グローバルな人工知能（AI）競争が激化するなか、デミス・ハサビスGoogle DeepMind最高経営責任者（CEO）の言動がIT業界の注目を集めている。1月に開かれた世界経済フォーラム（WEF）でハサビスは「AI投資に次第にバブルが生じている」とし、「いかなる製品や技術もない新興スタートアップが数十億ドルに達する初期資金をかき集めるのは持続可能ではない」と一喝した。その一方で「たとえバブルがはじけてもGoogleは大丈夫だ」と自信も示した。
こうしたなか、11日（現地時間）にFortuneは、2014年1月にハサビスが共同創業したDeepMindをGoogleに売却した決定は、その後のAI産業の構図に少なからぬ影響を及ぼした出来事だと評価した。
当時ハサビスは、より高い買収額を提示したMeta（メタ）の提案を退け、Googleを選んだ。Googleの膨大なコンピューティング資源と研究インフラが長期的なAI開発に有利だと判断したという説明である。この取引は、イーロン・マスクTesla CEOがAI独占の可能性を懸念する契機の一つとなり、その後サム・アルトマンらとともに非営利形態でOpenAIを設立することにつながったとの分析もある。DeepMind売却は、結果的にGoogleとOpenAIを両軸とする現在の競争構図を形作る出発点の一つとして言及される。
ハサビスは2010年にDeepMindを設立し、人工汎用知能（AGI）開発を目標として掲げた。幼少期にチェスマスターとして活動し、天文学と宇宙論に強い関心を持っていた。人間思考の構造を理解する方法としてAIを研究するという問題意識が起業の背景にあったとされる。当時AIは現在のような産業的注目を浴びてはいなかったが、ハサビスは長期的に科学と産業全般に及ぼす影響を念頭に研究を続けた。
DeepMindは2016年、AlphaGoがイ・セドル九段に勝利し、世界的な注目を集めた。強化学習に基づくシステムが、複雑な戦略ゲームで人間の最高水準を上回り得ることを実証したとの評価が出た。その後、タンパク質三次元構造予測AI「AlphaFold」を発表し、研究領域を生物学へ拡張した。AlphaFoldはアミノ酸配列だけでタンパク質構造を予測する技術で、新薬開発や疾患研究の効率を高め得る基盤と評価される。この成果はノーベル賞受賞につながった。
現在ハサビスはGoogleのAI研究と製品戦略を総括している。DeepMindとGoogle Brain組織を統合して研究能力を一元化し、Geminiモデルを軸に検索・YouTube・Chromeなど中核サービスにAIを組み込む作業を進めている。ハサビスは研究成果を製品に迅速に反映する体制を強調してきた。最上位モデルの確保が競争力の出発点だという立場である。
ハサビスは研究と商業化の均衡にも言及している。AlphaFoldを基盤とする創薬企業Isomorphicを設立し、AIを医薬分野に適用している。伝統的な創薬は平均10年以上を要し、成功確率も低い。ハサビスはシミュレーションに基づく探索と設計によって候補物質発掘のプロセスを短縮する戦略を示した。がん・心血管・免疫疾患分野でプログラムを進めており、一部は臨床段階入りを目標としている。
ハサビスの組織運営方式にも関心が集まる。生物学者・化学者・物理学者と機械学習研究者・エンジニアを一つのチームに束ねる協業構造を採用した。分野間の境界を低くすることが研究効率を高めるという判断からだ。個人のスケジュール管理方式も独特だ。日中に会議を集中的に配置し、夜間に研究と戦略立案に時間を割く勤務パターンを維持していると明らかにした。
AIの今後の方向性については比較的楽観的な見通しを示している。自律エージェント、スマートグラス、ロボティクスなどで進展が続くと見込みつつも、安全性と責任ある開発の必要性を強調する。技術が商業的に成功してこそ研究を継続できるが、同時に信頼性と安定性を確保しなければならないという立場だ。
ハサビスは今後10〜15年以内にAIが医療・エネルギー・新素材分野に構造的変化をもたらし得るとみる。ただし、その前提は技術を制御可能な範囲で発展させることにあると述べた。DeepMind売却以降に続いたハサビスの選択と戦略は、GoogleのAIの方向性だけでなく、グローバルなAI競争の構図にも影響を与えている。