原作者：エドワード・ジトロン
オリジナルコンピレーション：ブロックユニコーン
暗号化業界の AI や従来のインターネットの AI に注目している場合は、この業界の将来について真剣に考える必要があります。この記事はかなり長いので、忍耐力のない方はすぐに離れてください。
この記事で私が書いていることは、疑念を植え付けたり「バッシング」することを目的としたものではなく、むしろ私たちが今日どこにいるのか、そして私たちの現在の道がどこにつながるのかについての冷静な評価を提供することを目的としています。私は、AI ブーム、より具体的には生成型 AI ブームは（前にも述べましたが）持続不可能であり、最終的には崩壊すると信じています。私はまた、この崩壊が大手テック企業に壊滅的な打撃を与え、スタートアップのエコシステムを大きく混乱させ、ハイテク業界に対する国民の支持をさらに損なう可能性があることを懸念している。
私が今日この記事を書いている理由は、状況が急速に変化しており、複数の AI の「破滅の前兆」が現れているように感じられるからです。OpenAI が (急いで) 立ち上げた「o 1 (コード名: Strawberry)」モデルは「ビッグ」と呼ばれています。 、愚かな魔法」（偽りの幻想）; 将来の OpenAI モデル（およびその他）の値上げと、OpenAI からのリーダーの退任に関する噂。これらはすべて、物事が崩壊し始めている兆候です。
したがって、現状の危機となぜ幻滅の段階に達しているのかを説明する必要があると思います。私は、この運動のもろさ、そして私たちをここまで導いた行き過ぎた執着と方向性の欠如について懸念を表明したいし、一部の人々がもっとうまくやってくれることを願っています。
さらに、これまで私が十分に注意を払ってこなかったことかもしれませんが、AI バブルの崩壊によって起こり得る人的コストについても強調したいと思います。 Microsoft と Google (および他の大手生成 AI 支援者) が徐々に投資を減速させようと、OpenAI と Anthropic (および自社の生成 AI プロジェクト) を維持するために会社のリソースを薄めようと、最終的な結果は同じになると私は信じています。何千人もの人々が職を失い、テクノロジー業界の多くが永遠に成長し得る唯一のものは癌であることに気づくのではないかと私は懸念しています。
この記事ではあまり軽い話はしないつもりです。私は皆さんに、大手 AI プレーヤーだけでなく、テクノロジー業界全体とその従業員に向けて暗い状況を描き、この厄介で有害な最終局面が皆さんが思っているよりも優れていると考える理由をお話しします。
さあ、思考モードに入りましょう。
生成型 AI はどのように生き残ることができるのでしょうか?
現在、OpenAI（名目上は非営利団体だが、間もなく営利化される可能性がある）は、少なくとも1,500億ドルの評価額で新たな資金調達を行っており、少なくとも65億ドル、場合によっては最大70億ドルを調達すると予想している。このラウンドはJosh Kushner氏のThrive Capitalが主導しており、NVIDIAとAppleも参加する可能性があるという噂がある。以前に詳しく分析したように、OpenAIは生き残るために前例のない金額を調達し続ける必要がある。
ブルームバーグによると、さらに悪いことに、OpenAIは「リボルビング・クレジット・ライン」の形で銀行から50億ドルの借金を調達しようとしているが、これには通常より高い金利が伴うという。
「ザ・インフォメーション」はまた、OpenAIがAIおよび半導体企業への投資を求め、資本金1,000億ドルのアラブ首長国連邦が支援する投資ファンドMGXと交渉中で、おそらくアブダビ投資庁（ADIA）からの投資も求めていると報じた。 ）資金を集めるため。誰もUAEやサウジアラビアから自発的に資金提供を求めていないため、これは極めて深刻な警告サインだ。多額のお金が必要で、他で手に入れることができるかどうかわからない場合にのみ、彼らに助けを求めることを選択するでしょう。
補足: CNBC が指摘しているように、MGX の設立パートナーの 1 つであるムバダラは、FTX の破産の資産から取得した約 5 億ドルの Anthropic 株式を保有しています。 Amazon と Google がこの利益相反についてどれほど「喜んでいる」か想像できるでしょう。
7月下旬に私が議論したように、OpenAIが存続するには少なくとも30億ドル、おそらく100億ドルを調達する必要がある。 2024 年には 50 億ドルの損失が見込まれると予想されていますが、より複雑なモデルにはより多くのコンピューティング リソースとトレーニング データが必要となるため、この数字はさらに増加する可能性があります。 Anthropic CEO の Dario Amodei 氏は、将来のモデルのトレーニングには最大 1,000 億ドルの費用がかかる可能性があると予測しています。
ちなみに、ここでの「1,500億ドルの評価額」とは、OpenAIが投資家向けに同社の株式の価格を設定する方法を指します。ただし、ここでも「株式」という言葉は実際には少し曖昧です。たとえば、一般的な企業では、1,500 億ドルの評価額で 15 億ドルを投資すると、通常は会社の「1%」が得られることになりますが、OpenAI の場合、状況ははるかに複雑です。
OpenAIは今年初めに1,000億ドルの評価額で資金調達を試みたが、一部の投資家はその高値に二の足を踏んだ。その一因は（The Information記者のケイト・クラーク氏とナターシャ・マスカレニャス氏の言葉を引用）生成AIに対する懸念が高まっていることだ。高すぎる。
OpenAIはこの資金調達ラウンドを完了するために非営利団体から営利団体に移行する可能性が高いが、最も混乱するのは投資家が実際に何を得るのかだ。インフォメーションのケイト・クラーク氏は、このラウンドに参加した投資家らは「投資に対して従来の株式は受け取らない…代わりに、成功すれば会社の利益ユニットの一部を受け取る約束を受け取るだろう」と言われたと報告している。会社が利益を上げ始めると、彼らは利益の一部を受け取ります。」
OpenAIの奇妙な「非営利部門+営利部門」という企業構造により、Microsoftは2023年の投資の一部としてOpenAIの利益の75％を受け取る権利があるため、営利企業への移行がこの問題を解決するかどうかは不明だ。理論的には、営利構造への転換には資本が含まれる可能性があります。ただし、OpenAI に投資すると、株式ではなく「利益分配単位」(PPU) が得られます。 Jack Raines 氏が Sherwood 誌に書いているように、「あなたが OpenAI の PPU を所有しているが、その会社が決して利益を上げず、OpenAI が最終的には利益を生むと考える人にそれを売却できない場合、あなたの PPU には価値がありません。」
ロイター通信は先週末、1500億ドルの評価額はOpenAIが全社を再編し、その過程で投資家の利益の上限を引き上げられるかどうかに「依存」するだろうとの報告書を発表し、現在の上限は当初の投資額の100倍となっている。額。この利益の上限は2019年に設定され、当時OpenAIはこの上限を超える利益は「人類に利益をもたらすために非営利団体に還元される」と述べていた。近年、企業はこの規則を修正し、2025年から利益上限を年間20％引き上げることができるようになりました。
OpenAI と Microsoft との既存の利益分配契約を考慮すると、巨額の損失に陥っていることは言うまでもなく、収益はせいぜい理論上のものです。軽薄に聞こえるかもしれないが、500％上がっても、ゼロがいくら増えても、結局はゼロだ。
ロイターはまた、営利組織への移行は、最近の800億ドルよりも高い評価額となり、OpenAIは出資比率が希薄化するため、既存投資家との再交渉を余儀なくされるだろうと付け加えた。
これとは別に、フィナンシャル・タイムズ紙は、投資家は「『（OpenAIの営利子会社）へのいかなる投資も寄付の精神に基づくものとみなされます』という内容の運営契約書に署名する必要があり、 OpenAIは『決して行うことができない』と述べた」と述べた。 「そのような条件は実に常軌を逸したものであり、OpenAI に投資する人は、極めて不合理な投資であるため、完全に自己責任で行うことになります。
実際、投資家は OpenAI の株式や OpenAI に対するコントロールを取得しているのではなく、年間 50 億ドル以上の損失を出しており、2025 年までに (それまで存続できれば) さらに損失が増える可能性がある企業の株式を取得しているだけです。会社の将来の利益。
OpenAI のモデルと製品 (その有用性については後で説明します) は、運用面で非常に採算が悪くなります。 「The Information」は、OpenAI が ChatGPT とその基礎となるモデルをサポートするために 2024 年に Microsoft に約 40 億米ドルを支払うと報じました。これは、Microsoft が提供する 1 GPU あたり 1 時間あたり 1.30 米ドルの割引価格であり、他の通常の料金と比較するとすでに割引されています。クライアントの料金は 1 時間あたり 3.40 ～ 4 ドルです。これは、Microsoft との緊密なパートナーシップがなければ、OpenAI がサーバーに年間 60 億ドルも費やす可能性があることを意味します。これには、従業員の人件費 (年間 15 億ドル) などのその他の費用は含まれていません。そして、以前にも説明したように、トレーニング費用は現在年間 30 億ドルに達しており、ほぼ確実に増加し続けるでしょう。
The Informationは7月にOpenAIの年間収益が35億ドルから45億ドルの間であると報じたが、ニューヨーク・タイムズは先週、OpenAIの年間収益が「現在20億ドルを超えている」と報じており、これは年末の数字がその下限に近い可能性が高いことを意味している。推定範囲。
つまり、OpenAIは「現金を燃やし」ており、将来的にはさらに多くのお金を燃やすだけであり、現金を燃やし続けるためには、「私たちは決して利益を得ることができないかもしれない」という声明に署名した投資家から資金を調達する必要があります。
以前にも書いたように、OpenAI のもう 1 つの問題は、生成 AI (GPT モデルおよび ChatGPT 製品に拡張) では、その莫大なコストに見合うような複雑な問題を解決できないことです。これらのモデルは確率論に基づいており、巨大で手に負えない問題につながります。言い換えれば、モデルはトレーニング データに基づいて答え (または画像、翻訳、要約) を生成することしか知りません。モデル開発者はこのトレーニング データを使い果たしています。驚くべき速度で。
モデルが明示的に真実ではない情報を生成する (または、画像やビデオ内で間違っているように見えるものを生成する) 「幻覚」現象は、既存の数学ツールでは完全に対処することはできません。幻覚現象は軽減または軽減される可能性がありますが、幻覚の存在により、ビジネス クリティカルなアプリケーションで生成 AI を真に信頼することが困難になります。
たとえ生成 AI が技術的な問題を解決したとしても、それが実際にビジネスに価値をもたらすかどうかは不明です。 The Information は先週、Microsoft の 365 スイート (Word、Excel、PowerPoint、Outlook を含む、特に Microsoft のコンサルティング サービスとも密接に関係しているエンタープライズ向けソフトウェア パッケージの多く) の顧客が、「Copilot による AI 駆動」をほとんど採用していない、と報じました。 製品。これらの機能に料金を支払うのは、440 万人のユーザー (1 人あたり 30 ドルから 50 ドル) のうち、わずか 0.1% から 1% だけです。 AI 機能をテストしているある企業は、「現時点ではほとんどの人が AI にそれほど価値を感じていない」と述べ、また別の企業は「多くの企業ではまだ生産性やその他の面での画期的な改善が見られていない」と述べ、「決定的ではない」と述べています。いつになるだろう。」
では、Microsoft はこれらの重要ではない機能に対していくら請求するのでしょうか?これは、ユーザーあたり月額 30 ドルという驚くべき追加料金であり、「Sales Assistant」機能の場合はユーザーあたり月額最大 50 ドルの追加料金となります。これは事実上、クライアントに元の料金の 2 倍を要求することになります。ちなみに、これは年間契約です。 –そして、これらの製品はそれほど役に立たないようです。
1 つ付け加えておきたいのは、Microsoft の問題は非常に複雑であるため、将来的には独自のニュース コンテンツが必要になる可能性があるということです。
これが生成型 AI の現状です。生産性およびビジネス ソフトウェアのリーダーは、顧客が喜んでお金を払う製品を見つけることができませんでした。その理由の 1 つは、結果があまりにも平凡すぎるため、また 1 つは、コストが高すぎて正当化できないためです。 。 Microsoft がこれほど高額な料金を請求する必要があるのであれば、それは、Satya Nadella が 2030 年までに 5,000 億ドルの収益を達成したいと考えているため (この目標は Microsoft による Activision Blizzard 買収に関する公聴会中に公開されたメモで明らかになりました)、あるいはコストが高すぎるためのどちらかです。価格を下げるには高い、またはその両方。
しかし、ほとんどの人が、AI の将来は私たちに衝撃を与えるだろうと強調しています。次世代の大規模言語モデルはすぐそこまで来ており、それは驚くべきものになるでしょう。
先週、私たちはそのいわゆる「未来」を初めて実際に垣間見ることができました。しかし、結果は残念なものでした。
愚かな魔法のトリック
OpenAI は木曜の夜、o 1 (コードネーム「Strawberry」) をリリースしました。その興奮は、歯医者に行くのと同じくらいありふれたものでした。 Sam Altman 氏は一連のツイートで o 1 を OpenAI の「最も強力で調整されたモデル」と説明しました。同氏は、O1には「まだ欠陥があり、まだ限界があり、しばらく使ってみると、最初に使用したときほどパフォーマンスは優れていない」と認めた一方で、O1は、次のようなタスクの処理においてはより優れていると約束した。明確な正解があります (プログラミング、数学の問題、科学の問題など)。
これ自体は非常に明らかですが、それについては後ほど詳しく説明します。まず、実際にどのように機能するかについて説明します。いくつかの新しい概念を紹介しますが、あまり複雑な詳細には触れないことをお約束します。 OpenAI の説明を本当に読みたい場合は、公式 Web サイトの記事「LLM による推論の学習」を参照してください。
問題に直面すると、o 1 はそれを個々のステップに分解し、それらのステップが最終的に正しい答えにつながることを期待します。このプロセスは「思考の連鎖」と呼ばれます。 o 1 を同じモデルの 2 つの部分と考えると理解しやすくなります。
各ステップで、モデルの 1 つの部分が強化学習を適用し、別の部分 (結果を出力する部分) がその進行 (「推論」ステップ) の正しさに基づいてモデルに「報酬」または「罰」を与え、ポリシーを調整します。罰せられたとき。これは、モデルが出力を生成してからそれを振り返り、単に答えを生成して直接与えるのではなく、最終的な答えに到達するための「適切な」ステップを無視または認識するという点で、他の大規模な言語モデルとは動作が異なります。 。
これは大きな進歩、あるいは高く評価される汎用人工知能 (AGI) への新たな一歩のように聞こえるかもしれませんが、実際はそうではありません。OpenAI が O1 をスタンドアロン製品としてリリースすることを選択し、GPT の更新バージョンには見られないのかもしれません。 OpenAI によって示される例 (数学や科学の問題など) はすべて、答えが事前にわかっているタスクであり、これらのタスクに対する答えは正しい場合もあれば不正解になる場合もあり、モデルが「思考の連鎖」を導くことができます。それぞれのステップ。
OpenAI は、数学的であるかどうかにかかわらず、答えが不明な複雑な問題を o 1 モデルがどのように解決できるかを示していないことに気づくでしょう。 OpenAI 自体は、o 1 は GPT-4 o よりも「幻覚」を起こしやすいというフィードバックを受けたこと、および o 1 が以前のモデルよりも答えを持っていないことを認めたがらないことを認めています。なぜなら、モデルには出力をチェックする部分がありますが、この「チェック」の部分も錯覚の影響を受けやすいからです（AIが合理的に見える答えをでっちあげて錯覚を起こすこともあります）。
OpenAI によると、o 1 は「思考連鎖」メカニズムにより人間のユーザーにとってもより説得力があるとのことです。 o 1 はより詳細な回答を提供するため、たとえそれらの回答が完全に間違っていたとしても、人々はその出力を信頼する可能性が高くなります。
OpenAI に対する私の批判が厳しすぎると思われる場合は、同社が o 1 をどのように推進しているかを考えてください。集中トレーニングのプロセスを「思考」と「推論」と説明していますが、実際には単なる推測であり、すべてのステップで推測が正しいかどうかを推測する必要があり、最終的な結果は事前にわかっていることがよくあります。
これは人間、つまり真の思想家に対する侮辱です。人間の思考は、個人の経験や生涯にわたって蓄積された知識から脳の化学に至るまで、複雑な一連の要因に基づいています。複雑な問題に取り組むときに、特定の手順が正しいかどうかを「推測」しますが、その推測は具体的な事実に基づいており、o 1 のようなぎこちない数学ではありません。
そして、まあ、それは高価です。
o 1 プレビューの価格は、入力トークン 100 万あたり 15 ドル、出力トークン 100 万あたり 60 ドルです。つまり、o 1 の入力コストは GPT-4 o の 3 倍、出力コストは 4 倍になります。ただし、隠れたコストが存在します。データ サイエンティストの Max Woolf 氏は、OpenAI の「推論トークン」（最終的な答えに到達するために使用される出力）は API では表示されないと指摘しました。これは、o 1 の価格が高いだけでなく、製品の性質上、ユーザーはより頻繁に支払う必要があることを意味します。答えを「考える」ために生成されるすべてのコンテンツ (明確に言うと、モデルは「考える」ものではありません) も課金されるため、プログラミングなどの複雑な問題の解決策は非常に高価になる可能性があります。
次に精度について話しましょう。かつてサム・アルトマンが設立した会社である Y Combinator が所有する Reddit のようなサイトである Hacker News で、誰かが、プログラミング タスクを処理する際に、存在しないライブラリや関数を何もないところから「作り上げた」と不満を述べ、An 氏の質問に答えました。オンラインで簡単に答えが見つからない質問でエラーが発生しました。
スタートアップの創設者で元ゲーム開発者のヘンリック・クニバーグ氏はツイッターで、o 1 に 2 つの数値の積を計算してプログラムの出力を予測する Python プログラムを書くように依頼しました。 o 1 はコードを正しく記述しましたが (コードはもっと簡潔で 1 行にすることもできますが)、実際の出力は完全に間違っています。 AI 企業の創設者である Karthik Kannan 氏もプログラミング タスク テストを実施し、API に存在しないコマンドを何もないところから「でっち上げ」ました。
別のユーザーであるサーシャ ヤンシンは、o 1 とチェスをしようとしました。その結果、o 1 はチェス盤上に何もないところから駒を「作成」し、その後ゲームに負けました。
ちょっとエッチなので、oも聞いてみました 1 名前に「A」が含まれる州を列挙してください。 18秒間考え、ミシシッピ州を含む37の州の名前を思いついた。そして正解は 36 州であるはずです。
名前に「W」が含まれる州をリストするよう依頼すると、11秒間考え、実際にはノースカロライナ州とノースダコタ州が含まれていました。
また、コードネーム「ストロベリー」に文字「R」が何回出現したかをo 1に尋ねたところ、2つと答えました。
OpenAI は、o 1 は物理学、化学、生物学の複雑なベンチマークにおいて博士課程の学生と同等のパフォーマンスを示していると主張しています。しかし、どうやら地理、基礎的な英語のテスト、数学、プログラミングでは成績が悪かったようです。
驚くべきことに、これはまさに私が前回のニュースレターで予測した「大きくて愚かな手品」です。 OpenAI は、AI 革命がまだ続いていることを投資家や一般の人々に証明するためだけに Strawberry を立ち上げましたが、実際に立ち上げたのは不格好で退屈で高価なモデルでした。
さらに悪いことに、なぜ誰もが o 1 を気にする必要があるのかを説明するのは非常に困難です。サム・アルトマンは自分の「推論能力」を自慢するかもしれないが、彼に資金を提供し続ける資金のある人は、10秒から20秒の待ち時間、基本的な事実の正確さの問題、そしてエキサイティングな新機能の欠如を目にしている。
もう誰も「より良い」答えなど気にしていません。彼らはまったく新しいものを望んでいますが、OpenAI はそれを達成する方法を知らないと思います。アルトマンは、O 1 に「思考」させ、「論理化」させることで擬人化しようとしているが、これは明らかに汎用人工知能 (AGI) に向けたある種のステップであることを示唆しているが、最も熱心な AI 擁護者でさえも苦労するだろう。
実際、o 1 は、OpenAI が絶望的で独創性に欠けていることを示していると思います。
価格は下がらず、ソフトウェアもさらに便利になることはなく、11月から噂されていた「次世代」モデルは不発であることが判明した。これらのモデルはトレーニング データも切実に必要としているため、ほとんどすべての大規模な言語モデルには、何らかの著作権で保護されたコンテンツが組み込まれています。この緊急性により、生成ビデオ最大手の 1 つである Runway は、モデルをトレーニングするために数千の YouTube ビデオと海賊版コンテンツを収集する「全社的な取り組み」を開始しましたが、8 月の連邦訴訟では NVIDIA が同様のアプローチで告発されました。 AI ソフトウェア「Cosmos」をトレーニングするために多くのクリエイターとともに撮影されました。
現在の法的戦略は、基本的には意志の力で持ちこたえ、これらの訴訟がこれらのモデルのトレーニングを著作権侵害と定義するような判例を設けるような事態に至らないことを願うというものであり、まさにこれが事件の結論である。 Copyright Initiative が主催する最近の学際的研究。
訴訟は進められており、判事は8月、モデルを使用したStability AIとDeviantArtに対する原告の更なる著作権侵害の申し立てを承認する一方、Midjourneyに対する著作権と商標の侵害の申し立ても承認した。もし訴訟のいずれかが勝訴すれば、OpenAIとAnthropicにとって壊滅的な打撃となるだろうし、AIモデルがトレーニングデータを「忘れる」ことはほぼ不可能であるため、何百万ものアーティストの作品データセットを使用しているGoogleとMetaにとってはなおさらだ。これは、彼らを一から再訓練する必要があることを意味し、それには数十億ドルの費用がかかり、彼ら自身が特に得意ではないタスクを実行する能力が大幅に低下することになります。
業界の基盤が砂上の要塞のようなものであることを深く懸念しています。 ChatGPT、Claude、Gemini、および Llama の規模の大規模な言語モデルは持続不可能であり、収益化への道がないと思われます。生成 AI の計算集約的な性質により、言語モデルのトレーニングには数億ドル、さらには数十億ドルの費用がかかり、あまりにも多くのトレーニングデータがあるため、これらの企業は事実上何百万ものアーティストや作家からデータを盗み、法的措置を逃れることを望んでいます。
これらの疑問を脇に置いたとしても、生成 AI とそれに関連するアーキテクチャが革命的なブレークスルーをもたらすとは思えず、生成 AI に関する誇大宣伝サイクルは単に「人工知能」という用語の意味を真に満たしていません。生成 AI は、最良の状態でも、何かを正しく生成したり、文書を要約したり、不特定の「より高速な」速度で研究を実行したりできるのはごくまれです。 Microsoft の Microsoft 365 用 Copilot は、ビジネス向けに「何千ものスキル」と「無限の可能性」があると主張していますが、そこで示されている例は、電子メールの生成または要約、「プロンプト付きプレゼンテーションの起動」、および Excel テーブルのクエリにすぎません。これらの機能は、おそらく便利ではありますが、決して革命的なものではありません。
私たちはまだ「初期段階」にいません。大手ハイテク企業は2022年11月以来、インフラストラクチャや新興AI新興企業への設備投資や投資に1500億ドル以上を費やし、同時に自社モデルにも投資している。 OpenAIは130億ドルを調達しており、希望する人を誰でも雇用できるが、Anthropicも同様だ。
しかし、生成 AI の普及を促進するこの業界版「マーシャル プラン」の結果は、ほぼ同一の 4 ～ 5 つの大規模な言語モデル、世界で最も利益の少ないスタートアップ、そして数千の企業が誕生しただけです。高価だが性能は平凡な統合アプリケーション。
生成 AI は複数の嘘をついてマーケティングされています。
1. それは人工知能です。 2. 良くなります。 3. それは真の人工知能になります。 4. 圧倒的です。
「パフォーマンス」などの用語はさておき、スキル レベルではなく、生成されたコンテンツの「正確さ」や「速度」を説明するためによく使用されますが、大規模な言語モデルは事実上頭打ちになっています。多くの場合、「より強力」とは「より多くのことができる」という意味ではなく、むしろ「より高価である」という意味です。つまり、より高価ではあるが機能が強化されていないものを作成しただけであることを意味します。
すべてのベンチャーキャピタリストと大手テクノロジー企業の努力を結集しても、多くの人が喜んでお金を払う真に有意義なユースケースを発見できていないとしたら、それは新たなユースケースが出現しないことを意味します。大規模な言語モデルは、そう、何十億ドルもそこに費やされていますが、テクノロジー大手と OpenAI がさらに 1,500 億ドルを投入したからといって、突然機能が向上するわけではありません。これらのことをより効率的にしようと試みた人はいないし、少なくとも成功した人もいない。誰かが成功したら、それについて大騒ぎするでしょう。
私たちが直面しているのはよくある妄想です - 著作権窃盗に基づく行き止まりのテクノロジー (どの世代のテクノロジーでも避けられないことですが) を維持するには継続的な資本が必要です、そして提供されるサービスはせいぜいオプションであり、偽装されています実際には提供されていないある種の自動化機能として、数十億ドルの費用がかかり、今後もそうであると考えられます。生成 AI はお金 (またはクラウド クレジット) で実行されるのではなく、自信に基づいて実行されます。問題は、投資資金と同様に、自信も限られた資源であることです。
私の懸念は、私たちがサブプライム住宅ローン危機と同様の AI 危機に陥っているのではないかということです。何千もの企業が生成 AI を自社のビジネスに統合していますが、価格は安定とは程遠く、収益性にも程遠いのです。
「AI を活用している」と主張するほぼすべてのスタートアップは、GPT または Claude の組み合わせに基づいています。これらのモデルは、利益を上げることではなく、より多くの顧客を引き付けることを目的とした価格戦略を採用した、大赤字企業2社（アンスロピックは今年27億ドルの損失を予想している）によって開発された。前述したように、OpenAI は、Microsoft が獲得する「クラウド クレジット」や Microsoft が提供する優遇価格を含む Microsoft からの資金に依存しており、その価格は、Anthropic The Amazon-Google 契約による、投資家およびサービス プロバイダーとしての Microsoft の継続的なサポートに完全に依存しています。も同様の問題に直面しています。
損失額に基づいて、OpenAI または Anthropic の価格が実際のコストに近い場合、API 呼び出しの価格は 10 倍から 100 倍に上昇する可能性があると推測します。ただし、実際のデータがなければ正確に言うのは困難です。しかし、The Information が報じた数字を考慮することもできます。OpenAI は、Microsoft のサーバーコストが 2024 年には 40 億ドルに達すると予想しています。これは、Microsoft が他の顧客に請求する金額よりも 2.5 倍安いと付け加えておきます。さらに、OpenAI の毎年恒例の50億ドル以上を失った。
OpenAI は、モデルの実行にかかる費用のほんの一部しか請求しない可能性が高く、これまで以上に多くのベンチャーキャピタルを調達し続け、マイクロソフトから有利な価格設定を継続できる場合にのみ現状を維持できると考えられます。マイクロソフトは最近、OpenAI を次のように考えていると述べました。競争相手。確かではありませんが、Anthropic がアマゾン ウェブ サービスと Google Cloud から同様に有利な価格設定を受けていると考えるのが妥当です。
Microsoft が OpenAI に 100 億ドルのクラウド コンピューティング クレジットを提供し、OpenAI がサーバー費用に 40 億ドル、さらに仮想の 20 億ドルのトレーニング費用を費やしたと仮定します。これらの費用は、新しい O1 および「Orion」モデルが発売されるまでに、将来的には確実に増加します。 OpenAIは2025年までにさらに多くのポイントを必要とするか、Microsoftに実際の現金で支払いを開始する可能性がある。
Microsoft、Amazon、Google は今後も割引価格を提供し続けると思われますが、問題はこれらの取引が彼らにとって利益となるかどうかです。 Microsoft の最新の四半期収益報告書を見てわかるように、投資家は生成 AI インフラストラクチャの構築に必要な設備投資 (CapEx) についてますます懸念を抱いており、多くの投資家がこのテクノロジーの潜在的な収益性について疑問を表明しています。
そして、私たちが本当に知らないのは、これらの大規模テクノロジー企業にとって生成 AI がどれほどの利益をもたらすのかということです。なぜなら、彼らはこれらのコストを他の利益の中でも特に重視しているからです。確かなことはわかりませんが、これらのビジネスが少しでも利益を上げているなら、そこから得られる収益について話しているのではないかと想像しますが、実際はそうではありません。
市場は生成AIブームに対して非常に懐疑的であり、NvidiaのCEOジェンスン・フアン氏はAIへの投資収益率について実質的な回答を示さなかったため、Nvidiaの市場価値は1日で2,790億ドルも急落した。これは米国市場史上最大の株価暴落であり、損失総額はリーマン・ブラザーズ5社のピークにほぼ匹敵した。比較はそこで終わりますが、NVIDIA には破綻の危険すらなく、もし破綻したとしても全体的な影響はそれほど深刻ではありませんが、それでも驚異的な金額であり、市場における AI の歪んだ力を示しています。
8月初旬、マイクロソフト、アマゾン、グーグルはいずれも、AI関連の巨額の設備投資を巡り市場から打撃を受けた。新しいデータセンターと NVIDIA GPU に投資している 1,500 億ドル (またはそれ以上) が次の四半期に大幅な収益増加を示さなければ、さらなるプレッシャーに直面することになるでしょう。
覚えておくべき重要なことは、AI 以外に大手テクノロジー企業のアイデアを扱う市場はないということです。マイクロソフトやアマゾンのような企業は、成長鈍化の兆しが見え始めると、まだ競争できることを市場に示そうと躍起になる。検索と広告にほぼ完全に依存するマルチベンチャー独占企業である Google も、投資家の注目を集めるために新しくて目を引く何かを必要としていました。しかし、それらの製品は十分な実用性をもたらさず、収益のほとんどはAIを「試して」みて価値がないとわかった企業。
現時点では、次の 2 つの可能性があります。
1. 大手テクノロジー企業は自分たちが何を求められているかを認識しており、ウォール街の不承認を恐れて AI 関連の設備投資を削減することを選択しています。
2. 新たな成長源を求める大手テクノロジー企業が、破壊的な事業を維持するためにコスト削減を決定し、従業員を解雇し、生成型 AI をサポートするために他の事業から資金を流用する「死の競争」。
どのようなシナリオが発生するかは不明です。大手ハイテク企業が、生成型 AI が未来の現実ではないことを受け入れるのであれば、文字通りウォール街に示せるものは他に何もないが、メタ的な「効率の年」戦略を採用し、資本支出を削減し（そして従業員を一時解雇し）、約束をするかもしれない。 「投資を減らす」「ある程度。これがアマゾンとグーグルが採る可能性が最も高い道だ。なぜなら、ウォール街を満足させたいという彼らの熱意にもかかわらず、少なくとも現時点では、収益性の高い独占ビジネスに頼らなければならないからである。
ただし、AI による実際の収益の伸びは今後数四半期に確認する必要があり、AI が「成熟市場」または「年間成長率」であるという漠然とした主張ではなく、実質的なものである必要があります。それに応じて設備投資が増加した場合、この実質貢献額も大幅に増加する必要があります。
この成長は起こらないと思います。 2024 年の第 3 四半期であっても、2024 年の第 4 四半期であっても、2025 年の第 1 四半期であっても、ウォール街は AI への貪欲さを理由に大手テクノロジー企業を罰し始めるでしょう。この罰は Nvidia に対する罰よりも厳しいものになるでしょう。空虚な言葉や役に立たないスローガンを並べ立てても、AI がどのように収益を増加させるかを実際に示すことができるのは Nvidia だけです。
私は、2 番目のシナリオの可能性が高いのではないかと少し心配しています。これらの企業は、「AI が未来である」と強く信じているため、その文化が現実世界の問題を解決するソフトウェア開発から切り離されているため、会社全体が焼き尽くされる可能性があります。私は大量解雇がこの運動の資金源として使われるのではないかと深い懸念を抱いており、過去数年間を見ていると彼らがAIから離れるという正しい選択をするとは思えない。
ビッグテックは、経営コンサルタントによって徹底的に毒されている――アマゾン、マイクロソフト、グーグルはすべてMBAによって運営されている――そして、彼らを取り囲む同様の怪物たち、たとえばグーグルのプラバーカー・ラガバンらによって、実際にグーグル検索を構築した人々を追い払って、自分たちでコントロールできるように毒されている。 。
これらの人々は人間の問題に実際には直面せず、ソフトウェアで解決できる想像上の問題を解決することに重点を置く文化を作り出しています。一生座って会議をしたり、メールを読んだりする人にとって、生成 AI は少し魔法のように思えるかもしれません。サティア ナデラ (マイクロソフト CEO) の成功メンタリティは主に「技術者に問題を解決させる」ことだと思います。サンダー・ピチャイ氏は、単にMicrosoftのOpenAIへの投資を嘲笑するだけで、生成AIブーム全体に終止符を打つこともできただろうが、そうしなかったのは、これらの人々には本当のアイデアがなく、これらの企業は問題を経験した人々によって経営されていないからだ。ましてや実際に問題の解決方法を知っている人はなおさらです。
彼らも絶望的であり、メタがメタバース上で数十億ドルを使い果たしているという事実を除けば、この状況は彼らにとってこれほど深刻なものはありません。しかし、この状況はさらに深刻で醜いものです。なぜなら、彼らは多額の資金を投資し、AIを自社に緊密に結びつけてきたため、AIを排除することは当惑するだけでなく、株価にも悪影響を及ぼします。本当に必要なのは無駄な黙認だけです。
メディアが本当に責任を追及していれば、こうした事態はもっと早くに止められたかもしれない。この物語は、以前の誇大宣伝サイクルと同じ詐欺によって販売されており、メディアは、これらの企業が「問題を解決する」つもりはないことが明らかであるにもかかわらず、そう仮定しています。私が悲観的だと思いますか？では、生成 AI の次の計画は何でしょうか?次は何をするのでしょうか？あなたの答えが「問題を解決している」、または「舞台裏で素晴らしいものを持っている」である場合、あなたは無意識のうちにマーケティング活動に参加していることになります (この言葉について考えてください)。
この記事の著者によるナレーター: 私たちは、このようなものにだまされるのを本当にやめなければなりません。マーク・ザッカーバーグが人類はメタバースに入ろうとしていると主張したとき、ニューヨーク・タイムズ、ザ・バージ、CBSニュース、CNNなどの多数のメディアが明らかに欠陥のあるコンセプトを宣伝するために参加した。将来についてのあからさまな嘘で自分自身を売り込む。これは明らかに悪い仮想現実の世界に過ぎませんが、ウォール・ストリート・ジャーナルは、ハイプ・サイクルが時代遅れであることが明らかになった6か月が経過した今でも、このハイプ・サイクルを「インターネットの未来のビジョン」と呼んでいます。暗号通貨、Web3、NFT でも同じことが起こります。 The Verge、The New York Times、CNN、CBS News - これらのメディアは、明らかに役に立たないテクノロジーの宣伝に再び関与しています - 私は特に The Verge について言及する必要がありますが、実際には、テクノロジーを宣伝した後のシリーズに出演しているケイシー・ニュートンです7月には、その評判にもかかわらず、「可能な限り最も強力な大規模言語モデルの1つを持てば、企業にさまざまな金儲けの製品ベースを提供できる」と主張したが、実際には、このテクノロジーは損失を被っているだけであり、まだ本当に役立つ、長く使える製品を提供します。
少なくとも Microsoft は AI ブームを維持するために、ビジネスの他の分野でコスト削減を開始すると私は信じています。今年初めに情報筋から私に共有された電子メールの中で、マイクロソフトの上級幹部チームは、他のサービスのコンピューティングの移動を含め、GPU の電力を解放するために社内の複数の領域で電力要件を削減するよう求めました (ただし計画は最終的に棚上げされました)。 AI のコンピューティング能力を他の国に解放するために。
匿名ソーシャル ネットワークのブラインド (会社の電子メールの確認が必要) のマイクロソフト セクションで、マイクロソフトの従業員が 2023 年 12 月中旬、「AI がお金を食い物にしている」と不満を述べ、「AI のコストが高すぎて、食い物になってしまう」と述べました。給料が上がっても事態は好転しないだろう。」別の従業員は7月中旬、マイクロソフトが「エヌビディアの株価を維持するための営業キャッシュフローに資金を提供するためのコスト削減」に「限界依存症」を持っており、その慣行が「マイクロソフト社の文化を深く傷つけている」と明らかに感じたと不安を共有した。
別の従業員は、「Copilot は 2025 年度に Microsoft を破壊するだろう」と信じており、「Copilot への注力は 2025 年度には大幅に減少するだろう」と付け加え、また、「ほぼ 1 年間の契約を経て、自国で Copilot との大規模取引が行われていることを認識している」ことも明らかにした。 PoC、人員削減、調整の結果、使用率は20％未満だ」とし、「同社はリスクを負いすぎた」とし、マイクロソフトの「巨額のAI投資は報われない」と述べた。
Blind 氏は匿名ではありますが、多数のオンライン投稿が Microsoft レドモンドの文化的問題について語っているという事実、特に上級リーダーが実際の業務に関与しておらず、資金提供を提供するのは AI とラベル付けされたプロジェクトにのみサービスを提供しているという事実を無視することはできません。多くの投稿は、Microsoft CEO Satya Nadella の「修辞的ナンセンス」に失望を表明し、存在しないかもしれない AI の流行を追いかけることに重点を置いている組織にボーナスや昇進の機会がないことについて不満を述べていました。
少なくとも、社内に文化的な深い悲しみがあることは明らかで、「ここで働くのは嫌だ」から「なぜAIにこれほど投資するのか、一方で人々は困惑している」に至るまで、さまざまな投稿が寄せられている。 、しかし一方で、サティア・ナデラは気にしないので、それを受け入れなければならないように感じます。
この情報記事では、Microsoft が AI 機能 Office Copilot の実際の採用率に憂慮すべき問題を隠していると述べています。Microsoft は、数百万の Everyday ユーザーを処理できる 365 Copilot 用にデータ センターに十分なサーバー容量を確保しています。ただし、この容量の実際の用途は不明です。
推定によると、Microsoft の現在の Office Copilot 機能には 40 万人から 400 万人のユーザーがいる可能性があり、これは Microsoft が十分に活用されていないアイドル状態のインフラストラクチャを大量に構築している可能性があることを意味します。
Microsoft はこの製品カテゴリの将来の成長への期待に基づいて計画を立てていると主張する人もいるかもしれませんが、考慮に値するもう 1 つの可能性は次のとおりです。この成長が起こらなかったらどうなるでしょうか?クレイジーに聞こえるかもしれませんが、Microsoft、Google、Amazon がこれらの大規模なデータセンターを建設して、決して来ないかもしれない需要を獲得したらどうなるでしょうか?今年の 3 月に私は、生成 AI によって大幅な収益成長を達成している企業は見つからないと主張しました。そして半年近く経った今でも、問題は依然として存在している。大企業の現在のアプローチは、既存の製品に AI 機能を追加して売上増加を期待しているようですが、この戦略はどこにも成功の兆候を示していません。 Microsoft と同様に、彼らが展開した「AI アップグレード」は企業に実際のビジネス価値をもたらすものではなかったようです。
したがって、これはより大きな疑問を引き起こします:これらの AI 投資は持続可能ですか?テクノロジー大手はAIツールの必要性を過大評価しているのでしょうか?
一部の企業は、「AI の統合」に関して Microsoft Azure、Amazon AWS、Google Cloud への支出の一部を推進しているかもしれませんが、この需要の多くは投資家心理によって動かされていると私は推測しています。これらの企業は、費用対効果の分析や実際の有用性に基づいたものではなく、市場を満足させるために「AI に投資」しています。
ただし、これらの企業は生成 AI 機能を製品に組み込むために多大な時間と費用を費やしており、いくつかのシナリオに直面する可能性があると思います。
1. これらの企業は AI 機能を開発して立ち上げますが、Microsoft の 365 Copilot で起こったように、顧客が AI 機能にお金を払う気がないことがわかります。 AI ブームの今、顧客に料金を支払ってもらう方法を見つけられなければ、ブームが去り、上司が従業員に「AI の流行に乗れ」と要求しなくなったときに状況はさらに悪化するでしょう。
2. これらの企業は AI 機能を開発して発売しますが、ユーザーにこれらの機能に追加料金を支払わせる方法が見つかりません。つまり、利益率を高めることなく既存の製品に AI 機能を組み込むことしかできません。最終的には、AI 機能が企業の収益を侵食する寄生虫になる可能性があります。
ゴールドマン・サックスのジム・コヴェロ氏も、生成AIに関するレポートの中で、AIの利点が単に効率の向上（文書をより速く分析できるなど）であれば、競合他社もそれを実現できると指摘した。ほぼすべての生成型 AI 統合は似ています。顧客や社内の質問に答えるための何らかの形式の共同アシスタント (Salesforce、Microsoft、Box など)、コンテンツ作成 (Box、IBM)、コード生成 (Cognizant、Github Copilot)、および今後の「インテリジェント エージェント」とは、本質的には「Web サイトの他の部分に接続できるカスタマイズ可能なチャットボット」です。
この質問は、生成 AI の最大の課題の 1 つを明らかにします。生成 AI はある程度「強力」ではありますが、この能力は真の「知能」というよりは「既存のデータに基づいてコンテンツを生成する」ことに関するものです。多くの企業の Web サイトにある AI に関する紹介ページが空虚な言葉で埋め尽くされているのはこのためです。最大のセールスポイントは実際には「まあ…自分で理解できます!」だからです。
私が心配しているのは波及効果です。現在、多くの企業が AI を「試用」していると思いますが、これらの実験が終了すると (Gartner は、2025 年末までに生成 AI プロジェクトの 30% が概念実証段階後に放棄されると予測しています)、これらの追加機能に対する支払いの作業を停止するか、生成 AI を会社の製品に統合するのを停止します。
そうなれば、生成AIアプリケーション向けのクラウドコンピューティングを提供する巨大企業や、OpenAIやAnthropicなどの大手言語モデルベンダーからのすでに低迷している収益はさらに減少することになる。すでに赤字を出している企業の利益率はさらに悪化するため、こうした企業の価格にはさらなる圧力がかかる可能性がある。それまでに、OpenAIとAnthropicは、まだ値上げをしていない場合、ほぼ確実に値上げをしなければならないだろう。
大手ハイテク企業はブームに資金を提供し続けることができるが、結局のところ、それが事業のほぼすべてを推進しているのだ。 Meta の LLaMA モデルを実行する独立系ベンダーなど、より安価な代替手段はいくつかありますが、彼らが大規模規模企業と同じ収益性の問題に直面していないとは信じがたいです。
メガスケール企業はウォール街を混乱させることを非常に恐れていることにも注意してください。理論的には（私が懸念しているように）レイオフやその他のコスト削減策を通じて利益率を向上させることは可能ですが、これらは短期的な解決策にすぎず、この不毛な生成型 AI ツリーをある程度まで脱却するためにのみ機能します。ある程度のお金で。
いずれにせよ、お金がここにないという事実を受け入れる時が来ました。私たちはテクノロジー業界において第 3 の幻想の時代にいるということを立ち止まって考える必要があります。しかし、暗号通貨やメタバースとは異なり、今回は誰もが持続不可能で信頼性が低く、利益が得られず、環境に有害なプロジェクトを追求して、お金を無駄に浪費しています。このプロジェクトは「人工知能」としてパッケージ化され、「すべてを自動化する」ものとして宣伝されましたが、実際にその目標を達成する道筋はありませんでした。
なぜこのようなことが何度も起こるのでしょうか?なぜ私たちは、一般人向けに設計されたとは思えない暗号通貨、メタバース、そして現在では生成型 AI などのテクノロジーを利用しているのでしょうか?
実際、これはテクノロジー業界の自然な進歩であり、今日のテクノロジー業界は、顧客により多くの価値を提供することよりも、各顧客から抽出される価値を向上させることに全面的に焦点を当てています。言い換えれば、彼らは自分たちの顧客が誰なのか、何を必要としているのかさえよく理解していません。
現在販売されている製品は、ほぼ確実に、マイクロソフト、アップル、アマゾン、グーグルが支配する消費者として、あなたをエコシステムに結びつけようとしています。その結果、このエコシステムを離れるコストはますます高くなっています。表向きは「分散型」テクノロジーである暗号通貨でさえ、自由放任主義の哲学をすぐに放棄し、Coinbase、OpenSea、Blur、Uniswap などの少数の大規模プラットフォームを通じてユーザーを集約することを支持しており、これらのプラットフォームは多くの場合、同じベンチャーキャピタルによって支援されています。企業（アンドリーセン・ホロヴィッツなど）。暗号通貨は、完全に独立した新しいオンライン経済システムの旗手となるのではなく、インターネットの他の波に資金を提供したコネクションと資金によってのみ拡大することができました。
メタバースに関しては、これは詐欺ではありますが、マーク ザッカーバーグは次世代のインターネットを制御しようとする試みでもあり、彼は Horizon を主要なプラットフォームにしたいと考えています。生成 AI については後ほど説明します。
これらはすべて、さらなる収益化に関するものです。つまり、より多くの広告を表示するためにプラットフォームをより多く使用してもらう、「半分役立つ」新機能を売り込む、または新しい独占または寡占市場を生み出すことによって、各顧客の平均価値を高めることです。これには莫大な資金力を持つテクノロジー大手のみが参加でき、顧客には実質的な価値や実用性はほとんど提供されません。
テクノロジー大手は、消費者向けテクノロジーからエンタープライズ サービスに至るまで、あらゆる製品に有料の経路を追加することで、ジェネレーティブ AI を次の大きな収益源とみなしているため、ジェネレーティブ AI は (少なくとも特定の層の人々にとっては) エキサイティングなものです。ほとんどのジェネレーティブ コンピューティングは、OpenAI または Anthropic を経由して Microsoft、Amazon、または Google に戻り、クラウド コンピューティングの収益を生み出し、成長パフォーマンスを維持します。ここでの最大のイノベーションは、生成 AI ができることではなく、一握りのハイパースケール企業に完全に依存した、脱却の見込みのないエコシステムの構築です。
生成 AI はあまり実用的ではないかもしれませんが、さまざまな製品に統合するのは非常に簡単で、企業はこれらの「新機能」に対して料金を請求することができます。消費者向けアプリケーションであれ、エンタープライズ ソフトウェア会社向けのサービスであれ、この種の製品は、できるだけ多くの顧客に値上げ価格で販売することで、数百万ドル、さらには数十億ドルの収益を得ることができます。
サム・アルトマンは、テクノロジー業界が「新しいもの」、つまり誰もが入手して販売できる新しいテクノロジーを必要としていることに気づくのに十分賢かった。彼はテクノロジーを完全には理解していないかもしれませんが、経済システムの成長への欲求を理解しており、ほとんどの製品に簡単に挿入でき、いくつかの独特の機能をもたらすことができる「魔法のツール」として、Transformer アーキテクチャに基づいた生成 AI を製品化しています。
しかし、あらゆるところで生成 AI の統合を急ぐことで、これらの企業と実際の消費者のニーズや効果的なビジネス運営との間に大きな乖離があることが明らかになりました。過去 20 年間、単に「新しいものを作る」だけがうまくいっているように見えました。新機能を展開し、営業チームに押し売りを任せるだけで、成長を維持するには十分でした。このため、ハイテク業界のリーダーたちは有害で不採算なビジネスモデルに囚われたままになっています。
これらの企業を経営する経営陣（ほとんどすべての MBA や経営コンサルタントは、製品やテクノロジーの会社をゼロから立ち上げたことがない）は、生成 AI に収益性への道がないことを理解していないか、気にしていません。おそらく、次のように考えているからでしょう。それは、Amazon Cloud Services (AWS) が自然に利益を得るようになったようなものです(AWS は利益を得るまでに 9 年かかりました) 。たとえ 2 つはまったく別のものです。これまでは物事が「自然にうまくいった」のに、なぜ今はうまくいかないのでしょうか?
もちろん、金利の上昇によってベンチャーキャピタル市場が劇的に変化し、VCの資本準備金が減少し、ファンドの規模が縮小したという事実のほかに、テクノロジーに対する態度がかつてないほど否定的になっているという事実もあります。これに加えて、2024 年が 2014 年と大きく異なる理由など、他の多くの要因も考えられますが、その理由はこの 8,000 ワードの記事のスペースでは説明しきれないほど多すぎます。
本当に懸念されるのは、これらの企業の多くが AI 以外に新しい製品を持っていないようだということです。彼らは他に何を持っていますか？彼らの会社を成長させられるものは他に何でしょうか?他にどのような選択肢があるでしょうか?
いいえ、彼らには何もありません。それが問題です。AI が失敗すると、その影響は他のテクノロジー業界全体に波及するのは避けられないからです。
コンシューマー分野でもエンタープライズ分野でも、主要なハイテク企業はすべて、大規模な言語モデルまたは独自のモデルを統合する何らかの AI 製品を販売しており、多くの場合、大手ハイテク企業のシステム上のクラウドで実行されます。これらの企業は、業界全体に補助金を出そうとするビッグテックの意欲にある程度依存している。
私は、サブプライム型の AI 危機が生じつつあるのではないかと推測しています。この危機では、ハイテク業界のほぼ全体が、非常に集中してビッグテックから補助金を受けて非常に安い価格で販売されているテクノロジーに参加しています。ある時点で、生成 AI の驚異的で有害なコストの浪費がそれに追いつき、価格の値上げや、会話ごとに 2 ドルの料金を請求する Salesforce の「Agentforce」製品のような、法外な料金を請求する新製品や機能の発売につながる企業が現れるでしょう。多額の予算を持つ企業顧客であっても、その出費を正当化することは不可能になります。
テクノロジー業界全体が、お金を失うだけで、それ自体には実際の価値があまりないソフトウェアに依存したらどうなるでしょうか?プレッシャーが大きすぎて、AI 製品が相容れなくなり、企業が他に売るものがなくなったら、何が起こるでしょうか?
本当にわかりませんが、テクノロジー業界は恐ろしい試練に向かっています。イノベーションよりも成長、ロイヤルティよりも独占、実際の創造よりも管理を重視する経済環境によって育まれた創造性の欠如です。
