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7月15同じ日に、モルガン・スタンレーは最新の調査レポートを発表しました。議論したマイクロソフトの「AI収益化”質問。ダモ考える市場はマイクロソフトに対して楽観的“人工知能収益化”懸念が同社の株価を圧迫している、存在する過去 3 か月間、マイクロソフトの株価は競合他社に遅れをとっている科学技術株式と市場、マイクロソフトの「AI収益化”中期的な見通しは過小評価されている。

モルガン・スタンレーの報告書では、マイクロソフトの設備投資総額が23年度の320億米ドルから25年度には630億米ドルとほぼ倍増すると予想している。しかし、AIの収益も24年度の58億～96億米ドルから27年度には465億～774億米ドルに増加するだろう。

したがって、モルガン・スタンレーは、中核的な IT 支出がマイクロソフトの AI ビジネスの商業利益の成長を促進できると確信しています。

ただし、一部の証券会社は AI の収益化の見通しにそれほど自信を持っていません。最近、ゴールドマン・サックスのストラテジスト、ライアン・ハモンド氏のチームは、アマゾン、メタ、マイクロソフト、グーグルを含むインターネット大手が過去1年間に設備投資と研究開発に約3,570億米ドルを費やし、これらの支出の「大部分」がAIに使われたと報告した。 。しかし、こうした超大規模企業は最終的に、「投資によって収益と利益が得られる可能性がある」ことを証明する必要がある。

テクノロジーメディア The Information の報道によると、Microsoft は Office 365 ソフトウェアで巨大な顧客ベースを抱えており、フォーチュン 500 企業の 60% がスマート アシスタント Copilot サービスに料金を支払っていると主張していますが、この市場での優位性は同社によってまだ実現されていません。パフォーマンスレポートに表示されます。 「実際、2023 年の第 4 四半期から 2024 年の第 1 四半期にかけて、Office アプリケーションの企業向け売上の成長率は 2 パーセント ポイント鈍化しました。楽観的なアナリストでさえ、マイクロソフトは今年 AI からしか儲からないと考えています。約100億ドル。」

The Information の見解と同様に、少し前に、ある有名なビジネス雑誌は、これまでのところ、AI テクノロジーはほとんど経済的利益を生み出していないと結論付けました。記事は、グーグルの親会社アルファベット、アマゾン、アップル、メタ、マイクロソフトの大手テクノロジー企業５社が２０２４年に約４０００億ドルをＡＩ設備投資に投資すると予想されており、投資家がこれらの企業の将来の収益に楽観的になっていると指摘した。これら 5 つの巨人の時価総額は 2 兆ドル増加しました。推定によると、これらのテクノロジー巨人が AI の分野で大規模な収益を達成するには、まだ長い道のりがあります。

最近、ビル・ゲイツはポッドキャストで次のように不満を述べました。「これほど多くの資金が新分野に流れ込んでいるのは前例がない。時価総額や評価額の観点から見ると、AI市場全体がインターネットや自動車時代の熱狂を矮小化するほどの熱狂状態に陥っている」 。」

それで、この波は人工知能潮の中に泡が立っているのでしょうか？

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過去 2 年間、ウォール街は、現在の基本市場で最も人気のある 7 つのテクノロジー株、つまり Apple、Microsoft、Alphabet、Amazon、Nvidia、Tesla、Meta を深く束ねた「マグニフィセント セブン」の概念を宣伝してきました。一緒に。

「ビッグセブン」のパフォーマンスは米国株全体の動向のベンチマークにもなっており、S&P500指数における「ビッグセブン」のウエートは27.9％に達している。

特に今年以降、AIに対する資本市場の信頼により、米国株式市場は連続で最高値を更新し、「ビッグセブン」の株価は少なくとも40％上昇し、最大で直接2倍となった。 S&P 500 指数は 15% 以上上昇すると予想されます。一部のアナリストは、AIに対する市場の熱意により、S&P500指数は2025年に7,000ポイントのピークに達する可能性があると考えている。

しかし、その強すぎる成長曲線は一部の市場のベテランたちに2000年代初頭の「インターネットバブル」を思い出させ、拍手喝采の中で、ゴールドマン・サックスは立ち上がってそれに冷や水を浴びせた企業となった。

「現在のハイパースケーラーは最終的には、その投資が収益と利益を生み出すことを証明することが求められるだろう。」

AI が「コストを燃やす戦争」であることは疑いの余地がありません。資金に余裕がないテクノロジー大手ですら、大型モデルの高額な研究開発費とトレーニング費を負担するために歯を食いしばらなければなりません。 Metaの幹部らは、MetaがGPUの購入に300億ドルを費やしており、これは米国のアポロ月面着陸計画を上回る額だと述べた。もちろん、この 2 つの数字の差は 60 年あり、インフレを考慮する必要があります。

第2四半期の決算会見で、メタは2024年の通期設備投資額を350億～400億米ドルに引き上げた。これは従来の300億ドルから370億ドルの範囲から増加した。

ゴールドマン・サックス・チームの統計によると、アマゾン、メタ、マイクロソフト、グーグルは過去1年間に設備投資と研究開発に総額3,570億ドルを投資し、その「大部分」がAIの研究開発に費やされ、S&Pを占めたという。 500 インデックスの設備投資と研究開発は、総研究開発支出のほぼ 4 分の 1 を占めます。

どの企業もAIのトレンドに乗り遅れることを恐れており、未来の可能性を掴むために全力を尽くしたいと考えています。シリコンバレーは今後数年間で AI の設備投資に 1 兆米ドルを費やすと推定されています。しかし、投資の価値を証明する実質的な成果はほとんどありません。業界の最前線に立つマイクロソフトでさえ、今年AI分野で稼ぐのはせいぜい100億ドルで、投資額をはるかに下回るだろう。

ゴールドマン・サックスはAI業界に対し「過剰投資」に警戒するよう呼び掛けた。ゴールドマン・サックスは、AI による生産性の向上によって最大の利益が期待できる企業を追跡する株価指数を構築しています。しかし、これらの企業の株価は2022年末以降、S&P500種指数を上回るパフォーマンスを発揮できておらず、投資家が追加利益の見通しを見ていないことを示唆している。

現在のパフォーマンスから判断すると、AI の爆発で本当に収益を上げているのは NVIDIA だけです。GPU は不足しており、収益化にはプリセットは必要ありません。株価は日々変化します。ゴールドマン・サックスは、NVIDIA に続き、半導体業界、データセンター、クラウド サービス プロバイダーなど、AI インフラストラクチャを提供する企業がこのラウンドのホット マネーを広く吸収すると予測しています。同時に、物議をかもしているAIセキュリティ分野でも人気企業が台頭するだろう。

インフラストラクチャが完成すると、AI は真に大衆に普及し、AI を通じて増分を生み出す IT サービス企業だけが次の受益者となります。 AIがさまざまな産業で広く活用されると、生産性が大幅に向上し、細分化された分野でより利益の成長が期待できる企業が出現します。

現在、多くの企業がAIインフラ分野に注力し、圧倒的な富を獲得しようとしています。 AI 施設の分野は非常に混雑しており、「ビッグ 7」は全員がこのビジネスにおいて当事者 A と当事者 B の両方の役割を果たしており、自社の投入産出比が競合他社を上回り、より多くのパイを獲得できることを期待しています。 。

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AIは人間の生活にどれだけの変化をもたらすのでしょうか?これは誰もが考えている疑問かもしれません。

ライアン・ハモンド氏のチームの悲観論とは異なり、ゴールドマン・サックス社内には生成AIによって生産性が9％、GDPが6.1％向上すると予測する経済学者もいる。

しかし、現実の観点から見ると、人工知能の実際の普及率はテクノロジー業界が促進しているほど良好ではありません。米国勢調査局の最近の報告書によると、AI を使用している米国企業はわずか 5% であり、第 3 四半期には 6.6% に上昇すると予想されています。

最悪の点は、AI がまだ生産性を向上させていないことです。

現段階では、AI が提供する知能レベルは、ほとんどのシナリオにおいて現実の人間に取って代わることはできません。鉄道の駅で、AI 案内カウンターと係員が同時に乗客の前にいると想像してください。ほとんどの乗客は依然として係員に問題を解決することを選択するでしょう。スタッフは乗客の質問や乗客の全体的な状態を判断できますが、AIが答えることができるのは質問そのものだけです。

最も重要なのは「現在」です。人間は、目の前の状況に基づいてリアルタイムに判断し、行動することができます。対照的に、AI によって与えられる応答は過去のデータに基づいており、事前に設定されており、進行中のイベントに瞬時に反応する能力がありません。

AI を推進するために、テクノロジー大手はある程度、人間の日常的なコミュニケーション行動の複雑さを意図的に無視しました。米メディアの報道によると、サービス品質向上のためにAI支援を導入しようとしていたウォルマートやマクドナルドなどの企業もAIの性能に不満を表明しており、マクドナルドもIBMとの「AI発注」協力を打ち切ったという。

個人ユーザーにとってAIサービスはまだ娯楽の段階にあり、ユーザーの購買意欲も高くありません。

ChatGPT の出現後、楽観的な人々は、AI が人間を退屈な作業から解放し、肉体労働から精神労働までの生産性を包括的に向上させ、限られた時間内でより多くのやりたいことをできるようにすると信じていました。

しかし、AI の応用シナリオがますます具体的になるにつれて、AI は世論からますます支持されなくなり、あらゆる分野の実践者は AI を自己実現のツールとしてではなく、「盗もうとする怪物」として見なしています。彼らの仕事」を彼らと一緒に。

多くの学者は、AI に投資された 1 兆米ドルの費用が生産性の観点から実現できるかどうかを疑問視しています。

現時点では、生成型 AI は頭脳労働者と効率性を競っており、空間的範囲や肉体労働を伴う生産プロセスで役割を果たすことは困難です。一部の学者は、今後 10 年間で AI 経済を通じて自動化できるのは生産タスクの 23% だけであり、平均人件費は約 27% 削減されると考えています。マサチューセッツ工科大学のダロン・アセモグル教授は、生成型 AI は経済生産性を約 0.5%、GDP を約 1% しか増加させないと推定しています。

AIの恩恵が効率の向上に限定され、新たな生産活動が開かれないのであれば、多重的な広がりを形成することができず、内部消費になってしまいます。言い換えれば、よりコスト効率の高い人材を非常に高価なテクノロジーに置き換えることは、ビジネスの論理に適合せず、政府の公的管理のニーズにも適合しません。

ゴールドマン・サックスは、AIによって労働者の7％が完全に失業する危険にさらされると試算している。 AI普及の代償として人々の間の対立が激化すると、介入当事者が強力に介入するようになる。

しかし、明るい面を見てみると、人工知能が経済に与える影響はまだ大きく、それが経済と雇用市場をどのように再形成するのかはまだ誰も知りません。

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私たちが確信できるのは、人工知能に関する軍拡競争は当分止まらないということだ。

統計によると、平均して、超大企業は 3 年以内に設備投資と研究開発支出の 31% を利益に変えることができます。この計算に基づくと、1 兆米ドルの投資で、AI 分野が過去に追いつくためには 3,100 億米ドルの収益を生み出す必要があります。

AIブームにおいて最も強固なビジネスモデルを持つ企業であるNvidiaのデータセンター事業の2023年の売上高は475億米ドルとなり、通期の売上高ではAmazonが負担するコストをカバーするのに十分ではない。

現在、Nvidia のほとんどのチップ製品の納入サイクルは、最も人気のある時期の 1 年から 2 か月に短縮されており、技術大手が蓄積したチップの数は基本的に大型モデルの動作をサポートできます。今年の初め以来、GPU の価格は大幅に調整されています。テクノロジー大手が購入を大幅に削減すれば、NVIDIAのAIビジネスモデルも再編する必要があるだろう。

すぐに引き上げると、期待は高まりますが、すぐに失望します。上流から下流に至るまで、あらゆる関係者が AI のコストが高く、収益性の見通しが立たないという泥沼にはまって解決策を模索しているようです。

AI ソフトウェアとハ​​ードウェアで技術的なブレークスルーを達成することが現在の焦点です。

大規模モデルのトレーニングによるエネルギー消費量の多さにより、多くのテクノロジー企業が原子力発電分野に焦点を当て、エネルギー市場に参入するようになりました。さらに、一部の企業は、アイドルリソース率を削減し、データセンター建設コストを削減し、中小企業の参入敷居を下げるために、GPU リソース共有モデルを検討しています。今年に入ってから国内外の大型モデルが相次ぎ値下げを発表し、AI大型モデルが「価格戦争」を巻き起こしている。

しかし、上記の収益化の探求はすべて AI の生成特性または創造的な出力に関連しており、最終的には、収益化モデルは既存の伝統的なルートに戻ることになります。 -商品の取引またはリース。

信頼できるビジネスモデルが欠如しているため、資本市場は生成型 AI アプリケーションに対して常に懐疑的です。これまでのところ、AI分野では株式公開は一度も行われておらず、OpenAIですら短期的に株式公開する予定はない。「ビッグ セブン」に対する市場の熱狂も、AI そのものではなく、テクノロジー リーダーの既存のビジネス モデルを強化する AI の可能性に基づいています。

報道によると、OpenAIはコードネーム「Strawberry」という新しいモデルを秘密裏に開発しており、その目的は、AIがコンピュータ利用エージェント（CUA）の助けを借りて自律的に研究を行い、研究結果に基づいて行動できるようにすることだという。 「私たちは、AI モデルにも私たちと同じように世界を見て理解してほしいと考えています。」

大手企業は人工知能分野に多額の投資を行っているが、その割合という点では依然としてミレニアムのテクノロジー株バブル時代とは比較にならない。ライアン・ハモンド氏のチームの計算によると、ハイテクバブルの最盛期には、テクノロジー、メディア、通信企業は営業キャッシュフローの100％以上を設備投資と研究開発に費やした。現在、その数字は 72% です。

ゲーム理論の観点から見ると、今回の人工知能軍拡競争では、どの巨人が簡単に撤退しても、投資を増やし続け、真に持続可能なビジネスモデルを見つけるだろう。

結局のところ、人類の発展には科学者が新しいホットスポットを探索することが確かに必要ですが、市場の行動にとって最も重要なことは、日常の行動に広く統合できる普遍的に有益なポイントを見つけることです。

優れたビジネスモデルは既存の需要に基づいていて、その上に製品があり、その製品が新たな需要を生み出して拡大し続けるものでなければなりません。 AI時代においては、製品が需要を先取りしているように思えます。さまざまな企業が大規模モデルの計算能力効率に夢中になっていますが、ほとんどのユーザーは AI が自分たちの頭脳を置き換えることを望んでいません。

星を見上げることから、地に足を着くことへ、人工知能業界はこの重要な一歩を踏み出しています。誰も世紀の初めを見たくない“ドットコムバブル”もう一度プレイしました。