アレクサ・フォン・トベルは、自身の量子コンピューティングへの巨額投資が失敗する可能性を十分に認識しています。「早すぎるリスクは確かに存在する」と彼女はズームを通じて語ります。彼女は、元米国商務長官ペニー・プリツカーと共同で運営するアーリーステージベンチャーキャピタルファーム、Inspired Capitalのニューヨークオフィスからインタビューに応じていました。
UberやAirtableといった一流ブランドへの個人投資に加え、フォン・トベルはInspired Capitalを通じて、BrightAI（重要インフラを監視するプラットフォーム）やPreemptiveAI（人間の生理機能をマッピングし、健康状態を予測する基盤モデルを構築するスタートアップ）など、多くのAIスタートアップに投資しています。同社は総額約10億ドルの資産を運用しています。
2023年、ハーバード大学中退後、起業家、そしてVC、ポッドキャストホストとなった彼女は、量子コンピューティングの研究を始めました。WIRED誌とのインタビューで、彼女は、この分野が人工一般知能（AGI）に関連付けられることが多い科学的発見を解き放つだろうと主張しています。Inspired Capitalは最近、世界初のスケール量子コンピューターの構築を目指している量子スタートアップ、Logiqalに投資しました。
投資を決断する何年も前から量子コンピューティングについて知っていたのではないでしょうか？何が変わったのですか？
ChatGPTが登場する数ヶ月前、ペニー・プリツカーと私はAIに関するリサーチを行い、数十人の専門家と意見交換をしました。その後に、「AIの次のイノベーションの波は何か？」と自問自答しました。なぜなら、私たちはすでにAI業界にいるからです。触れているものはすべてAIであり、AIではないものはありません。そして、次のイノベーションカーブの1つは量子コンピューティングであると明確に認識しました（もちろん間違っている可能性もあります）。AIの計算需要はインフラストラクチャを再構築することになり、量子コンピューティングの成功の可能性が高まります。
この分野のトップ専門家に話を聞くと、世界中に量子コンピューティングの専門家は数百人しかいないと言われます。だから、この分野は学ぶのに素晴らしい対象です。なぜなら、量子コンピューティングの専門家を装うことができないからです。量子コンピューティングの専門家は、数十年にわたる経験を持つ博士号取得者です。だから、本当に彼らから学ぶことができます。
今日、私たちは世界初の量子コンピューターの構築に向けた可能性のある道筋を見出しています。そして、私は「量子コンピューター」と付け加えますが、1万量子ビット、5万量子ビット、10万量子ビットの量子コンピューターでさえ、社会に大きな価値を生み出すでしょうが、理想的には数十万量子ビットが必要な完全な量子コンピューターという基準には達しません。
最終的にどこに投資することに決めましたか？
私はハードウェアに焦点を当てました。つまり、他のことをする前に、まず最初の量子コンピューターを構築する必要があります。量子コンピューティングは段階的に展開すると考えており、現在はまさにハードウェアの段階です。数十万個の量子ビットをうまく機能させることができる段階に到達する必要があります。そこで、ハードウェア分野で最も才能のある人物は誰かを探しました。そして、プリンストン大学のジェフリー・トンプソン教授という人物がいました。彼は、イッテルビウムを用いた中性原子を使った、世界初の量子コンピューター企業の1つを構築する上で画期的なアプローチである消去変換に取り組んでいました。
考え方によっては、ハードウェアには6つ以上の異なるアプローチがあります。そして、ハードウェアアプローチの中で、中性原子アプローチが高潜在力であると確信しました。そこで、トンプソン教授の会社であるLogiqalに投資しました。
もしあなたの予測が当たったらどうなるのですか？
私はベンチャー投資家であり、凸性（コンベクシティ）を信じています。ほとんどの場合失敗するだろうが、成功すれば500倍の価値を生み出す可能性のあるものに投資することです。量子コンピューターが成功への道を歩む可能性があれば、それは真に地殻変動的なイノベーションです。これによって、未来の材料科学、製薬イノベーション、物流、金融市場をこれまでとは全く異なる方法で実行できる計算エンジンが解放されます。
寿命を20～30年延ばすような製薬の進歩が実現する未来が見えます。新しい製品を発明できる材料科学の変化が見えます。火星への旅を助けてくれるかもしれません！それが量子コンピューティングが解き放つものです。
量子コンピューティングの話し方は、多くのAI愛好家が人工一般知能について話すやり方に非常によく似ていますね。
多くの点で、量子コンピューティングは2015年当時のAIのようなもので、純粋な研究だけでなく、非常に大規模な研究プロジェクトや、実用的なアプリケーションが始まっている段階です。
量子コンピューティングの専門家を装うのは難しいとおっしゃっていましたが、AIの専門家を装うのはそれほど難しくないと言えます。誰に投資するかをどのように決めますか？
AI分野では多くの企業が設立されていますが、5年後、10年後にはブランドやスピード以外の真の競争優位性を持たない企業も多いでしょう。ブランドとスピードは、世代を超える企業を構築するには、めったに十分な競争優位性にはなりません。
例を挙げましょう。BrightAIは、私のこぶしほどの大きさのステッカーを作っています（彼女はこぶしで円を描きます）。同社は、すべての電柱、すべての空調設備、すべての水道管にステッカーを貼り付け、5年、10年、15年、20年と長期間にわたって監視し（潜在的な問題を特定します）。これはかなり良い競争優位性です。それらのステッカーをすべて剥がすのは大変です。
ほとんどの場合、AIの価値は既存企業に帰着します。私の共同設立者であるペニーはマイクロソフトの取締役会にいます。考えてみてください。マイクロソフトとグーグル。グーグルは30億人のユーザーがいます。マイクロソフトは10億人のユーザーがいます。彼らは優れた製品でなくても、それでも価格設定力、流通力を持っています。だから私たちは、「ゾウが踊るときには、アリにならない」という考え方をしています。
どのようにAIを使っていますか？
すべてに使っています。AIを使わないものはありません。すべての質問に、つまり今日だけでも25回は使ったと思います。
Googleの代わりにAIを使っているのですか？
すべてです。すべてです。深い調査、情報収集。今日は世界で最も急速に減少している仕事を探していました。本当に、1日に数十回とは言いません。1日に数十回です。
Source: Why One VC Thinks Quantum Is a Bigger Unlock Than AGI
