AI は商業的な転換点に達しましたか? Capital Group 株式投資アナリスト、Julien Gaertner 氏による分析
昨年 11 月に人間が書いたかのようなテキストを生成できるボットである ChatGPT が発表されて以来、人工知能 (AI) は引き続き注目を集めています。わずか 5 日間でユーザー数が 100 万人に達し、1 月末までに 1 億人に到達したこの製品は、音声、コード行、画像、テキスト、ビデオなどのコンテンツを作成できる一連のモデルである「生成 AI」の最新の例です。 ChatGPT は、物語、科学記事、ジョーク、アプリケーションの執筆から仕事のオファー、音楽の作曲に至るまで、すでに多くの用途を発見しています。このシステムは、AI 時代の最初の「キラー アプリ」であることが証明されるでしょうか?
AI は、さまざまな企業や業界に影響を与える一連の重大な変化を引き起こそうとしている可能性が非常に高いですが、誇大広告から現実を区別するには、詳細を掘り下げることが不可欠です。マッキンゼーの調査によると、過去 5 年間で世界的な AI の導入が 2 倍以上に増加し、調査回答者の 50% 近くが少なくとも 1 つのビジネス分野で AI を使用していると回答していますが、当初の熱意は一時的なものに終わったようです。おそらく、これらのテクノロジーを導入するには組織内でどの程度の変化が必要かを認識したことが原因で後退したと考えられます。しかしそれでも世界中の企業からのAI投資の洪水は止まっていない。
AI の基本的な機能は、「トレーニング」されたデータに基づいて予測を行い、意思決定を行うことです。近年の変化は、技術の進歩により、ますます大量のデータに基づいて AI モデルをトレーニングできるようになり、新しいレベルの機能に到達できるようになったということです。 ChatGPT のような生成 AI では、重要なことに、焦点はいわゆる「大規模言語モデル」に移っており、これにより、より優れたチャットおよびテキスト作成機能が可能になります。 2000 年代初頭の AI システムは、主に分析モデルを改善するために機械学習を使用しました。この意味で最も商業的に関連のある例は、Google と Facebook による広告のターゲティングです。一方、生成 AI は、いわゆる「トランスフォーマー アーキテクチャ」のおかげで、新しくユニークなコンテンツを作成できます。これにより、AI はテキストや画像などのデータセット内の関係を理解できるようになり、最も創造的なタスクを実行するために必要なコンテキストの感度を生み出すことができます。
現在、私たちは、生成 AI システムが多くの分野で目覚ましい成果を上げているものの、他の分野では惨めに失敗しているという状況にあります。私たちが行うことができる最も楽観的な予測は、モデルのサイズの増大とモデルをトレーニングするデータの増加により、今後も長期間にわたって指数関数的な進歩が促進されるだろうということです。経験的証拠はこの方向を示しています。一方、悲観的な仮説は、モデルのサイズが大きくなるにつれて改善が枯渇するか、モデルのトレーニングに利用できるデータの量に代表される壁にぶつかるというものです。
投資の観点から言えば、AIが大きな利益を生み出すという観点からスタートすると、現時点ではこの予測が最も重要な企業の株価にほとんど反映されていないように思えます。たとえばアルファベットのような企業では、最近の業績不振の後、その逆が当てはまるようだ。 2015年に非営利団体として設立された非上場企業であるOpenAIは、マイクロソフトの最近の投資を受けて290億ドルの価値があると伝えられており、その野心的な目標にも関わらず、今年はわずか約2億ドルの収益しか見込んでいないと報告している。この予測が正しいと仮定すると、会社の評価は大きな熱意を割り引いていることになります。
ChatGPT と同様の製品を提供する可能性のある他の企業を見ても、その評価に同様の熱意は見られません。 Google は変圧器ベースのモデルのパイオニアであり、現時点では同社の株価はこの 290 億ドルの AI 資産を割り引いていないようです。 Meta、Alphabet、Microsoft、Amazon を含むテクノロジー大手の小規模グループである、いわゆる「ハイパースケーラー」は、AI プラットフォームの構築に必要なハードウェアにすでに数十億ドルを費やしているため、将来的には AI アーキテクチャとして機能する可能性があります。他の開発者。
さらに長期的な視点で見ると、AIの普及は半導体需要などの分野にも重要な影響を与える可能性があると私たちは考えています。 ChatGPT に質問したり、Stable Diffusion のテキストから画像へのモデルに画像の構築を依頼したりすると、応答に時間がかかることがあります。その理由は、所望のコンテンツを生成するために数十億のデータポイントを選別する必要がある、いわゆる推論に非常に多くの計算作業が必要となるためです。これは、これらのシステム内の半導体含有量が非常に高いことについて多くを物語っています。投資家にとって、最終的に AI を最大限に活用することになる企業の銘柄を特定するのは難しいかもしれませんが、それらのシステムの基礎となる半導体を製造している企業はほとんどありません。
私たちは現在、2013 年にクラウド コンピューティングが経験したのと同じフェーズにある可能性があります。そのため、AI を活用して自社のサービスや生産性向上の源泉を差別化できる企業は、今後数年間で大きなアドバンテージを得ることができるでしょう。テクノロジーと「知識」の明白な分野を超えて、AI の潜在的な応用分野には、サプライ チェーン管理、ヘルスケア (医薬品開発とスキャン分析の分野)、保険、石油とガス (衛星によって提供されるデータを思い浮かべてください)、公共分野などが含まれます。ユーティリティ サービス (ネットワークおよび負荷管理用) や自律型農業機械など、AI 分野の戦略は企業分析においてますます重要な要素となる可能性があります。
これは、Sun, 28 May 2023 05:51:09 +0000 の https://www.startmag.it/economia/perche-lai-di-google-meta-alphabet-microsoft-e-amazon-non-eccita-le-borse/ で Start Magazine に公開された記事の自動翻訳です。