編集 | Tina
AI企業で共同創業者と中核エンジニアが短期間に次々と去っていくと、外部の第一印象は大抵こうだ：大変だ、何かあったに違いない。
xAIでの先週の退職ラッシュはまさにそんな感じだった。X上でニュースが雪だるま式に広がり、ついにはミームと化した：xAIで働いたことすらない人が「私も退職しました」と投稿し、便乗型の皮肉で「集団離脱」の議論を巨大なネタバズの現場にすり替えた。
マスクは何の説明もせず、45分間の全社員総会の録画を公開した。
この動画は一種の対外説明となった：退職は純粋に本人の意思か、それとも会社の組織再編か？ xAIは現在何に取り組んでおり、誰が何を担当しているのか？ Grok、プログラミングモデル、動画生成、Macrohard（マルチエージェントソフトウェア会社）の4つのラインは今後どのように推進されるのか？
さらに過激なことに、マスクは動画の中で一つの予測を述べた：2026年末までに、AIはコードを書かずに直接バイナリを生成するようになるかもしれない、と。
イーロン・マスクは、2026年末までに、AIが伝統的なプログラミングを完全にバイパスし、もはやコードを書かずに直接バイナリプログラムを生成するようになると予測している。彼は、AIが生成するバイナリファイルの効率性は、あらゆるコンパイラが出力できる結果を上回ると考えている。つまり、将来はAIに「この特定の目標のために最適化されたバイナリプログラムを生成して」と指示するだけで、伝統的な意味でのプログラミングプロセスをスキップできるようになる。
現在のソフトウェア開発フローは：コード → コンパイラ → バイナリ → 実行；マスクが描く未来は：プロンプト（指示） → AI生成バイナリ → 実行となる。彼はまた、Grok Codeは2～3か月以内に業界最高水準（state-of-the-art）に達することが見込まれると述べた。
マスクによれば、ソフトウェア開発は根本的な変革の入り口に立っている。
マスク：退職ラッシュではない、私はレイオフを行っている
1週間のうちにAI企業が共同創業者2名と複数の中核エンジニアを失うのは、通常の人材流動とは見なしがたい。
xAIでは、退職情報が「かたまり」で現れ、すぐに「誰が去ったか」というゴシップを超えて、より直接的な問題に変わった：この会社は安定を保てるのか？
TechCrunchの統計によると、過去1週間で少なくとも9名のエンジニアがxAIからの退職を公表した。その中には共同創業者のJimmy BaとTony Wuも含まれる。数日のうちに、創業チームのほぼ半数が減少した。急成長中の企業にとって、この速度と規模は十分に警戒すべきものだ。
マスクは明らかにこれを認識していた。退職の物語が急速に醸成され、会社のコントロールから外れる前に、彼は極めて異例の対処法を選んだ：内部の全社員総会を公開すること。
45分間のall-hands meetingの動画がX上に直接投稿され、誰でも閲覧可能となった。
動画公開以前に、マスクは内部会議で自身の判断を示していた。火曜日夜の全社員総会で、彼はこの退職の波を業績問題ではなく「段階適応問題」と位置付けた。「会社がある規模に成長したため、この規模でより効率的に運営できるよう組織構造を再編している」と彼は述べ、「実際、この状況下では、会社の初期段階には適していたが後期段階にはあまり適さない人もいる」と続けた。
マスクはその後X上で、これは組織構造調整による人員分離の一環——本質的にはレイオフであり、単なる個人の選択ではないと明確にした。
「会社が急速に成長するにつれて、組織構造は進化しなければならない。残念ながらこれは、一部の人々との分離を意味する。」
この投稿で、彼はまた会社が「積極的に採用中」であることを強調し、個性的な勧誘文で締めくくった——もしあなたが「月面上のマスドライバー」というアイデアに興味があれば、xAIへの参加を歓迎する。
ただし、組織再編自体は珍しいことではない。本当に外部を困惑させたのは、この退職があまりにも集中して発生したことだ：去った人々の多くは創業チーム出身であり、散発的な例ではなく、極めて短時間で発生した人事異動の波だった。以下は公開情報をまとめた退職タイムラインである。
xAI 退職タイムライン（公開情報まとめ）
2月6日、Ayush Jaiswal（エンジニア）は書いた：「今週がxAIでの最後の週です。今後数か月は家族と過ごしながら、AI関連のものをいじります。」
2月7日、Shayan Salehian（製品インフラとモデルの学習後行動担当、X社勤務経験あり）は書いた：「xAIを離れ、新たな事業を始める準備をしています。Twitter、X、xAIでの7年以上の勤務も正式に終了し、心から感謝しています。」また、マスクと近くで働いたことで「細部への偏執的な注意、ほとんど狂気じみた緊迫感、第一原理から考えること」を学んだと述べた。
2月9日、Simon Zhai（技術スタッフ）は書いた：「今日がxAIでの最後の日です。この機会に大変感謝しています。驚くべき旅でした。」
2月9日、Yuhuai（Tony）Wu（共同創業者、推論責任者）は書いた：「今日、xAIを辞めました。新章を始める時です。これは可能性に満ちた時代です：AIを備えた小さなチームは山を動かし、可能性を再定義できます。」
2月10日、Jimmy Ba（共同創業者、研究・安全責任者）は書いた：「今日がxAIでの最後の日です。適切なツールを使えば、100倍の生産性の時代に向かっています。再帰的自己改善ループはおそらく今後12か月以内に稼働します。マクロレベルの『勾配』を再調整する時です。2026年は狂ったようになり、おそらく我々の種の未来にとって最も忙しい年になるでしょう。」
2月10日、Vahid Kazemi（機械学習博士）は、「数週間前」にxAIを離れたと書き、次のように述べた：「私の見解では、すべてのAI研究所が同じことをしていて、それは退屈です。もっと大きな創造的余地があると思うので、何か新しいことを始めます。」
2月10日、Hang Gao（Grok Imagineを含むマルチモーダルプロジェクトに従事）は書いた：「今日、xAIを離れました。」彼はこの経験を「非常に貴重」と称し、自身のGrok Imagine複数リリースへの貢献に言及し、同時にチームの「謙虚な職人気質と野心的なビジョン」を称賛した。
2月10日、Roland Gavrilescu（昨年11月に退職しNuralineを設立）が投稿した：「xAIを離れ、xAIを離れた他の人々と共に新しいものを作っています。採用中です :)」
2月10日、Chace Lee（Macrohard創業チームメンバー）は書いた：「短いリセットをして、最前線に戻ります。」（MacrohardはxAI傘下の純粋なAIソフトウェアプロジェクトで、Grok駆動のマルチエージェントシステムを活用して、ソフトウェア開発、コーディング、運用の完全自動化を目指している；その名前はマイクロソフトへの冗談めいた意味合いを持つ。）
xAIの従業員数はまだ1,000人以上なので、短期的にはこの退職の波で「運営できなくなる」可能性は低い。しかし、あまりにも集中して、速く人が去ると、ネット上では誇張されがちだ：一部のXユーザーはミームに便乗して「私もxAIを離れました」と投稿した——彼らはそこに勤めたこともないのに。
これが、xAIがその後all-hands meetingの動画公開を選択した直接の背景だった。
この全社員総会で、マスクは二つの判断を繰り返し強調した。第一に、退職は業績問題ではなく段階適応問題である。第二に、現段階では、xAIの唯一の優先事項はただ一つ——速度と加速度である。
ある技術領域で誰よりも速く走れば、最終的にあなたはリーダーになるだろう。
xAIの新体制：4つの主要チーム、それぞれ何をするのか？
マスクはこの会議で、主に以下のことを話した。
まず、xAIの位置づけを示した：成熟した会社と見なさないでほしい、この会社は設立から2年半だから。
彼はxAIを「幼児」に例え、「私たちは小さいが、特に速く成長している」と強調した。競合の多くは5年、10年、あるいは20年活動しており、初期リソースが良く人も多いが、xAIはわずか数年で多くの重要な方向性をトップクラスに押し上げ、「初」の成果をいくつか手にした。
それから彼はいくつかの「成績表」を一気に挙げた：音声、画像、動画生成で業界をリード；彼はまた「予測能力」こそが知性を測る重要な指標だと強調し、Grok 4.20が予測タスクで他のモデルを上回ったと述べた。アプリケーション形態では、xAIは既にGrokとImagineのような能力を1つのAppに統合し、Xに対してより過激な改造を行った。
彼らにはさらに野心的な目標がある：Grok-pediaは単に「より良いウィキペディアを作る」ことではなく、「銀河百科事典」を作ること——すべての知識（画像、動画を含む）を取り込み、規模と正確性で桁違いの向上を目指す。
続いて退職と再編について、マスクはこれは「崩壊」ではなく「会社が大きくなった」と述べた：xAIは新たな規模の段階に達した。
彼は生物の成長を例えに用いた：創業初期は数十人で自由に話せたが、数百人になると構造が必要になる；さらに成長すると「器官を分化させ、四肢を生やし、一時的には尻尾もあった——幸い後で尻尾は消えた」と。したがって再編はより速く走るためだ。ゆえに現実として起こる：初期の突撃には適していても、後期のスケール化運営には適さない人がいる。
最後に彼は新たな組織体制を発表した。xAIは今後4つのラインで進む：
第一は、Grok Mainと音声。これは中核のGrokメインモデル。
第二は、プログラミング専用のモデル。
第三は、画像・動画モデル、つまりImagine。
第四は、MacroHard。その目標は企業レベルのシステム全体の完全なデジタルシミュレーション。
Grokは依然としてxAIの最も重要な対外製品入口であり；Codingチームはより中核的な位置に置かれた。単なる「コードを書く」ためではなく、ソフトウェア生産チェーン全体を圧縮するためだ。
Grokチーム：1年で、Grokが200万台以上のテスラ車に搭載
Grokチームは現在xAIの最も中核的で、ユーザーに直接向けた製品ラインであり、xAIに対する外部の直感的認識のほぼすべてを担っている：チャット、音声、車載、API、そしてXプラットフォームとの深い統合。このラインの責任者はAman Madaan（2024年xAI入社）。
Grokチームのこの1年の進展を一言でまとめるとすれば：それは「何もない状態」から、xAIで最も早く実用化され、規模化に成功した製品ラインへ、である。
Amanは音声ラインの推進速度を「ゼロからトップへ」と表現した：
Grok Mainと音声チームは一つのチームに統合されます。音声には典型的な例があります。2024年9月、OpenAIは既に高度な音声モードをリリースしていましたが、当時私たちには何もなく、モデルすらありませんでした。しかし、私たちはその後から始め、わずか6か月で、ゼロから完全な独自開発で、チーム内に音声のバックグラウンドがほとんどない中で、6か月以内にOpenAIを上回る音声製品を作り上げました。
そして今、1年もたたないうちに、Grokは200万台以上のテスラ車にデプロイされ、同時にGrok Voice Agent APIもリリースしました。
1年の間に、私たちは「何もない状態」から業界リーダーになりました。このようなことは、xAIのような場所でしか起こりえません：小規模チーム、極度の献身、ミッション志向、そして十分なコンピュートリソース。
Grokメインモデルにおいて、xAIは「Q&A」から「Everything App」への重点移行を進めている：
チャットモデルのラインでも同じストーリーです。Grok 1.5、Grok 2からGrok 3へ、私たちは常に推論能力の最前線に立っています。
私たちは単なる「Q&A」ではない世界、真の「Everything App」を構築したいと考えています。ここに来て法律相談をしたり、プレゼンテーションを作成したり、複雑な問題を解決したり、実際に物事を完了させることができます。
私たちの目標は、すべての作業を遂行できる入口を作ることです。個人の限界をはるかに超えることを人々に達成させ、その能力を真に増幅します。そしてそれはすべて、極めてシンプルで自然、シームレスなユーザー体験を通じて実現されます。
今後数か月で、知識労働者が遂行できる作業量は桁違いに向上するでしょう。
コーディング（Coding）チーム：今年末までに、コードを書かなくてもよくなるかもしれない
もしGrokがxAIのユーザー向け「会話入口」だとすると、Codingチームは会社全体の真の実行エンジンだ。このチームはxAI内部のコーディングシステムを担当するだけでなく、よりラジカルな使命を担っている：AIにコードを書かせ、最終的に「コードを書く」という行為自体を置き換えること。
Codingチーム責任者Makroの発言は、このall-handsでエンジニアの感情を最も揺さぶりやすい部分だった。
彼によれば、これはもはや「効率化」ではなく、自己加速の経路だ：この世代のGrok Codeが次世代のGrok Codeをトレーニングしている。「コードを書く」ことがトレーニングフローの一部になれば、議論の焦点はツールの使い勝手から、システムがこの道を突き進むかどうかに移る。したがって、プログラミングは会社の最優先事項の一つに直接引き上げられた。そして「数百万H100相当」のトレーニングコンピュートが投入され、世界最強のプログラミングモデルをトレーニングすることを目指している。
マスクの判断はさらにラジカルだ。彼によれば、「コードを書く」こと自体は過渡的な形態の特徴を示しており、最終的には「この特定目標のために最適化されたバイナリプログラムを生成して」という一言で、伝統的なプログラミングプロセスを完全に迂回できるようになる。
Makroは会議でまず「質的変化」から話し始めた：モデルがついに「使えそう」から「実際に使える」へ変わった：
最近、プログラミングの状況は本当に大きく変わりました。
以前は文句ばかり言っていました：みんなプログラミングモデルを使うよう勧めるし、試したこともありますが、正直なところ、本当には納得できませんでした。でも最近は違います——これらのモデルはかなり良く、使用可能なコード品質を出力できるようになりました。
もちろん、レビューやフィードバックはまだ必要ですが、人の効率を大きく向上させることが容易にわかります。これはもはや「コードを書くのを手伝う」だけでなく、彼らがあなたの直感を以前よりずっと理解できるようになったからです。今、問題を説明するときは、コードベースに詳しいエンジニアの同僚に説明するように話せばいいのです；以前は、基本的に幼児の手を引くように、一歩一歩どう修正するかを教えなければなりませんでした。
そして、彼らはコードを書くだけでなく、デバッグも手伝ってくれます。今ではGrok Codeを数時間連続して実行し、トレーニングシステムのようなより複雑な変更が、本番環境で実際に安定して動作することを確認しています。
Makroはまた、Grok Codeの用途を「本番環境検証 + 再帰的自己改善」と表現した：
ですから、私たちにとってこれはもはや「コードを少し速く書く」ことや、エンジニアを10倍高効率にするだけの問題ではありません。私たちは明確に見ています：私たちは再帰的自己改善の経路を歩んでいる——この世代のGrok Codeが、次世代のGrok Codeをトレーニングしています。そしてこの経路は指数関数的な離陸段階に入り、そのまま続いていくでしょう。
このため、私たちは会社全体でプログラミング方向に力を入れ、コーディングを会社の最優先事項の一つに引き上げています。
もしプログラミングに興奮するなら、モデルのトレーニングが非常に得意な人でも、システム設計に興味を持つ低レベルのソフトウェアエンジニアでも——こここそあなたが来るべき場所です。私たちは現在数百万H100相当のトレーニングコンピュートを持ち、世界最強のプログラミングモデルをトレーニングすることを目指しています。
Guodongは次のように述べた：
時が経つにつれ、少なくともプログラミングという次元では、私たちはある種の「特異点」に向かっていることをますます強く認識しています。
真の制限要因は、もはやアルゴリズムやモデルではなく、コンピュートリソースとエネルギーかもしれない：十分に強力なモデルを実行し、すべての人をサポートし、力を与えることができるか。今、この調整を通じて、私たちは統一されたチームです；コンピュートでは勝ちます、「宇宙コンピュート」の道を勝ち取っています。
ですから、すべてのエンジニアにとって——現在カーネルやコンパイラを書いている人でも、考えてみてください：
これはまだあなたが手作業で行う価値があることですか？ おそらくあなたは私たちに参加し、コーディングの方向で、ある程度「自分自身の一部を自動化」して、より速く走るべきでしょう。
正直に言うと、これは非常にクレイジーで、非常にエキサイティングな年です。本当に「この時代に生きるのは凄すぎる」です。私はすでにAGIの匂いを明確に感じています——少なくともプログラミングにおいては、非常に近づいています。
同時に、マスクはCodingのセグメントで、「コードを書く」こと自体を中間状態と見なす極めて衝撃的な判断を加えた：
そう、私は物事が一定の段階に達すると思う——おそらく今年末までに——あなたはもはや「コードを書く」ことに労力を費やさなくなる。AIが直接バイナリを生成してくれるようになる。
そしてAIが生成するバイナリは、あらゆるコンパイラが達成できるものよりも効率的になる。だからあなたはただ「この具体的な目標のために最適化されたバイナリをくれ」と言うだけでいい。そしてあなたは伝統的な意味でのコーディングさえ迂回する。コードを書くというステップは、実際には単なる中間ステップであり、おそらく……今年末くらいには不要になると思う。
そして私たちは、Grok Codeが2、3か月以内に最先端水準（state of the art）に達すると予想している。これはすべて非常に、非常に速く起こっている。
Grokチーム：1年で、Grokが200万台以上のテスラ車に搭載
ImagineはxAIの画像・動画生成製品ラインであり、会社内で最もコンピュート消費が大きい方向性の一つでもある。責任者はGuodong、中核メンバーには動画に注力するHaotian、そしてChaituがいる。
Guodongは会議でImagineの進展を「ゼロから全面展開へ」のスピード戦と表現した：
Imagineチームはほぼ6か月前からゼロから始まりました。拡散モデルのコードもなく、既存の基盤もありませんが、今ではImagineはXアプリを含むすべての製品に完全統合されています。今すぐX内で画像を長押しして直接編集したり、画像を動画に変えたりできます。
Imagineの成長速度は非常に驚異的です。ユーザーは現在1日あたり約5000万本の動画を生成し、過去30日間で60億枚の画像を生成しました。比較として、Googleは最近彼らのモデルが30日間で10億枚の画像を生成したと述べていますが、私たちはその6倍です。Haotianはタイムラインを「今年末」まで引き延ばし、「ワンクリック長編動画生成 + 介入なし」の路線を強調しました。
さらに、マスクは方向性の判断を加え、未来のコンピュートを「リアルタイム動画理解／生成」に賭けた：
私の予測では：将来のAIコンピュートリソースの大半は、リアルタイム動画理解とリアルタイム動画生成に使用されるでしょう。そして私たちはこの分野のリーダーになることが見込まれます。ここで再度強調する価値があります：6か月前、私たちは動画と画像の生成、編集に関してはほとんど何もなく、あるいは非常に弱かった；しかし6か月以内に、私たちは第1位に躍進しました。
そして私は、まもなくリリースされるGrok 4.2モデルに皆さんが非常に強い印象を持つと信じています——それは顕著な向上です。しかし、それは私たちの新モデル体系の中の「マイナーバージョン」に過ぎません。次にミディアムバージョンとラージバージョンがあり、それらはより知的になります。
MacroHard：AIエージェントの究極の実験場
MacroHardは、AIエージェント駆動で「会社の運営をシミュレートする」方向性と定義され、その目標はコードを書くことだけにとどまらない：人間のコンピュータ使用をシミュレートし、ソフトウェアや様々な会社プロセスを自動実行し、さらに一歩進んで会社全体のシミュレーションを実現する。責任者はToby、中核メンバーには実行層推進を担当するJohn M.がいる。
Tobyが会議で述べたMacroHardの一言定義は非常にハードコアだ：
MacroHardは、完全な能力を備えた、デジタルでリアルタイムの人間シミュレーターを構築しています。
これはコンピュータ上で人間ができるあらゆることを達成でき、エンジニアリングや医学などの分野の高度なツールの使用も含みます。将来は、AIによって完全に設計されたロケットエンジンが現れるはずです。
ある意味で、これはAIが現在依然として人間より著しく劣る分野の一つです。そしてまさにそのため、これは最もエキサイティングで、最も投資する価値があり、最も分野全体を本当に変える可能性のある方向性です。
John M.はMacroHardの経路を「CLI → GUI → エンドツーエンドオーケストレーション」に分解した：
私たちはこれらの強力な推論モデルを構築していますが、それらは私たちのCLI（コマンドラインインターフェース）を制御するでしょう。私たちは毎日積極的にこれらのモデルを使用しており、それはチーム全体に大きな生産性向上をもたらしています。音声チームがこの面で非常に優れていることを知っています。
これがなぜ私たちにコンピュートが必要なのかです——これらのモデルを実行して自らの生産性を向上させるために、大規模なコンピュートが必要です。しかし現実は：世界のソフトウェアの80％から90％、さらに95％がGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を持っています。これは非常に重要な事実です。本当に人々の生活を容易にするためには、GUI上で日常タスクを完了できるモデルを開発しなければなりません。
したがってMacroHardの目標は、「出力がデジタル成果物」である会社をシミュレートすることです。これはエージェントの次のステップです：MacroHardはデスクトップ環境をまたがる真のエンドツーエンドオーケストレーションを実現し、巨大な経済的繁栄をもたらすでしょう。
同時に、マスクはMacroHardの意義を「人間シミュレーション」の高みに引き上げた：
MacroHardプロジェクトは、時が経つにつれて、私たちの最も重要なプロジェクトになるかもしれません。
私たちが議論しているのは：人間の会社全体をシミュレートすることです。
「出力がデジタル産物」であるあらゆる会社を完全にシミュレートすることは理論的に完全に可能です。これは私たちが現在ほとんど想像できないほどの繁栄の時代を切り開くでしょう。
インフラストラクチャ：xAIの真の護城河
xAIでは、インフラストラクチャは「バックオフィス部門」ではなく、上記のすべてのラジカルな判断が実現可能かどうかの前提条件だ。MLインフラストラクチャチームは会社のトレーニング、推論、そしてツールチェーンシステム全体の構築を担当している。彼ら自身の言葉を借りれば：ソフトウェアエンジニアの視点から、これはおそらくあなたが取り組める最もクールな種類のシステムだ。
最も典型的な例はGrok 3のトレーニングで起こった。当時、xAIは10万枚のH100を入手し、ハードウェアは納入されたが、ソフトウェアは本当に準備できていなかった。チームはシステムが動くと期待したが、3万枚のカードまでスケールを上げると、現実は明確なフィードバックを与えた：システムは動かない。問題は単一のバグではなく、データセンター内の「予期せぬ事態」が多すぎた：スイッチジッター、リンクジッター、スイッチ故障、頻繁なGPU損傷、数値不安定性……これらを事前に列挙することは不可能だった。しかし目標は一つ：10万枚のH100を一つのユニットとして動作させること。
1回のトレーニングステップは5秒かもしれない：5秒ごとに1ステップ進むが、その5秒間には何でも起こりうる。だからシステムは達成しなければならない：予期せぬ事態が絶えず発生しても自動的に回復し、継続的に前進すること。問題が起こるたびに停止して人間の救助を待つわけではない。
この種の問題は他ではなかなか遭遇しない。エンジニアが賢くないからではなく、この規模のコンピュートと、この密度の才能を同時に持つ人がほとんどいないからだ。当時、プリトレーニングチーム全体は約15人で、トレーニングシステムを実際に担当していたのはおそらく7人だけだったが、彼らは意図的にこの「才能密度」を維持し、人数を増やして規模を拡大するのではなく、最終的にこの少数精鋭チームがGrok3のトレーニングを完了した。
NVIDIAのCEOイエンセン・フアンは複数のインタビューで評価した：AIコンピュートをオンラインにする点で、xAIより速い者は誰もいない。
その後、RL & 推論チームが引き継いだ。このチームは地球上で、そしてすぐに宇宙でも、トレーニングタスクと本番推論システムを大規模に実行することを担当しており、目標は直接的だ：システムを10万枚のチップから数百万枚に拡張し、既知および未知のハードウェア故障に対して耐性を持たせること。
現在、彼らの成果はメンフィスのデータセンターに集約されている：xAIは世界最大規模のAIトレーニングクラスターの一つを構築済みであり、さらに拡張中だ——フェーズ1は33万枚のGB300で、さらに22万枚のGB300が追加予定。
明らかに、最高のモデルを得るには、大規模トレーニングコンピュートが絶対的な基礎だ。
そしてこのall-handsの最後に、マスクはこの論理をほぼSFにしか存在しない場所にまで押し進めた。もし地球がもはやこのコンピュートを収容できないなら、次はどうするか？ 答えは：月だ。
マスクは、宇宙を本当に理解するためには最終的に地球を離れて探検しなければならないと考えており、これこそがSpaceXとxAIが統合された動機だとしている：人類の宇宙理解の未来を加速し、意識の光を星々の間へと拡大するため。
エネルギーの観点から、彼は非常に極端な対比を示した：今日の人類文明全体が使っているのは、地球の利用可能エネルギーの約1％に過ぎない。そしてもし人類が太陽エネルギーの百万分の一だけでも利用したいなら、それは現在の文明のエネルギー消費の100万倍だ。
問題は：地球上では、そのようなエネルギーを手に入れることは不可能だということだ。地球は太陽系の中で「極めて小さな塵粒」に過ぎない。太陽は太陽系質量の99.8％を占めている。地球を離れなければ、太陽エネルギーの利用に何ら実質的な向上をもたらすことはほぼ不可能だ。
だから彼によれば、次のステップは「より大きな地球のデータセンター」ではなく、「地球を離れたデータセンター」だ。まずデータセンターを地球軌道に送る；その後、製造と発射を月に移す——月に工場を建ててAI衛星を生産し、マスドライバーを使ってそれらを一つ一つ深宇宙に「発射」し、地球が全く支えられない規模にコンピュートを拡大する。
参考リンク：
https://www.youtube.com/watch?v=aOVnB88Cd1A
https://techcrunch.com/2026/02/11/senior-engineers-including-co-founders-exit-xai-amid-controversy/