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はてなキーワード:北京大会とは
人種、身長、年齢、全ての限界を超えて男子100m決勝に進んだアジア人スプリンター・蘇炳添（ソヘイテン）の話をしようと思う
短距離界は長らく黒人選手の独壇場とされてきた。爆発的なパワーと大きな歩幅はアフリカ系スプリンターの大きな強みだ。
蘇炳添は173cmと小柄で、アジア人の骨格が不利だと見なされていた。さらにスプリント選手のピークは20代半ばと言われる中、30歳を超えても挑戦を続けていた。
常識的に考えれば、世界のトップで戦える条件は揃っていなかった。
そんな数々の限界を打ち破り、アジア人として実に89年ぶりにオリンピック男子100m決勝の舞台に立ったのが、中国の蘇炳添である。
2010年代、日本では桐生祥秀や山県亮太らが台頭し、誰がアジア人初の9秒台に到達するかが注目されていた。
その競り合いの先陣を切ったのが、2015年世界陸上北京大会で9秒99をマークした蘇炳添だ。
アジア人として史上初めて10秒の壁を破り、世界中を驚かせた。
蘇炳添の武器は鋭いスタートだ。爆発的な初速でリードを奪い、室内60m走ではアジア記録を次々と更新し、世界の強豪と互角に走れる下地を築いていった。
2018年には9秒91、9秒92と複数回9秒台をマークし、実力として世界最速に近い領域に居続けることを証明した。
この時点で既にアジア史上最高のスプリンターであることは疑いようがなく、30歳を超えた彼がそのまま引退しても伝説として語り継がれただろう。
年々高まる男子100mのレベルに阻まれ、日本の桐生祥秀・山縣亮太・多田修平の3人は惜しくも予選敗退。
テレビの前の陸上ファンが最後の望みを託したのは、アジア人で唯一準決勝に駒を進めた蘇炳添だった。
だが、その期待は同時に不安でもあった。
なぜなら蘇炳添が走る準決勝第三組は「死の組」と呼ぶにふさわしい激戦区だったからだ。
そしてイタリアのマルセル・ジェイコブス、自己ベスト9秒80。この男こそ後に東京五輪で金メダルを掴むことになる選手だ。
決勝に進めるのは各組上位2人、そして準決勝全体でタイム上位の2人。
第三組の顔ぶれを見れば、その争いが絶望的に険しいことは明らかだった。
この組を突破するのはほとんど不可能ではないかと、多くの陸上ファンが思っていた
31歳になった蘇炳添は、静まり返るスタジアムの中でスターティングブロックに腰を下ろした。
他の選手よりも明らかに一歩前に出る会心のスタート。室内60mでアジア記録を連発してきた男の真骨頂が、この世界最高の舞台で完璧に決まった。
世界のトップスプリンターたちが猛然と追い上げる中、蘇炳添は最後の一歩まで粘り、胸を突き出してフィニッシュラインを駆け抜けた。
結果は1着。
アジア人が100m準決勝を着順で突破する。それだけでも歴史的な快挙だった。
だが、真の衝撃はその先に待っていた。
9秒83
その数字を確認した瞬間、蘇炳添は感情を爆発させた。カメラの前で何度もガッツポーズを繰り返す。
大声で叫びながら歓喜を全身で表現する姿は、これまで積み重ねてきた努力が一気に解き放たれたかのようだった。
動画解析によれば、蘇炳添はレース中盤、60m地点を 6秒29 で通過していたという。
これは非公式ながら、現在の室内60m走の世界記録をも上回る驚異的なタイムだ。
蘇炳添は人類史上最速のスタートダッシュを、オリンピック準決勝という極限の舞台でやってのけたのである。
100m走は身体の消耗が激しく、蘇炳添は準決勝で全力を出し切っていた。十分な回復ができないまま臨んだ決勝の舞台。
結果は6位、タイムは9秒98。
メダルには届かなかったが、それでも同じ日に2度も9秒台を叩き出したという事実が、彼の実力を雄弁に物語っていた。
アジア人が9秒8台で100mを走った。
YouTubeには蘇炳添の準決勝の走りが無数にアップロードされ、ファンが編集したドキュメンタリー動画は瞬く間に1000万再生を突破した。（現在は権利の関係で削除されているが、当時の熱狂ぶりを物語っている。）
東京五輪男子100mの話題は「誰が金メダルを取ったか」ではなく、「蘇炳添が9秒83で走った」というニュースで持ちきりだった。
男子100mの記憶に残るレースといえば、真っ先に思い浮かぶのはウサイン・ボルトだろう。
2008年北京五輪で胸を叩きながら駆け抜けた9秒69（当時の世界新記録）、2009年ベルリン世界陸上で叩き出した人類最速の9秒58。
世界歴代1位から5位までのスプリンターが一堂に会した史上最速決戦の中で、ボルトは圧巻の9秒63（五輪記録）を記録し、自らの王座を守り抜いた。
彼の走りは、人間はここまで速くなれるのかというロマンを世界中に刻み込んだ。
それ以上に私の記憶に焼き付いているのが、東京五輪男子100m準決勝である。
自分と同じアジア人で、もしかしたら自分よりも背が低いかもしれない男が、大柄な黒人スプリンターたちを一瞬で置き去りにする圧倒的なスタート。
その光景は、アジア人スプリンターの可能性を根底から覆す瞬間だった。
ちなみに、ウサイン・ボルトが記録した9秒58の時の60m通過タイムはおよそ6秒30と言われている。
一般的に、身長の高い選手は加速局面を苦手とし、スタートが遅い傾向にある。
それにもかかわらず、身長ほぼ2mのボルトが、173cmの蘇炳添と同じスタートダッシュを見せられるというのは、まさに異次元としか言いようがない。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzureAIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型WaferScaleEngineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStabilityAIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
水泳のライアン・ロクテ選手は「オリンピック選手の70％から75％が大会中にセックスをしている」と証言する。少し言い過ぎやしないかと疑いたくなるが、彼が世界記録保持者で、ロンドンが3大会目のオリンピック出場となる選手と聞けば、ある程度経験に基づいた数字のように思える。
では、なぜオリンピック選手は、大会期間中にこれほどまでにセックスに夢中になるのだろうか。
記事では、《選手村内は、窓には旗が掲げられ、バルコニーから音楽が鳴り響くようないわばお祭り状態》になるという。選手は、その特殊な環境の影響を受けると指摘されている。
加えて、そこに集まるのは当然ながら世界のトップアスリートである。
《選手村は、言ってみれば世界一の会員制クラブだ。入会には、最高の才能があればいい》
《選手は若く、極めて健康である上に、何年も軍隊みたいな練習をつんできている。そんな人達が、過保護な親や記者達から遮断された安全地帯に突然放たれたらどうなるか》
アテネや北京大会に出場した女子サッカーアメリカ代表のホープ・ソロ選手も、
「一生に一度の経験をしたら、思い出も作りたい。セックスでもパーティでも競技場でもね」と証言している。
世界の大舞台に立つ高揚感も、アスリートを開放的な気分にさせるようだ。では、選手同士はどうやって出会うのだろうか。
「バーとは違って、選手村で気になる相手に話しかけるのは簡単です。『なんのスポーツをしてるの』と話しかければいいだけだから」と選手村流のナンパ術を紹介。
節操がなさすぎるように思えるが、シドニー大会で銅メダルを獲得したアメリカの砲丸投げのジョン・ゴディナ選手に言わせれば、
「二度と会うことが無いと分かっているからね」。
さらに、スキーのアメリカ代表キャリー・シェインバーグ選手は、
「オリンピック選手は、冒険者で新しいもの好き。言葉の通じない相手と寝るような挑戦もしてみたいものなんだ」と語る。
選手村でも、実社会と同じようにやはりモテる選手とそうでない選手は出てくるらしい。
北京大会で体操の団体銀メダルを獲得したアメリカのアリシア・サクラモーン選手は、
「水泳選手と水球選手の肉体は最高。彼らはありえないほどトレーニングをしているから。陸上競技の男たちも可愛いと思う」と明かす。
さらに、2014年ソチ大会以降、選手村でもTinderを使って簡単に出会えるようになったというアメリカのスノーボード選手、ジェイミー・アンダーソンの証言もある。
Tinderは、写真と簡単なプロフィールを見て気に入った相手とチャットのやりとりを始められるマッチングアプリで、マッチングする対象との距離を設定出来ることが特徴である。例えば1キロ以内など設定しておけば、選手村内にいる選手同士でマッチングが可能なのだ。
