ニュース

昨今、AI分野の発展は、表面的には百花が咲きながらも、実は隠れた弱点があるという矛盾した光景を見せています。人工知能の分野は、微妙な境地に入っているように見えますが、多くのテクノロジー大手や新興企業が独自の AI 製品を発表していますが、同質性のジレンマを隠すことはできません。

Character.ai 論争はその好例であり、AI のスター製品として、Character.ai のピーク時の推論リクエスト量は Google の検索トラフィックの 5 分の 1 に達しました。 5 つの Character.ai が 1 つの Google に相当しますか?しかし、The Information の報道によると、Character.ai の加入者数は 100,000 人未満であり、資金繰りが困難なため、売却を検討しているとのことです。

ほとんどの AI ソーシャル製品はチャットやロールプレイング機能に限定されており、ヘビー ユーザーは大量の推論リソースを消費しますが、ライト ユーザーの定着率は低く、商用化の見通しは懸念されています。たとえば、Character.ai の昨年の通期収益はわずかでした。 1520 万米ドル。

Character.ai の苦境は特別なケースではありません。大手テクノロジー企業から新興企業に至るまで、AI 業界全体を見ると、表面的な機能の積み重ねに焦点を当てすぎて、根底にあるブレークスルーが実現できないという「切り分けられた」ジレンマに陥っているように見えます。画期的なイノベーションは機能の微調整に取って代わられました。

WWDC24 で、Apple は、iPhone やその他のデバイス向けの新しいパーソナル AI システムである Apple Intelligence を発表し、「AI」を再定義することで遅れを補おうとしましたが、一貫してプライバシー保護を重視していることに加えて、実際には機能表示が精彩を欠いており、統合されていました。チャットGPTユーザーのコンテキストにとって重要な通知の認識、AI テキスト処理、画像とテキストの生成、Siri による画面コンテンツのセンシング、ユーザーに代わって簡単なタスクの実行を実現する機能。

Apple Intelligence は、数日前にテストを開始したばかりですが、最初の機能の正式リリースは 10 月の iOS 18.1 に延期される必要があるかもしれませんが、それは基本的な機能にすぎません。デバイス側のデータを使用して質問に答えたり、ユーザーの画面に表示されている内容を理解したりするなどの機能は、2025 年春まで引き続き必要となります。

さらに残念なことに、Apple Intelligence は A17 Pro チップ以降を搭載した iPhone のみをサポートしているため、ほとんどの iPhone ユーザーはそれを体験できません。

Microsoft は PC の革新に努めており、5 月 20 日に Copilot+ PC を発売しました。これには、ユーザーが以前の操作を検索できるように定期的にスクリーンショットを撮ってアクティビティ記録を作成する人工知能ツール Recall が含まれています。

実際、Recall よりも前に、同様のアプリケーションである Rewind が 1 年以上前からオンラインで公開されており、Sam Altman 氏や a16z 氏などから投資を受けていました。本質的に、Recall には革新性はなく、Rewind をコピーしただけです。 MicrosoftはRecallに大きな期待を寄せているが、多くのユーザーは、Recallのメインデータベースからすべての情報を抽出する方法を示したほど、プライバシーに大きなリスクがあると考えている。 Microsoft はセキュリティ上の懸念から Recall のリリースを延期しました。

OpenAIも機関車として「刻む」ことに努力を惜しみません。待望の AI ビデオ生成モデル Sora のリリース時期は未定であるが、セキュリティ対策にはまだ多くの作業が必要であると関係者は説明しているが、明確なスケジュールは示されていない。

いわゆる「彼女が現実になる」も残念ですGPT-4o音声モード、この製品は、既存の機能の上に構築された小さな革新的な製品であると多くの人に説明されていましたが、当初は 5 月にリリースされる予定でしたが、何度も延期されました。みんなの期待を裏切らないグループ。新しく開始された SearchGPT でさえ、その「将来」属性を隠すことはできません。内部テスト メカニズムがブラック ボックスであるだけでなく、デモにも低レベルのエラーがあります。

一部のネチズンの意見では、実質的な技術的進歩に焦点を当てるのではなく、オープンAI彼は世論の注目を集めることのほうに興味があるようだ。 Googleの「ホットスポット」リリースを狙った一連の作戦は、確かに非常に目を引くものだが、アルトマンはソーシャルメディアを多用して世論に影響を与え、自社製品の勢いを高めているが、その現実は隠せない。モデル機能の反復が遅い。

GPT-5がいつ打ち上げられたのかは完全に謎となっている。市場は GPT-5 が 2023 年末か 2024 年の夏にリリースされる可能性があると予測しています。OpenAI の CTO ミラ・ムラティ氏は、GPT-5 は 2025 年末か 2026 年の初めに発売される予定であると述べましたが、サム・アルトマン氏は、その可能性はあると強調しました。現在、リリーススケジュールは決まっていません。

小さなパラメーターモデル GPT-4o mini の発売で、基本的にすべてが説明されます。 OpenAI はまた、あらゆる人々に挑戦するつもりです。

大手企業が「問題を切り開く」というジレンマに陥っている一方で、起業家チームも例外ではありません。 「製品としてのモデル」の投資期間が過ぎます。メーカーは収益化という大きなプレッシャーに直面しており、早急に実装シナリオを見つける必要があります。 AI 検索は、チャットボットや Character.ai に似た製品に続いて、開発者が急いで参入するもう 1 つの路線となり、新たなホットスポットになりつつあるようです。

AI 検索は大規模モデル アプリケーションの重要な実装方向と見なされており、国内外の多くの企業や開発者がこの傾向に乗り出すことを期待して調整を行っています。しかし、現在の開発トレンドは「削り出し」のジレンマから逃れられず、誰もが同じ車輪の再発明をしているように見えます。

多くの企業が発売した AI 検索製品は似ており、大きな違いや革新性がありません。関数名には若干の違いがありますが。しかし、コア機能はほぼ同じであり、これは実際に、現在の大型モデルの開発がボトルネックに遭遇していることを反映しています。

ブラウザのプラグインも、軽量かつ敷居が低いという特徴から、各社の競争の対象となっている。月の暗黒面のキミブラウザ プラグインは「軽量かつ小規模な検索」を重視しており、Byte の Doubao ブラウザ プラグインも急速に新機能を追加しています。さまざまな開発者によって作成された AI プラグインも無限にあります。

表面的には、これらのプラグインは多様であり、異なる機能を持っています。コンテンツの生成に焦点を当てているもの、情報の集約に焦点を当てているもの、そして生産性の向上に焦点を当てているものもあります。しかし、よく見てみると、そのほとんどが「彫刻」作業を行っていることがわかります。多くのプラグインは、既存の AI 関数の単純なカプセル化、または大規模なモデル API への表面的な呼び出しに過ぎず、真に画期的なアプリケーションはほとんどありません。

誰もがユーザートラフィックを獲得したいと考えています。しかし、このアプローチは一時しのぎのようなものであり、商品化の問題を根本的に解決するものではありません。 PC ブラウザのユーザー数はモバイル ブラウザに比べて相対的に少ないため、プラグインの潜在的なユーザー ベースが制限されます。これは、既存のテクノロジーの枠組み内での小さな改善と最適化、そして均質な競争という、現在の AI 業界が陥っている「刻まれた」ジレンマを改めて裏付けるものです。

前回の波を振り返ってコンピュータビジョン(CV)テクノロジーから始まった AI 企業の栄枯盛衰を観察すると、彼らはまだ「刻まれた」ジレンマから抜け出せていないことがわかりました。テクノロジーは大幅に進歩しましたが、シーンの断片化と不十分な商業化が依然として成功が鈍化している主な理由です。これらの企業は多くの場合、テクノロジーサプライヤーの段階に留まり、長期的な市場での地位を確保することが難しいと感じています。同時に、市場シェアを争うためにテクノロジー大手との価格戦争も戦わなければなりません。

現在、大規模な言語モデルはこの歴史を繰り返しているようです。それでもGPTモデルは技術的に飛躍的な進歩を遂げてきましたが、真に持続的な価値を生み出すことができる商用アプリケーションは依然として不足しており、モデルの機能向上は停滞状態に入っているように見えます。

OpenAI が提案する 5 段階の汎用人工知能能力評価システムは、業界に開発の道筋を提供します。 AI が第 2 段階 (「合理的」レベル) に達すると、消費者市場で大規模に普及する条件が整う可能性があります。これは、大規模なモデル企業が商業化と製品化のボトルネックを真に突破するには、AI の一般化機能を継続的に改善する必要があることを意味します。しかし、それが起こる前に、OpenAIはコストをカバーするために数百億ドルを調達する必要があるかもしれない。

CV 企業とは異なり、一部の大規模モデル企業は、製品市場適合点 (PMF) に近づくために C サイド アプリケーションを立ち上げ始めています。この戦略は、B サイドの非標準市場だけに依存するという罠を回避するのに役立つかもしれません。ただし、モデル推論機能を真にブレークスルーし、クロスドメインの知識統合、インタラクティブなエクスペリエンスなどを強化せずに、既存の AI 機能を消費者グレードの製品にパッケージ化するだけでは、すぐに均質化に陥ってしまいます。

企業は依然としてAI革命に備えてデータセンターなどのインフラ構築に多額の投資を行っているが、ウォール街も姿勢を見直し始めており、熱狂的な支持からより慎重な支持へと移行している。

AIが彫刻段階に入るということは、インターネットバブルの再来を意味するのか？最近の一連の研究報告は、AI ブームに冷や水を浴びせ、生成 AI 技術は依然として長く疑わしい開発の道に直面していると警告しています。

ゴールドマン・サックスが「これは単なるバブルかもしれない」と言ったら、業界が本当に困難に陥っていることがわかります。 「生成 AI: 投資が多すぎて利益が少なすぎる?」というタイトルの論文で、 レポート（Gen AI: 支出が多すぎるが、利益が少なすぎる？）の中で、ゴールドマン・サックスのアナリストらは、AIが割り当てられた複雑な問題を解決できるかどうかを議論し、まだ正体が明らかになっていないその「キラー・アプリケーション」について疑問を表明した。

バークレイズの調査報告書には、「クラウド AI の資本支出: 逃す恐れか、それとも夢の分野か?」というより鮮明なタイトルが付けられています。 」（クラウド AI 設備投資: FOMO それともフィールド オブ ドリームズ?）というレポートで、データセンターへの投資が 1990 年代のインターネット バブル後の通信崩壊と同様のバブルを引き起こしているのではないかと指摘し、アナリストはそのようなバブルが生じていると結論付けています。 FOMOに傾いています。

セコイア・キャピタルのパートナーであるデビッド・カーン氏は最近、テクノロジーがデータセンターへの巨額投資を回収できるかどうかを「AIの6000億ドルの問題」と呼んだ。

疑いが提起されたのは明らかにこれが初めてではない。 AI チャットボットやその他のツールの最終的な収益や可能性に関する質問は、どのテクノロジー企業の決算会見でもよく聞かれる話題になっています。

マイクロソフトとエヌビディアの巨額利益は、ゴールドマン・サックスのアナリストがAI投資の「シャベルとつるはしを売る」段階と呼ぶ段階に属し、AIに必要な半導体を提供する。クラウドコンピューティングそしてエネルギー会社。 Google、Microsoft、Amazonなどの大手クラウドベンダーにAIがもたらした成長が鈍化し始めていることは注目に値する。

ゴールドマン・サックスの世界株式調査責任者ジム・コヴィロ氏は、AIのコストがその価値を証明できるほど低下するかどうかについては懐疑的だ。 「これらのコストを正当化するには、テクノロジーが複雑な問題を解決できなければなりません。」

ゴールドマン・サックスはまた、この技術が主流になるまでにはまだ遠いと考えているマサチューセッツ工科大学の経済学者ダロン・アセモグル氏にも話を聞いた。 「今日の生成 AI テクノロジーの焦点とアーキテクチャを考慮すると、これらの真に変革的な変化はすぐには起こらず、たとえ起こったとしてもおそらく今後 10 年以内には起こらないだろう。」

バークレイズのアナリストは、AI推進派の考え方を「AI技術を開発すればユーザーと利益は自然に付いてくる」という論理だと説明し、現在の設備投資予測は2026年の製品までに1万2000台のChatGPT規模のAIをサポートするのに十分だと指摘した。アナリストらは、投資額を考慮すると、業界はドットコムバブル後の通信崩壊と同様の「過剰構築」に向かっている可能性があり、「来年はAI投資の調整期が来るかもしれない」と述べた。

セコイア・キャピタルのパートナーであるデビッド・カーン氏も、AIの道のりはまだ長いと指摘し、「投機狂」の中で「冷静」になるよう投資家に警告した。 「私たちは現在シリコンバレーから国中、そして世界中に広がっている幻想を信じないようにする必要がある」とカー​​ン氏は書いた。 「AGI が明日到着するという幻想があり、私たちは皆、唯一の貴重なリソースである GPU を蓄える必要があります。実際、この先の道のりは長いでしょう。」

人工知能はビジネスのすべてを永遠に変える これはビジネス界と学術界の合言葉となっており、AI は一般的な用語になりました。しかし、これは紆余曲折を経て達成され、1950年代以降、AIは期待に応えられずAIへの関心が薄れるなど、数回の冬を経験した。この浮き沈みの根底にあるのは、テクノロジーに対する期待と現実との複雑な関係です。これらの開発プロセスを振り返ると、現在の生成型 AI の流行を理解するための歴史的な視点が得られます。ここにはパターンがあるようです。つまり、AI テクノロジーに対する楽観主義の後には、挫折感と衰退期が続くことがよくあります。 AI 投資。人々が好む言葉を使うと、AI の冬です。

人工知能は依然としてダイヤルアップ時代に留まっている可能性があります。ダイヤルアップ インターネットが徐々に消滅するまで、インターネットはその可能性を真に認識していませんでした。同様に、今日の ChatGPT をポータルのように見せる新しい形の人工知能が登場するでしょう。この Web サイトも同様に時代遅れで、おそらく今後 1 ～ 2 年以内にそれが実現するとは期待できません。