エピソード概要

本エピソードは、RBC Capital Markets主催のPrivate Tech Conferenceで収録された2つの対談を収めた特別編である。ホストのDan Nathanが、Lux CapitalのパートナーShahin Farshchiと、AI分野で精力的に活動するベンチャー投資家Ann Bordetskyを迎え、ChatGPT以降のAIの次なる波——エージェント、防衛・宇宙・ロボティクスへの応用、半導体設計の変革、そして trillion-dollar 企業の条件——を徹底的に議論する。両対談に共通するのは、「現在の市場熱狂は短期的な過大評価かもしれないが、長期的には生産性革命という実質的な価値創造が進行している」という確信であり、公共市場とプライベート市場の両方で起きている構造変化を、現場の投資家視点から解きほぐしていく。

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0:00宇宙・防衛への15年にわたる投資と「偉大なチーム」への信念

Farshchiは、Lux Capitalが宇宙・防衛分野への投資を始めたのは約15年前だと語る。初期の投資先には、低軌道衛星で地球表面の日次画像を撮影するPlanet Labsや、衛星と地上・船舶間の通信を手がけるKymetaなどがあった。「我々のテーゼは常に、偉大なチームに投資することだ」とFarshchiは言う。優れたチームは、自分たちと同じかそれ以上に優秀な人材を引き寄せ、資本を集中させ、複利効果を生む「好循環の核」を見極めることが投資の本質だと説明する。

ただし、技術力だけでは不十分だ。Farshchiは「歴史的に見ると、優れたチームが集まって素晴らしい技術を生み出しても、実際に報酬を得て経済的リターンを確保することは、技術を構築するよりも難しい」と指摘する。そこでLux Capitalは、技術力に加えて「Go-to-Marketの製品化力」——すなわち、ソリューションを提供するだけでなく、対価を得る能力——を重視している。特に防衛・宇宙分野では、この点で多くの企業がつまずくという。

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5:30「宇宙経済」はもはや「経済」そのもの——AIと宇宙の融合

Farshchiは、宇宙を独立したセクターと見なす時代は終わったと主張する。「かつて宇宙はGPSや戦闘員向けツール、あるいは通信に限定されていた。しかし今や、宇宙資産は地上資産と同様にシームレスに私たちにサービスを提供し、一つの巨大な経済——世界経済——に統合されつつある」と述べる。彼は1990年代の「インターネット経済」という言葉を引き合いに出し、現在では誰も「インターネット経済」とは言わないように、AIもやがてソフトウェアの一部として当然のものになると予測する。

この文脈で、Elon MuskによるxAIとSpaceXの統合は象徴的だ。Farshchiは「宇宙はもはや隣接分野ではなく、次世代のAIモデルを訓練するための計算資源を提供する中核となった」と説明する。データセンターを宇宙に建設する構想は、2016年には想像もできなかったが、今や現実味を帯びている。エネルギーと土地の制約が地上での計算資源拡大を難しくする中、宇宙は新たなフロンティアとなる。

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9:34フィジカルAIの波——産業用ロボティクスから非対称戦争まで

「フィジカルAI」——物理世界で動作するAI——の現状について、Farshchiは「私たちはすでにWaymoでフィジカルAIを体験している」と語る。しかし、家庭用ロボットが食事を運んだり皿を洗ったりする未来は、近い将来には来ないと予想する。一方で、倉庫物流や農業では、ロボットがすでに本格的に労働力を補完し始めている。航空宇宙・防衛分野でも、ドローンや群制御技術による非対称戦争の形がAIの革新によって決まると述べる。

Farshchiは、フィジカルAIの進化をパーソナルコンピュータの歴史に例える。「1970年代後半のPCは趣味人のおもちゃだったが、80年代から90年代にかけてすべての家庭とオフィスに浸透した。フィジカルAIは今、1970年代半ばのPCと同じ段階にある。ニッチなユースケースから始まり、今後20年で私たちの周りのあらゆるものに組み込まれ、やがて意識されなくなるだろう」と展望する。

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12:28評価額の謎——生産性革命と「n of 1」の見極め

公共市場でAI関連株の評価額が高騰している現象について、Farshchiは「フロンティアラボ（OpenAIやAnthropic）を単なるソフトウェア企業と見なして、従来のソフトウェア倍率を当てはめるのは誤りだ」と指摘する。これらの企業のアウトプットは「生産性」そのものであり、人間のアウトプットがどれだけ加速されるかで価値を測るべきだと主張する。自身の経験として、AIツールの活用により、以前は1時間かかっていた作業が朝食を食べながら5分で完了するようになったと語る。

ただし、すべての企業がその評価に値するわけではない。「インターネット、コンピュータ、産業革命、自動車革命と同様に、莫大な価値が生み出されるが、その価値を捕捉できるのはごく一部の企業だけだ。多くの企業はゼロになる」と警告する。Farshchiは、現在の市場では「パワーロー（勝者総取りの法則）が極度に圧縮されている」と分析し、「SpaceXの次のSpaceX」や「Andurilの次のAnduril」を探すよりも、まったく新しい市場を切り拓く次世代の企業を見極めることが重要だと語る。

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17:17半導体設計のAI革命——EDA以来の構造変革

Farshchiが特に注目するのが、半導体設計プロセスへのAI応用だ。「半導体の開発方法は、30年前にEDA（電子設計自動化）が導入されて以来、ほとんど変わっていない」と彼は指摘する。EDAの登場により半導体開発は並列化されたが、その後は大きな進歩がなかった。しかしAIによって、現在も人手に依存する多くのルーティン業務——数ヶ月を要する設計作業や数億ドル規模のエンジニアリングコスト——が劇的に圧縮されると予測する。

「現在、訓練と推論に使われるアルゴリズムは数ヶ月単位で進化しているが、チップやシステムがそれに追いつくには数年かかる。これは本来あるべき姿ではない」とFarshchiは問題提起する。AIを半導体開発に組み込むことで、設計サイクルを桁違いに短縮し、ハードウェアがソフトウェアの進化に追いつけるようになると期待する。この視点は、半導体株がソフトウェア株を大きくアウトパフォームしている現在の市場の乖離を説明する一因にもなり得ると彼は示唆する。

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23:53需要の「消化期間」は来るのか——ベンチャー視点の長期戦略

Dan Nathanが「いつかは需要が減速するのではないか」と問うと、Farshchiは「人間は短期的には過大評価し、長期的には過小評価する傾向がある」と応じる。確かに計算資源への需要やAIへの熱狂が調整される局面は来るかもしれない。しかしベンチャー投資家は「次の四半期や来年のために投資しているわけではない。10年以上のタイムラインで見ている」と強調する。

「Andurilに投資したとき、会社は文字通り4人の男とビジョンだけだった。彼らが達成すると言ったことを実現できれば、絶対に巨大な企業になると期待した。その過程で困難がない企業など、私の知る限り存在しない」とFarshchiは語る。短期的な市場変動に一喜一憂するのではなく、長期的なアウトカムに賭けるのがベンチャーの本質だと述べる。

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27:13プライベート市場の「調整」は来るか——構造化された資金調達の時代

OpenAIが832億ドルの評価額で資金調達を行い、Anthropicがそれを追い越すなど、プライベート市場の評価額はかつてない水準に達している。Farshchiは「ダウンラウンドは起こらないと予想する」と断言する。仮にマクロ経済危機や流動性の逼迫が起きても、評価額を下げる前に、新規投資家に保護を与える「ストラクチャー（構造化条件）」が先に導入されると見る。

「我々は市場のタイミングを計って流動性が枯れたときに参入しようとは思わない。偉大な創業者を支援することに専念している」とFarshchiは語る。現在の市場には「Andurilの次のAnduril」「Impulse Spaceの次のImpulse Space」を謳う企業が溢れているが、彼らは「ランナーアップ（次点）」には興味がない。勝者とそれ以外の二極化が進んでおり、次世代の真の勝者を見極めることが重要だと強調する。

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30:02OpenAIのリスクとDeepSeekの衝撃——オープンソースと中国の台頭

OpenAIが1.5兆ドル規模の契約を結び、巨額の設備投資を続ける現状について、Dan Nathanが「すべてはSam Altmanにかかっている」と懸念を示すと、Farshchiは「DeepSeekの瞬間が再び起こり得る」と認める。しかし、OpenAIやAnthropicが証明したのは「ディストリビューション（顧客へのアクセス）の価値」だと指摘する。「たとえ自社のモデルが次のオープンソースモデルより6ヶ月先を行くだけでも、市場での支配的なポジションを維持できる。顧客はスティッキー（定着性）を持つ」と説明する。

ただし、アジア、特に中国からの競争を過小評価すべきではないとも警告する。Farshchiは「我々は3〜4年前にすべてのモデルを試したが、その6ヶ月の先行優位性が1兆ドルの評価額に値するかどうか確信が持てず、これらの企業には投資しなかった。しかし今、市場は確かにその価値を認めている」と振り返る。

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33:27Nvidiaのエコシステム戦略と循環リスク

Nvidiaが数百社に投資し、巨大なバランスシートを持つ現状について、Farshchiは「Nvidiaはエコシステム内のすべてのプレイヤーにGPUを提供したいと考えている。これは非常に賢い戦略だ」と評価する。一方で、もしこの循環の一部が崩れた場合、エコシステム全体が崩壊するリスクは否定できない。しかし、クリーンテックバブルのような破壊的効果は生じないと見る。「現在、実際の価値が生み出されている。実質的な収益があり、マージン機会があり、価値付加が存在する」からだ。

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39:20Ann Bordetskyの背景——オペレーターからVCへ

後半の対談では、AI投資家Ann Bordetskyが登場する。彼女は15年にわたりアーリーステージのスタートアップやハイパーグロース企業で経験を積んできた。Teslaが始まった頃のEVスタートアップ、ピアツーピアのカーシェアリング、Twitterでのプロダクト・コマースBD、Uberでの新規事業インキュベーションなど、各時代の最先端を経験してきた。

「スタートアップの世界では、正しいアイデア、正しい資本、優秀なチームがあっても、実際に成功してアイコニックな企業になるのはごく一部だ。パワーローはパワーロー。投資家としての私の志向は、どうやってそのパワーローの勝者を見つけるかだ」とBordetskyは語る。彼女は、AI時代は「これまでで最高の投資時期」であり、特に「最初の変曲点からカテゴリーリーディングカンパニーへの道のり」を伴走することに情熱を注いでいる。

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43:21パブリック市場投資家とVCの融合——プライベート市場の巨大化

Bordetskyは、かつて勤めた企業がIPOを成功させた経験を持ちながら、パブリック市場投資家にはならなかった理由を「まったく異なる企業の見方だから」と説明する。「私はより tactile（触覚的）な、オペレーター主導の視点で企業を理解している。企業を構築するプロセスには messy（混沌）があり、外から完璧に見えても内部はプレッシャーと不確実性に満ちている。その段階が私にとって最もやりがいのある仕事だ」と語る。

しかし、現在のAI企業が数百億ドルを調達し、IPO前に8〜10年以上プライベートでいる現状を踏まえ、「今やVCもパブリック市場投資家のように考えなければならない」と認める。プライベート市場の規模と評価額がかつてない水準に達しており、パブリック市場の活動が実質的にプライベート市場に移行しているからだ。

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47:09エージェント経済の幕開け——Factory AIとRow Space

BordetskyがRBCのカンファレンスで企画したパネルでは、Factory AIの創業者MatanとRow Spaceの創業者Yiboが登壇した。Factory AIは、ソフトウェア開発ライフサイクル全体を理解し、自律的にソフトウェアを開発するエージェントシステムを構築している。Matanは「5年後には、人間が書くコードは全体の1%になる」と予測したという。

Row Spaceは、非構造化・サイロ化されたデータをエージェントが利用可能にする「データハーネス」を提供する。Bordetskyは「データハーネスとエージェントハーネスを組み合わせることで、あらゆる企業に中央集権的なインテリジェンスが実現する」と説明する。これらの企業は、2026年に訪れると彼女が予測する「AI変革の第二の変曲点」——エージェント経済の本格化——を先取りしている。

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54:59Perplexityへの初期投資——「魔法の瞬間」を見極める

Bordetskyは、PerplexityのシリーズAをNEA在籍時に主導した経験を振り返る。「最初のMVPは今見ると粗削りだったが、使った瞬間に『これはすごい』という魔法の瞬間があった。彼らは2ヶ月でプロトタイプを構築した。そして何より、小さなプロダクティビティアプリではなく、インターネット検索という最大のカテゴリーに挑む勇気を持っていた」と語る。

Perplexityの成功要因として、Bordetskyは「オープンソースかプロプライエタリかに関わらず、新しいモデルを常にプロダクト化し、ユーザーと企業にとって有用な形で提供し続ける姿勢」を挙げる。また、単なる「ラッパー企業」ではなく、自らフロンティアモデルを所有し、研究面でも優位性を持つ点が競争優位の源泉だと分析する。

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1:00:09アプリケーション層の再定義——単なるラッパーではない

Dan Nathanが、自社のPodcast制作でPerplexityとElevenLabsを組み合わせた事例を紹介すると、Bordetskyは「アプリケーション層という言葉の捉え方をアップデートする必要がある」と応じる。「勝っているAIアプリケーション企業は、単なるユーザー体験を提供しているのではない。自社のフロンティアモデルを所有し、研究面でのアドバンテージを持ち、スタックの多くを自社でコントロールしている。だからこそ、競争が激しくても革新を続けられる」と説明する。

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1:03:10競争の激化と「10xエンジニア」の100x化

「同じアイデアを持つ企業が同時に現れるのは避けられない」とBordetskyは認める。しかし、勝者を分けるのは「複数の要素が同時に揃うこと」だと指摘する。「製品を作るセンス、才能を集中させる引力、そしてミッションへの執拗なまでの献身。それを人間として持てる人はごくわずかだ」と語る。

Dan Nathanが「今は優秀なエンジニアが大量にいなくても良くなったのでは」と問うと、Bordetskyは「まったく同意しない」と反論する。「必要なのは、エージェントとAIツールの助けを借りて、かつての10xエンジニアが100xエンジニアになることだ。優秀なエンジニアは依然として不可欠だが、彼らが生み出せる価値は桁違いに大きくなっている」と述べる。

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1:07:06ハイパースケーラーの3つのリスク

Bordetskyは、現在の巨大AI企業（ハイパースケーラー）が直面する3つのリスクを挙げる。第一は「計算資源の逼迫」だ。Anthropicが計画していた10倍の年次成長率を上回るエージェント主導の需要増に驚き、SpaceXとの提携で解決した事例を引き合いに、計算資源の不足が成長のボトルネックになる可能性を指摘する。

第二は「消費者センチメントの悪化」だ。AIに対する政治的なバックラッシュや社会的な反発が、業界全体の機会を損なうリスクがある。「AIがもたらす社会変化を合理的に予測し準備するのか、過剰反応してしまうのか。そのバランスが重要だ」と語る。

第三は「過小投資のリスク」だ。「人間の脳は、AIの採用スピードと規模を正確に見積もることができない。過小評価して投資不足に陥り、波に乗り遅れることが最大のリスクかもしれない」と警告する。

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まとめ

本エピソードは、AIの「次の波」を現場の投資家の視点から描き出した貴重な記録である。Farshchiの議論は、宇宙・防衛・半導体というハードウェアの深層で起きている構造変革を、長期的な視点で捉える重要性を教えてくれる。一方、Bordetskyの議論は、エージェント経済というソフトウェアの最前線で、どのような企業が勝ち残るのかを、オペレーター経験に裏打ちされた鋭い洞察で分析する。両者に共通するのは、「短期的な熱狂に惑わされず、10年先の価値創造を見極める」というベンチャー投資家の本質的な姿勢であり、それが現在の市場の混乱を理解する鍵となる。

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要点

• Lux Capitalは15年前から宇宙・防衛に投資しており、「偉大なチーム」と「Go-to-Marketの製品化力」の両方を重視する投資哲学を持つ
• 宇宙経済はもはや独立したセクターではなく、世界経済の一部としてAIの計算資源供給の中核になりつつある
• フィジカルAIは1970年代半ばのPCと同じ段階にあり、今後20年で社会の隅々に浸透する
• 半導体設計へのAI応用は、EDA以来の構造変革をもたらし、設計サイクルを桁違いに短縮する可能性がある
• 現在のAI企業の高評価は「生産性革命」への期待に基づくが、勝者総取りの法則は極度に圧縮されており、真の勝者はごく一部
• エージェント経済は2026年に第二の変曲点を迎え、労働とサービスをエージェント化する5兆ドル規模の市場が形成される
• 勝ち残るAI企業は単なるラッパーではなく、自らフロンティアモデルを所有し、スタック全体をコントロールする技術力を持つ
• ハイパースケーラーの最大リスクは計算資源の逼迫、消費者センチメントの悪化、そして過小投資による機会損失の3つ