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生成AIの進化と企業のレイヤー

クリシュ

生成AIの今後と、AIの進化に関わる企業や技術のレイヤーについて整理。
（自分用の殴り書き）

生成AIはキャズムを超えられたか？
おそらく生成AIは今後世の中に無くてはならないものになる。但し、人の見えるところで活躍するようになるかどうか？については、方向性は定まっていないと思う。故に、生成AIのキャズムについては下記のように分けて考える必要があるのでは？と思う。

・技術としてのキャズム
・ビジネスにおけるキャズム
・コンシューマー浸透としてのキャズム

まず、技術としてのキャズムであるが、これはある一線は超えられた、と考えている。世の中は、AGIだASIだと騒いでいるが、実際のビジネスに必要なAIの能力は正確さが人間のレベルを超えれば十分に耐えうるものが大半だ。人の仕事の全てを奪う必要は無い。業種によって求められる精度が異なる為、これらの精度向上により、どの分野まで浸透するのかが決まってくる。

また、ビジネスにおけるキャズム。これは生成AIがアプリケーションに組み込まれ、日常の業務改善にAIが無くてはならないものになるか？どうかである。これについては、まだ答えを出すには時期早々と思う。そもそも、業務効率化はAIによってではなく、最適なツールを用いて成し遂げるものだ。その最適なツールがAIとなるには、まだ多くの課題や技術やソフトのアップデートが必要となると思う。

さて、問題はコンシューマー浸透としてのキャズム。ChatGPTに代表される生成AIは、2022年の発表と共に急激に世界に広まった。では、その後拡散を続けているか？皆が興味をもち、無くては生活できないようになっているか？一部のアーリーアダプターまではそうだろう。皆が口をそろえて言う。「もう戻れない」と。さて、それはキャズムを超えたことになるか？答えは、否だと考える。ある人は「浸透には時間が掛かるんです。レイトマジョリティーは慎重なのですぐには手を出しません」というかもしれない。しかし、かつてのiPhoneのように時間が経てば多くの人が手にする時代がくるだろうか？浸透の時間だけが問題ではないはずだ、というのが今の考え。コンシューマー向け生成AIは現行から、大幅アップデートがキャズムを超えるには必要だと思う。ブームで浮かれることは多いが、それが一過性のブームで終わらず、「無いともう生きていけない」というものに昇華するには、相当大きな力が働く必要がある。

2023年9月に行われた調査では、若年な程、生成AI利用の浸透度は高いとの記事もある。ただ、それでも半数以下であるし、ハルシネーションに関する注意度合いも多くの年代が半数未満の状況。
これが大きく浸透へと舵切りされるにはインターフェースやサービスそのものの魅力の向上が鍵ではないかと思う。
「AIが話しかけてくる」とか、「調べたい事を入力するのではなく、AIの質問に答える事で聞きたいことが整理される」などの多くのやり方が試されるかもしれない。


ProductZineニュースより
ProductZineニュースより


リンク：　生成AIの利用経験、10代後半では5割近くに達するものの、真偽や信頼性の確認は疎かになる傾向|ProductZine（プロダクトジン）


ここから先は、注目の企業レイヤーについて、GPT-4oに整理して貰ったもの
GPT-4oのいうことだから、投資する企業の選定には全く役に立たないが、位置づけを整理する為にメモとして残しておく。

  1. コンピューティングレイヤー
    概要: AIの計算処理を支える基盤。高度な演算能力が求められ、特にGPUやTPUなどのハードウェアが重要です。
    NVIDIA (NVDA): AIトレーニングに必要なGPUを提供。
    Advanced Micro Devices (AMD): 高性能プロセッサとGPUを提供。
    Intel (INTC): AI向けプロセッサを開発。

  2. ストレージレイヤー
    概要: AIの運用に必要な大量データを保存・管理するためのストレージ。クラウドストレージやデータベース管理が含まれます。
    Amazon Web Services (AMZN): クラウドストレージを提供。
    Microsoft Azure (MSFT): クラウドインフラとストレージサービスを提供。
    Snowflake (SNOW): データウェアハウスとクラウドストレージを提供。

  3. インフラレイヤー
    概要: AIシステムの運用を支えるインフラ。データ管理、AIモデルの展開、ネットワークインフラが含まれます。
    Databricks: AIとデータ分析のためのプラットフォームを提供。
    Snowflake (SNOW): 高速なデータ処理と分析プラットフォームを提供。
    Palantir Technologies (PLTR): データ分析とAIモデルの実行プラットフォームを提供。

  4. 基礎モデルレイヤー
    概要: AIの基盤となる大規模モデルを開発するレイヤー。これらのモデルは、テキスト生成や画像認識など多岐にわたる用途に活用されます。
    OpenAI: GPTシリーズを開発（未上場）。
    Cohere: 自然言語処理モデルを開発（未上場）。
    Anthropic: 安全性を重視したAIモデルを開発（未上場）。

  5. 開発者向けツールレイヤー
    概要: AIアプリケーションを迅速に開発するためのツールやプラットフォームを提供するレイヤー。
    GitHub (Microsoft MSFT): コードリポジトリとコラボレーションツールを提供。
    Google Cloud (GOOGL): AI開発のためのAPIやツールキットを提供。
    Hugging Face: AIモデルの共有とコラボレーションプラットフォームを提供（未上場）。

  6. 水平・垂直アプリケーションレイヤー
    概要: AIを活用した具体的なアプリケーションを提供するレイヤー。法務、セールス、マーケティング、医療など、多様な業界でAIが導入されています。
    Salesforce (CRM): AIを活用したCRMソリューションを提供。
    IBM Watson (IBM): AIを活用した医療診断ツールやビジネスアプリケーションを提供。
    Zoom Video Communications (ZM): AIを利用した会議内容の要約や翻訳を提供。

  7. クリーンエネルギーレイヤー
    概要: 再生可能エネルギーやクリーンエネルギーの運用と最適化をサポートするAI技術。太陽光、風力、小規模原子力（SMR）など、持続可能なエネルギー供給を支える技術が含まれます。
    First Solar (FSLR): 太陽光パネルの製造・設置を行い、AIを活用して発電効率を向上。
    NuScale Power (SMR): 小型モジュール式原子炉を開発し、AIを活用して安全性と効率性を最大化。
    Tesla (TSLA): AIを用いてエネルギー貯蔵システムの管理と最適化を実現。

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