この動画は、AI業界の現状と将来展望について深く掘り下げた対談である。NvidiaのH20チップ対中輸出規制緩和から始まり、各AI企業の競争戦略、モデルの特徴比較、そしてAIが引き起こすエネルギー需要の急増と原子力発電の必要性まで幅広く議論している。特に注目すべきは、AI導入による雇用への影響が段階的に進行する見通しや、消費者向けと産業向けAIの市場機会の違いについての分析である。
AI投資の長期的視野と市場の現実
もしあんたがこの長期的なビジョンに投資してるんやったら、来年に起こることはないで。その次の年にも起こらん。こういう疑問や、実際に数字で即座に見たいっちゅう要求は、たぶん継続的な失望の種になると思うで。でも長期的には、これは見ることになると思う。多くの場合、ゆっくりと数字に滲み出てくるっちゅう感じやな。
深層技術へようこそ。今日の大きなテーマは現状報告や。AIの現在地と、俺とダグ、そして深層水チームがこれらのモデルとその進歩について取り組んできた仕事について話そうと思う。
前回、AIっちゅう大きなテーマについて話した時から、状況はちょっと曖昧やった。解放の日があって、多くの株が結構激しく叩かれた。最終的に景気後退が起こって、ハイパースケーラーや他の皆がAIへの支出を引き下げ始めるんちゃうかっちゅう懸念でな。
でも俺らが見てきたのは、まだ早い段階やっちゅうデータポイントが滴り落ちてくることや。昨夜のダグの見解が気に入ったで。H20についてのNvidiaのニュースを見た時のあんたの意識の流れを教えてくれ。
Nvidia中国向けチップ販売再開の予測
予測可能やったっちゅうのが最初の言葉やな。俺らは前にこれについて話してたやろ。最終的に取引がまとまると期待してたって言ってたと思う。取引はこの政権の愛の言語やからな。
これは俺が予想してたよりちょっと早く起こったけど、いずれこういう規制の緩和が起こるっちゅう現実に茶葉が指し示してた感じがするで。
だって一歩下がって考えてみ。アメリカにとっても、Nvidiaにとっても、これらのチップを中国で売る方が、中国の競合が現れてチップ製造でのアメリカの優位性に挑戦するよりええやろ。論理的に考えて、なんでそんなリスクを冒すんや？
基本的にこれはiPhoneみたいなもんやな。Appleの高レベル幹部が俺に言ったことがあるんやけど、Appleが犯した最大の過ちはAndroidに酸素を与えたことやって。iPhoneの価格を大多数の人には手の届かない値段に設定してて、SamsungとGoogleがAndroidで腰だめに入ってきたんや。
同じような考えか？酸素すら与えへん。Huaweiに顧客と会話する窓を与えへんっちゅうことか？
酸素だけやなくて、それで飛び車輪が起こるんや。競合が勢いを得て、フリーキャッシュを生み出せる製品を作れるようになったら、そのフリーキャッシュをまたR&Dに再投資できて、飛び車輪が回り始める。最終的に本当の競合相手になる可能性があるんや。
規制があるせいで競合してるだけやったら、技術的には本当の競合やない。単なる代替品や。市場にある中では最高のものやけど、製品開発に投資を続けられるようになったら本当の競合になる。それが危険なんや。
通常の競争環境やったら、そうはしたくないっちゅうのに同意するで。売上を取って、チップをできるだけ広く出したい。競合に投資を続ける収入を与えたくない。
でもHuaweiは中国政府の延長みたいなもんで、最終的に無限の小切手、オープンチェックブックを持ってるからな。まだまだ資源はたくさんあるで。
政治的判断とタイミング
俺の視点からすると、これは俺が思ってたより6か月早かった。4月のNvidiaの決算発表を振り返ると、Jensen（ジェンセン）が「俺はトランプを信頼してる。前進する道を見つけるで」って言ってて、俺は6か月先のことやと思ってた。だからほぼ同じページにいたわけや。予想より早く来たんは確かやな。
競合的にどういう意味かっちゅう部分で、Nvidiaにとって何を意味するか、それは10-15%のプラス影響やけど、もっと大きな影響があるし、あんたが言った通り競合的にも、中国がこれらのチップをそんなに欲しがってて、この交渉の一部になってるっちゅうのには驚いた。
これは元アメリカ通商当局者との会話に基づいてるんやけど、1-2か月前に話してて、アメリカが中国から欲しがってるレアマグネットについて、Nvidiaの件を緩めるために何かが起こる必要があるかもしれへんって話してたんや。
だからこれは中国指導部が望んでた最高レベルから来たもんで、俺が驚いたのは、彼らがアメリカの技術の上に構築したがってるっちゅうことや。立場を逆にしたら、アメリカがHuaweiの上に構築したいと思うか？
やりたいんやなくて、やらなあかんっちゅうことかもしれへん。Nvidiaの話に戻ると、たとえ縮小版であっても、市場で断然最高の製品を持ってると思う。
だから中国の選択肢を考えると、次世代の高度なAIモデルを作ろうとする時に本当に不利になる標準以下のハードウェアで構築するか、アメリカと取引してNvidiaのまともなチップにアクセスして、モデル側でより進歩を遂げることができるかや。
DeepSeekの限界とフロンティアモデルの現実
でも面白いのは、巻き戻してDeepSeekを考えると、Nvidiaから離れることの究極やったDeepSeekを生み出した国が、Nvidiaが最高のものやって認識してるっちゅうことや。しかもこれは彼らのジュニアバーシティGPUやで。
DeepSeekの件は、起こしたエネルギーと懸念の割には、この分野を密接にフォローしてる多くの人が言ってた通り、フロンティアモデル空間への本当の挑戦ではなかったっちゅうことを示してると思う。まだフロンティアの挑戦者やない。
DeepSeekはええモデルや、視点を整理するために言うとな。でも違いがあるんや。これが理解すべき最も重要なことやと思うけど、フロンティアにいることと、すべてのリーダーボードで首位争いをすることには違いがある。質的な側面で、どのモデルが最高かっちゅう戦いをしてるのは、Anthropic、Google、OpenAI、XAIだけや。この4社だけやで。
FacebookのMetaでさえそこにいてへん。Metaのモデルはそこにいてへんやろ？だからこれは彼らがどこにいるかを示してるし、そこに到達するために大金を使ってる。
AI最前線での競争とインフラの重要性
核心的な要点の一つは、AIの最前線で前進するには大量のGPUが必要やっちゅうことや。中国対アメリカっちゅうAIでの戦いで、誰が優勢かっちゅう話では、アメリカがリーダーシップを持ってて、それが縮小してるっちゅう物語があった。DeepSeekはしばしばその証拠として使われるけど、中国が2級GPUのためにまたテーブルに戻ってきたっちゅう事実は、これはインフラ側であってモデル側やないけど、アメリカのAIリーダーシップ継続を応援してる人たちには励みになると思う。
そう思うし、Nvidiaだけやなく、インフラ空間で圧倒的に支配的やから明らかやけど、この議論を考える時に他の2つの場所がある。
一つはモデル側で、クローズドソースの観点から見ると、世界最高のモデルを持ってる。オープンソースでは中国がQWenやDeepSeekで今リードしてると思う。ええオープンソースモデルを持ってるけど、客観的に俺の意見では、これらのモデルはクローズドソースモデルほどよくない。
もう一つの分野で、今日ペンシルベニアで大きな発表があったのはエネルギー分野や。トランプ政権がこの点で非常に明確にしてるのは、MetaやMicrosoft、Amazonが望んでるメガワット、ギガワット級データセンターのインフラ構築をサポートするために必要なエネルギーを構築し続けることができる強力なエネルギー政策を推進するために、ほぼオープンチェックブックがあるっちゅうことや。
エネルギーとインフラの戦略的重要性
アメリカのインフラとエネルギーについての考えは保持しておきたい。Nvidia中国発表の表面下の要点に戻ると、もう一つの部分があって、これらは非常に価値があるっちゅう感じがする。なぜなら非常に多くのことが関わってるからや。これは俺にとって、AIの実体が最終的にハイプを超えるっちゅうリマインダーや。
最高レベルでこれが主要な交渉材料の一つになってる時、少なくとも中国指導部がAIが大事になるって感じてるっちゅう兆候やと思う。明らかなことを言い過ぎてるかもしれへんけど。
実際どう返答するか考えてたんやけど、AIが大事になるっちゅうのはこの時点でコンセンサスに感じる。俺らが多数派にいる時はいつも嫌やけど、誰もそれがかなり大きなことになるとは疑ってへん。どれくらい大きいかが問題や。
俺が言いたいのは、市場が俺がAIについて思ってる場所にあったら、はるかに高いところにあるやろうっちゅうことや。最終的に起こることの実体を俺が思ってる場所では、市場はまだ最終的に起こることを完全に評価してへんと思う。
AIによる労働力への影響と企業の採用
そんなに素晴らしいAIが今あって、将来も素晴らしいんやったら、なんでもっと実際の使用例が見えへんのか、価値はどこにあるのか、実際の金銭的価値はどこにあるのかっちゅう質問がいつもある。
俺らが作ってきた論点は、今日のAIが何ができるかを考えると、特に知的財産ベースのビジネス、技術ビジネス、デジタルビジネスの多くにとって、これらの企業は今日、AIで労働力の5-10%をカットできると本当に信じてる。
主にコーディング関連ってことか？
主にやないけど、それが大きな部分やと思う。でも顧客関連もあると思う。カスタマーサービス、営業にもある。
バケツは忘れて、下位レベルの従業員やと思う。これらの機能は自動化できる。実際に見てる。Microsoftは昨年だけでコールセンターで5億ドル節約したって言ってる。過去3-4か月で労働力を2回カットしてる。本当にAI主導に見える。彼らにとっては営業、カスタマーサービス、たぶんエンジニアリングの一部もある。
マージンでそれを見ることができるけど、大きな5-10%のカットをする障壁は政治的やと思う。メディアの圧力、内部の圧力、どこからであれ、公的圧力でも、AIによる本当に大きなカットをするのはリーダーとして本当に難しい。株主や事業に残ってる他の皆にとって良いことであってもな。
当然もっと来るで。FordのCEOは彼らのホワイトカラーの仕事の半分が最終的に機械に行くって話してる。Deep Waterでは、それに関する株式選択を支援するIntelligent Alphaイニシアチブがある。俺らが製品をマーケティングする方法全体が影響を受けてる。これらは全部よく知られた道や。
バケツに入れたかった理由は、Databricks、OpenAI、Anthropicがいた俺らのAIサミットを振り返ってるからや。彼らは皆、AIの主要な使用例はまだコーディングとカスタマーサービスやって話してた。これらの仕事の節約を考える時、俺が思うに2023年タイプのAI使用例に基づいて話してる労働力の変化を見てるっちゅう議論に戻る。
将来を考えて、モデルがより良くなって、どこまで行けるか本当に完全に把握するのは難しいと感じる。
長期的変化の段階的実現
どれくらい、どれくらい早く、どれくらい速くこれが全て展開するかっちゅう公正な質問がまだあると思う。それがたぶん最大のゲート要因で、この長期的ビジョンに投資してるんやったら、来年に起こることはない。その次の年にも起こらん。
これらの質問や実際に数字で即座に見たいっちゅう要求は、たぶん継続的な失望の種になると思う。でも長期的には、多くの場合ゆっくりと数字に滲み出てくるのを見ることになると思う。
MicrosoftやたぶんAIをどう扱うかでより保守的になるであろう他のFortune 500企業を考えてみ。AIを採用して正しく適用したら、彼らの数字で見ることになるのは、数年間で従業員ベースの自然な流出があるっちゅうことや。
通常雇用する1000人の代わりに、500人だけが離職するのを許可して、結果的に1500人になる。年に1-2%かもしれへん。マージンで本当に見えるまで5-6年かかるかもしれへんけど、突然「うわ、俺らのマージンが10パーセントポイント拡大した」って言うことになる。そうやって時間をかけてゆっくり積み上がるんや。
エネルギー需要の急増と原子力の必要性
労働についての部分は超重要や。でもNvidiaで起こってることを超えた、より広いAIについてこれが意味することを要約すると、俺らが持ってたリードについての会話に戻りたい。あんたがエネルギーについて言及してた。エネルギーで起こってることのデータポイントを逃した。
最近のRedwood Materialsへの訪問があった。JB Straubelの会社や。彼らはRedwood Energyっちゅう新製品を発表した。基本的に、80%の有用な寿命でかなりの有用な寿命を持って戻ってくる中古EVバッテリーを使ってる。バッテリーの半分以上が80%の有用な寿命で戻ってくる。それらを配列にまとめて、再生可能エネルギーやシステムバックアップのバックアップを作ってる。
そのイベントで彼らが持ってた数字は、アメリカのエネルギーの5%が今日AI関連で、次の3年で15%になるっちゅうことやった。だから俺が逃した最近のもののテイクアウェイが気になる。オープンチェックブックって聞いた時、エネルギーについて考えると、原子力がたぶんその会話の最前線にあると思う。
原子力は一部になると思うし、2つのことを言いたい。今日のニュースは、Google、Blackstone、Coreっちゅう数社が、ペンシルベニアでより多くのAIインフラを構築するために数百億ドルを使うと発表したことや。既にMicrosoftがスリーマイル島を再開してる。
原子力の話とペンシルベニア、俺の故郷の州で、俺らのリーダーシップを非常に誇りに思ってる。原子力では、俺らはアメリカで最も原子力に優しい州の一つや。原子力は巨大なエネルギー需要への解決策の大部分にならざるを得ないと思う。
多くのモデル構築会社から再生可能エネルギーを使いたいっちゅう内部的な欲求があると思う。Redwoodのような解決策の一部かもしれへんし、太陽光や風力かもしれへんけど、現実は純粋に再生可能なものから十分なジュースを生成できないように感じる。これらの企業の多くにとって次善の策は原子力になると思う。だからもっと原子力への支出が見られるやろ。
でも違いは、再生可能エネルギーは6か月で稼働できるけど、原子力のタイムフレームは5年や。それは残酷や。10年かもしれへん。この数字についてのレポートを読んだばかりやけど、正確には覚えてへんが、たぶん5-10年の間やったと思う。
希望としては、これらの小型モジュール炉で、承認を迅速化するために連邦と州レベルで異なる政策を得られたら、3-4年くらいになるかもしれへんけど、まだ数年はかかる。
エネルギーコストと技術進化
Redwoodの元CFOが原子力会社に参加した話をしたけど、基本的に技術を使ってこれらを建設する技術を持った総合請負業者で、かなり大きなパイプラインを持ってるように聞こえる。これは最終的に皆のための安いエネルギーに波及するのか、それともAIの需要を満たすだけなのか？
バタフライ効果はいつも考えるのが面白い。メインなことが起こることの予期せぬ、でも見るべき副産物は何かっちゅうな。たぶんそれが答えかもしれへん。これが最終的に原子力を突破して、皆のエネルギーを下げることかもしれへん。
俺はたぶんそれに反対に賭けるで。エネルギー側での需要と供給はいつも非常に慎重に管理されてるものに感じる。エネルギー価格は多くの場合、そもそも対処しなあかん規制がたくさんある。だから業界を革命化することには反対に賭けるかもしれへんけど、石炭のような古い方式から天然ガスと原子力により向かう発電方法を革命化するかもしれへん。
AI利用の実感とエネルギー消費
俺の母が俺らの話を理解するかっちゅうベンチマークがある。会話的な文脈に入れようとしてる。AIとエネルギーについて考えて、俺の母が理解するかを考える時、ウォールストリートジャーナルのJoanna Sternに敬意を表したい。彼女が最近やった記事で、実際にプロンプトがどれくらいのエネルギーを取るかを見に行った。
大まかなアイデアは、3分のビデオを作るようなプロンプトを使う場合、AIにビデオを作ってもらうようプロンプトできる。それはハンバーガーを揚げるのに十分なエネルギーや。マクドナルドでハンバーガーを揚げるっちゅうのをあんたがするとは知らんかったけど。それがかなりのジュースやっちゅうのが俺に響いた。
確かにかなりのジュースや。技術でいつも見る現実は価格が下がることや。だから価格は下がるけど、ジュースの必要性、これは原子力の必要性とどうやってこれを拡大するかに戻るけど、まだこのエネルギー問題にあらゆるものを投入することになりそうや。
でもAIにとって、推論を実行する価格は俺の頭では、それが取る電力量の関数や。価格がその関数として下がると言う時、より省エネの新しいチップが出てくるからエネルギー需要もクエリごと、新しいチップごとに変わる。
モデルも進化するし、チップも進化するし、全体のインフラも進化すると思う。インターネットの文脈でも考えられる。Nielsen’s law of bandwidthっちゅう法則があって、基本的にインターネット帯域幅の需要が年に50%ずつ成長するって言ってる。長い間そうや。指数関数的やと考えるのは狂気や。
これはNetflixが大きなX要因やと思った後で、それが頭打ちになったんちゃうか？
そう思う。これはMoore’s lawのような法則の一つで、100%正確に追跡してるわけやないかもしれへんけど、方向性としてはそうやと思う。確か帯域幅は過去数年間それぞれ30-40%以上の成長やった。去年は20%台やったかもしれへんけど、人々がより多くのインターネットへのアクセス、インターネット上のものを求めるから、この堅実な二桁の伸びで成長し続けてる。
AI需要でも同じことが起こると思う。Googleで20年間見てきたような、より多くの検索と同じように、より多くのクエリへの継続的な需要があるやろ。企業は人々が実際に支払って使い続けることができる製品を作るために、それらをより費用効率的に提供する方法を見つけなあかん。
帯域幅についてそれを聞いた時、Comcastに少し寛大になりたい。どれだけ文句を言ってても、彼らはかなり大きな需要の拡大に対処してる。
AI モデルの比較と選択基準
検索の話をしたけど、当然モデルは追加してる。その重い作業の大部分はパイプを通ってデータセンターに行くんやなくて、データセンターレベルで行われるけど、間違いなくインターネット上で使用されるデータの量を増加させてる。
俺らはどのモデルが最も有用かをテストしてて、すべての主要なものに時間を費やした。当然それはOpenAIとGPT、Grok、Gemini、Anthropic Opus、LLaMAモデルはやらんかったと思うけど、他の4つに焦点を当てた。
俺らのチームのBrianがこれに取り組んで、俺らも自分たちのメモと比較した。これは楽しいと思う。どのモデルが最高かっちゅうよくある質問や。
俺らが長い間一緒に働いてきた答えで、何かについて明確な答えがない時の答えは俺をイライラさせる。残念ながらそれがこれら4つのトップモデルの現実や。明確な答えはない。
これはAIについて話す人の好きな言葉やと思う「テイスト」を呼び起こす。あんたの好きなモデルは俺の好きなモデルと違うかもしれへん。それがAIの主観的現実で、例えば検索と対照的や。
検索は検索でかなりバイナリや。あんたの質問に答えてかなり良いか、そうでないかや。これらのモデルでは、すべての答えが非常に複雑やから、メール返信の作成対株式分析対ビジネスをより良くする方法についての会話のように、すべて非常に異なることやろ？
一つのモデルは一つのことに本当に良くて、別のモデルは別のことに良いかもしれへん。だからテイストのアイデアが人間側とモデル側の両方で入ってくると思う。モデルは制作者のテイストの反映やと思う。だからベンチマークの世界外で物事が本当に主観的になり始める場所や。
俺らが仕事環境と日常生活でこれらのモデルを使う方法についてのテイスト側がある。そして産業強度AIの実体についての質問がある。
薬物発見をしてる企業や、モデルにもっと推論してもらう必要がある企業について考える。少なくともそれについて明確な線が見え始めてる感じがする。だからテイスト側がある。テイストについて少し話して、それから誰が最高の能力を持ってるかについて話そう。
テイストについて、あんたがこれにかなりの時間を費やしたのを知ってる。Brianの観点から、彼は本当にAnthropic Opus 4が好きや。
モデル選択における実用性と主観性
もし俺がランク付けしなあかんとしたら、これは本当にIntelligent Alphaでの使い方に基づいてる。俺らは株式分析とポートフォリオ管理にモデルを使ってる。今最高のパフォーマンスをするモデルをランク付けするとしたら、GPTが俺のお気に入りや。OpusのClaudeはもうちょっと下の方やけど、GPTとGeminiが俺にとって今最高のパフォーマンスをする2つや。
GPTとGemini、これは最初からの長年のお気に入りやな。でもBrianは本当に会話側と、UIも含めて気に入ってる。だから消費者や一般の人がこれらのモデルをベンチマークする時、テイストが大きな役割を果たすっちゅうことを示してる。それが方程式の一方や。
もう一方は、より難しいベンチマークについてで、これはLLM Bot ArenaとHugging Faceや。そこには異なるベンチマークグループがあって、その部分の会話では、これらのモデルがベンチマークで良い結果を出すように調整されてるのかっちゅう質問がある。俺はそれでもええと思う。ベンチマークは重要やから、ベンチマークのために最高のモデルを構築できる人を見ようや。
その前線で、最近出たGrok 4で初めてGrokがリーダーボードのトップに達した。これはイーロンの科学アプローチ、真実追求側への焦点にも関連してる。Grokが始まった時を振り返ると驚くかもしれへん。もうなくなったファンモードがあった。
消費者に本当にアピールするっちゅうアイデアやったけど、少なくともXAIが構築してるものを見ると、もっとハードサイエンス市場、将来アクセス可能になる産業レベルのAIアプリケーションを狙ってる感じがする。少なくともGrokがどう適合するか、XAIがこの会話にどう適合するかを考える正しい方法か？
まさにその通りやと思う。話しながら頭の中で形成しようとしてるけど、2つの軸を考えて4つの四角形を作ることができそうや。創造性を要求するタスクと客観性を要求するタスクがあって、数学的な実践のタスクと定性的な、文法的なタスクがある。
本当に数学と客観性の世界に入った時、それがGrokが本当に使われるように設計されてる感じがする。イーロンはいつもGrokは最適な真実追求マシンやって言ってる。だから真実追求とは何か？客観的なものになるやろ。数学は定性的側面よりも絶対に客観的や。
それらはしばしばより創造的や。だから誰にアピールするか？薬物発見やと思う。ハードサイエンスに関連すること、ロボティクスに関連することやと思う。ドメインがより期待される出力があるところ、そう言えるかな？創造的で定性的なものは出力が異なるかもしれへん。あんたが前に言ったように、何かに対して複数の答えや明確でない答えがあるのを嫌うのがその象限や。
Grokは確実性の象限で、真実、定義的に真実であるものと一致させようとしてるからや。だから薬物発見かもしれへん。物理学、数学、ハードサイエンスのことやと思う。
イーロンと彼の会社、Tesla、SpaceXを見ると、それは非常に理にかなってる。これらはGrokを本当にうまく使えるであろう企業の種類や。
産業用AIと消費者AIの市場機会
全体的な経済機会は、より産業規模のAI対消費者でより大きいと思うか？
言うのは難しい。消費者側で数学をやったからな。個人AI機会について話した。人々の支払い意欲、どれくらい支払うかについて数学をやった。短い答えは、1兆ドルの収益タイプの機会になり得ると思うっちゅうことや。
人々が実際にこれらの企業に1兆ドルを支払って、月10-100ドルのモデルを使うっちゅうことか？
1兆ドルは、Google、Meta、Microsoft、Nvidia、ハードウェアも含めて全部一緒やろな。数学が正しければ、1兆ドルよりちょっと少ないかもしれへん。だから大きな市場や。巨大や。
産業市場がどれくらい大きくなれるかは、その数学をまだやってへんからよく分からん。
フロンティアモデルの競争動向
これらのモデルの異なるテイストと、誰が進歩を遂げてるか、リーダーボードで誰がいて、どうやってそこに到達して最前線にとどまるかを考える時、最前線にいることとこれらのモデルが全部かなり近いっちゅうことを考える。
それももう一つのことで、LLaMAを除いて、トップ4の間には異なるテイストがあるけど、全部かなり近い。どれが1から4で、4から1かを議論できる。
今日それを見て、モデルが全部かなり近い世界で次の3-5年でその競争力学が展開すると考える時、どうやってビジネスから区別を作るか？だから消費者側ではテイストの問題やと思う。人々は自分たちがより一致するモデルを選ぶ。
でも企業側や商業側では、生の能力があって、実際に超越する1つのモデルがあったら、それは大きな利点になるやろ。でもこの全てで実際に勝者がいるかをどう考えるべきか？
超早期やけど、実際に考えるべき本当に重要な質問やと思う。競技場が少し分岐し始めてるのを見始めてるからや。OpenAIとGoogleが非常に衝突コースにあるのは非常に明確に見える。両方とも消費者に非常に指向してるように見えるからや。
Googleは非常に理にかなってる。既に消費者を持ってるからな。OpenAIは今のところ大多数の消費者の心で主導的ブランドやと思う。だからこの2つは同じ道にある。
GrokとXAIは、よりコーディングに少し触れるかもしれへん数学重視の方向で自分たちを区別しようとしてるのはかなり明確やと思う。産業的で、異なる軌道にある感じがする。
これはGoogleとOpenAIが企業側に触れないっちゅう意味やないし、消費者側に触れないっちゅう意味でもないけど、その区別は理にかなってると思う。
面白い質問は、Anthropicがどこに行こうとしてるかよく分からんっちゅうことや。これらのツール全ての中でたぶん最高のコーディングアシスタントを持ってることで知られてると思うからや。
Grokもその点で本当に良い数字を持ってた。でも彼らは真ん中で少し迷子になってる感じがする。十分強い消費者ブランドを持ってへんからや。大多数の消費者はそのモデルをGoogleやOpenAIと比べて知らんし、Grok側を完全に受け入れてる感じでもない。だから彼らについて疑問に思う。
もう一つ投げ込むで。LLaMAは今チェス盤から外れて完全に再構成、再想像されて、最終的に戻ってくる感じがする。それがどこに行くかは分からん。
Meta の戦略転換と将来展望
それがたぶんダークホースやな。スーパーインテリジェンス研究所で起こってることを考えるとな。だから見るのが楽しみや。
ちなみに今日の噂で、報告を見たんやけど、スーパーインテリジェンス研究所が最終的にLLaMAをオープンソースにするのをやめるかもしれへん。純粋にクローズドソースプロジェクトに転換するかもしれへん。
それは大きなニュースやろ？あんたが話してた、オープンソースモデルをサポートできるけど、独自モデルにも活用できるAWSタイプの製品を立ち上げることについても。
非常に理にかなってるし、将来のDeep Techの良いトピックになるやろ。だからDougとJeanに代わって、参加してくれてありがとう、さよなら。
コメント