この動画では、OracleやSalesforceが大規模なレイオフを実行している現状について詳しく解説している。特にSalesforceは顧客サービス担当者の45%にあたる4000人を解雇し、AIエージェントで代替することを発表した。また、OpenAIのStargateプロジェクトやNVIDIAの収益記録、Metaの人材流出問題、Google DeepMindのロボット技術進歩なども取り上げ、AI技術の急速な発展が労働市場に与える深刻な影響と、エントリーレベルの雇用機会が13-15%減少している現実を分析している。
OracleとSalesforceによる大規模AI主導のレイオフの実態
皆さんこんにちは。まず最初にいくつかお知らせがあります。何よりもまず、Julia McCoyと私が構築したFirst Moversというプラットフォームで、人工知能の恩恵を最大化するための初めてのコースを間もなく開始します。この最初のコースは数週間後に公開予定です。
今すぐ登録していただけます。これは私が研究目的でこれらのツールをどのように使用するかについてのコースです。もう一つのお知らせは、私たちが取り組んでいる書籍「The Great Decoupling」についてです。これは労働後経済学に関する本で、私たちがどのようにして現在の状況に至ったか、そしてこれからどこへ向かうのかを扱っています。この本のランディングページを近日中に立ち上げる予定です。
まだ出版社やエージェントを探している最中ですが、本自体は完成しています。そして最後に、労働後経済学に関するすべてのコンテンツを専用チャンネルに分離しました。したがって、このチャンネルは人工知能に特化した内容に集中します。
以上を踏まえて、本題に入りましょう。今日はカバーすべき内容がたくさんあります。OpenAIとStargateから始まって、NVIDIA、Meta、Oracle、Google DeepMind、そして現在進行中のレイオフについても話します。では早速始めましょう。
OpenAIのStargateプロジェクトとエネルギー制約の課題
まず第一に、OpenAIはStargateプロジェクトに本当に力を入れて取り組んでいます。彼らはインドに1ギガワットのStargateデータセンターを建設すると発表したばかりです。これは、Oracleと共にアメリカ国内で取り組んでいるマルチギガワットのデータセンターに加えてのことです。
この件で私が本当に掘り下げたいのは、計算資源制約という新たなトレンドが出現していることです。誰もが知っているように、十分なチップを入手できるのか、台湾が侵略されるのかといった問題は、AI技術が実際に減速していないという事実を踏まえると、将来を見据える際に誰もが最も気にかけている事柄です。
私たちが知る限り、その飽和状態は加速しており、これについてはレイオフの話題で詳しく触れます。しかし本当に重要なのは、希少性とは何か、参入障壁とは何かということです。Sam Altmanが言ったかどうかは定かではありませんが、業界のコンセンサスは、エネルギーと電力網、そしてサプライチェーンに加えて、データセンターを建設するための実際の不動産が、真の参入障壁になりつつあるということです。
MetaのHyperionデータセンターを見れば分かりますし、xAIの巨大なデータセンターもそうです。電力とチップがある場所が、真の参入障壁になりつつあります。もちろん、これは資本集約化につながり、エリートによる支配などの問題を引き起こします。
一方で、彼らが文字通り数千億ドルをデータセンターに投資していることは喜ばしいことです。しかも一社だけでなく、多くの企業が投資しています。しかし、地政学と公益規模のインフラが、次世代AIの展開における次の大きなボトルネックになりつつあります。この点については前回の動画で少し触れたので、これ以上詳しく述べる必要はないでしょう。
OpenAIの新たな製品戦略とA/Bテスト機能
OpenAIからのもう一つの発表は、彼らがStats SIGを買収したことです。興味深いことに、AnthropicがStats Sigを使用していました。これは彼らの新しい製品戦略につながります。これも最新動画で言及した内容ですが、彼らは実際に企業としての製品戦略を改良しています。
このStat Sig買収によって実現する核心的な機能は、より高速なA/Bテストの展開です。A/Bテストについてご存知でない方のために説明すると、製品の2つのバージョンを作成し、ユーザーのA集団にはバージョンAを、B集団にはバージョンBを提供して、どちらがより良く使われるか、より良い体験を提供するかを確認する手法です。
これは主に2つの企業によって開拓されました。AmazonとMetaになる前のFacebookです。基本的に、彼らは機能のアイデアがあると、その機能を立ち上げます。最高レベルでは、AmazonとMetaは1日あたり約5000の機能を立ち上げていました。ただし、これはプラットフォームへの巨大な変更を意味するわけではありません。
時には小さなアルゴリズム変更でした。時にはUXの変更やUI変更でした。しかし、これが高速反復の典型例なのです。私がこれを共有する理由は、個人的にこれが正しいアプローチだと思うからです。
AIが皆を殺すとか、即座にASI（人工超知能）に変身してフームするといった考えを乗り越えれば、これは単なる別のソフトウェア製品なのです。多くの人がこの考えに腹を立てるかもしれません。AIを単なるソフトウェア製品だと言うのは、つまりAI懐疑論者たちが単なるSaaSだと言うのと同じようなものだからです。そういう人たちはLinkedInにいて、LinkedInは非常におかしな場所で、私はできるだけLinkedInに行かないようにしています。しかし、プロフェッショナルとして、そこでプレゼンスを持つ必要があります。
要点は、星に目がくらんだような幻想や雲の上の頭でっかちな考えを乗り越えて、これを他の製品と同じように扱おうと言うことです。そうすれば、より速く良くなるでしょう。それがGPT-5のようなモデルで見られた問題のより迅速な解決につながることを私は期待しています。
彼らはモデル全体の実行をA/Bテストすることはできないでしょう。私が理解する限り、彼らがA/Bテストするのはメモリ、システムプロンプト、そういった類のものです。これは何もないよりは良いことです。なぜなら、非常にスマートなベースラインモデルがあれば、異なるファインチューンされたバージョンも持てるかもしれないからです。
しかし、ソフトウェアアーキテクチャがどのようになるかは実際のところ分かりません。様々な方法が想像できますが、あまり先走りすぎたくありません。
彼らがもう一つ行うことで、最初にこのニュースを見た時は少し懐疑的だったのですが、ChatGPTのペアレンタルコントロールを展開することです。これは非常に興味深いと思います。これは彼らがコンシューマー製品として確固たる地位を築きたいと思っているレベルを示しています。
そのために世界中から250人の医師を招いています。最初は本当にそんなことをするのかと思いました。OpenAIからのこのニュースに懐疑的だった理由は、これ以上医師は必要ないと思ったからです。そうすれば、モデルは人間の医師のように考えるよう教えられ、「ああ、これはX、Y、Zを行うべきだ」と言って、基本的に人間の医師と働く際の問題点をすべて複製することになり、エイリアン・インテリジェンスを保持できるはずなのにそうならないからです。
しかし、彼らが行っていることは正確にはそれではありません。彼らが焦点を当てているのは安全性と危機介入で、これは非常に特定の分野です。そのことを念頭に置くと、彼らはAI精神病に関するニュースを見たのだと思います。
人々が本当に悪い結果を経験したというニュースを見たのです。それは少数のケースですが、同時に人々はスクリーンショットを投稿しています。Redditに投稿された例では、誰かがChatGPTを使って動画を編集していて、「このフレームで終わらせたい」と言っただけで、「終わらせたい」という表現を察知して、動画編集から完全に話題を変えて「いつでもヘルプがあります。今すぐこの番号に電話してください」となってしまいました。
本当にこのようなことです。このモデルはもっと賢くなる必要があります。コンテキストを理解できるほど賢くなる必要があり、実際に十分賢いのです。これは本当に悪いトレーニング、悪いデザインなどに起因します。
GPT-5について十分に問題を見てきたので、次に進むことができると思います。
NVIDIAの記録的収益と地政学的リスク
次にカバーしたいトピックはNVIDIAです。NVIDIAは記録的な収益を計上しましたが、人々が注目したのは、彼らの収益の大部分がトップの少数の購入者からのものだということです。最大の購入者が総収入の約40%を占めていると思います。
では、その巨大顧客は誰なのでしょうか。これは先ほど言及した資本集中と資本集約化に戻ります。これらのBlackwellチップ、これらのハイエンドGPUをすべて購入できるのは誰かを見ると、それが基本的に未来を所有することになる人たちです。頭の上ですぐには分からないし、彼らがそれを共有したとは思いません。誰なのか推測することはできますが。
この別の要素は地政学的緊張です。これはこれからの数年間で、これまで以上にAIの会話に大きく影響することになります。それは中国です。中国、中国、中国。これはニュースではありません。これは私の解釈です。私の社説ですが、そこには十分な噂と証拠があります。
NVIDIAチップが中国に現れ続けています。NVIDIAが中間業者に販売し、その業者が中国に販売しているか、NVIDIAが法律を回避しようとしているかのどちらかです。誰にも分かりません。どうでもいいことです。
事実は、NVIDIAチップが中国に現れ続けているということです。そしてもちろん台湾があります。TSMCは世界有数のシリコンウェーハーの提供者の一つで、これは劇的な地政学的リスクと見なされています。これが、シリコン生産者をアメリカ国内に持ち込むニュースを見るたびに、私が全世界にとってより良いことだと思う理由の一つです。
これが全世界にとってより良いと言う理由は、まず、チップのグローバルサプライチェーンの混乱を望まないからです。それはAIチップだけでなく、医療機器、車、飛行機、あらゆる種類のものがあるため、皆にとって悪いことです。しかし、私の意見では、これは中国とアメリカにとってもより良いことです。なぜなら、緊張点を和らげるからです。
台湾をめぐる緊張を和らげ、「もう台湾をめぐって争う必要はない」と言うのです。中国が台湾を侵略するかどうかについて、個人的にはその可能性は消失していると思います。中国は台湾侵略を試みるには慎重すぎると思います。成功することが分からない限りは。
彼らはウクライナで起こっていることを見て、「これは思ったより困難になるだろう」と考えています。
Metaの人材問題と企業文化の課題
地政学から話題を移して、次はMeta Talentです。Metaは採用攻勢をかけ、フロンティアAI研究者に対してメタ超知能研究所（MSL）への契約で最大10億ドルのサイニングボーナスという噂の条件を提示していました。彼らは本当に素早く採用し、大量に採用し、あらゆるところから人材を引き抜きました。
しかし、その後人々が去り始め、採用凍結を行い、組織再編を行いました。あるツイートを見たのを覚えています。そのツイートや噂が真実かどうかは分かりませんが、そのツイートは「Mark Zuckerbergが超知能について話すとき、彼が本当に考えているのは、人々にReelsをより長く見続けさせる自己改善アルゴリズムだ」というような内容でした。
彼は実際には汎用知能という観点で考えているわけでも、未来を本当に変える何かを構築しようと考えているわけでもない。彼がやっているのは自分のプラットフォームの最適化を考えることだけだ、というものでした。繰り返しますが、それが真実かどうかは分かりません。それが単に誰かが不満を持っているだけなのかも分かりません。内部関係者からのリークだったようですが、再び、それはインターネットから来たものなので、話半分に聞いてください。
個人差はありますが、同時にその噂を見て、そして1か月後の現在、多くのトップ研究者が企業文化に合わない、ミッションが悪い、Metaで時間を過ごすのが最善だと確信できないという理由でMetaを去っています。そして彼らの多くがOpenAIに戻っています。
茶葉を読むように、これは何を意味するのでしょうか。Markが超知能とは何かについて妄想的なのでしょうか。彼はチームの運営方法を知らないのでしょうか。あなたが私に1億ドルの小切手を書いてくれるとして、私が「実際、これは試してみません。元の場所に戻ります」と言うには、どの程度の不整合が必要でしょうか。
それは大金です。繰り返しますが、行間を読んでください。これはあまり驚くことではありません。特にMark Zuckerbergについて出版された本を見ると、彼は社会的地位とお金の追求に執拗で、他には何もないと書かれています。
もちろん、Facebookが長年にわたって関わってきたすべてのスキャンダルを見れば、Mark Zuckerbergが突然別人になったわけではないということが読み取れます。彼はCambridge Analyticaスキャンダルに関わった同じ人物です。なぜなら、彼は自分のプラットフォームにそれを許可したからです。
そういうことです。私が何年も前にFacebookアカウントを削除し、振り返ることがなかった理由があります。要点は分かっていただけたと思うので、次に進みましょう。
Oracleの戦略転換と大規模レイオフ
さて、Oracleについて再び話します。Oracleはこの動画で何度か出てきましたが、それは必ずしも意図的ではありません。単にニュースになっているからです。OracleはOpenAIと協力してStargateを構築しているだけでなく、実際に関連することですが、Oracleは大量のレイオフも発表しました。
上級副社長から営業、エンジニア、その他すべてまで。彼らがこれを行う理由は、AIデータセンターに焦点を移し、OpenAIのミッションとより良く連携するためです。Oracleは全力投球しているようです。
噂の一つ（これもインターネットから来ているので話半分に聞いてください）ですが、Oracleは方向転換として全従業員の最大10%をレイオフしようとしているという話があります。これは多く聞こえるかもしれませんが、シリコンバレーでは年率7%の離職率が実際にはデフォルトのようなものです。
私がCisco Systemsで働いていた頃、私たちはそれを下回っていましたが、新しいCEOが就任し、「よし、離職率を上げよう」と言いました。そして、誰もが自分の仕事を心配するようになったため、Ciscoの企業文化は完全に破壊されました。突然誰もが自分の仕事を心配するようになったテクノロジー企業ほど冷酷で悪質なものはありません。
この件についてはこれ以上言いません。知る人ぞ知るということです。
Salesforceの45%人員削減とAIエージェント導入
より大きなレイオフの傾向について、Salesforceは4000人のサポート担当者、一部のCSR（カスタマーサービス代表）をレイオフすると発表しました。AIエージェントで彼らを置き換えることができるからです。
彼らはサポートスタッフを9000人から4000人レイオフして、現在5000人が残っています。つまり、外挿すると、CSRのフットプリントが45%削減されたということです。もちろん、データ、コールセンター、これは新しいことではありません。AIエージェントがコールセンターの仕事に侵食するのを数年前から見てきました。
しかし、大企業Salesforceがそれを行い、45%の削減を実施する時、彼らはこれが成功すると非常に確信しています。技術的にはローエンドのホワイトカラーの仕事だが、オフィスで働き、技術的な能力が必要なので、ホワイトカラーの仕事だと考えるなら。
これはテクノロジーやIT、あるいは任意のオフィスワークに従事するすべての人を立ち止まらせるはずです。なぜなら、任意のホワイトカラー分野での45%の削減、そしてもちろんAIはここからさらに良くなり、ここからさらに統合されるだけなので、これは本当に波及効果を持つことになります。なぜなら、「ああ、この グループの45%をレイオフできる」というだけではないからです。
これらの人々は他の場所で他の仕事を得ようとします。これを私は労働難民と呼んでいます。労働難民は、以前と同じような仕事を得ようとするか、他の分野に入るかのどちらかで、基本的に市場を求職者よりも雇用主に有利にします。
労働力の過剰供給があると、賃金が抑制されます。したがって、相応の新しい仕事の創出なしに一つの分野の大きな塊が侵食されるたびに、それは段階的に悪化し続けます。そして思っているよりも速く悪化します。だから私はこれを共有しています。注意深く見守ってください。
Oracleも同様に約3000人をレイオフし、従業員の10%を目指していると噂されています。繰り返しますが、その一部は通常の業務ですが、他の場合では、それらの仕事の一部は戻ってきません。これはより多くの下流効果を持ちます。
エントリーレベル雇用の深刻な減少
レイオフについて話す最後の部分は、エントリーレベルの締め付けです。新卒者が仕事を得るのが困難になっていることは、おそらく皆さんも見聞きしているでしょう。特にSTEM分野で、最もコンピューターサイエンス、CS専攻者においてです。
AI関連の初級職は13%減少しています。これは22歳から25歳の年齢層についてです。エントリーレベルの求人は前年同期比15%減少している一方で、応募は急増しています。
これは予想される事の一つです。より多くの人々がレイオフされ、就職市場の新参者と競争しているため、より多くの人が仕事を欲しがっています。これは大変なことで、ここからさらに複合的になるだけです。
より高い率で新しい仕事が創出されたり、それを吸収できる率で全く新しい仕事カテゴリーが創出されたりする証拠を見たなら、それは別の話でしょう。しかし、実際にはそうではありません。
プロンプトエンジニアリング、素晴らしい。それは新しい仕事です。AI監督、AI倫理学者、素晴らしい。これらは採用している新しい仕事ですが、自動化によってレイオフされている数万人、数十万人を雇用してはいません。
Google DeepMindのロボット技術革新
そして今日話したい最後のことは、Google DeepMindからの少しの情報です。過去1、2週間でGoogle DeepMindから2つの情報が出てきました。一つはRobo Balletです。動画を見ると、非常にクールです。
一見すると、ロボットアームの協調だけなので、それほど興味深くありませんが、8つのアームを協調させて40のタスクを実行し、その場で計画する能力を見ると、非常にSFっぽく見えます。
最も大きなことの一つは、それがその場で計画し、新しいタスクで複数のアームを協調させていることで、つまり適応できるということです。昔の産業エンジニアリングとこれが示していることの最大の違いの一つは、元々は手動の反復動作をプログラムしなければならず、それほどフィードバックや計画がなかったことです。
彼らはまだ研究段階だと言いましたが、これは物事が向かっている方向で、デジタルツインとこれらの計画能力を使用して、物理世界での自動化を本当に加速させることです。これは自動車だけでなく、ロボットの構築にも多くの複合的影響を与えるでしょう。
これが私が最も興奮している理由の一つで、人々はC-3POがドロイド工場に迷い込んで「機械が機械を作るなんて、なんと倒錯的な」と言う時のミームを投稿しています。
そして、それこそまさに私たちが向かっている方向です。ドロイド工場を目指しています。今後5年から10年で見たいのは、1日に1万台、1日に10万台を生産するドロイド工場の立ち上げです。なぜなら、合理的な時間内に10億台のヒューマノイドロボットに到達したいなら、グローバルでそのレートに到達する必要があるからです。
なぜなら、年間1万台だけを生産していたら、10億台に到達するのに何世紀もかかるからです。だから、年間数百万台、数千万台のヒューマノイドロボットを生産するレベルまでスケールアップする必要があります。
AGIの定義をめぐる議論と現実的評価
そして最後に、Jeff Dean、彼はDeepMindの、すみません、頭が真っ白になってメモにもありません。CTOでしょうか。彼はPeter Diamandisと共にMoonshot podcastに出演していました。彼が言ったことの一つは、AGIという用語の使用を避けているということです。それは明確に定義されていません。
しかし、彼が注目するのは、モデルが実際に何をするかに焦点を当てていることです。彼は、モデルは非物理的タスクにおいてほとんどの人を上回っていると言います。そして非物理的タスクで彼らが上回っていない唯一のことは、高度に専門化された役割です。
もちろん、時々愚かなミスをすることもありますが、同時にAIが実際に何ができるかと、その変化の速度を客観的に見ると、AGIは「私たちは何を構築しているのか」と言うのに有用なアイデアです。しかし、ほとんどの人によると、AGIは存在しません。
そして、8人の異なる人に聞けば、AGIの10の異なる定義を得ることになります。これは私が言おうとしてきたこと、Sam Altmanのような人々が言おうとしてきたこと、つまりAGIは有用な用語ではないということです。
はい、私は2024年9月までにAGIを持つだろうと予測しました。そして私の考えでは、私たちはAGIを持っています。それは推論できる汎用目的の汎用知能です。計画できます。問題を解決できます。コーディングできます。未来を非常によく予測できます。ほとんどの人よりも良く投資できます。そういったことです。
推論モデルを得た時、私には十分に近いものでした。しかし多くの人にとって、彼らはゴールポストを動かし続けます。しかし繰り返しますが、それは現実から切り離された抽象的なアイデアが不十分に定義されている時に起こることで、実際に起こっていることを見ようというものとは違います。
まとめとコミュニティへの案内
最後まで我慢して見てくださってありがとうございます。もっと詳しく知りたい方は、いくつかのコミュニティがあります。すべて私のリンクツリーにあります。リンクは説明欄にあります。Discordコミュニティがあります。Patreon経由でアクセスできます。2つの学習コミュニティがあります。New Era Pathfindersという、適応方法を理解しようとしている同じ志を持つ人々のためのフォーラムがあります。また、バーンアウト回復コミュニティもあります。
そして動画の冒頭で言及したように、First Moversでも活動しています。私のリンクからサインアップしていただければ、正確ではないので引用しないでいただきたいのですが、月額サブスクリプションが50ドル割引になると思います。
最後まで見てくださってありがとうございました。良い一日をお過ごしください。乾杯。
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