題は、明確に意味があり重要な投資対効果を生み出すユースケースを見つけることです。それは簡単なことではなく、多くの企業が同じ課題に直面していると思います。二つ目は、2つのフロンティアモデルについてです。アプリケーションとして作られたどんなモデルも、それは単なるツールに過ぎません。それが人材を文字通り置き換えることを意図したものではなく、少なくともそれがツールであり、どう応用すべきかを理解するまではそうです。異なるユーザーは、その人によって、ツールを非常に効果的・効率的に使いこなせる場合もあれば、なかなか成果を上げられない場合もあることが分かってきました。私自身もそうです。ChatGPTを使うとき、正直に言うと、どう尋ねるか、どうプロンプトを与えるかによって、得られる答えの内容が変わり、より有用なものもあればそうでないものもあります。

時間が経つにつれて、それが上手くなっていきます。限界もあります。本当に重要なのは、優れたユースケースを見つけることです。私の考えでは、当社にとって最も直接的なユースケースの一つは、おそらく新製品の創出です。新しい技術の創出を支援してくれることです。私たちが求めているのは、何もないところから生み出すことではなく、当社のエンジニアを通じて生み出すことです。そこから得られる価値は、非常に高い品質で作られるという点です。品質は極めて重要であり、AIツールがそれをより加速された形で可能にしてくれます。

半導体チップにおいては、それが大きな違いを生みます。なぜなら、エンジニアはチップを設計できますが、もしバグがあり再設計(リスピン)が必要になれば、最先端シリコンでは6ヶ月と3000万ドルがかかるからです。OpenAI、Anthropic、Geminiのツールは、そのリスピンの必要性をなくす助けになります。そこには投資対効果があり、それは意義のあるものだと考えています。しかし単なる生産性向上という点では、投資対効果は議論の余地があります。つまり本当に重要なのは、品質と、最先端技術の展開・創出の加速です。過去のものをやり直すことにはなりません。もう一つの活用先は、もちろんMythosを通じたサイバーセキュリティで、スキャンを行い、当社のインフラをより良く保護しています。最後に、まだ使ったことのないものについてです。

まだ使っていませんが、特定の機能領域における重要な思考者の頭の中で、Claude Fable 5のようなものを使い、私たちが特定領域で使っているソフトウェアスタックを実質的に再現することを想像できます。それは間違いなく大きなことであり、大きなリターンを生み出す可能性があります。しかしそれには、はるかに多くの投資が必要であり、まだその段階には到達していません。総じてまだ初期段階ですが、重要だと感じているのは、何よりもユーザーです。優れたユーザーであり、優れたユーザーとは、重要な思考ができる人と定義されます。もっと単純に言えば、アーキテクトです。文脈を理解できる、経験豊富な人材です。私たちがどのような環境にいるか、ワークフローを理解し、モデルにそれを実行させるようプロンプトを与えられる人です。

ここ3ヶ月で使い始めているエージェントを彼らが使い始める日を想像すると、それはさらに重要になるでしょう。要するに、非常に賢い人材をさらに賢くしてくれるということです。

はい。だからこそ、その逆は言いません。

私は、知能というものは、それが多ければ多いほど、独自性を持つと信じています。それは半導体作りと同じです。ネットワークスイッチを設計する際、それが世代の中で最良のものであれば、タイミングよく世に出せます。世界がこぞって私たちのもとに集まってきます。最良のものに代わるものはありません。二番手では何も得られません。AIについても同じように考えています。AIについて、フロンティアモデルの各社から出てくるLLMが継続的な、ほとんど指数関数的とさえ言える改善を続ける限り、時間とともに価値は最高のフロンティアモデルを作る企業に蓄積されていくでしょう。こう考えてみてください。非常に優れたフロンティアモデルの例を考えると、1ギガワットで300億ドルのARR(年間経常収益)を生み出せます、ご存知の通り。

1ギガワットを稼働させるコストは、皆さんもご存知の通り、年間約100億ドルです。つまり、モデル企業とそれに伴うアプリケーションに200億ドルが蓄積され、電力会社、クラウドプロバイダー、さらにはチップやメモリの企業の間で100億ドルが争われることになります。価値は、最良のモデルを作ること、そしてそれを通じてアプリケーションを収益化する最良の製品を作ることから生まれると考えています。