本動画は、BBC NewsのAI Decoded特別版として、AI業界における投資ブームがバブルなのか、それとも真の技術的転換点なのかという重要な問いを検証するものである。Financial TimesのAI編集者Madhumita Murgia、生成AIスタジオOne DayのConrad Quilty-Harper、そして技術評論家Stephanie Hareが出演し、Nvidiaの Jensen Huangへの独占インタビュー内容を交えながら議論を展開する。現在、AI関連企業への投資額は2000年のドットコムバブル時の約10倍に達しており、スタートアップの評価額と実際の収益との間には大きな乖離が存在する。しかし、ドットコムバブル時とは異なり、AIインフラは実際に稼働しており需要も旺盛である。Huangは中国が規制の少なさとエネルギー供給の優位性からAI競争で米国を追い抜く可能性があると警告する。一方で、電力供給やデータセンター建設といった物理的制約が今後10〜20年のAI発展を左右する要因となる。番組後半では、AI技術を駆使して制作された12分間の短編映画「Midnight Drop」が紹介され、生成AI動画技術が映画制作にもたらす革新的な可能性と現時点での限界が具体的に示される。従来なら数千万ドル規模の予算が必要だった映像制作が、AIによって居間で実現可能になったという事実は、この技術の破壊的潜在力を象徴している。
AI投資ブームの現状とバブル論争
番組の冒頭で、投資額と実際の収益との間にかなりの乖離があることが指摘されます。どれだけのお金が注ぎ込まれているかと、これまでに実際に生み出されている収益との間には、かなりの隔たりがあるわけですね。
さあ、どうぞ。私が言おうとしていたのは、歴史とTikTokの融合だということです。誰がこんなことになると思ったでしょうか。何が問題になるというのでしょう。ええ、まったくその通りです。これが歴史との融合だったのは、私たちの記念版だったからです。
AI Decoded2周年です。というわけで、ちょっとした歴史ですね。今日はゲストがいますよ、クリスチャン。いえ、ステファニー、それは自分で言ってください。自分で言ってください。AI Decodedの特別版へようこそ。2周年記念です。驚くべきことにね。アバターたちは控えで待機していますが、なぜかステファニーと私はまだ雇用されています。
そして今週もいつものように、AIの未来を形作る大きな問題について掘り下げていきます。今回、すべてを解読してくれるのは、Financial Timesから、そして2度目のご登場となる、FTのAI編集者、Madhumita Murgiaです。彼女は高く評価されている著書「Code Dependent」の著者です。彼女はつい最近、FTのためにNvidia CEOのJensen Huangと独占インタビューを行いました。そのインタビューで彼は、中国が間もなくAI競争で米国を追い抜く可能性があると警告しました。
そして番組には、生成AIスタジオOne DayからConrad Quilty-Harperも登場します。彼は、彼らが新たにリリースしたAI生成映画「Midnight Drop」についてすべて語ってくれます。この作品はかなりの話題を呼んでいます。Netflixのような大手ストリーミングサービスが突如として興味を示しているのです。番組の後半では、その独占クリップをお見せします。そして、Dr. Stephanie Hareが戻ってきました。AI Decodedのレギュラー共同ホストであり、「Technology is not Neutral」の著者です。皆さん、ようこそ。
さて、現在AI関連のすべての評論家が話している大きな問題があります。私たちはバブルの中にいるのでしょうか。少し背景を説明しましょう。ビッグセブン、つまりNvidia、Microsoft、Apple、Alphabet、Amazon、Meta、そしてTeslaは、集合的に中国経済よりも大きな時価総額を持っています。
Nvidiaだけでも、世界第3位の経済大国である日本よりも価値があります。では、Madhumita、Jensen Huangはどう考えているのでしょうか。私たちは崩壊に向かっているのか、それともこれは真の技術的転換点なのか。
Jensen Huangの見解と投資規模の比較
Jensen Huangは、これがバブルではないと信じなければならないし、実際に信じているのだと思います。そして、期待は需要と一致しているということです。これが彼が私たちの会話で語ったことです。ステージ上で、他の5人のAI技術の基礎を築いた人々と一緒にでした。そして、彼らも彼に同意しました。これらは長年にわたってこの技術の発展を助けてきた科学者たちです。
そして彼は、この技術の潜在力は今日私たちが目にしているものをはるかに超えていると語りました。より良いメールを書いたり生産性を向上させたりするような、今やっている生成AI的なものだけではなく、AIを使ったコーディングのようなものを見据えているのです。彼はNvidiaで社内的に使っているコーディング用の企業について語りました。ヘルスケアももう一つの大きな分野です。そして他の科学者たちも、私たちがこれから目にする影響は誇張されていないと感じていると同意しました。なぜなら、この技術は非常に強力で、そのような潜在力を持っているからです。
ここでの見出しは、期待が現在の現実をはるかに先行しているということです。そうでしょう。つまり、いくつか数字を挙げると、米国のベンチャーキャピタリスト、つまりAIスタートアップに資金を投入する投資家たちは、これまでに約1,600億ドルをこの技術に投入してきました。そして私たちはまだ実際の成果を見ていません。まだです。比較として、2000年頃のドットコムバブルを見ると、2000年に約105億ドルを投入していました。これをインフレ調整すると約200億ドルになります。そして今年末にはおそらく2,000億ドルになるだろうというものと比較すると、約10倍のお金が注ぎ込まれているわけです。
そして、AIを構築している企業、スタートアップを見ると、例えば500万ドルを稼いでいて、その100倍の評価を受けているスタートアップがあります。5億ドルの評価を求めているのです。ですから、注ぎ込まれているお金の量と、これまでに出てきているお金の量との間には、かなりの乖離があるわけです。
しかし、私たちが同時に目にしているのは、ドットコムバブルとは異なり、この技術に対する巨大な需要がまだあるということだと思います。そして、構築されているインフラ、だからこそNvidiaのような企業が非常に価値があるわけです。チップ、クラウド企業、彼らはすべてのインフラを使っています。これがJensenが彼のインタビューで語ったことです。私たちが話したとき、彼はドットコムバブル時代には敷設されたファイバーがあったが暗かったと言いました。使われていなかった光ファイバーが多すぎたのです。十分な需要がなかったのです。しかし今日では、すべてのGPU、すべてのチップが人々によって使用されることで点灯しているのです。
ですから、この技術は強力で、長年にわたって技術を見てきた多くの人々は、最終的には追いつく可能性があると言っています。まだ多くの需要があります。インフラは使用されています。しかしもちろん、いくつかの犠牲者は出るでしょう。途中でいくらかの破裂があるでしょう。
Google CEOの見解とインフラ投資の重要性
もちろん、GoogleのCEO、Sundar PichaiもBBCのFaisal Islamとインタビューを行いました。見逃した方はiPlayerで視聴できます。彼は、私たちが目にしている支出の熱狂は合理的だと主張しています。なぜなら、彼の見解では、AIはインターネットや携帯電話のような次の大きな転換だからです。そして、支出の巨大なオーバーシュートは、単に進歩の代償なのだと彼は言います。ご覧ください。
この技術の潜在力を考えると、この興奮は非常に合理的です。また、私たちがこうした投資サイクルを経験するとき、業界全体として過剰投資する瞬間があることも事実です。今、インターネットを振り返ることができます。明らかに過剰な投資がたくさんありました。しかし、インターネットが深遠なものだったかどうか、あるいは大きな影響をもたらしたかどうかを疑問視する人はいません。
それは、社会としてデジタル的に働く方法を根本的に変えました。AIも同じだと私は期待しています。ですから、これは合理的であると同時に、このような瞬間を通じて非合理的な要素もあると思います。
しかし、Stephanie、この誇大宣伝、私たちは過去12か月で巨大な規模拡大を見てきました。ええ、人々はAIの進化においてどこにいるのかについて、より現実的でバランスの取れた評価を始めていると思います。
ChatGPTが登場したのはたった3年前です。今では10年前のように感じますが、たった3年前でした。人々は一夜にしてその変化を目にすることを期待していました。今年、つまり2025年1月の年初における大きな予測であった、エージェント型AIの時代に移行すると人々が考えるのではなく、実際には2025年の見出しはAIインフラへのこれらの投資によって占められてきました。
つまり、データセンターの話をしていますし、Nvidiaが美しく利益を上げているチップの話をしているのです。これは構築するのに非常に長い時間がかかるでしょう。そして、世界中のすべての国の電力会社や水道会社に話を聞くと、彼らは私たちの電力網は目的に適しているかと問いかけています。すべてのケースにおいて、その答えはノーです。
十分な水がありますか。私たちは、電力と水のミックスを、人口の残りのニーズとバランスを取って正しく行える場所にデータセンターを建設していますか。そうしなければ停電や水不足が発生するからです。これは数年にわたるプロセスです。私は実際、このAIストーリーが続いて続いて続くのを見ることになると思います。正直に言って、おそらく次の10年から20年です。なぜなら、インフラの部分を正しく行わなければならないからです。
中国のAI競争優位性
これが私のMadhumitaへの質問につながります。NvidiaのCEO Jensen Huangとの信じられないスクープで、彼は中国がAI競争に勝つだろうと考えていると言いました。中国は、AIだけでなく、あらゆる種類の技術に非常に大規模に取り組んでいます。彼らは原子力にコミットしています。まだ石炭も使っています。
彼らは西側のどの民主主義国よりも速く物事を構築できます。彼が中国が勝つと言ったとき、何を意味していたと思いますか。
ええ、それは本当に興味深かったです。なぜなら、彼は以前それを言うことを控えていたからです。そして、彼が私に言ったことを本当に言い換えると、彼はこのストーリーにおいて楽観主義がなぜ重要なのかについて多く語っていました。そして、米国や英国でも、彼が指摘したのは、私たちは規制について話すことに多くの時間を費やしているということです。
この技術をどう制御するかについて話しています。また、この技術の倫理についても話しています。私が書いてきたようなこと、つまりこの技術の潜在的なマイナス面や否定的な影響は何かということです。彼は、それが私たちがこの技術を適用し、その完全な潜在力を達成する能力を妨げていると感じていました。一方、彼は中国と対比させました。そこでは、この技術がすでに想像できるあらゆるアプリケーションに組み込まれていると彼は言いました。エンターテインメントであれ、小売業であれ、その他であれ。彼は、それがすでに起こっているのが見えると言っていました。人々はこの技術を使っているのです。
そして彼が本当に指摘したのは、中国における電力とエネルギーの利用可能性でした。つまり、彼の表現によれば、中国では電力が無料だということです。なぜなら、国が自国の地元チャンピオンのためにエネルギーに補助金を出しており、彼らがエネルギーを非常に安く使って構築することを可能にしているからです。
一方、おっしゃったように、西側には供給制約があります。そして実際、これが一部の人々がこれをバブルとは見ていない理由なのです。バブルの質問に戻ると、なぜなら実際には需要が現在、人々が心配しているのは供給だからです。データセンターを建設することです。
インフラ投資の合理性とマイケル・バーリの撤退
それは本当に重要なポイントです。実際、今週Forbes誌に記事がありました。Michael Burryを覚えていますか。サブプライム危機を予測した投資家です。彼はそれに賭けました。今、彼はAI市場をショートしています。そしてForbesは今週、もしSundar PichaiがそのBBCインタビューで言うように、AIの経済学がインフラの経済学、つまりコンピューティングとエネルギーに似ているなら、ドットコムバブルで言及していたユーザーエクスペリエンスではなく、おそらくMichael Burryの賭けは悪いものだと主張しました。なぜならForbesが指摘するように、最初の電話網は非合理的に見えました。電力と送電網への投資は非合理的に見えました。鉄道は非合理的に見えました。Conrad、それらはすべて実を結びました。
まあ、Michael Burryは今週ヘッジファンドを閉鎖しました。つまり、彼はAI市場に対して賭けをしていましたが、今、彼は市場は合理的だと言っているのです。私はファンドを閉鎖します。投資家に資金を返還します。
ええ、その文脈から物事を見る必要があると思います。日常生活の中で、技術の指数関数的変化の潜在力を見ることは難しいのです。ですから、5年後を考えて、指数関数的に考えた場合、この技術は5年後にどのように見えるでしょうか。そして、Madhumitaが言ったように、Stephanieが言ったように、これはただ一つのことではありません。これは理論的には、私たちの生活のあらゆる部分にわたるものです。AIの最大の用途の一つは、潜在的に自動運転車になるでしょう。自分で運転できる車です。道路上にどれだけの車があるか考えてみてください。そして、それらの車の一台一台に、事故を起こさないようにリアルタイムでデータを処理しなければならないNvidiaチップがあります。
疾病研究や創薬という大規模なバルクコンピューティングについて考えてみてください。これは異なるタイプのコンピューティングAIです。そして、これが本当にこの巨大な投資の背後にあるものだと思います。AlphaFoldです。つまり、何億年もの博士課程研究がわずか数か月で行われたのです。AIは生命に知られているすべてのタンパク質の3D構造を予測しました。私たちがそれを当然のことと受け止めるリスクがありますが、実際にはそれは実現しているのです。
AI創薬の期待と現実
そうですね。私たちはまだ、AIによって完全に発見され設計された薬を見るのを待っています。それが決して起こらないというわけではありませんが、過去10年間、この正確な問題、つまりAIを使って新薬を設計し発見できるかという問いに、何十億ドルもが投入されてきました。
そして、技術はより強力になり、AlphaFoldは素晴らしい科学的ブレークスルーであり、ノーベル賞を受賞しましたが、私たちはまだその薬を持っていません。ですから、それが問題だと思います。投資家にとっても、みんなにとっても。はい、これが何をできるかは見えます。そこに到達するためにお金が必要な理由もわかります。しかし、私たちはまだ実際に何も見ていません。指摘できるようなものを。
ですから、人々が神経を保ち、AlphaFoldによって発見され、パイプラインを通じて開発された最初の薬を見始めるまで待てるかということです。エネルギーのような物理的制約がまだあります。そして、人間のような制約も。私たちは制約の一部なのです。ですから、待って見守る必要があります。
制約の点について、あなたが言及したので、Euro Newsは今週、Stephanie、市場をチェックする人の一人、22V ResearchのJordi Visayとインタビューを行いました。彼の言うことをちょっと読ませてください。
これはドットコムバブルではありません。なぜなら、需要が供給を大幅に上回っているからです。次のAI投資フェーズは、誰が最も多く支出できるかではなく、誰が制約を通じて実行できるかによって定義されるでしょう。言い換えれば、Madhumitaが言っているように、それは容量の問題であり、そのエネルギー制約の中で需要を満たすことなのです。
その通りです。そして、もし私たちがこれを衛星の視点から見るなら、地球を見下ろして非常に現実的に考えると、私たちは米国とAIが米国でどのように展開されているかについて多く話しています。なぜなら、マグニフィセント・セブン企業は主にそこに拠点を置いているからです。また、中国がAIの超大国であることも知っています。彼らは強力に進んでいます。
そして、ヨーロッパや英国では、かなり良いエコシステムが起こっています。それは全世界ではありません。ですから、長期的な視点を取り、これが時間をかけて構築している有望な技術だと考えるなら、世紀全体ではないにしても、何十年にもわたるその成長について考える必要があります。つまり、私たちはまだ始まったばかりなのです。
市場は辛抱強くないようなものです。市場は、企業の四半期決算に基づいて、日々ではないにしても、リターンを望んでいます。しかし、技術と人類における根本的な段階的変化を見ているなら、これは何世紀とは言わないまでも、何十年も支配するでしょう。
AI生成映画「Midnight Drop」の革新性
人工知能のより刺激的な最前線の一つ、つまり映画制作に話を移しましょう。この番組の定期視聴者がご存知のように、One Dayのチームは、AI Decodedの最初期から私たちと一緒にいて、生成動画の進化を理解する手助けをしてくれています。そして今日は特別なものがあります。彼らの12分間の短編映画の独占的な先行公開です。「Midnight Drop」と呼ばれています。これまでで最も野心的なプロジェクトです。
潜在的に、AI支援映画の画期的な瞬間です。ポップコーンを用意してください。「Midnight Drop」の一部をご覧ください。
手動制御が作動しました。タンカーは3時の方向です。マルコ42。スピリット61がプリコンタクトのポジションにいます。了解。ライトスクリーン。接近中。接近速度5ノット。横方向のオフセット3フィート。安定。安定。接触確認。保持中。
さて、おめでとうございます、同志。あなたとOne Dayのチームに。はっきりさせておきましょう。私たちが通常出演してもらっているSamirは、伝統的な意味での映画監督ではありません。彼は伝統的な脚本に従っていません。彼は映画を撮影するために設計して外に出ているわけではありません。
彼はAIに指示を与えています。それが私たちがプロンプトクラフトと呼ぶものですよね。
私は彼は実際には監督だと言いたいです。そして彼は自分自身を監督だと考えています。この映画には2人の監督がいます。Buhar Kasmがもう一人です。そして、彼らがこの映画を考え、制作し、公開し、インターネットに出すのを経験したことを言わせてください。伝統的な映画を作る実際のプロセスとの違いはほとんどありません。
違いは、あなたが行って何かを撮影しないということです。私たちは、映画制作の伝統的な中間部分を持ちませんでした。しかし、アイデアのプロセスはありました。どんな映画を作りたいかについて考えることがありました。脚本作成がありました。キャスティングがありました。
私たちは俳優にその脚本を演じてもらって撮影しました。映画が生成されたとき、それが違う部分です。私たちはイランのテヘランに行って街の場面を撮影したわけではありません。私たちはそのビジュアルを生成するためにカスタムプロセスを使いましたが、それらのビジュアルも監督の専門知識を使っています。書いているとき、これがプロンプティングが入ってくるところです。
ですから、少し意味論の問題です。プロンプティングと呼んでもいいし、演出と呼んでもいいです。同じことです。どのシーンを生成したいかを決定しなければなりません。つまり、ワイドショットなのか、夜なのか、粒子があるのか、実際に伝えようとしているメッセージは何なのかを決定しなければなりません。そして、BuharとSamirがこの映画を制作するのを見ることは、私にとって非常に目を開かされる経験だったと思います。それは、美しく感情的な映画を作るための伝統的なスキルがすべて必要だということです。そして実際には、その背後に専門家が必要なのです。
AI映画制作プロセスの詳細
私がそこで十分に理解していなかったのは、映画の役割を果たす俳優を撮影するプロセスがあったということです。つまり、他の映画や他の制作からスクレイピングされているわけではないのです。AIに誰を使うか、どんな表情を使うかの判断を求めているわけではないのです。
それはすべて本物ですよね。そしてそれがAIを使って適応されているのですね。その通りです。Samirのリビングルームに私がいたとき、3人のペルシア語を話す俳優が来て、脚本を読んで演じました。伝統的な環境では、実際にロケ地でこれを行い、脚本を撮影するでしょうが、私たちは非常にローテクな撮影で行いました。
そして、携帯電話で録画しました。そして監督たちとの間で、このセリフを使うべきか、あのセリフを使うべきかというやり取りがありました。そしてそれらのビジュアルが私たちのプロセスにアップロードされ、ビジュアルがその上に生成されました。そして唇が同期され、音が調整されました。
Samirは実際にB-2パイロットの声を担当しています。つまり、無線チャッターがその上に乗っているのです。ですから、Samirのリビングルームで、ほとんどハリウッド級に見えるものを撮影できるのです。文字通り、私たちは文字通りSamirのリビングルームでこれをやったのです。
たくさん質問がありますが、おそらくMadhuとStephanieにも質問があるでしょう。
ええ、私も質問があります。そしてコメントもしたかったのです。私の質問は、クリップも見ましたが、技術によってすべてが行われたと知っていたので驚くべきだと感じました。そして視聴者は、誰が作ったかに関係なく、あなたが映画を愛するかどうかを分ける必要があると思います。そして私の質問は、完全に異なる方法でこれを行ったことで、制約があったと感じたか、技術的な制限の観点からより良くできた可能性があったかということです。
技術的な制限だけではありません。映画制作者として、このプロセスによって何か制限を感じたかどうかが気になります。
ある意味では、私たちが持っていた予算では決して作れなかった映画です。テヘランでの撮影は非常に簡単というわけにはいきません。人々は、監督はテヘランで撮影しますが、策略を使わなければなりませんし、独立系映画制作者としての支出レベルでは不可能です。爆発物の予算、飛行中のB-2爆撃機を作成するためのVFX予算が必要です。カメラで撮影したい場合、何百万、何千万ドルも使わなければなりません。
ですから、その観点から言えば、独立系映画制作者としての経済的制約に基づいて、不可能な映画を撮影することを可能にしています。制限の観点から言えば、多くの画像を生成しなければなりません。これらのAIプラットフォームに多額の費用を使わなければなりません。そして、シーンを想像して、それをプロンプトして、それが思い通りに現れるプロセスではありません。
それは非常に反復的なプロセスであり、工芸と細部への注意、そして多くの微調整が後で必要です。そして、うまくできないこともあります。私たちは非常に優れたカラリストを雇ってシーンのカラーグレーディングを行いました。そして多くのツールや他の人々がいます。私たちはオリジナルの美しい音楽をライセンスし、脚本に合わせました。これらのことは技術的にはまだそこまで到達していません。しかし、失敗や実験に対する許容度が変わるのでしょうか。おそらく、デジタル写真が私たちの間違いに対する許容度を変えたのと同じように。
そう思います。再撮影したものを再撮影することができます。つまり、完成した映画にあったシーンを取って、戻って別のカメラアングルを生成できるのです。猫のカメラアングルが低すぎるのが気に入らない。少し上げられますか。まあ、以前は、それには全く新しい制作日が必要で、行って撮影しなければなりませんでした。もうそうする必要はありません。
そう、そこがOne Dayの商業面の話になるところです。私たちは広告、広告映画を作ることを望んでいます。広告を作るプロセスは、クライアントがいて、クライアントが完成品を見て、しばしば何万ポンドもかかる微調整を望むことがあります。まあ、今ではAIツールを使って、1,000ポンドでそれを再撮影できるのです。ですから、生成ツールがビデオ制作の隙間に入り込んでいく方法は非常に興味深いです。そして、それらが最も効果的に展開されるのは、不可能であるか、多額の費用がかかる何かがある場所です。
まあ、今ではその画像を生成できるのです。
番組の締めくくりと視聴者への案内
今週の記念版は以上です。ゲストの皆さんに心から感謝します。Madhumiに感謝、Conradに感謝、そして再びStephanieにも感謝します。もしご連絡を希望される場合は、aidecode@bbc.co.ukにメールできることを覚えておいてください。視聴者の皆さんもそれに慣れてきていると思います。aidecode@bbc.co.ukです。
カバーしてほしい内容や、提起したい問題や懸念がある場合は、もちろん短いメッセージをお送りください。iPlayerでも視聴できますし、過去のエピソードはすべてBBC YouTubeウェブサイトにあります。ご視聴ありがとうございました。次回お会いしましょう。
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