AIは突然「進化」するのか？パラダイム社がゲームを通してその答えを示します。

ParadigmはRSIシミュレーターをリリースしました。これにより、AIの再帰と自己改善によるインテリジェントな爆発的成長曲線を体験でき、コンピューティング能力、人的資源、データの間の駆け引きが明らかになり、暗号通貨VCが最先端技術に多額の投資を行っている理由も理解できます。

著名な仮想通貨ベンチャーキャピタルであるパラダイムは、昨日「RSIシミュレーター」というウェブゲームをリリースした。

プレイヤーはAI研究所の所長となり、ゼロから超知能を創造することを目指す。

利用できるリソースは、人材、計算能力、データの3つです。研究開発、トレーニング、そして規模拡大にそれぞれどれだけ投資するかを決定する必要があります。意思決定を繰り返すたびにモデルの能力は変化し、その変化は研究開発の効率に影響を与えます。そして、ある臨界点に達すると、AIは自己改善を加速させ始め、曲線は急激に上昇します。

まるで放置ゲームのように聞こえるかもしれないが、実際は経済学の論文をインタラクティブな体験へと変える教育ツールなのだ。

Paradigmは、誰もが推測しているものの、定量的に検討している人はほとんどいない疑問に答えるためにこれを使用しています。それは、AIは自律的にどれくらいの速さで向上するのか？突然爆発的に進化するのか？その限界を決定づける要因は何なのか？という疑問です。

再帰的自己改善とは何ですか？

再帰的自己改善、略してRSIは、AIセキュリティ研究分野における最も重要なテーマの一つである。

簡単に言うと、AIモデルが人間が次世代のAIモデルを改善するのに役立つほど強力になると、AIがより強力なAIを生み出すことに参加し、より強力なAIがさらに強力なAIを生み出すことに参加するというサイクルが形成される。

このサイクルが始まると、理論的には指数関数的な加速、いわゆる「スマート爆発」を引き起こす可能性がある。

これはもはやSFの世界の話ではない。2026年2月、OpenAIがGPT-5.3-Codexをリリースした際、初期バージョンのモデルが、トレーニングプロセスのデバッグ、デプロイメントの管理、障害の診断と評価など、モデル自体の作成において「重要な役割を果たした」ことを認めた。これは、主要な研究機関が、モデルが後継モデルの作成におけるエンジニアリングプロセスに大きく貢献したことを公式に認めた初めての事例だった。

ゲームの遊び方は？

RSIシミュレーターのゲーム部分は、AIラボにおけるリソース配分に関する意思決定をシミュレートする。

各ラウンドでは、3つの方向にリソースを割り当てる必要があります。計算能力を高めることで、より大規模なモデルをトレーニングできます。研究に人的資源をより多く投入することで、アルゴリズムの効率を向上させることができます（より少ない計算能力で同じ効果を得ることができます）。データ収集に投資することで、トレーニングデータの範囲を広げることができます。

重要なメカニズムは次のとおりです。モデルの能力が一定レベルに達すると、「研究の支援」を開始し、AIの支援によって人間の研究効率が向上します。これがRSIサイクルの出発点です。リソースを拡張モードから「AIに研究を任せる」モードに切り替えるタイミングを見極める必要があります。

切り替えが早すぎると、モデルの能力が不十分になり、AIは人間よりも研究効率が劣り、計算能力を無駄に消費してしまう。切り替えが遅すぎると、他の（架空の）研究室に追い抜かれてしまう可能性がある。

Paradigmには、「エクスプローラー」という機能も含まれており、ユーザーは「モデル能力と研究開発速度の弾力性係数」など、基盤となる経済モデルのパラメータを直接調整し、異なるパラメータ設定の下でAIの進歩曲線がどのように変化するかを観察できます。

このセクションは、より専門的な読者層を対象としており、学術論文に掲載されている数理モデルを、ドラッグ＆ドロップで操作できるダッシュボードに変換することを目的としています。

このゲームが伝えたい4つの洞察

Paradigmは、付随する研究論文の中で、モデルとゲームから得られた4つの知見を要約した。

ボトルネックは常に最も弱い部分に存在する。AIの研究開発には、人的資源、計算能力、データという3つの補完的な要素が必要である。AIの知能が無限に向上したとしても、計算能力とデータの物理的な限界は依然として存在する。再帰的かつ自律的な改善は、知能そのものよりも、計算能力の供給量やデータの質によって制限される可能性がある。

自律的な改善は、継続的な指数関数的成長ではなく、断続的なものになる可能性が高い。AIは自律的に加速する期間を経て、計算能力がボトルネックとなった場合、物理的な限界に達する前に停滞するかもしれない。知能の爆発的な向上は、一直線に上昇する曲線ではなく、停滞期を挟みながら急速な進歩を繰り返す一連の過程となる可能性が高い。

狭領域知能の爆発的な発展は、汎用知能の爆発的な発展に先行する可能性がある。AIはまず「AI研究」という狭い分野で自律的な能力向上を加速させるかもしれないが、この能力はすべての認知タスクに一般化できるとは限らない。AIの学習コードの改善には非常に優れているものの、サプライチェーンの管理や小説の執筆といった分野では同じようなブレークスルーを起こせないAIを想像してみてほしい。

すべてはパラメータ設定次第です。モデルの出力は、「弾力性」と呼ばれる一連のパラメータに大きく依存します。弾力性とは、「入力が1%増加したときに出力がどれだけ増加するか」を示す指標です。再帰的自律改善において最も重要な弾力性は、現在のモデルの能力が1%向上したときに、新たな発見の速度が何パーセント向上するかということです。この数値は時間とともに変化する可能性があるため、リアルタイムでの変化を追跡することが不可欠です。

なぜパラダイムなのか？

Paradigmはもはや単なる暗号化VCではない。

1か月前、パラダイムは12億ドルの新たなファンドを設立した。このファンドの投資方向は、これまでの3つのファンドとは全く異なる。共同創設者のマット・ファン氏（元セコイア・キャピタルのパートナー）とマネージングパートナーのアラナ・パルメド氏は発表の中で、このファンドは「暗号資産からスタートし、AI、ロボット工学、その他の最先端分野へと拡大していく」と述べている。

Paradigmは2018年の設立以来、40億ドル以上を調達し、Uniswap、Optimism、Hyperliquid、Kalshiといった暗号資産業界の象徴的なプロジェクトに投資してきた。

Paradigmの投資ポートフォリオは、明らかに中核事業分野を超えて拡大している。3月にはドローン配送会社ZiplineのシリーズH資金調達ラウンドを主導し、4月には宇宙防衛企業True AnomalyのシリーズD資金調達ラウンドに参加した。また、AI研究機関Nous Researchにも投資している。

社内においても、ツールはAI分野へと拡張されつつある。Paradigmは、ブロックチェーンを基盤としつつ、既にAIインフラストラクチャにも進出している形で、Centaur（AIエージェントツールセット）とEVMbench（OpenAIと共同開発したブロックチェーンセキュリティ評価プロジェクト）を開発している。

こうした状況において、RSIシミュレーターはもはや単なるPRプロジェクトではなく、パラダイム社は12億ドルの新規資金を投じて、「最先端技術の交差点」、すなわちAIアクセラレーション、分散コンピューティング、自動化インフラストラクチャに投資している。

RSIの経済学を理解するということは、その最大賭け金の根底にある論理を理解することを意味します。AIの自律的な改善速度が、ゲーム内の特定のパラメータによって設定される曲線と一致する場合、テクノロジースタック全体の更新サイクルは短縮され、今日3年先を見据えているように見えるプロジェクトが、6か月後には時代遅れになっている可能性があります。

Paradigmは記事の最後に、RSIモデリングの最先端を切り拓くあらゆる研究に関心があると述べ、この分野の研究者同士の交流を奨励している。このゲームは名刺のようなもので、その裏には12億ドルと変革期にある投資会社が隠されている。