この動画では、OpenAIのCEOであるサム・アルトマンがAI業界のバブル状態について警告した発言を受けて、現在のAI投資環境の実態を詳しく分析している。製品を持たない企業が数十億ドルの資金調達を行う異常な状況、Goldman SachsによるAI技術への懐疑的な見方、そして実際のAI導入における課題と成果のギャップについて検証する。一方で、AIバブルの崩壊が業界の健全化をもたらす可能性や、長期的な技術発展の観点からの考察も含まれている。
AIバブル論争の背景
今、AI業界で最も大きな議論の一つは、AIがバブル状態にあるかどうかや。これについて話していこう。
なんで今この動画を作ってるかって言うたら、実はサム・アルトマンがこの話をしたのは2015年8月やったんや。まあ、その時に作るつもりやったんやけど、ちょっと遅れてしもうてん。でも結果的には良かったわ。なぜなら、それ以来めちゃくちゃたくさんの情報が出てきて、実際にAIバブルについての俺の意見も変わり始めてるからや。
もしAIバブルって前提を知らん人がおったら、まずその前提から説明せなあかん。基本的にサム・アルトマンが言うてるのは、現在のAI業界全体がバブル状態にあるってことや。つまり、企業の現在の評価額が、本当にその企業が価値あるべき金額とかけ離れてるってことや。
これを聞いて君らも思うやろうし、俺も思ったんやけど、なんでサム・アルトマンがこんなこと言うんや？彼はOpenAIのCEOやし、本質的には誇大宣伝で成り立ってるとは言わんけど、確実に恩恵を受けてる会社のCEOや。市場のリーダーでもあるし、なんで自分の火に水をかけるようなことするんや？理由はよく分からんけど、これはたぶん正直な発言やと思う。
このAIバブルかどうかっていう答えは、単純に「はい、AIバブルです」とか「いいえ、バブルじゃありません」っていうより、もっと複雑なんや。実際にいろんな動画を見て、いろんなインタビューを見たし、いろんな会社がどれだけ資金調達してるか、どれだけ投資してるかっていう会話もたくさんしたから、俺の情報はけっこう違ってるんや。
異常な資金調達の実態
俺が個人的に気づいたことの一つ、そしてAI業界の多くの人が気づいたことは、Thinking Machinesっていう会社が過大評価されてる可能性があるってことや。別にその会社が価値ないって言うてるわけやないで。でも、なんでそもそもAIバブルの話が出てくるのか、その根拠を教えたるわ。
OpenAIの元最高技術責任者やったミラ・ムラティが火曜日に、彼女のAIスタートアップThinking Machinesが20億ドル（ビリオンのB）の新規資本を調達したって発表したんや。そして今後数か月で最初の製品を発表するって言うてる。この人は、サム・アルトマンが取締役会に一時的に追放された時に、暫定CEOを務めた人や。
つまり、OpenAIでめちゃくちゃ重要な地位にいた人や。で、その人が会社を辞めて、自分の会社を始めたんや。覚えといてな、この会社はまだ何の製品も持ってないんや。別にそのCEOがすごいことをやらないって言うてるわけやないで。でも、投資家の感情がどれだけ狂ってるかを考えなあかん。
既存の製品もない、現在の収益源もない状況で、誰かが20億ドルを調達できるなんて、そのピッチデッキはきっと素晴らしいんやろうな。でも理解してほしいのは、この評価額全体が、彼女個人の実績、つまり過去数年間で目覚ましい成果を上げた非常に権威ある企業での経験に基づいてるってことや。
人々がこれはかなりクレイジーやって言う理由は、確かにテック企業は昔から評価額が高いことで有名やけど、次の数か月で製品を発表する予定の新しいAI企業に、誰かが20億ドルをポンと渡すなんて普通やないからや。
さらに驚愕の評価額
もっと狂った視点で物事を見てみよう。SSI、つまりSafe Super Intelligence社を見てみ。これはOpenAIの共同創設者で元チーフサイエンティストのイリヤ・サツケヴァーが率いるAIスタートアップや。Financial Timesによると、320億ドルの評価額で追加の20億ドルの資金調達を行ったんや。
想像してみいや。Safe Super Intelligence社は320億ドルの評価額で20億ドル以上の資金調達をしたんやで。つまり、この人が会社を作って、指をパチンと鳴らして、まあ実際には指をパチンと鳴らしただけやないけど、会社を作ったら、今や320億ドルの価値があるんや。
これはめちゃくちゃ異常やで。この320億ドルの評価額っていうのは巨大な金額や。ユニコーン企業っていうのは、10億ドル以上の評価額を持つ非公開スタートアップのことを指すと思うんやけど、彼らはほぼ即座にユニコーンになったってことやからな。
この評価が正当化されるかどうか考えなあかん。一方では、正当化されるかもしれんって俺は思う。なぜなら、多くの人が人工超知能について理解してないのは、もし人工超知能を逃したら、その後に起こる指数関数的成長は理解を超えるものやからや。
人間には指数関数的成長がどれだけクレイジーかを概念化するのは難しいんや。複利は世界の八番目の不思議やって誰かが言ったと思うけど、企業が人工超知能を達成したらどれだけクレイジーになるか想像するのは非常に困難や。
Safe Super Intelligenceがイリヤによって設立されたことを理解せなあかん。みんながその会社に投資しようとするのは、彼らがいくつかの驚くべきブレークスルーを成し遂げたかもしれないし、もちろん彼はOpenAIで多くのブレークスルーを主導したから、もし人工超知能を達成できるなら、多くの投資家は「これは絶対にクレイジーなことになる」って思うわけや。
投資リスクと現実
一方では、もし彼らが人工超知能を達成すれば、基本的にどんな製品でも作れるし、応用は本質的に無限やって人々は言う。でも他方では、これらの企業はまだ何の価値も生み出してないのに評価額が空高く、誰がこれを続けて資金提供するんやって人々は言うてる。
他にも、すでに他の企業が混乱に陥ってるって言う人もいる。知らん人のために言うとくと、Metaは何十億、何十億、何十億ドルも費やして、いろんなAI研究者を雇って自社で働かせてる企業や。
最近のクリップで、マーク・ザッカーバーグが彼の理論を説明してるクリップがあるんや。俺もこの理論に同意するで。彼が基本的に言うてるのは、人工超知能を逃すことのリターンの代償は本質的に高すぎるってことや。
つまり、動画の最初で俺も言ったけど、もし次のAI波を逃したら、利益を逃すことよりも失うことで支払う代償が高すぎるってことや。なぜなら理論的には、人工超知能は複合して自分自身を構築する何かで、クレイジーな指数関数的利益を持つ暴走技術になり得るからや。
つまり、より賢いAIを生み出す人工超知能が自分自身を構築し、さらに賢いAIを作り、もちろんより多くの製品とサービスを作るっていう継続的なサイクルや。このクリップを見てくれ。これが一部の投資家が本質的に考えてる方法の背骨みたいなもんで、誰も取り残されたくないんや。
マーク・ザッカーバーグの見解
設備投資とデータセンターについて話してたけど、明らかにその向こう側に、それだけの価値があることを保証する何かを見てるんやな。でも、人々が話してるこのバブルへの恐怖、我々がこの大規模な過度な支出で先走ってるバブルにいるっていう恐怖について、君はどう思う？Metaみたいな企業は、たくさんお金を稼ぐ中核事業があるから大丈夫やろうけど。
この数か月間続いてるバブル論についてどう思う？
まあ、十分可能やと思う。基本的に歴史上の他の主要なインフラ構築を見てみると、鉄道でも、インターネット用の光ファイバーでも、dotcomバブルでも、これらすべてが最終的に根本的に非常に価値のある何かを追いかけてたんや。
ほとんどの場合、それはバブルを押し進めてた人々が思ってたよりもさらに価値のあるものになった。でも少なくともこれらすべての過去のケースでは、インフラが構築されて、人々は多額の債務を負い、そして何らかのちょっとした問題に直面する。マクロ経済的な問題かもしれんし、製品への需要がなかなか実現しない数年間があるかもしれん。
そして多くの企業が廃業し、資産が困窮状態になって、それから買い漁る絶好の機会になるんや。だから、ここで何が起こるかを予測するのは明らかに不可能や。AIが例外的存在になり得る説得力のある議論もある。
もしモデルが年々能力を成長させ続け、需要も成長し続けるなら、たぶん崩壊や何かは起こらないかもしれん。でも、過去の大規模インフラ構築とそれがどうバブルにつながったかという経験的な根拠に基づいて、そのような何かがここでも起こる可能性は確実にあると思う。
ここで彼が言うてるのは、もちろんAIバブルは可能やけど、数千億ドルを誤って支出するリスクよりも、人工超知能を逃すリスクの方が大きいってことや。もちろん彼はそんなことしたくないし、2028年までに米国のデータセンターとインフラに6000億ドルを投じたんや。
政府の関与とデータセンター投資
このデータセンター建設、何十億、何十億ドルの誓約は本当に本気やってことを理解せなあかん。そして人々が理解してないと思うのは、多くの企業、政府もたぶんもう何らかのマンハッタン計画に取り組んでるやろうけど、プロジェクト・スターゲートや政府は何十億、何十億ドルを費やしてる。外国の敵にも勝つためやからな。
だから、その側面もあることを理解せなあかん。そして、AIバブルに関して最も重要なことの一つを理解せなあかん。これについて俺は正直50対50やねん。一方では、彼らがどこから来てるかは理解してる。
技術の実用性への疑問
これがポイントや。技術は実際に機能するのか？多くの人が話してることの一つは、AIの技術は実際に機能するのか？実際に良いのか、実際に正当化されるのか？ってことや。
なぜなら、このレポートでは企業での生成AIパイロットプログラムの95%が本質的に失敗してるって言うてるからや。基本的に、これは生成AIに何百億ドルも投資されたにもかかわらず、ビジネスイニシアチブの大部分がほとんどまたは全く財務的リターンを生み出してないことをMITが明らかにしたレポートやった。
統合されたAIパイロットプログラムのたった5%だけが測定可能な利益への影響を与えてる。これらのMITの発見は株式市場の動揺みたいなもんやった。
ここで知っておくべきことは、この研究は本質的に最高ではなかったってことや。理解すべきことが一つあるとしたら、この研究と見出しは何にでも影響を与えるってことや。もし人々が「企業での生成AIパイロットプログラムの95%が失敗してる」って言ったら、大部分の人は記事を読まない、どう研究したか読まない、どうデータを集めたか読まない。ただ「うわー、このAI技術はもう我々が思ってたほど良くない」って言うだけや。
研究の信頼性と限界
この研究には弱点があるんや。たった52のインタビュー、150の調査、300の公開企業発表のレビューに基づいてたからや。そして成功は、企業が公的に持続的な損益や生産性への影響を報告した場合のみと定義されて、本質的にプレスリリースがないことを失敗と同等視してたんや。
これは幅広い業界の指標として少し信頼性に欠けるものにしてる。見出しは「AIは役に立たない」っていう発見にねじ曲げられたけど、実際の研究は組織的パイロットプログラムが企業レベルで結果を示してないことを示唆してた。
レポート自体は実際にAIが価値を提供してることを示してる。ただ、企業レポートに現れるよりも、個々の従業員レベルでのことが多いってだけや。だから、このレポートは正直そんなにクレイジーやない。
でも、AIに問題がないとは言わん。もちろん非決定論的なシステムで、生成的で、すべての応答が本当に異なってる。ビジネスの世界では、100%信頼できるシステムが欲しいから、より広い市場への影響を持てるんや。
AIとLLMの区別
これがバブルとどう関係するかって言うと、もちろん、この生成AI技術に何十億、何十億ドルも投じて展開してるなら、うまくいくことを期待せなあかんやろう。
でも、この動画が続く中で君らにいつも覚えといてほしいことの一つは、俺がAIって言う時、AIはLLMと等しくないってことや。多くの人はただAIイコールLLMやと思ってる。そうやない。AIは絶対にAIのすべてや。AIとロボティクス、AI、自動運転車、AIのすべてのもの。
その市場シェア全体を実際に考えてみると、君らをこの動画を見ることに導いたAIでさえ、それらのアルゴリズムはすべてまだAIやし、理解せなあかんのは、多くの人がAIを考える時、ChatGPTのことしか考えてないってことや。だから、そこには小さな誤解があるんや。
AI冬への懸念
また、多くの人がAI冬があるって言うてる。俺はこのシナリオはけっこうまともやと思う。Twitterのこの人が言うてるのは、俺のベースラインケースは、今構築されてるAIは過大評価されてるってことや。
まもなく失望になる。それからバブルになる。2030年代には世界を変えるものになる。自動運転車がこれの不死身の例や。2015年、俺も覚えてるけど、自律運転が道路を席巻するまで5年やって聞いた。2020年にはどこにもなかった。2022年でさえ、巨大な失望やったと言えるやろう。
そして今、静かに革命になってる。カリフォルニアでのロボタクシーの使用は1年で8倍に成長し、Waymoは他の都市に拡大してる。これがそれを実際に示すチャートや。
基本的に、最初に巨大な誇大宣伝のバーストがあるハイプサイクルのようなもんや。みんながそれが次の大きなものやと思う。それから現実や技術が設定されて幻滅の谷がある。そして最終的に、それに耐えた企業が成熟して通り抜けていく。
Goldman Sachsの懐疑的見解
まだ通り抜けるべきことがたくさんある。もちろん、もし我々が話してることの一つが、俺が前の点を参照すると、別のレポートもあったのは、Goldman SachsがAIは高すぎて信頼性がなく、企業は過度に誇大宣伝されたAIについて尋ねてるって言うてたことや。
基本的にGoldman Sachsは世界最大の銀行の一つで、生成AIについて公然と懐疑的や。中核的な発見は、AIインフラに巨大な支出があったけど、それを示すものはほとんどなく、この大規模な投資が利益をもたらすかどうか疑問視してるってことや。
もしバブルについて話してるなら、それは主に株式と企業の評価に関することやから、NvidiaやビッグテックストックがAIが生産性と利益を押し上げるかのように価格設定されてることを意味する。でも、それらがすでに評価に織り込まれてることを覚えとかなあかん。投資家が現在過払いしてるリスクを高めてるんや。
この記事は基本的に、生成AIは信頼性がなく、また高価で、単純な要約でも時々ナンセンスを生み出すことがあるって言うてる。Goldman Sachsは内部でテストして、モデルをアップデートする場合、AIは手動でやるより6倍コストがかかることが分かった。
現在のLLMは複雑な問題を解決するように設計されてなく、データをさらにスケールしても助けにならないかもしれん。彼らはAI軍拡競争をVRに比較した。俺が言うたように、彼らは正しいレンズでこれを見てないと思う。
全体的なAIエコシステムへの信念
俺がGoldman Sachsより賢いって言うつもりはないけど、もし生成AIだけやなく、絶対にすべてのAIの広範囲な全体エコシステムを見るなら、いくつかの重要なブレークスルーがあれば、すべての投資によって世界は急速に変わると思う。俺は本当にそう信じてる。
たぶん俺は完全に間違ってるかもしれん。たぶんそう、企業は少し熱狂的で少し過大評価されてるけど、それでも企業が嵐を乗り切ることができれば、近い将来のいつかこの指数関数的成長が継続的にあると信じてる。
高い資金燃焼率の問題
俺が話したいことの一つ、そして多くの人がインタビューで見てる、多くの人が本当に本当に指摘し始めてることの一つは、異常に高い現金燃焼率があることや。
知っとかなあかんことの一つは、テック企業が何十億ドルも燃焼するのはけっこう普通やってことや。まあ、何十億やないかもしれんけど、何百万ドルを、最終的に企業が利益を上げることを期待して燃焼するのは普通や。
今見てることの一つはイーロン・マスクのxAIや。この記事は「我々はこんなバブルにいる」って感じでよく引用されてる。マスクのxAIがコストが積み重なる中、月に10億ドルを燃焼してるって示してる。
この企業はクレイジーにお金を使ってる。なぜなら、これらのモデルを訓練しなければならないことを覚えといてな。チップ、サーバー、巨大なデータセンターのために非常に非常に高価や。他の企業はコンピューティングパワーを借りてる。でもイーロン・マスクは現在、そのインフラを完全に購入してるんや。
マスクはTwitterのデータを使ってモデルを訓練したがってる。これは外部のデータセットに支払うのに比べてお金を節約できるかもしれん。この記事では、いろんなことを参照して、xAIは2027年までに利益を上げるだろうし、投資家はお金を投げ続けてるって言うてる。
どうやらこの企業は800億ドルで評価されてる。イーロン・マスクには確かな実績があるからや。Tesla、SpaceX、成功する前に何十億ドルも燃焼した。でも人々は、この企業の評価とこれだけのお金を燃焼するのは、他の企業に比べてまだ巨大な金額やって言うてる。
VC資金の限界
このクリップを見てほしい。本質的にEd Zitronがこのインタビューで、VCの資金が物事を続けるのに十分やないって言うてるんや。俺は彼がここでいいポイントを言うてると思う。VCが何十億、何十億ドルも継続的に投げ続けるかどうか分からん。ある時点で投資家の感情が変わるかもしれん。
でも、Ed Zitronが過去にAIに対して顕著に批判的やったっていう逸話で前置きしたい。前のインタビューもあった。だから、このクリップを見る時はそれを心に留めといてな。でも、俺は彼がここでいいポイントを言うてると思う。
答えは、これを資金提供するのに文字通り十分なベンチャーキャピタルがないってことや。ベンチャーキャピタルは尽きるやろう。利用可能なベンチャーキャピタルの乾いた火薬は、この現在のペースで6四半期で尽きるやろう。
OpenAIが必要なことの近くまでやるためには、現在利用可能な以上のものが必要やろう。プライベートクレジットに移行しても、十分やない。だから、OpenAIがただの営利企業に転換しない可能性がある。もし年末までに転換しなかったら、SoftBankからの現在の資金調達ラウンドは半分にカットされる。
もし全く転換できなかったら、公開できないから死ぬやろう。その時点で、もしOpenAIが公開できなかったら、機能的なポンジースキームになる。投資家がキャッシュアウトする唯一の方法は、他の投資家がシステムに入ることや。
これは詐欺の告発やない。もし転換できなかったら、ただそうなるってことや。なぜなら、彼らはこの奇妙な非営利ハイブリッドやからや。だから、俺は来年か2年以内に、OpenAIは単純に倒れて死んで、キャリングバードに突かれて死ぬと思う。
それが起こったら、すべてが崩壊する。OpenAIは基本的にすべての収益を表してるからや。他のみんなを合わせたより多く稼いでる。生成AIには約400億ドルのアクティブな収益があるけど、それは何でもない。OpenAIはその3分の1から半分を占めてると思う。
彼らはすべてのコンピュートを占めてる。Microsoftのコンピュートのほとんどや。もしそれが本当やったら、Oracleの収益のほとんどになるやろう。OpenAIが消える。ここにはそんなにビジネスがない。狂気や。すべて作り上げられたもんや。本当に気持ち悪い。
まあ、「本当に気持ち悪い。すべて狂気や」とまでは言わんけどな。技術が多くの人に影響を与えたと思うし、生産性の使用は本当やと思う。もしモデルの訓練を止めたら、企業は簡単に利益を上げることができると思う。でももちろん、それはAI開発を進歩させようとする時の前提や。
Gary Marcusの批判
もちろん、AIの弱点について議論する時にGary Marcusに言及せずに動画にすることはないやろう。Gary MarcusはFortuneでのこの見解で、2019年以来大規模言語モデルは過大宣伝されて壁にぶつかってるって警告し続けてる。
GPT-5は本質的に彼の主張を証明した。まともやけど、AGIやないし、人々が期待してた量子的跳躍とはほど遠い。彼はAI市場は非合理で気まぐれで、評価額が合わないって言う。
何百ものAIユニコーンがある。それらのAIユニコーンを合わせると2兆7000億ドルの価値があるけど、セクター全体で約250億ドルの収益しかもたらしてない。
バブルが膨らんでるのは、人々がLLMを擬人化してるからや。人間のような思考者として扱ってるけど、実際はただの確率的テキスト生成器やと彼は言う。彼が言うには、人々が実際には我々のように動作しない機械に知能を投影するのはほとんど悲劇的やって。
投資家はその誤解に何兆ドルも注ぎ込んでる。要するに、Gary Marcusが思うことは、AIの誇大宣伝は持続不可能で、GPT-5の「失敗」「フロップ」が人々を目覚めさせてるってことや。これが人々が派手な出力を本当の知能と混同してる証拠や。
Gary MarcusはただのAI批判者やないってことは言わなあかん。彼は自分のAI会社をUberに売却することに成功した人や。何年やったかは覚えてないけど、実際にそれをやったんや。だから、彼の見解はほとんどの分野で良いと思うけど、最高やない見解もある。
でも、この見解はそんなに悪くないと思う。人々がこれらのLLMを擬人化してると思うから。でも、我々はまだこれらのモデルが何なのかを理解する初期段階にあることを覚えとかなあかん。ブラックボックスを本当には理解してない。
Anthropicは、これらのモデルがある種意識があるかどうかを調べるために人を雇ったんや。もちろん、これらの企業はまだユーザーベースで成長してるし、採用量でも成長してる。
俺は現在の生成AIは知能の問題というより製品の問題やと信じてる。LLMだけやなくても、まだたくさんの利益を得ることができる。いろんな異なるアーキテクチャで働いてるいろんな異なる企業がまだたくさんある。
バブル崩壊が良いこともある理由
俺が話したいことの一つは、これが良いことかもしれんってことや。俺がこれを言う時に、クレイジーな反応をする前に、ちょっと聞いてくれ。
基本的に俺はこの記事に出くわしたんや。リンクを残しとく。この記事を書いたのが誰かは覚えてないけど、本当に良い記事やった。めちゃくちゃ良い記事で、この記事は本質的に、もしバブルが、AIバブルがはじけたら、これは実際に本当に本当に良いことやろうって主張してる。
基本的に、これが意味することは、役に立たない企業を追い出すことになるってことや。彼は、役員や投資家がAGIのアイデアを誇大宣伝して、現在のモデルの明らかな限界にもかかわらず、何兆もの資金を要求してるって言う。これらのモデルは基本的にテキストの模倣者や。
この誇大宣伝が、リターンがほとんどない中で何十億ドルもの大規模で明らかに無駄な支出を推進してる。一方で、より緊急な現実世界の問題が無視されてる。
技術的進歩も遅くなってる。新世代のモデルはコストが指数関数的により高いけど、わずかな改善しか提供しない。スケーリングのより良いモデルの限界を示してる。
彼はまた、AIバブルの崩壊がとても有益やろうって話してる。なぜなら、そしてここがメインポイントやけど、誇大宣伝に駆動された企業を一掃する一方で、価値ある
インフラとオープンソースツールを残すからや。
これは業界をAGIのパイプドリームを追いかけるのではなく、実用的で利益のあるアプリケーションを構築する小さくて効率的なチームに向かってシフトさせるやろう。最終的に、クラッシュは分野を浄化し、持続不可能な投機を終わらせ、本当の問題解決に報いを与え、AIを救いや黙示録への約束された道ではなく、有用なツールにすることを可能にするやろう。
俺はこの一部をそのまま読むで。彼は言う「これがなぜAIバブルの崩壊、世界中で聞こえる大きくて痛い破裂音が、実際のAI開発に起こり得る最高のことになるかの理由や。我々は2000年のドットコム・クラッシュでこの映画を以前に見たことがある。投機的なお金が消失した時や。インターネットは死ななかった。ビジネスモデルのないゾンビ・ユニコーンが死んだんや。
そして残されたのは価値あるインフラの宝庫やった。光ファイバーラインからデータセンターまで、すべてが突然ファイアセールで利用可能になった。新たに手頃になった基盤が、本当の持続可能なインターネット巨人の出現を可能にしたもんや。
AIバブルの爆発も同じことをするやろう。オープンソースモデル、ソフトウェアフレームワーク、研究論文はすべてまだそこにあるやろう。ブームの残骸がより冷静で持続可能な未来のための建築材料になるやろう。
明らかに、ポストバブルは異なる種類のエンジニアと異なる種類の企業に報いるやろう。目標は箱の中の神を構築することから、特定の顧客のための特定の問題を解決することにシフトするやろう」インフラのファイアセールによって参入コストが下がると、より小さく、より機敏なチームが競争できるようになる。
もちろん、金融の側面に入るなら、グラフィーの側面にはあまり深く入らんけど、もちろん一部の人はこれはバブルやないって言うやろう。2000年代について再び話すなら、2000年代は価格と収益の分離を見たんや。Ciscoのような企業は巨大な価格を持ってたけど、多くの収益はなかった。
彼らはこれをNvidiaと比較する例として使う。Nvidiaの価格は常に上がってるけど、収益も常に上がってる。だから、明らかにそれはバブルやないってことを意味するらしい。
ファンダメンタルズのこの重要な違いは真実かもしれん。利益のない.com企業があったところで、今日のAIリーダーはしばしば実質的な現金準備と確立された収益源を持ってる。だから、Nvidiaの場合、たぶんこれはバブルやないっていう最高の例の一つかもしれんけど、良い収益源を持ってなくて、収益の10倍、20倍、30倍で評価されてる企業がどれだけあるか？
バブルの泡を見る時、理想的にはそれらが避けたい企業になるやろう。例えば、AI進歩に関してGoogleのような企業は、彼らの評価が完全に織り込まれてるとは思わん。でも、純粋に純粋に投機的で、大規模な収益を持ってない企業のようなものは、もちろん人々は巨大な巨大なギャンブルをしてる。
企業が長期的に実際に成功するためには、ある時点で何らかの収益をもたらさなければならないから。1999年の.comバブルとの比較を示すこのチャートを見たのを覚えてる。これは基本的に1999年のクラッシュから今日の株価までを示してた。
正直言って、Microsoft、Bitcoin、Metaのようなこれらの企業は、少し似てるように見える。嘘をつくつもりはない。そこにはいくつかの類似点がある。
ロボティクスとAIの将来性
でも俺が言いたいことの一つは、AIは生成AIよりもはるかに多いことを覚えとかなあかんってことや。もしこれが起こったら、アプリケーションが狂気的になることを覚えとかなあかん。Figure Roboticsのような企業は、高度なAIを搭載したこれらのロボットを構築してる。
これらの製品の総アドレス可能市場は絶対に信じられないもんや。もちろん、彼らはまだ大きな重要な収益源を持ってない。でも、持ってないからって、もしそれらが手頃やったら、どれだけの人がこれらの一つを購入するか想像できるか？どれだけの企業が労働者をこれらに置き換えるか？めちゃくちゃクレイジーや。
俺が言いたいことの一つは、今はできないからって、将来絶対にできないってわけやないってことや。多くの人は信頼性がない、役に立たない、これができないって言う。でも、利益を上げるようになる日が来たら、多くの人が取り残されたくないから持ちこたえようとしてる場所やと思う。
将来予測とモデルの発展
将来の予測で未来を見ると、David Shapiroがモデルの自律性の未来についてのグラフを持ってる。基本的に2030年までの対数スケール予測でモデルがどれだけ改善してるかを示してる。このAI 2027ドキュメントを覚えてるなら、基本的に今後数年でAIが開発の面でどこへ、どれだけ速く移動するかを示してる。
個人的に俺が言うとしたら、そう、AIは熱狂的や。ちょっとしたバブルや。収益源を持たず、収益と株式評価から切り離されてる企業、そう、それらは高い重要なリスクを負ってる。
でも、もしそれらの企業が実際にやり遂げることができるなら、もちろんそれらの評価はたぶん正当化されるやろう。人工超知能を達成できる企業をどれだけ評価する？その企業は1兆ドル、2兆ドル、10兆ドルで評価されるんか？
経済全体のタスクができるなら、経済の小さな部分なんか？それらが人々が考えなければならない質問とクレイジーな評価の種類や。
経済のことには入らんけど、一部の企業には軽度の過大評価があると思うけど、他の企業は持ちこたえると思うし、ここにまだいると思う。1999年2000年の.comクラッシュのように、企業の評価が現実に戻ってきた時と同じように。
でも、それらの企業はたぶん今から10年から15年後にはまだここにいると信じてる。君らがどう思うか教えてくれ。
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