サブプライムAI危機：暗号資産×AIは再考が必要
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サブプライムAI危機：暗号資産×AIは再考が必要
AIは大企業と非常に密接に結びついており、これが長期的にAIが利益を上げられない場合、連鎖反応を引き起こすことを示唆している。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Edward Zitron
翻訳：Block unicorn
もし君が暗号業界のAI、あるいは従来のインターネットにおけるAIに注目しているなら、この業界の将来について真剣に考えるべきだ。この記事はやや長めなので、忍耐力に自信がないなら、今すぐ立ち去ってもいい。
私がここで書いていることは、「懐疑」を広めるためでも、「攻撃」するためでもなく、今日私たちが置かれている状況と、現在の道が導く可能性のある結末を冷静に評価しようとするものだ。私は、人工知能ブーム――より正確にはジェネレーティブAI（生成系AI）のブーム――が持続可能ではなく、最終的に崩壊すると信じている（以前からそう述べてきた通り）。さらに、この崩壊が大手テック企業に破滅的な打撃を与え、スタートアップエコシステムを深刻に損ない、一般大衆のテクノロジー業界への支持をさらに弱めるかもしれないと危惧している。
今回こうして記事を書く理由は、今まさに状況が急速に変化しつつあるように感じられ、AI「終末の兆し」が複数現れているからだ。OpenAI（急いで）リリースした「o1（コードネーム：ストロベリー）」モデルは「巨大で愚かなマジックショー」（虚構の幻想）と呼ばれている。また、OpenAIの今後のモデル（他社も含む）で価格上昇が噂されている。Scale AIが人員削減を行い、OpenAIの幹部たちが退職している。これらすべてが、何かが崩れ始めている兆候だ。
だからこそ、現在の危機的状況と、なぜ我々が幻滅の段階に至ったのかを説明する必要があると思う。この運動の脆さに対する私の懸念、そしてここまで来た過程での行き過ぎた熱狂と方向感の欠如について語りたい。誰か一人でも、もう少し良いことをしてほしいと願っている。
さらに――これは私が以前あまり深く掘り下げていなかった点かもしれないが――AIバブルの崩壊がもたらす人間的代償にも言及したい。マイクロソフトやグーグル（その他大手のジェネレーティブAI支援企業）が徐々に投資を縮小する場合でも、あるいはOpenAIやAnthropic（および自社のジェネレーティブAIプロジェクト）を維持するために企業資源を消耗させる場合でも、最終的な結果は同じだと思う。何千人もの人々が仕事を失い、テック業界の大半が気づくだろう。「永遠に成長できるのは、がんだけだ」と。
この記事にはあまり軽い内容はない。私は読者に暗い絵を描き出すつもりだ――大手AIプレイヤーだけでなく、テクノロジー業界全体とその労働者たちに対しても。そして、なぜ私はこの混乱で破壊的な結末が予想より早く訪れると思うのかを伝えたい。
それでは、思考モードに入ろう。
ジェネレーティブAIはいかにして生き延びるのか？
現在、OpenAI――名目上は非営利組織だが、まもなく営利法人へ移行する可能性が高い――は少なくとも1500億ドルの評価額で新規資金調達を進めようとしている。目標は最低65億ドル、最大70億ドルの調達だ。このラウンドはJosh Kushner率いるThrive Capitalが主導し、NVIDIAやAppleも参加するとのうわさもある。以前詳細に分析した通り、OpenAIは存続のために前例のないほどの巨額資金を継続的に調達し続けなければならない。
さらに悪いことに、ブルームバーグによると、OpenAIは銀行から「リボルビングクレジットライン」の形で50億ドルの債務を調達しようとしているという。リボルビングクレジットは通常、高い金利が伴う。
The Information はまた、OpenAIがアラブ首長国連邦（UAE）を背景に持ち、1000億ドル規模のファンドMGXとの交渉を行っていると報じている。AIや半導体企業への投資を検討しており、アブダビ投資庁（ADIA）からの資金調達も視野に入れている。これは極めて深刻な警告信号だ。なぜなら、誰も自ら進んでUAEやサウジアラビアに資金を求めたりしないからだ。 大量の資金が必要で、他の場所から調達できる保証がないときだけ、彼らに助けを求めるのだ。
補足：CNBCが指摘した通り、MGXの創設パートナーの一つであるムバダラ（Mubadala）は、破産したFTXの資産から取得した約5億ドル相当の株式をAnthropicに保有している。アマゾンやグーグルがこの利益相反に対してどれほど「喜んでいる」か、想像に難くない！
7月下旬に議論したように、OpenAIは存続のため少なくとも30億ドル、おそらくは100億ドルの資金が必要だと私は考えている。2024年には50億ドルの赤字を見込んでおり、より複雑なモデルほど計算資源や訓練データの需要が増えるため、この数字はさらに拡大するだろう。AnthropicのCEOであるDario Amodeiは、将来的なモデルの学習コストが最大1000億ドルに達する可能性があると予測している。
ちなみに、「1500億ドルの評価額」というのは、OpenAIが投資家向けに自社株式を評価する方法を指す――ただし、「株式」という言葉自体がここではやや曖昧だ。普通の企業であれば、1500億ドルの評価額で15億ドルを投資すれば通常「1％」の株式を得るが、OpenAIの場合、事情ははるかに複雑だ。
今年初頭、OpenAIは1000億ドルの評価額での資金調達を試みたが、一部の投資家は価格が高すぎると判断して躊躇した。一部の理由として、The Information の記者Kate ClarkとNatasha Mascarenhasが指摘したように、「ジェネレーティブAI企業の過大評価」への懸念が強まっていた。
今回の資金調達を完了するため、OpenAIは非営利組織から営利法人へ移行する可能性がある。しかし最も奇妙なのは、投資家が実際に何を得るのかということだ。The Information のKate Clarkは報じた――投資家は「伝統的な株式ではなく、会社が利益を上げた際にその分配を受け取る権利（プロフィットシェアユニット）を得る」と伝えられている。
営利法人化がこの問題を解決できるかどうかは不明だ。なぜなら、OpenAIの奇妙な「非営利＋営利部門」構造により、2023年の投資の一環としてマイクロソフトがOpenAIの利益の75％を得る権利を持っているからだ。理論的には、営利法人化により株式が含まれる可能性はあるが、実際にはOpenAIへの投資は「株式」ではなく「利益分配ユニット（PPU）」なのだ。 SherwoodのJack Rainesが書いた通り、「もし君がOpenAIのPPUを持っていても、会社が利益を出さず、PPUを『OpenAIはいずれ儲かる』と信じる人に売ることもできないなら、そのPPUは無価値だ」。
先週末、ロイターは、1500億ドルの評価額は「OpenAIが全社構造を再編し、投資家への利益上限を解除できるかどうかに依存する」と報じた。現在、投資家の利益は初期投資額の100倍までに制限されている。この上限は2019年に設定され、それ以上の利益は「非営利組織に戻され、人類の利益のために使われる」とされた。近年、このルールは修正され、2025年以降、毎年上限を20％引き上げることが可能になった。
OpenAIとマイクロソフトの既存の利益分配契約を考えれば、加えて巨額の赤字に苦しんでいる状況を踏まえれば、期待されるリターンは最善の場合でも理論上の話だ。軽率だと批判されるリスクを冒して言うが、ゼロにいくら掛け算しても、やはりゼロのままなのだ。
ロイターはまた、営利法人化（これにより評価額が最近の800億ドルを超える）は、既存の投資家との再交渉を強いるだろうと付け加えた。なぜなら、彼らの株式が希薄化されるからだ。
金融タイムズ（Financial Times）はさらに、投資家が『[OpenAIの営利子会社]へのあらゆる投資は寄付精神に基づくものとみなされるべきだ』と明記した運営契約に署名しなければならないと報じている。 そして、「OpenAIは永久に利益を上げられない可能性がある」とも。
実際、投資家はOpenAIの株式や支配権を得るわけではなく、年間50億ドル以上を赤字にしている（2025年にはさらに悪化する可能性がある）、未来の利益の一部を得るだけなのだ。
OpenAIのモデルや製品――後ほどその実用性について議論する――は運用面で極めて非効率だ。The Information によると、OpenAIは2024年にChatGPTおよび基盤モデルの運用のためにマイクロソフトに約40億ドルを支払う見込みだ。これはマイクロソフトが提供する割引価格（GPU時間あたり1.30ドル/時）であり、他の顧客向けの通常料金（3.40〜4.00ドル/時）と比べて大幅に安い。つまり、マイクロソフトとの密接な協力がなければ、OpenAIのサーバー費用は年間60億ドルに達する可能性があり、人件費（年間15億ドル）などの他の支出は別だ。また、以前も述べた通り、訓練コストは現在年間30億ドルにのぼり、ほぼ確実にさらに増加する。
The Information は7月にOpenAIの年間収益を35〜45億ドルと報じていたが、ニューヨーク・タイムズ は先週、「年間収益はすでに20億ドルを超えた」と報じた。つまり、年末の数字は当初の推定レンジの下限近くになる可能性が高い。
要するに、OpenAIは資金を猛烈に燃やしており、これからさらに多くを燃やすだろう。そしてそれを続けるために、『おそらく永久に利益を上げられない』という文書に署名した投資家たちから資金を調達し続けなければならないのだ。
以前も書いた通り、OpenAIのもう一つの問題は、ジェネレーティブAI（GPTモデルやChatGPT製品を含む）が、その巨額コストを正当化できるような複雑な課題を解決していないことにある。これらのモデルは確率に基づいており、これが巨大で解決困難な問題を引き起こす――つまり、モデルは何も「知らない」。ただ訓練データに基づいて答えを生成する（画像、翻訳、要約なども同様）だけであり、開発者はその訓練データを驚異的なスピードで使い切っている。
「ハルシネーション」現象――モデルが明確に誤った情報を生成する（画像や動画では不自然なものを描く）――は、現在の数学的手法では根本的に解決できない。多少緩和することはできても、ビジネスの重要な用途では信頼性が低いため、ジェネレーティブAIの利用は難しい。
仮に技術的な問題が解決できたとしても、それが本当にビジネス価値を生むのかは不明だ。The Information は先週、Word、Excel、PowerPoint、Outlookなどを含むマイクロソフト365スイートの顧客（多くの企業向けパッケージはマイクロソフトのコンサルティングサービスとも連携）が、AI駆動の「Copilot」製品をほとんど採用していないと報じた。440万人のユーザーのうち、機能に課金しているのは0.1％から1％にすぎない（一人あたり30〜50ドル）。 AI機能をテスト中の企業は「ほとんどの人は今のところ、大きな価値を感じていない」と語る。他の企業も「生産性やその他の面で飛躍的な向上はまだ見られていない」と述べており、「いつ実現するかも分からない」としている。
では、マイクロソフトはこうした重要度の低い機能にいくら請求しているのか？驚くべきことに、ユーザー一人あたり月額30ドル、あるいは「セールスアシスタント」機能では最大50ドルだ。つまり、既存の契約（年間契約！）の上に費用がほぼ倍増するわけだ。そして、これらの製品はそれほど有用ではないように見える。
補足しておくが、マイクロソフトの問題はあまりに複雑で、今後専門のニュース記事を必要とするかもしれない。
これがジェネレーティブAIの現状だ――生産性やビジネスソフトウェアのリーダー企業ですら、顧客が支払いを拒む製品しか作れない。結果が平凡すぎるためでもあるし、コストが高すぎて正当化できないからでもある。マイクロソフトがこれほど高額な価格を設定するのは、Satya Nadellaが2030年に5000億ドルの収益を目指しているからなのか（この目標はアクティビジョン・ブリザード買収公聴会の資料で明らかになった）、それともコストが高すぎて値下げできないのか、あるいは両方なのか。
しかし、誰もが口を揃えて言う。「AIの未来は我々を驚かせるはずだ――次の世代の大型言語モデルはすぐそこにある。それは非常に驚異的になるだろう」と。
先週、私たちはその「未来」を初めて垣間見た。しかし、結果は大きく失望させられた。
愚かな魔法のトリック
OpenAIは木曜日の夜、o1――コードネーム「ストロベリー」――を発表した。その興奮ぶりは歯医者の診察に行く程度のものだった。Sam Altmanは一連のツイートで、o1を「最も強力で最も整合性の取れたモデル」と称した。彼は「依然欠陥があり、限界もあり、しばらく使うと最初ほど印象的ではなくなる」と認めつつも、プログラミング、数学、科学といった明確な正解を持つタスクにおいてより正確な結果を提供すると約束した。
これはすでに非常に示唆的だ――が、後で詳しく触れる。まず、それがどのように動作するかを見てみよう。新しい概念をいくつか紹介するが、あまり細部に踏み込まないよう心がける。本当にOpenAIの説明を読みたいなら、公式サイトの「Learning to Reason with LLMs」を参照してほしい。
問題に直面したとき、o1はそれを個別のステップに分解する――最終的に正しい答えに至ることを期待して。このプロセスは「チェイン・オブ・ソート（Chain of Thought）」と呼ばれる。o1を同一モデルの二つの部分として捉えると理解しやすい。
各ステップで、モデルの一部が強化学習を適用し、もう一方（出力部分）はその進行の正しさ（「推論」のステップ）に基づいて「報酬」または「罰則」を与え、罰則を受けた場合は戦略を調整する。これは他の大型言語モデルとは異なる。通常のモデルは答えを生成してそのまま出力するが、o1は一度出力を生成した後、良いステップを認定または排除することで最終的な答えを導き出す。
一見、これは大きなブレイクスルーであり、高く評価されるAGI（汎用人工知能）への一歩のように聞こえるかもしれない――しかし実際にはそうではない。OpenAIがo1をGPTのアップデート版ではなく独立製品としてリリースした事実からもそれが分かる。OpenAIが提示する例（数学や科学の問題など）は、答えがあらかじめ分かっているタスクばかりだ。解答は正か誤かの二択であり、モデルが「思考の連鎖」を各ステップで導ける。
OpenAIが、答えが未知の複雑な問題（数学であれ他であれ）の解決方法をo1で示していないことに気づくだろう。OpenAI自身も、o1はGPT-4oよりも「ハルシネーション」を起こしやすく、前のモデルと比べて「答えを持たないことを認める」ことにも消極的だと認めている。なぜなら、出力をチェックする「チェック」部分自体もハルシネーションを起こすからだ（AIが合理的に見えるが虚偽の答えを捏造する）。
OpenAIによれば、「思考の連鎖」メカニズムにより、o1は人間ユーザーにとってより説得力を持つという。o1はより詳細な答えを提供するため、それが完全に間違っていても信じられやすくなる。
もし私がOpenAIを厳しく批判していると思われるなら、o1の宣伝の仕方を考えてみてほしい。OpenAIは強化学習のプロセスを「思考」や「推論」と表現しているが、実際には単なる「推測」であり、各ステップで「自分が正解を推測したかどうか」を推測しているにすぎない。そして、その結果は多くの場合、あらかじめ分かっている。
これは人間――真の思考を行う存在――に対する侮辱だ。人間の思考は個人の経験、生涯にわたる知識、脳内の化学反応など、複雑な要素に基づいている。複雑な問題を処理する際には確かに「推測」することもあるが、その推測は具体的な事実に基づいている。o1のような不器用な数学的演算ではない。
それに、なんて高価なんだ。
o1-previewの価格は、入力トークン100万件あたり15ドル、出力トークン100万件あたり60ドルだ。つまり、o1の入力料金はGPT-4oの3倍、出力料金は4倍となる。しかし、隠れたコストもある。データサイエンティストのMax Woolfが指摘したように、OpenAIの「推論トークン」――最終的な答えを導くために生成された中間出力――はAPIでは見えない。つまり、o1の価格は高くなるだけでなく、本質的にユーザーがより頻繁に支払うことを強いられる。答えを「考える」ために生成されたすべてのコンテンツ（このモデルは「考えて」などいないが）が課金対象となり、プログラミングなどの複雑な問題の解決が極めて高額になる可能性がある。
さて、正確性について話そう。 Hacker News――Sam Altmanがかつて創業したY Combinator傘下のReddit風サイト――では、o1がプログラミングタスクで存在しないライブラリや関数をでっち上げ、ネットで簡単に答えが見つからない質問に誤答したと不満が寄せられた。
Twitterでは、スタートアップ創業者で元ゲーム開発者のHenrik Knibergが、o1に2つの数字の積を計算するPythonプログラムを書き、出力結果を予測するよう求めた。o1はコードを正しく書いたが（もっと簡潔に1行で書けたが）、実際の出力結果は完全に間違っていた。AI企業の創業者Karthik Kannanもプログラミングタスクをテストしたところ、o1はAPIに存在しないコマンドをでっち上げた。
別のユーザーSasha Yanshinはo1とチェスを試みたが、o1は盤上に存在しない駒をでっち上げ、その後負けてしまった。
ちょっといたずら心が出たので、私はo1に「名前に『A』が含まれる州」を列挙するよう求めた。18秒考えた後、37の州名を出したが、ミシシッピ州も含まれていた。正解は36州だ。
次に「名前に『W』が含まれる州」を尋ねたところ、11秒沈思した後、ノースカロライナとノースダコタも含めた。
さらに、「ストロベリー（Strawberry）」というコードネームに文字「R」が何回登場するか尋ねたところ、「2回」と答えた。
OpenAIは、物理、化学、生物などの高度なベンチマークテストでo1が博士課程の学生と同等の成績を出すと主張している。しかし、地理、基礎英語、数学、プログラミングでは明らかに劣っている。
これはまさに、以前のニュースレターで私が予言した「巨大で愚かなマジック」だ。OpenAIは「ストロベリー」を出して、AI革命が続いていると投資家や一般大衆に見せかけようとした。だが実際には、重くてつまらず、高価なモデルにすぎなかった。
さらに悪いのは、なぜ誰もo1を気にするべきなのか説明するのが難しいことだ。Sam Altmanが「推論能力」を謳おうとも、彼を支援し続ける金持ちたちが目にしているのは、10〜20秒の待機時間、基本的事実の正確性の問題、そしてまったく新しい魅力的な機能の欠如だ。
誰も「より良い」答えにはもう関心がない。人々が望んでいるのはまったく新しい何かだ。そして、OpenAIがそれを実現する方法を知っているとは思えない。
Altmanがo1を「考える」「推論する」と人格化することで、それがAGI（汎用人工知能）への一歩であるかのように暗示しているが、最も熱烈なAI支持者さえも興奮できない。
実際、私はo1がOpenAIの絶望と創造力の欠如を示していると思う。
価格は下がらず、ソフトウェアはより便利にならず、昨年11月以来ずっと耳にしてきた「次世代」モデルは結局失敗作となった。これらのモデルは訓練データを激しく必要としており、ほぼすべての大型言語モデルが何らかの著作権保護されたコンテンツを取り込んでいる。この切迫感ゆえに、Runway（最大手の生成系動画企業の一つ）は「全社的な取り組み」として数千のYouTube動画や海賊版コンテンツを集めてモデル訓練に使用した。8月には連邦訴訟でNVIDIAも多くのクリエイターの作品を同様に使用して「Cosmos」AIソフトウェアを訓練したと告発された。
現在の法的戦略は、意志の力で持ちこたえ、これらの訴訟が「モデルの訓練を著作権侵害と定義する」法的先例を残さないことを祈るしかない。これは最近の著作権イニシアティブによる学際的研究が導き出した結論だ。
これらの訴訟は進行中だ。8月、ある裁判官がStability AIとDeviantArtに対するさらなる著作権侵害訴訟を認可したほか、Midjourneyに対する著作権および商標侵害訴訟も認可した。いずれかの訴訟で原告が勝訴すれば、OpenAIやAnthropicにとっては壊滅的打撃となる。グーグルやMetaにとっても同様だ。これらのAIモデルは訓練データを「忘れる」ことが事実上不可能であり、再訓練には数十億ドルがかかり、元々得意でないタスクの遂行効率がさらに低下する。
私はこの業界の基盤が砂上の楼閣だと強く危惧している。ChatGPT、Claude、Gemini、Llamaといった規模の大型言語モデルは持続可能ではなく、利益を上げる道筋もない。ジェネレーティブAIは計算集約的であり、訓練に数億から数十億ドルを要し、大量の訓練データが必要なため、実質的に数百万の芸術家や作家からデータを「盗んでいる」。そして、法的制裁を逃れられることを願っている。
仮にこうした問題を無視したとしても、ジェネレーティブAIとそのアーキテクチャは革命的な突破をもたらしていない。AIという用語の意味に照らせば、このブームはまったく合致していない。ジェネレーティブAIは最良の場合、たまに何かを正しく生成したり、文書を要約したり、ある種の不確かさを伴った「速さ」で研究を進めたりする程度だ。Microsoft 365のCopilotは「数千のスキル」を備え、「無限の可能性」を企業に提供するとうたっているが、実際のデモはメールの生成・要約、「プロンプトでプレゼンを開始」、Excelテーブルの照会――これらは役立つかもしれないが、決して革命的ではない。
私たちは「初期段階」にいるわけではない。2022年11月以来、大手テック企業はインフラ建設と新興AIスタートアップへの投資で1500億ドル以上を支出しており、自社のモデル開発にも莫大な資金を投入している。OpenAIは130億ドルを調達し、欲しい人材は誰でも雇える。Anthropicも同様だ。
しかし、この業界版「マーシャルプラン」の結果は、わずか4〜5のほぼ同じ大型言語モデル、世界で最も非効率なスタートアップ、そして数千の高価で平凡な統合アプリにすぎない。
ジェネレーティブAIは複数の嘘で販売されている：
1. これは人工知能だ。2. これはより良くなる。3. これは真の人工知能になる。4. これは止められない。
「性能」といった用語を無視すれば――これは通常「正確性」や「速度」を指すが、スキルレベルを意味しない――大型言語モデルはすでにプラトー（頭打ち）状態にある。「より強力」とは「より多くのことができる」ではなく「より高価」を意味する。つまり、機能が増えず、コストだけが高くなったものを作っただけだ。
もしすべてのVCや大手テック企業の総力でも、人々が実際に支払いを惜しまない真正のユースケースを見つけられなければ、新たなユースケースは現れない。大型言語モデル――はい、数十億ドルが流れ込む先だ――は、テック大手やOpenAIがさらに1500億ドルを投入したからといって、突然能力が上がるわけではない。誰もこれをより効率的にしようとしていない。少なくとも、成功した者はいない。もし成功者がいれば、大声で宣言しているだろう。
我々は共通の妄想に囚われている――各時代の技術が抱える避けられない問題（著作権侵害を含む死胡同）であり、継続的な資本注入なしでは維持できない。提供されるサービスはせいぜい「あってもなくてもいい」程度であり、実際には提供されていない自動化機能に数十億ドルを投じ、それが続く。ジェネレーティブAIが動かしているのはお金でもクラウドクレジットでもなく、信念だ。問題は、信念――投資資本と同様――が有限のリソースであるということだ。
私は、住宅ローン危機に似たAI危機が迫っているのではないかと危惧している――数千の企業がジェネレーティブAIを業務に統合しているが、価格は安定せず、ましてや利益を上げていない。
「AI駆動」とうたうほぼすべてのスタートアップは、GPTやClaudeの組み合わせに依存している。これらのモデルは、赤字に苦しむ2社によって開発された（Anthropicは今年27億ドルの赤字を見込んでいる）。彼らの価格戦略は利益ではなく、より多くの顧客獲得を目的としている。前述の通り、OpenAIはマイクロソフトの支援（「クラウドクレジット」や優遇価格を含む）に依存しており、その価格設定はマイクロソフトが投資家兼サービス提供者としての支援を続けることに完全に依存している。Anthropicとアマゾン・グーグルの関係も同様の問題を抱えている。
彼らの赤字状況から推測するに、OpenAIやAnthropicの価格が実際のコストに近づけば、API呼び出しの価格は10〜100倍になるだろう（正確なデータがないため断定はできないが）。The Information が報じた数字を考慮すれば、OpenAIは2024年にマイクロソフトのサーバーに40億ドルを費やす見込み――これは他社顧客の半分以下の価格だ――加えて年間50億ドル以上の赤字を出している。
OpenAIはおそらく、モデル運用に必要な費用のごく一部しか受け取っておらず、これまでよりさらに巨額のリスク資金を調達し続け、マイクロソフトからの優遇価格を維持できる場合にのみ、現状を維持できる。だがマイクロソフトは最近、OpenAIを競合と見なしていると表明した。 確定ではないが、Anthropicもアマゾンウェブサービスやグーグルクラウドから同様の優遇価格を得ていると考えるのが妥当だ。
マイクロソフトがOpenAIに100億ドルのクラウドクレジットを提供し、サーバー費用に40億ドル、仮に訓練費用に20億ドルを費やしたと仮定する。o1や「Orion」モデルのリリース後、訓練コストはさらに増加するだろう。2025年には、OpenAIはさらに多くのクレジットを必要とするか、マイクロソフトに実際の現金を支払わざるを得なくなる。
マイクロソフト、アマゾン、グーグルが優遇価格を続けるかもしれないが、問題はそれが彼らにとって利益になるかどうかだ。最近の四半期決算後、投資家はジェネレーティブAIインフラ構築に必要な設備投資（CapEx）にますます懸念を示しており、この技術の潜在的収益性に疑問を呈している。
実際には、これらの巨大テック企業がジェネレーティブAIでどれだけ利益を上げているかは誰も知らない。なぜなら、彼らはこれらのコストを他の収益項目に含めて計算しているからだ。確実ではないが、もしそのビジネスに何らかの利益があれば、彼らは必ずその収益について語っているはずだが、実際には何も言っていない。
市場はジェネレーティブAIの繁栄に対して極めて懐疑的であり、NVIDIAのCEO黄仁勲（ジェンスン・フアン）がAI投資のリターンについて実質的な答えを出せなかったことで、NVIDIAの時価総額は一日で2790億ドル暴落した。これは米国市場史上最大の株式市場崩壊であり、失われた価値の総額はピーク時のリーマン・ブラザーズ5社分に近い。 この比較はここまでにしておく――NVIDIAはそもそも破綻のリスクすらないし、仮に失敗してもシステミックな影響はそれほど深刻ではない――だが、それでも驚異的な金額であり、AIが市場に与える歪みを示している。
8月初め、マイクロソフト、アマゾン、グーグルはAI関連の巨額設備投資により市場から打撃を受けた。来四半期に、1500億ドル（あるいはそれ以上）を投じた新データセンターとNVIDIA GPUから顕著な収益増加を示せなければ、さらなる圧力を受けるだろう。
覚えておくべきは、AI以外に、大手テック企業にはもう新しい市場アイデアがないということだ。マイクロソフトやアマゾンのような企業が成長鈍化の兆しを見せ始めると、市場に「まだ競争力がある」と見せつけようとする焦りが出てくる。 グーグル――検索と広告にほぼ完全に依存する多重リスクの独占企業――も、投資家の注意を引くための新しい目新しい何かが必要だ。しかし、これらの製品は十分な効用を提供できていないようで、大部分の収益は「AIを試したが、実は価値がなかった」と気づいた企業から来ているように見える。
現在、二つの可能性がある：
1. 大手テック企業は自らが深く関わっていることに気づき、ウォール街の不満を恐れてAI関連の設備投資を削減する。
2. 大手テック企業は新たな成長ポイントを探すため、コスト削減を決意し、人員削減や他部門からの資金移転を通じて、ジェネレーティブAIの「死の競争」を維持しようとする。
どちらが起こるかはまだ不明だ。大手テック企業がジェネレーティブAIが未来ではないと認識すれば、実際にはウォール街に提示できる他のものがなく、Metaの「効率の年」戦略のように、設備投資を削減（および人員削減）し、「投資の抑制」を約束する可能性が高い。これはアマゾンやグーグルが最も取りそうな道だ。彼らはウォール街を満足させたいが、少なくとも現時点では、利益を上げる独占事業がある。
しかし、今後数四半期でAIによる実際の収益増加が見られなければならない。それは曖昧な「成熟市場」や「年率成長率」ではなく、実質的なものでなければならない。設備投資が増加するなら、その実質的貢献も大幅に高まる必要がある。
私はその成長は起きないと考える。2024年第3四半期、第4四半期、あるいは2025年第1四半期であろうと、ウォール街はAIへの貪欲さに対して大手テック企業を罰し始める。その罰則はNVIDIAに対するものよりさらに厳しいだろう。黄仁勲の空疎な言葉と役立たずのスローガンにもかかわらず、NVIDIAだけが実際にAIが収益をどう増やしているかを示せる唯一の企業だからだ。
私は二番目のシナリオの方が可能性が高いと危惧している。これらの企業は「AIが未来だ」と本気で信じており、現実の問題を解決するソフトウェア開発とは完全に乖離した文化を持っている。その結果、企業全体を焼け野原にするかもしれない。私は、大規模な人員削減がこの運動を資金調達するために使われることを深く憂慮している。過去数年の状況を見れば、彼らが正しい選択をしてAIから離れることはないと私は思わない。
大手テック企業は管理コンサルタントに完全に毒されている――アマゾン、マイクロソフト、グーグルはすべてMBA出身者が経営しており、グーグルのPrabhakar Raghavanのような類似の怪物たちを擁している。彼はグーグル検索を本当に作っていた人々を追い出し、自分をトップに据えた。
こうした人々は人間の問題に真正面から向き合うことはなく、ソフトウェアで解決できる架空の問題に焦点を当てた文化を作り出した。会議とメールが人生のすべての人にとっては、ジェネレーティブAIは少し魔法のように映るだろう。Satya Nadella（マイクロソフトCEO）の成功哲学はおそらく「技術者に問題を解決させろ」だ。Sundar Pichaiは、マイクロソフトのOpenAIへの投資を単に嘲笑するだけで、ジェネレーティブAIブームを終わらせることができた――だが彼はしなかった。なぜなら、こうした人々には実際のアイデアがなく、こうした企業は問題を経験した人たちによって、ましてや問題を解決できる人たちによって経営されていないからだ。
彼らはまた、絶望的でもある。Metaがメタバースに数十億ドルを燃やした時以来、彼らにとってこれほど深刻な状況はなかった。だが、今回はさらに深刻で醜悪だ。彼らは多額の資金を投入し、AIを企業に深く組み込んだ。AIを取り除くことは、株価にダメージを与えるだけでなく、すべてが無駄だったと黙認することになるからだ。
もしメディアが真に責任を果たしていたなら、このようなことはもっと早く止まっていたはずだ。この物語は過去のブ
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