ウォール・ストリート・ジャーナルの報道によれば、大手テック企業は今年だけでAI開発に4000億ドルを投じており、投資家層の間で集中リスクへの懸念が高まっている。CNBCのアナリストとマーケットポッドキャストの共同ホストが、この巨額投資が1999年のインターネットバブルや1929年の株式市場暴落と類似している可能性について議論する。現在、上位10社のテクノロジー企業がS&P500の約40%を占め、AI関連の支出が米国GDP成長率の40%を押し上げている。しかし、AIが実際に経済全体に利益をもたらすのか、雇用への影響はどうなるのか、そして技術が宣伝通りのものなのかという疑問が残る。OpenAIやAnthropicなどの主要AI企業が依然として非上場であることも、一般投資家にとっての課題となっている。
AIへの巨額投資と市場集中リスク
ウォール・ストリート・ジャーナルは、最大手のテクノロジー企業が今年だけでAIの開発に4000億ドル、つまり「B」がつく規模の資金を注ぎ込んでいると報じています。これにより、より広範な投資家層は少し神経質になっています。心配しているのです。このすべてのお金とこのすべての興奮があまりにも集中しすぎているのではないかと。
今回ご参加いただくのは、CNBCのシニアアナリスト兼コメンテーターであるロン・インサナ氏と、マーケッツポッドキャストの共同ホストであるアデルソン氏です。
ロン、あなたと私はこれについて以前話したことがありますね。一箇所に非常に大きな金額が集まっています。私は「すべての卵を一つのカゴに入れるな」と言われてきたのを覚えています。私たちはここでそれをやってしまうリスクにさらされているのでしょうか。
ええ、確かにそう思いますね。私たちは、最大手の10社のテクノロジー企業がS&P500の約40%を占めるという段階に到達しています。
現在進行中の支出は、国全体のGDPをかなり顕著な量だけ押し上げています。今年のGDP成長の約40%を占めていると思います。ですから、少し泡立ちすぎているのではないかと議論する余地が出てきているポイントに達しており、インターネットバブルの最盛期だった1999年に少し似てきているように見え始めています。
同時に、これらの大企業の一部は、これに注ぎ込むことができる並外れた量の収益と利益を持っており、これはインターネットバブル期に起こったことと非常に異なっています。
1929年との比較と現在の違い
1929年ではないと確信していますか。
ええと、私の同僚アンドリュー・ロス・ソーキンが1929年についての本を出しており、それら2つの時期の類似点に言及しています。しかし、経済の構成や、また連邦準備制度が現在行っていることにも、いくつかの顕著な違いがあります。
連邦準備制度は、1929年と1999年の両方で行ったように金利を引き上げるのではなく、引き下げています。1929年のケースと同様に、電力会社が支配的で、自動車会社が支配的で、ラジオ会社が支配的であり、変革的技術への投資に対して同じタイプのマニアを生み出したという懸念がいくつかあります。
今後の本当の問題は、第一に、今それは過剰すぎるのかということだと思います。第二の問題は、今後10年から20年の間に、AIがさまざまな業界でより広く使用されるようになったら、彼らはこれから稼ぎ出すことができるのかということです。
雇用への影響と経済的懸念
では、彼らがそのすべての現金を取り戻すことが何を意味するのか、そして雇用にとって何を意味するのかについて話しましょう。つまり、彼らはすでにエントリーレベルの仕事を排除することについて大きなことを話しています。それを超えた人が誰になるかという問題があります。エントリーレベルの人であったことがないシニアの人をどうやって雇うのでしょうか。
また、AmazonがAIの採用により3万人か4万人の雇用を削減したというニュースもあります。ですから、これらのAI企業とその投資家たちは大金を稼ぐかもしれません。しかし、何千、最終的には何百万もの雇用を排除しているとしたら、それはより広い経済にどのように役立つのでしょうか。
ええ、それが大きな問題だと思います。つまり、明らかにAIは経済に膨大な価値を追加することになります。そして次の問題は、では、実際にその価値を捉える人は誰になるのかということです。
明らかに、今AIの株を所有しているなら、あなたはかなりうまくやっています。もう一つの問題があります。それは、OpenAIのような、Anthropicのような、最大かつ最も重要なAI企業の多くがまだ非上場企業であるということです。
個人投資家にとっての問題、一般のアメリカ人にとっての問題は、彼らがこれらの企業に投資できないということです。ですから、それがますます問題になってきていると思います。人々は「ロボットを誰が所有するのか」という質問をします。問題は「AIを誰が所有するのか」ということです。
そして、すべての卵を一つのカゴに入れることについてのあなたの指摘ですが、この時点で私たちは卵を一つのカゴに入れていることはかなり明白だと思います。ChatGPTがローンチされて以来、AIが株式市場のリターンの75%を担ってきたという事実があります。この時点で私たちが学んでいることは、アメリカはAIへの巨大な賭けであるということだと思います。
そしてそれは、私たちはバブルの中にいるのか、1929年なのか、1999年なのかという、より大きな問題を提起します。誰も確実に言うことはできないと思います。もしできたなら、おそらく億万長者になれるでしょう。
技術の実際の能力と応用例
その技術は宣伝されているほどのものなのでしょうか。つまり、私がChatGPTを使ったとき、法的文書を私に説明するのに役立ちました。はい、説明するのに役立ちます。ご存知のように、私は指に切り傷がありました。医者に行くべきでしょうか。自分で判断できたかもしれませんが、尋ねました。
それが独自に考えることができるか、独自に書くことができるかを見ようとしました。私は感銘を受けませんでした。人間の心よりも優れたことをしているとは思いません。あなたの家のためのこのAIロボットコンパニオンについてのニュースがあります。でも実際にはそうではなく、別の部屋にいる別の人によって制御されていて、ビデオゲームのように使っています。不気味です。
ちなみに、あなたの家を覗き見している別の人がいるわけです。ですから、つまり。
あなたのコンパニオンであるロボットです、ケイティ。
ええ。
それは大きな、それは大きな売り込みです。そして、すべての誇大宣伝に見合うものになるかどうかはわかりません。どう思いますか、エド。
それは、繰り返しになりますが、1兆ドルの問題、10兆ドルの問題です。あなたの指摘に対して非常に興味深いのは、ビジネスユースケースが見られているAIアプリケーションがいくつかあるということで、それがある種の賭けです。AIが私たちの働き方を変革するだろうという。
しかし今のところ、ChatGPTとChatGPTの使用統計を見るだけでも、それは実際には私たちの働き方を変えていません。あなたが今言ったようなことを変えています。人々はChatGPTに尋ねています。「今、おいしいバナナブレッドを作る楽しい方法は何ですか」と。ご存知のように、経済の大規模な変革に実際には貢献していない小さな変化のようなものです。
そして、本当に懸念を引き起こす第二の部分は、繰り返しになりますが、私たちが見続けているこれらの循環取引です。NVIDIAがOpenAIに投資しています。そしてOpenAIはそのお金を受け取り、振り向いてNVIDIAのチップに使います。
需要の多くが作り出されたもののように見えるという意味で、非常に泡立ちすぎているように感じ始めています。もちろん、何百万人もの人々がこれらのアプリを使用していますが、実際にこれらのアプリを使用するためにお金を払っている人は何人いるでしょうか。その数字ははるかに小さく、これらのアプリが消費者にとって本当に有用であることを示す確固たる信じられないほどの証拠をまだ見ていません。OpenAIのためだけでなく。
企業価値と投資家保護
ビジネスのためにも。つまり、私がAnthropicとAI全般についてDario Amodeiが行っていた約束や警告について非常に神経質になっていたときに、誰かによってこのことを思い出されました。これらの人々はマーケターです。これらの人々は自分自身を売り込んでおり、彼らは自分たちの製品を売り込んでいます。彼らはより良い評価を得ようとしています。
彼らは自分たちの株価が上がることを望んでいます。では、ロン、それを考慮して、あなたはどれだけの塩を、私にはわかりませんが、水でも何でも、あなたが入れていますか。これらの約束を考慮するとき、そしてもしあなたが大量に塩を入れているなら、パスタを作っているとしましょう、大量に塩を入れる必要があります。バブルが破裂するのから自分を守るために何をしていますか。
ええと、つまり一つは、ポートフォリオの観点から、投資家であれば、他に所有しているものと比較して、個々の株や株のグループに対して過度に露出していないことを確認したいということです。ですから、ポートフォリオのリバランスなどは、市場が今日のように集中しているときに、投資家が使用する非常に重要なツールであり、採用すべき規律です。
しかし、ビジネスユースケースに関しては、ケイティ、正当なケースを作ることができますし、どれほど収益性があるかはわかりません。しかし、法律事務所がこれを使用して法的文書を読み、要約するのを見ると、それはいくつかの雇用を失うことになるでしょう。
または、ヘルスケア業界、医薬品開発、医師または臨床医がAIを使用してウイルスの変異を発見することを見ると。または金融コミュニティを見ると、バックオフィスの統合にこれを使用しています。ビジネスユースケースは作られます。
大きな問題は、今言われたように、それが現在何千億ドル、そしてすぐに何兆ドルにもなるであろう、データウェアハウス、発電、ソフトウェア開発に費やされる資金を正当化するのに十分な利益を上げることができるのかということです。
AIの精度と人間の監督の必要性
そして、それらのケースの多くは、すべてではないにしても、すべてが正確であることを確認するために、仕事をダブルチェックする人間がまだ必要です。なぜなら、常にすべてが正しいわけではないからです。私は家に帰って、楽しいバナナブレッドの作り方をChatGPTに聞くつもりです。アデルソン、お越しいただきありがとうございました。
私はレバレッジド・バイアウト分析をやりました。
ChatGPTでエンターテインメント会社について、そしてそれはそれを完了しました。
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