あなたは全員間違っている...AIはバブルではない!

現在、盛んに議論されているトピックの1つは、AIが現在バブルの状態にあるかどうかです。生成AIの爆発的な成長があり、特定の株価が急上昇したため、多くの人々がAIはバブルだと推測しています。生成AIの落とし穴が、これまでに見たことのないような技術であることも相まって、一部の人々はAIの経済的価値や、この全てが砂上の楼閣ではないかと疑問を抱き始めています。
現在、画面上に金融やテクノロジー情報の分野で活動するYouTuberたちが公開した2つの人気動画が表示されています。これらは攻撃的な内容とは言えませんが、AIバブルが崩壊しつつある理由を説明する動画です。
この動画では、まず彼らの主張についてお話しします。これらの動画だけでなく、ゴールドマン・サックスやその他の投資会社による生成AIの落とし穴に関する最近のレポートについても触れます。AIチャンネルを運営している私には偏見があるかもしれませんが、これは実際に私が同意しない点だと言わせていただきます。多くの人々が単純に見落としている要因が多々あり、それは全く理にかなっていません。詳細に踏み込んで、なぜAIが確実にバブルではないのかについて説明していきましょう。
彼らが繰り返し言及しているのは、ドットコムバブルです。ドットコムバブル、別名インターネットバブルは、1995年から2000年にかけての期間を指します。この時期、投資家たちはインターネットベースのスタートアップ企業に資金を投入し、これらの新興企業がすぐに利益を上げることを期待しました。この時期、多くの企業は単に「.com」を付けただけで評価額を急上昇させました。
もちろん、ドットコムバブルに関して多くの人々が常に忘れている1つの点は、インターネットが実際に世界中の多くの産業分野に莫大な経済的価値をもたらしたということです。ですので、ドットコムバブルとの比較には一定の妥当性がありますが、実際に多くの産業分野で真の経済的利益をもたらしたという事実を忘れずにこれらを比較する必要があると思います。
最近、セコイア・キャピタルからもレポートが出されました。彼らはこれを「AIの6000億ドルの疑問」と呼び、AIバブルが転換点に達しつつあると指摘しています。これからの展開を見極めることが重要になるでしょう。これは彼らが議論している主要な疑問の1つです。その一部を読み上げますと、「2023年9月の時点で、AI インフラ構築に暗示される収益期待と、AIエコシステムの実際の収益成長（これはエンドユーザーの価値の代理指標です）の間に大きなギャップがあることに気づきました。これを、現在の水準のCAPEXの各年に対して埋める必要がある1250億ドルの穴と表現しました」とあります。
「収益はどこにあるのか」という大きなギャップに関する疑問は、現在のAIへの期待ではなく、今後5〜10年のAIを見据えた場合、真に変革的なAIが期待される時期には、それらの有能なAIシステムが大量の経済的価値を捕捉する可能性が非常に高いという事実を理解する必要があります。多くのレポートを発表している人々から繰り返し見てきたのは、現在の経済的価値がないのにもかかわらず、なぜ企業がAIインフラ構築に何十億ドルも費やしているのか理解できないという点です。しかし、多くの人々が気づいていないのは、多くの企業が後期段階のAI、あるいは私が言うところのAGI（汎用人工知能）に賭けているということです。これは多くの人々が見落としている点で、後ほど詳しく説明します。
ゴールドマン・サックスのジム・カヴェロ氏についての記事もありました。彼はAIには何兆ドルもの費用がかかるが、根本的に生活を変えるとは信じていないと述べています。AI技術は高価で不正確であり、それが変わる可能性は非常に低いと彼は言います。ここには「カヴェロ氏は、真に変革的なAIの使用事例についてはまだ懐疑的なままです。私はまだ一つも見たことがありませんし、近い将来にあるとも予想していません」と書かれています。
私は完全なAI推進派でも完全なAI悲観論者でもありませんが、変革的なAIの使用事例が一つもないと言うのは完全に間違いです。GPT-4のデモを少し見ただけでも、音声AIシステムが様々な産業分野で使用される多くの異なる使用事例を提供することは明らかです。これらが真に変革的ではないと主張することもできるかもしれませんが、採用のタイミングを考慮する必要があります。現在、我々はまだ採用の初期段階にあり、この技術を実際に使用すべきかどうかという疑問がまだ残っています。技術の採用には、イノベーター、初期採用者、初期多数派、後期多数派、そして遅れて採用する人々がいることを理解する必要があります。
変革的なAIの使用事例を見ていない、そしてそれらは存在しないだろうというこの発言には、私は同意できません。その人が注意を払っていないだけのように思えます。それを言うのは失礼かもしれませんが、その発言がどこから来ているのか本当に理解できません。
記事は続けて、この銀行のグローバル株式調査責任者であるカヴェロ氏は、インターネットの発明、eコマース革命、スマートフォンの採用など、30年にわたる変革的なシフトを目の当たりにしてきた技術業界のベテランであると述態べています。これを紹介したのは、この人物が変革的な技術を理解する経験を十分に持っていることを示すためですが、私が思うに、これは経験豊富な人物でさえAIの能力を過小評価していることを示しています。これは我々が何度も目にしてきた傾向であり、その傾向とはAIの能力を過小評価することです。これは決してすべきではありません。なぜなら、1つのブレークスルー、1つの研究論文、あるいは1つの変革的な発見があれば、その分野の理解と、もちろん今後のアプリケーションを革命的に変える可能性があるからです。
これについて言われていることの1つは、これが高すぎるということです。以前セコイアが言及した1250億ドルの疑問、あるいは現在の6000億ドルの疑問は、多くの人々が考えている「これだけの支出をしても、何の意味があるのか」ということです。ここでカヴェロ氏は、インターネットや電話の場合、これらの技術の潜在的な使用事例は発明当初から明らかだったと述べています。しかし、彼は今日のAIにはそれに匹敵するロードマップが見当たらないと考えています。せいぜい、AIは既存のタスクをより簡単に、あるいはより効率的にするツールであり、最悪の場合は幻覚を見る仮想アシスタントだと考えています。これはグーグルのピザ・グルーの例を指しており、ピザをチーズでよりくっつきやすくする方法を尋ねると、本質的にRedditからデータを引っ張ってきて接着剤を推奨したという事例です。
AIがタスクを容易にしたり効率化したりするだけで、最悪の場合は幻覚を見るアシスタントになるという言い方は、将来の改善率を考慮すると、AIが行うであろう全ての事柄を考慮に入れていないため、理にかなっていません。しかし、まずは最初の点に取り組みましょう。ここで私が実際に言及しようとしていたのは、カヴェロ氏が非常に低コストの仕事を非常に高価な技術で置き換えているという点です。これは彼が見てきた他の発展とは逆のことだと指摘しています。彼は「歴史上のほとんどの技術の移行は、高価なソリューションをより安価なソリューションに置き換えてきました」と述べています。彼はeコマース革命を例に挙げ、アマゾンが店舗コストが低いために従来の実店舗小売業者から急速に市場シェアを奪うことができたと指摘しています。
しかし、私は彼がこれも考慮に入れていないと思います。私もゴールドマン・サックスのレポートを読みましたが、これは非常に興味深いものでした。ここには、「高すぎる」という主張が単なる誤謬であるという指摘もあります。彼は「AI技術が今日非常に高価であることは間違いありません。人間の脳は、認知タスクを実行する際、生成AIと比較して単位電力あたり10,000倍効果的です。しかし、技術のコスト方程式は、過去にそうであったように、必ず変化するでしょう」と述べています。1997年、サン・マイクロシステムズのサーバーは64,000ドルでしたが、3年以内にそのサーバーの能力はx86チップの組み合わせで複製できるようになりました。
ここでのポイントは、生成AIが現在高価であるのは事実ですが、技術が構築される際、通常は常に非常に高価で、必要以上に大きくなりがちだということです。過去のコンピューターを振り返ると、それらは巨大でした。月に人を送り込んだコンピューターやコードを見ると、それらは非常に非効率的でした。携帯電話やテレビがいかに薄くなり、変化してきたかを見ると、技術は通常、急速により効率的に、そしてより安価になっていくことがわかります。
最近では、GPT-4 miniもありました。ここでサム・アルトマンが話しているのを見ることができます。彼は「2022年まで遡ると、世界最高のモデルはテキスト-3でした。それは今回の新しいモデルよりもはるかに劣っており、コストは100倍でした」と述べています。つまり、GPT-3が現在のモデルの100倍のコストだったことを考えると、インテリジェンスは現在減少していることがわかります。確かに構築コストはまだ非常に高価ですが、私たちは依然として一つの方向に向かっています。
カヴェロ氏が指摘している別の点があります。私はこれにも同意できません。なぜなら、フロンティアモデルを取り巻く研究論文や全ての開発に注目してきたからです。彼は「AIがさらなるトレーニングによってよりスマートになると主張する人々に対して、これらのモデルはすでに莫大な量のデータを消費しており、トレーニングにおいてかなり進んでいる」と指摘しています。実際、大手テクノロジー企業は急速にトレーニングに使用するデータを使い果たしつつあります。
これは良い指摘です。私はこの点を続けていきます。彼の言葉を見てみましょう。「過去のデータを分析することには非常に優れているが、それを新しい状況に適用することができない技術は、私たちの日常生活を劇的に変えることはありませんし、高価値の仕事を置き換えることもないでしょう。AIが実際に高次の推論を行う能力を持たなければ、経済に数兆ドルの影響を与えることはないでしょう」
では、この発言を実際に分析してみましょう。彼が最初に言ったことの1つは、これらのモデルがすでに莫大な量のデータを消費しており、トレーニングにおいてかなり進んでいるということです。これは真実の発言です。しかし、フロンティアの研究室ではすでに、これらのモデルの利用方法が異なっています。例えば、成長しつつあるアプローチの1つは神経象徴的AIです。これは、大規模言語モデルを異なる種類のエージェントアーキテクチャやツール、あるいは異なるサンプリング方法と組み合わせて使用し、信頼性や推論能力の点でよりロバストなAIシステムを得るというものです。
これは、将来のモデルが異なるトレーニング方法を実験する際、私たちよりもはるかにスマートなシステムを得る可能性が非常に高いことを意味します。私たちが繰り返し言及できる重要なポイントの1つは、アルファ碁です。これは人間レベルのデータだけに基づいて真に並外れた能力を獲得できたシステムでしたが、一度自己対戦による合成データでトレーニングすると、その環境内で全ての人間を真に凌駕することができました。フロンティアの研究室がその分野に焦点を当て始めれば、これらのシステムの信頼性と性能の向上が見られるようになると私は信じています。
しかし、これが考慮に入れていないのは、実際にこれらの能力を使い果たす前に、まだ2つのトレーニングサイクルが残っているという事実です。したがって、トレーニングにおいてかなり進んでいると述べることは、これらのモデルがすでに行うことができることに関して、私たちがはるかに多くの信頼性とロバスト性を得るであろう次の2桁の規模を考慮に入れていません。また、これらのモデルの周りに構築されたエージェントアーキテクチャも考慮に入れていません。これらは性能の面で追加の10〜25%の向上をもたらします。
ここの2枚目のスライドは非常にわかりやすいです。「AIが高次の推論を行う能力を持たなければ、経済に数兆ドルの影響を与えることはないでしょう」。この分野に少しでも注目していれば、今や誰もが高次の推論に焦点を当てていることがわかります。Google DeepMindやOpenAI、Anthropicの人々の主な焦点は、もちろん推論を行うことです。これによりモデルを多くの異なる状況、新しいシナリオを含む状況に適用することができるからです。
最近、OpenAIは推論者のステージに近づいていることについて話し、次のフロンティアモデルであるGPT-5が博士号レベルである可能性が非常に高いと述べています。これは、これらのモデルがその能力を向上させ、スケールが増大し、高次の推論を行う方法を見出すにつれて（これが起こることは分かっています）、経済に数兆ドルの影響を与える可能性が確実に高くなることを意味します。
ここにはビル・ゲイツもAIバブルについて話し、1990年代のインターネットバブルの失敗と比較しています。「株価倍率はインターネットバブル時ほど高くはありません。そして、成長は実際のものです。AIはpets.comではありません。これは非常に、非常に基本的なものです。私は特定の株について意見を述べるわけではありませんが、成長の可能性があります。AIの分野には大きな勝者が出るでしょう。だからこそ、マイクロソフトを含む主要なテクノロジー企業が、バックエンド能力だけでなく、あなたをはるかに生産的にするためにアプリケーションを再設計することに何十億ドルも投資しているのです。」
「では、これらの評価に見られる興奮は、その可能性によって完全に正当化されると思いますか？」
「私たちが目にしている興奮は絶対的に正当化されます。特定の株については言及しませんが、私たちは制御不能な状態ではありません。デジタル技術の歴史上、どの進歩にも匹敵するほど基本的な進歩を目にしています。」
ビル・ゲイツを含む多くの人々は、異なるアプローチを取っています。なぜなら、確かに多くのハイプがありますが、それは理由のないハイプではないことを理解していると思うからです。この技術は真に変革的であり、この分野にいる大多数の人々は、現在提供できるものを見ているのではなく、ほんの数回のブレークスルーがあれば、技術が真に変革的になる未来を見据えていると思います。現在のデータ、現在の支出、現在のアプリケーションを分析し、見ている多くの人々は、この技術が長期的に何をできるかについての影響を認識できていません。
ゴールドマン・サックスの実際のレポートには、別の点も記載されていました。エリック・シェリダンは次のように述べています。「私は、現在の投下資本利益率の可視性が低いことを認めます。そして、AIの変革的な可能性は、それがより明確になるまで激しく議論されるでしょう。しかし、AIの懐疑論者は3つの重要な点を見逃しています。1つ目は、将来の分析結果を知らせ、推進するために既存の過去のデータでトレーニングすることです。これは大学に行くのと同じように聞こえます。人々は学び、その後何十年にもわたって生産性と効率性を向上させます。そして機械も同じことができます。2つ目は、今日の機械は人間よりも生産的かつ効率的に多くのタスクを実行でき、それは何十年も先まで真実であり続けるでしょう。3つ目は、人々はスマートフォン、Uber、Airbnbが存在する前には必要だとは思っていませんでしたが、今日では人々がそのような技術の進歩に抵抗したことは考えられないように思えます。そして、それは生成AI技術についてもほぼ確実に真実となるでしょう。」
私が常に強調したかったことの1つは、AGI（汎用人工知能）はAIとは全く異なるということです。AIはもちろん、狭いAIから自動運転AI、アルゴリズムAIまで、様々な異なる用途と多くの異なるアプリケーションを持っています。しかし、AGIはこれらのフロンティア研究所の主な焦点になると思います。そして、それは彼らが考えている標準的なAIとは全く異なるものです。
私がAGIについて話している理由は、AGIの経済的価値が数十兆ドルに及び、一部の人々は世界のGDPの最大10%を占める可能性があると推測しているからです。これは、人工的な汎用知能システムが実際に何ができるかを本当に理解すれば、どんなタスクでも人間よりも優れてこなすことができ、それを所有する人々に莫大な経済的価値をもたらすからです。
ここにサム・アルトマンのインタビューがあります。基本的に、これらの支出は重要ではないと話しています。「私たちが年間5億ドルを燃やそうが、50億ドルを燃やそうが、500億ドルを燃やそうが、私は本当に気にしません。最終的に社会にそれ以上の価値を生み出せる軌道に乗り続けられる限り、そして請求書を支払う方法を見つけられる限り、私たちはAGIを作っています。それは高価になるでしょうが、完全に価値があります。」
サム・アルトマンがそれは完全に価値があると言った理由は、AGIに到達できれば、他のどの企業も見たことがないような報酬を真に得ることができるからです。また、理解する必要があるのは、これらの巨大企業は、フロンティアレベルで本当に競争できるのは3、4社しかないということです。Anthropic、Meta、Google、OpenAI、そしてもし参入したいのであればAppleがいますが、そこにはそれほど多くのプレイヤーはいません。そして、これらの企業の実際の収益に裏付けられていない途方もない評価額は見ていません。NVIDIAでさえ、この分野への投資が増加しているため、実際に数十億ドルを得ています。
人々が理解する必要がある1つの点は、これらのことが数十年先の話ではなく、わずか3年後の話だということです。状況認識の知能爆発セクションに注目してきた人なら、将来のAIシステムがますます能力を高めていくことがわかります。2028年から2027年頃に知能爆発が起こる可能性があり、多くの人々がAGIを獲得すると予測している時期です。
AGIの予測について話すとき、私が気づいたこと、そして注目してきたことの1つは、これらの予測が製品をハイプアップする人々によって行われているわけではないということです。例えば、一部の産業では、その分野への投資を促進するために、この技術がここに来るだろうと予測する人々がいます。AGIについて私が見ている予測の多くは、これらのフロンティア企業で働いている実際の尊敬される研究者たちによるものです。彼らはこれらのシステムが何をできるかについて、最先端を行く人々です。つまり、彼らの発言は軽く受け取るべきではありません。彼らの発言は何十年もの研究と、おそらく来るであろうものを見据えた裏付けがあるのです。
ここにあるこのチャートは、OpenAIでスーパーアラインメントに取り組んでいた人物によるものです。彼は、超知能を信じるのに信仰は必要ないと言いました。グラフ上の線を見るだけで、超知能が確実に可能であることがわかるのです。
人々が覚えておくべき重要なことの1つは、これらのフロンティア研究所が行う必要があるのは、AI研究を自動化することだけだということです。そこからは全てが簡単になります。なぜそう言えるかというと、AI研究を自動化すれば、会社は自身を自動化し、その後のすべては、ますます強力になるシステムで何ができるかという純粋な利益になるからです。
ここにジェームズ・ベタの発言があります。基本的に、システム2思考までにあと2〜3年しかかからないと言っています。これは信じられないレベルの推論能力で、他のこともできるようになります。この動画でも触れましたが、要約を読み上げます。
「世界モデルの構築はほぼ解決済みで、システム2思考まであと2〜3年、具現化まであと1〜2年です。後者の2つは同時進行できます。全ての要素が構築されたら、それらを統合し、上述のサイクリングアルゴリズムを構築する必要があります。それにはさらに1〜2年かかるでしょう。したがって、私の現在の推定では、AGIまでは3〜5年です。一般的に知的な具現化されたエージェント（個人的にはこれをAGIと呼びます）のようなものまで3年、世界の懐疑論者を納得させるレベルまで洗練させるにはさらに数年かかると考えています。」
これはOpenAIの研究エンジニアの発言ですが、彼だけではありません。AIがあと3年で実現すると信じてDeepMindを去った人物もいます。DeepMindの共同創設者で現在MicrosoftのAIチームのCEOであるムスタファ・スレイマンも次のように述べています。「確実に今後10年以内に、それらの能力を手に入れるだけでなく、それらの能力が広く利用可能になり、非常に安価に、場合によってはオープンソースでさえ提供されるでしょう」。また、この技術が今後5年以内に企業を運営できる可能性があり、AIが起業家や発明家のように行動できるかもしれないとも述べています。
サム・アルトマンも、AGIが現実のものとなる時期についての質問に対して、「5年、前後。もしかしたらもう少し長くなるかもしれませんが、誰も正確にいつか、あるいは社会にとって何を意味するのかを知りません」と答えています。
AnthropicのCEOであるダリオ・アモディも、AGIが達成されると信じる時期について次のように述べています。「人間の子供が学び、発達するように、彼らはどんどん良くなり、どんどんスマートになり、どんどん知識を増やしています。2025年、2026年、おそらく2027年には、私の考えでは、ほとんどの物事においてほとんどの人間よりも優れたモデルを手に入れられる可能性が高いです。」
AIの研究者の大多数とフロンティア研究所のCEOの大多数が基本的にAGIまであと3〜5年、多くは3年と言っていることを考えると、そしてデータを見て、超知能やこれらの真に有能なシステムがどこに向かっているのかのグラフに注目すると、確かに初期の支出は高額になりますが、長期的に見れば、これは多くの人々が見落としている明確な技術革命になると思います。
AIがバブルの状態にあるとすれば、確かに民間投資の分野を見ると、何百万ドル、何百万ドルという資金調達が行われていますが、それは評価額が絶対的に狂っているとまで言えるほどの段階ではありません。そして、バブルであるためには、ほとんどあるいは全く収益のない多数の評価が必要です。
以上のことから、私はAIがバブルの状態にあるという意見には完全に同意できません。確かに、これらの動画は魅力的なクリックベイトの見出しを作り、AIが死にかけていると主張していますが、私はこれはガートナーのハイプサイクルにおける幻滅の谷だと考えています。
AIのハイプは、Gemini 2、Claude 3.5 Opus、そしてもちろんGPT-5など、次のラウンドのフロンティア能力システムがリリースされれば、再び起こると思います。しかし、この分野にいる者として言えることは、AIが少しバブル的になったら、このチャンネルで真っ先にお知らせします。確かに、私のチャンネルがAIに関するものなので、これは完全に偏見だと思うかもしれません。しかし、信じてください。私は完全に偏見のない立場を維持できます。なぜなら、バブルでないものに投資し続けるのは意味がないからです。
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