AI: ビッグテックにとって収益性が高いが高コストな取り組み
AIブームから約1年半が経った今、世界のテックジャイアンツは、人工知能（AI）が堅調な収益につながることを実証しています。ただし、AIは、投資が迅速に膨らむ可能性がある巨大な費用としても存在します。MicrosoftやGoogleの親会社であるアルファベットなどのテックリーダー企業は、AIサービスへの投資を増やす中、クラウド収益が増加していることを報告しています。技術を収益化することに苦労しているMeta Platformsは、テクノロジー収益に遅れをとっていますが、AIの取り組みを通じてユーザーエンゲージメントと広告ターゲティングの精度が向上したことを認めています。
テックタイタンたちによるAIへの投資拡大
これらの初期の財務的な成功を収めるため、企業はAI開発に数十億ドルを費やし、これらの投資をさらに膨らませる計画です。Microsoftは、前四半期に140億ドルの資本支出をし、この数字はAIインフラへの投資のために「大幅に増加する」と予想されており、前四半期から79％増加しました。
アルファベットは、この四半期に120億ドルを費やし、前年比91％増加し、今年の残りもこの水準以上になるか、またはこの水準に達すると予測しており、AIの機会に注力しています。Metaは、今年の投資予測を引き上げ、資本支出が年間350億〜400億ドルに達する可能性があると考えており、これは最高水準で42％増加する可能性があります。また、AIの研究開発に積極的に投資すると述べています。
AIの進展と費用のバランス
AIの費用の増加による一部の投資家の懸念が高まっており、Metaの予測での支出と、想定よりも遅れていた売り上げ成長によって株価が下落しました。テック業界では、AIのコストが今後も上昇し続けると広く信じられている理由は2つあります：AIモデルはますます大きく、開発がより高額になっており、グローバルなAIサービスへの需要はそれらをサポートするためにより多くのデータセンターの構築が必要とされているためです。OpenAIやGoogleなどによって提供されるAIサービスを試用する企業は、製品を自社のニーズに合わせるために何百万も費やすことがあります。
一度運用が開始されると、AIチャットボットの使用や販売データ分析の依頼ごとに追加コストが発生します。ただし、AIシステムの基盤を構築することは依然として最も高額な取り組みです。
AI言語モデルのサイズと費用の増加
今日最も有名なAI製品、OpenAIのChatGPTなどは、膨大なデータで育てられた大規模な言語モデルによって駆動されています。主要なAI企業は、これらの大型言語モデルをさらに大きくすることが、より高度なAIへの道であり、最終的には多くのタスクで人間を上回ることができると賭けています。
この成長には、より多くのデータ、増大した計算能力、およびより長いAIシステムのトレーニング期間が必要です。現在の市場のAIモデルの製作コストは、トレーニングだけで1億ドル近くかかることがあり、予測では、近い将来に至っては10億ドル、2025年または2026年に至っては50億ドルまたは100億ドルを超えることがあります。
GPUと計算コストへの投資
これらの費用の相当部分は、特に高速で膨大なデータを処理するGPU（グラフィックス処理ユニット）に関連しており、これらのチップは主にNvidiaによって製造され、高価かつ入手困難です。MetaのCEOであるMark Zuckerbergは以前、AI研究をサポートするために年末までに35万台のNvidia H100 GPUを取得する計画を発表し、量販割引を受けても数十億ドルになります。
データセンター建設ブーム
AIを依存する企業は、このようなハードウェアを収容する施設が必要となり、Meta、Amazon、Microsoft、Googleなどの企業は新しいサーバーファームの建設競争に参加しています。カスタムビルトのデータセンターには、ハードドライブ、プロセッサ、冷却システム、電気スタック、バックアップ発電機が備えられています。Dell’Oro Groupによると、今年、企業はデータセンターの建設と設備に約2940億ドルを費やす見込みで、AIインフラに流れ込む投資の大規模さを示しています。
テック業界におけるAIの高いリスクは、開発にかかる巨額なコストと大きな収益機会との複雑なバランスを必要としています。このテーマと関連する重要な問題や主要な課題について、AI投資の利点と欠点とともに以下に示します。
主要な質問と回答：
1. テック企業はAIに莫大な支出をどう正当化しているか？
テック企業は、高い初期投資を正当化する、長期的な利点として、効率の向上、AIサービスからの新しい収益源、そしてテクノロジーの競争力を保つと主張しています。
2. AI開発における主要な費用ドライバーは何ですか？
主な費用ドライバーには、GPU、データセンター建設、熟練したAI研究者やエンジニアの給与、AIモデルのトレーニングとメンテナンスにかかる継続的なコストが含まれます。
3. AI投資のバブルのリスクはありますか？
はい、AIに対するハイプが過剰な投資と過大な期待を引き起こし、AI技術が約束通りに機能しないか、商品化された場合、企業は莫大な損失に直面する可能性があります。
主要な課題と論争点：
– 環境への影響： データセンターの建設とAIトレーニングのエネルギー消費は環境に有害な影響を与える可能性があります。エネルギー効率のテクノロジーと持続可能な実践が、この問題を緩和するために重要です。
– AI倫理と偏り： AIシステムが倫理的で偏りのないものであることを保証することは重要です。誤ったモデルが差別と社会的影響を引き起こす可能性があるためです。
– 規制と管理： 政府や規制機関はAI開発をどのように管理すべきかに関して苦労しており、プライバシー、セキュリティ、独占的行動への懸念があります。
利点と欠点：
利点：
– AIは効率を大幅に向上させ、複雑なタスクを自動化することでコスト削減を実現できます。
– 高度なAI機能を持つ企業は、革新的な製品やサービスを提供でき、新しい市場や収益を獲得できます。
– AIは利用者体験、エンゲージメント、および顧客満足度を向上させることができます。
欠点：
– 初期費用の高さと継続的なAI運用コストは、特にAIの取り組みが迅速な投資収益をもたらさない場合に、企業の財務を圧迫する可能性があります。
– AI分野における高度な技術者の不足が、激しい競争と高額の給与をもたらし、費用の増加に寄与しています。
– AIへの過度な依存は、雇用の転覆や社会的な課題を引き起こす可能性があります。
テック業界におけるAIの幅広い文脈と影響を探求したい方は、以下のリンクをご覧ください：
– Nvidia – GPUとAIコンピューティングでの役割に関する情報。
– OpenAI – ChatGPTなどの最も先進的なAIモデルを提供する組織。
– Google – AIをサービスとインフラストラクチャに取り込む最大手テック企業のこれまでの見解。
AI技術が進化し続けるにつれて、コストダイナミクスと収益機会も変化していきます。テック企業は、AI開発での革新だけでなく、この変革的技術を取り巻く財政、倫理、規制の風景を航海していかなければなりません。