AIニュースと経済

Apple生成AI、年内はEUで提供できないとのニュースが出てます。デジタルの新法律のせいとのことです。
アップルは、2024年内に欧州連合（EU）で新たな生成AIサービス「アップル・インテリジェンス」を提供しない方針を明らかにしました。これは、EUのデジタル市場法（DMA）による規制がもたらす懸念が理由です。DMAは、競合他社の製品やサービスがアップルのデバイスで機能することを保証する必要があるため、アップルはEU域内での新AI機能のリリースを見送ることを決定しました
この動きは、米メタが生成AIの欧州導入を見合わせたことと同様、EUの厳しい規制が大手IT企業のAI戦略に影響を与えていることを示しています。アップルはEUの顧客の安全を損なうことなく、これらの機能を提供できるような解決策を見つけるために、欧州委員会と協力することにコミットしていると述べています
この決定は、AI技術の進展と法規制のバランスを取る上での課題を浮き彫りにしており、今後のAIサービスの提供において、法的な枠組みが重要な役割を果たすことが予想されます。

これは衝撃的なニュースです。

日本政府がアメリカ国債を大量売却したというニュースがEUで報じられてます。

日本政府が米国債を大量に売却したことは、市場に大きな影響を与えています。BRICS諸国が米国債を売却している動きに続き、日本も2024年3月までに630億ドル相当の米国および欧州の主権債を売却しました。この売却は、日本銀行のポートフォリオの約6分の1に相当し、金利ベットによる損失を軽減するための措置です
日本銀行は、現在の会計年度に約1.5兆円（約94億9000万ドル）の純損失を報告する見込みで、以前の5000億円の見積もりから損失は3倍に増加しています。円が34年ぶりの安値に落ち込んだため、日本は大きな圧力を受けており、市場で米国および欧州の主権債を売却することで、BRICS諸国の動きを模倣しています
農林中央金庫のCEOである奥一人氏は、金利リスクベットを減らすために銀行はその方針を変更し、これからは米国および欧州の主権債ではなく、企業資産に多様化することになると述べています。この動きは、BRICSメンバーである中国が730億ドル近くの米国債を売却したことと似ており、脱ドル化の動きが加速していることを示しています

PEGレシオは、株価収益率（P/Eレシオ）を予想される成長率で割ったもので、企業の株価がその成長見込みに対して適正かどうかを評価する指標です。一般的に、PEGレシオが1倍を下回ると、株価が成長見込みに比べて割安であるとされ、2倍を超えると割高とされることが多いです。
エヌビディアやTSMCが過去にPEGレシオが2倍を超えていたにも関わらず、その後の高成長でPEGレシオが低下した事例は、これらの企業が市場の期待を上回る成長を達成したことを示しています。ブロードコムの現在のPEGレシオが2.8倍であることを考えると、今後の高成長が織り込まれれば、PEGレシオは低下する可能性があります。ただし、これは市場の成長予測が正確であること、そして企業がそれに応えることができるかに依存します。
SKハイニックスのPEGレシオが0.26倍であることは、市場が同社の成長見込みを非常に低く評価していることを意味します。これは、株価が大きく上昇する可能性があることを示唆しているかもしれませんが、これもまた市場の見方や同社の実際の業績によって変わります。
マイクロンについては、赤字決算が多いためPEGレシオが不安定であり、投資判断の指標としては参考になりにくい状況です。
投資を行う際には、PEGレシオだけでなく、他の財務指標や市場の動向も総合的に考慮することが重要です。また、将来の市場の変動や企業の業績予測には不確実性が伴うため、慎重な分析と判断が求められます。

スタートアップとエッジコンピューティングについて

エッジコンピューティングという言葉を調べてみました。
エッジコンピューティングは、データ処理をデータ生成源に近い場所で行う分散コンピューティングの概念です。具体的には、IoT端末やその近くに設置されたサーバでデータの処理・分析を行います。これにより、リアルタイム性が高まり、通信の遅延が少なくなるという特長があります
この技術は、クラウドコンピューティングとは異なり、全てのデータを遠隔のクラウドサーバーに送るのではなく、エッジデバイスでデータの一部処理を行い、必要なデータのみをクラウドに送信します。これにより、通信量の削減、ネットワーク負荷の軽減、データ漏えいリスクの低減などのメリットがあります
エッジコンピューティングは、5Gのような高速通信技術と相性が良く、自動運転車、スマートファクトリー、ヘルスケアなど、リアルタイム性が求められる多くの分野での活用が期待されています
スタートアップ企業におけるエッジコンピューティングの推論向け開発は、AI技術の進化とともに注目を集めています。エッジコンピューティングは、データ処理をデータ生成の近くで行うことで、遅延を最小限に抑え、リアルタイムでの意思決定を可能にする技術です。
特にAIチップの技術革新が進む中、スタートアップ企業は特定の用途に特化したAIチップを開発し、エッジデバイスにおける推論処理の高速化と効率化を図っています。例えば、HailoやGraphcoreのような企業は、高度なニューラルネットワーク処理に特化したチップを提供し、エッジAIの性能を飛躍的に向上させています。
エッジAIの市場は急速に拡大しており、スマートフォン、カメラ、自動車、産業用ロボットなど、多岐にわたるアプリケーションで利用されています。これらのデバイスは、リアルタイムでデータを処理し、迅速な応答を可能にするため、さまざまな業界での需要が高まっています

推論処理の意味も調べました。推論処理とは、機械学習やAIにおいて、訓練済みのモデルを使用して新しいデータに対する予測や分類を行うプロセスです。具体的には、学習フェーズで生成された推論モデルに、新しいデータを当てはめて結果を導き出します
例えば、画像認識の場合、未知の画像が与えられたときに、その画像が何を表しているか（猫、犬、車など）を推論モデルが識別します。このプロセスは、モデルが以前に見たことのないデータに適用され、そのデータに対する予測、分類、またはその他のタイプの出力を生成する過程を指します
推論処理は、AIが実世界のアプリケーションで活用される際に重要な役割を果たします。例えば、スマートフォンのカメラアプリで顔を認識する機能、自動運転車が周囲の環境を理解する機能、医療画像診断で異常を検出する機能などがあります。これらのアプリケーションでは、高速かつ正確な推論処理が求められます