AIの進展が鈍化しているのではないかという懸念が高まっている。Sam AltmanやMetaが以前の発言を撤回し、Elon MuskのxAIもモデルの再構築を余儀なくされるなど、AI業界のリーダーたちに変化の兆しが見られる。エコノミストのAIライター、Alex Hernは、資金と優秀なエンジニアを既知のレシピに投入すれば優れた結果が得られた時代が終わりつつあると指摘する。GPT-4登場後、OpenAIが示した道筋を他社が追随したが、現在ではより困難なエンジニアリング目標の追求と大規模組織の運営が必要となっている。一方で、AnthropicとOpenAIはコーディング分野で革命的な進展を遂げており、AI投資の経済的価値は依然として高い。特にソフトウェアエンジニアリング分野では、かつて数十万ポンドかかっていた作業が午後だけで完了できるようになり、経済的に変革的な影響をもたらしている。
AI開発の新たな局面
私たちが今目にし始めているのは、AI開発のある時代の終焉だと思います。その時代というのは、資金と優秀なエンジニアを、事実上オープンなレシピに投入し、それをコピーすれば、反対側から極めて優れた結果が得られるというものでした。膨大な量のコンピュートパワーを購入できる莫大な資金があるだけでは、もはや十分ではないのです。
こんにちは、私はAlicia Aguです。テックレポートへようこそ。本日のテックレポートには、エコノミストのAIライターであるAlex Hernさんをお迎えしています。Alex、番組に戻ってきていただきありがとうございます。
お招きいただきありがとうございます。
さて、AIの進展が鈍化しているように感じられます。つまり、過去にはAIが想像を絶する速度でスケーリングしているという大きな発表がありました。しかし最近、少し後退が見られます。Sam Altmanが、通常理解されているAGIの構築方法を知っていると以前発言していたのを撤回し、今ではAIの次の大きなブレークスルーを支える新しいアーキテクチャが必要だと賭けている、と言っています。Metaもパフォーマンスの懸念から新しいAIモデルの展開を延期したばかりです。そしてElon Muskの問題もあり、彼はxAIが最初の構築ではうまくいかず、そのモデルを再構築していると述べています。これを考えると、これらのモデルを構築し作成する人々の間で、懐疑論が高まっていると言えるでしょうか?
オープンレシピ時代の終焉
私たちが今目にし始めているのは、AI開発のある時代の終焉だと思います。その時代というのは、資金と優秀なエンジニアを、事実上オープンなレシピに投入し、それをコピーすれば、反対側から極めて優れた結果が得られるというものでした。
GPT-4のローンチ後、つまり今から約2年前の時期がありました。OpenAIが明らかに前進の道を示し、素晴らしいモデルを開発したのです。そして約8か月から9か月後まで、彼らが先頭に立っていました。GPT-4が登場してから数か月間、それに匹敵するものは本当に何もなかったのです。
そして私たちが目にしたのは、AI分野の他のリーダーであるAnthropicとGoogleがOpenAIに追いつくだけでなく、多くの新規参入者もギャップを縮めたということです。Metaがそのllama 3シリーズでトップティアのプレーヤーになるのを見ました。xAIがレースに参入するのを見ました。そしてその約1年後、DeepSeekが登場しました。
振り返ってみると、これらを実現する方法には、実際に既知のレシピがあったと言えます。OpenAIがそれを発見し、できる限り秘密にしていました。しかしスタッフが移動し始め、論文が発表され、さらには人々がリード企業から漏れ出る研究を見るのに十分な時間ができれば、それを秘密にし続けるのは難しくなります。
組織運営の重要性
今のAI分野は、GPT-4ブーム後の状況とはかなり異なっているように見えますが、おそらくGPT-4の初期、つまりOpenAIが先頭に躍り出た後の数か月の状況に近いかもしれません。xAIが抱えた問題、Metaが抱えた問題で私たちが目にしているのは、膨大な量のコンピュートパワーを購入できる莫大な資金があるだけでは十分ではないという証拠だと思います。
実際には、かなり困難なエンジニアリング目標を追求する必要があります。今や数千人、数千人もの人々にわたって、うまく機能するチームが必要なのです。単純に組織的な課題があります。もはや強力なリーダーが直接部下に命令するようなAI研究所を持つことはできません。機能する組織を構築する必要もあるのです。
これらすべては、確かに次の成果を得るのが前回よりも難しくなっているように見えることを意味します。しかし、これが簡単な技術的勝利の終わりを反映しているのか、それとも私たちが今見ているのは、数万人が同時に開発している技術に起こることに本質的なものなのかは、私には確信が持てません。
もはや1人か2人の賢い人が針を動かすことはできません。組織が必要です。資金が必要です。そして、適切なタイミングで適切な方向に、タンカー船のような組織を向ける能力が必要なのです。
投資とスケーリングの課題
より多くのリソース、より多くの資金、GPUを投入することが、これまでのスケーリングの基盤となってきました。もしあなたのおっしゃることが真実で、もはやそうではなく、できるだけ多くの労働者をプロジェクトに投入するというよりも、より狭い範囲になっているとしたら、同じリターンが得られないと感じた場合、投資にとってどのような意味を持つと思いますか?
大きな破綻がいくつか見られ始めると思います。MetaはAIへの賭けで非常に不安定な立場にあります。幸いなことに、Metaは市場センチメントから事実上免疫があります。Mark Zuckerbergによって所有され、コントロールされています。InstagramとFacebookという形で、資金印刷機が付属しています。Mark Zuckerbergは毎年100億ドルのフリーキャッシュフローを永遠に燃やし続けることができ、基本的に問題ありません。
そして、MetaのAI野心にとっての最悪のシナリオは、まさにそれを行うことになるということです。ただし、これがセクター全体にとっての転換点であるかどうかは、私には明確ではありません。なぜなら、この会話をしているのと同時に、AnthropicとOpenAIがソフトウェア開発を少なくとも革命化していることを覚えておく必要があるからです。
エージェント型コーディングの台頭
過去本当に短い期間、2、3か月、実際にはOpus 4.6とGPT-5.3が登場してから、エージェント型コーディングのブームが起きています。モデル番号が乱立していますが、これらの大手ラボからのトップティアのコーディングモデルに、最近非常にステップレベルの改善があり、AIが経済的に有用な仕事をする能力を変革したのです。
それがまだ事実である限り、近い将来に広範なAI破綻が起こることはないでしょう。むしろ、先月のSaaSアポカリプスのようなものを、AI からの経済的トラブルがどこから来るかの指標として見るべきだと思います。それは、トップレベルのAI能力のわずかな改善が、それらを経済的に有用な仕事に使用する能力の大幅な改善につながり、完全に食い尽くされそうだと心配しているセクターがより多くなっているということです。
メガロマニアックなリーダーシップの問題
Mark ZuckerbergのようなオリガルヒがMetaをコントロールしていなかったら、そしてMuskについても同じだと思いますが、その破綻を見る可能性がより高くなると思いますか?
実際には逆だと思います。より誇大妄想的なAI研究所のリーダーが苦しんでいるのは偶然ではないと思います。これら2つの会社には強い組織的問題があると思います。
Meta AIは、非常に才能のある若者、Alexander Wangを招き入れ、まだ稼働している間にAIシステムの運営方法を完全に変更しました。AIの父の一人であり、Facebookの AI研究を長年率いていたYann LeCunを追い出したのか、解放したのかは意見の分かれるところですが、彼らは動いている最中に飛行機を再構築し、それはあまりうまくいかなかったようです。人事の意見の不一致や、人々が会社を去ることにつながったようです。
xAIはElon Muskが率いており、あの男が人々を遠ざけることができるのは神のみぞ知るところです。これらの人々を方程式から外し、すでにリードしている3つのより正常な会社を見ると、つまりGoogle、OpenAI、Anthropicですが、過去3か月の彼らの経験が破綻について話すべきことだと言うのは難しいです。
彼らにとっては、常に同じ物語です。新しいAIモデルをトレーニングするのは驚異的に信じられないほど高価で、それらを有料顧客に提供するのもかなり高価だということです。したがって、実行するコストよりも多くのお金を得ることができたとしても、次の段階のモデルのコストを支払うことを正当化するのに十分な追加のお金を得ることができるかどうかは、依然として未解決の問題です。
そしてそれが、業界の機能的なAI研究所にとっての大きな未解決の問題だと思います。
データセンター投資の継続性
繰り返しになりますが、過去に見られたのと同じリターンが見られないとき、AI への投資が鈍化すると思いますか? たとえ進展が今は少し異なる方法で測定されているとしても、インドが2500億ドルをデータセンターに投資しようとしている、誰かが1000億ドルを約束している、と読んだ記憶があります。データセンターが作られた後のリターンが明確でないことが確実である場合、そのような大きな投資がまだ起こる可能性があると思いますか?
リターンが揺らいでいるように見えるかどうかを疑問視したいと思います。繰り返しになりますが、xAIとMeta、ここでつまずいている会社は、AIのビジネスを解明したようには見えません。
xAIの有料顧客は、そのソーシャルメディアネットワークの付属物です。大きな企業クライアント基盤を持っていません。Metaのビジネスは常に、AIを無料で提供することでした。なぜなら、実際には自分のソーシャルネットワークで使用するために開発しているからです。したがって、彼らの収益基盤は、実際に何に使用するかから隔離されています。
他のラボでは、より多くの収益が流入しています。Anthropicは2週間ほどで、年間換算のランレートが140億ドルから190億ドルに増加したと発表しました。それは驚異的な顧客獲得率でした。そしてそれは、特にコーディング分野で、これらのシステムが経済的に有用であるという認識がますます高まっていることを反映していると思います。
経済的有用性の証明
これは、過去数週間のハイパースケーラーからの収益報告でも見られました。すべてが本質的に、AIに対する需要が供給できる以上にあるという印象を与えています。そしてそれは、H100、Nvidiaのかつてのトップエンドチップに請求される1時間あたりのコストのようなものを見るときに裏付けられています。
もはやトップエンドチップではありません。3年前のチップです。しかし、トップクラスのAI研究所にいる場合、そのチップを使用するために今支払っている金額は、3年前よりも多くなっています。なぜなら、それを使って利益のために有用にできることが、トップエンドだった頃よりもはるかに多くなっているからです。
したがって、AI業界では大規模な減価償却が見られるのではないかという懸念がありました。チップを購入し、1年間使用し、新しいものが入ってきて、古いものは燃え尽きる、という。実際には、その逆が見られています。古いチップは役に立たなくなりません。同じ数学を行うのが遅くなるだけです。
しかし、その数学が、AIを行う新しい方法と有用な方法を本当に発見したために、ますます経済的に有用になっている場合、その古いチップには第二の人生があることがわかります。データセンターの直接的な経済性は、私たちが思っていたよりも良いかもしれません。これは私にとって驚きです。
エネルギー制約とAI産業
明らかに他の圧力もあり、香港の通りの閉鎖はAI産業にとって大きな打撃になると思います。なぜなら、それは本質的にエネルギーを思考に変える産業だからです。特にガス発電機を動かすためのガスが大規模に不足している場合、それはAIの基本的な経済性に本当に悪い形で影響を与えます。
経済的に有用になっているというのは、もう少し詳しく説明していただけますか?
もちろんです。私はここにいる誰もが、自分の仕事で役立つことをするためにAIを使用し、それが99%のところまで来ていると気づく経験をしたと思います。しかしそれは、実際にあなたが置き換えられることを意味するわけでも、自分の仕事を置き換えることができることを意味するわけでもなく、エラーを見つけて発見するのに、自分で実際にやるよりも時間がかかるという意味でのことです。
それは確かに今日でも私にとって真実です。エコノミストの記事を書くためにAIを使おうとすると、まだそこまで到達していません。私たち人間の記者は、どのAIシステムよりも優れています。部分的には、私たち人間の記者が、AIシステムにはない内省を持っているからです。私たちは自分が知らないことを知っています。私たちはノーと言うのが非常に得意です。
私たちは不明確なときにフラグを立てるのが非常に得意です。これらすべてが職場に組み込まれ、エコノミストをあなたの11ポンドの表紙価格に値するものにしています。私たちの新聞を購入してください。
ソフトウェアエンジニアリングの変革
しかし、AIが得意になってきているのは、一部の業界で、コンピューターによって行われているから印象的なだけではなく、実際に経済的に有用な仕事を提供することです。そしてソフトウェアエンジニアリングがその大きな例です。
ソフトウェアには、特定の狭いユースケース、つまり小さな自己完結型プログラム、小さな自己完結型関数について、それが機能すれば、つまりやると言ったことを行えば、という素晴らしい特徴があります。ソフトウェア、つまりコードには事実誤認の可能性がありません。何かが醜い方法で行われるか、良い方法で行われるかの可能性、またはそれが重要である可能性は、最終的に機能するものがある場合には少なくなります。
そして私たちが見ているのは、特定のタイプのコーディング作業で、かつては2つの非常に異なるプログラミング言語の知識を持つエンジニアが必要だったかもしれないものです。そのうちの1つは非常に難解で、40年前に使用されていました。そしてあなたがする必要があるのは、古い老朽化したデータベースから1つの情報を抽出することだけです。
それは、かつては誰かに25,000ポンドを支払って行っていた種類のタスクです。適切なレベルの知識を持ち、一度だけ実行され、二度と実行されないカスタムメイドのソフトウェアを構築できる人です。データベースを開き、情報を取得し、それで完了です。
今では、それは午後にできることです。そしてそれは仮定的なことではありません。私は、そのような仕事をして、25,000ポンドを請求していた人々と話をしました。ある人は、かつて55万ポンドを請求していた仕事を午後に行ったと言いました。そして今では、コーディングモデルでのワンショットプロンプトとしてそれができます。
すぐに仕事として消えることはありません。なぜなら、その人がクライアントとして持っていた人々は、尋ねるべき正しい質問を知らないからです。彼らは、コードを1行ずつ調べることなく、答えが期待していたものであることを確認するための専門知識を持っていません。
仕事の経済的変革
これらすべてが真実であり、仕事がなくならないことを意味します。しかし同時に、彼はそれを午後にできるようになり、かつては50万ポンドを請求し、13人のチームを立ち上げていました。そしてそれは根本的に、根本的に経済的に有用なのです。
そしてそのような基本レベルの価値が生み出されているとき、それがセクター全体につまずいて倒れることにどうつながるのかを見るのは、私にとって本当に難しいです。うまくいかない可能性もあります。そのような50万ポンドの仕事が午後に完了するものが、400億ポンドから500億ポンド相当のデータセンター支出を正当化するのに十分な数、経済全体に存在しないかもしれません。
そして、それがAIができる唯一の経済的に有用な仕事になってしまうかもしれません。しかし、かつてその仕事を50万ポンドで販売していたのに、今では午後にできるのであれば、それは経済的に変革的です。
ChatGPTの広告導入
私たちは、企業が結果としてお金を失っていることに対応しているのを見ています。ChatGPTは、数十億の損失に対抗するために、2月9日に広告を出し始めました。それで、ChatGPTのようなモデルに広告を掲載することがなぜ問題があるのかについてお話しされていますね。その不一致に対処するために、それが正しい方法ではないかもしれない理由について説明していただけますか?
もちろんです。AIモデルにおける広告の興味深い点は、AIシステムの実行にはコストがかかるということです。つまり、インターネットが構築された無料提供は厄介です。ChatGPTには膨大な数の無料ユーザーがいます。彼らとGoogleは、この有料ティアを伴う無料アプローチを追求しています。Anthropicは非常に異なるアプローチを取っています。彼らには無料ユーザーがいますが、有料市場を積極的にターゲットにしています。
ChatGPTが広告をオンにすることで私たちが見ることができるのは、無料ユーザーに価値ある体験を提供するつもりなら、コーディングのようなことを行うように促す必要があるという彼らからの認識だと思います。彼らは、華やかな検索エンジンであるのではなく、人々にこれらのシステムを使用して、有用だが計算上高価なタスクを行う方法を教える必要があります。
そして、これらのユーザーから収益を上げていないなら、それを買う余裕はありません。そしてそれが、広告をオンにする動機だと思います。
信頼構造の課題
問題は、広告がモデルの信頼構造を変えることです。ChatGPTのようなものを使用するとき、モデルがあなたのために働いていると信じることは非常に重要です。なぜなら、たとえば図書館に行ったり検索エンジンを使用したりするのとは異なり、セカンドオピニオンがないからです。
戻ってスクロールダウンし、2番目のリンクをクリックすることはできません。システムがあなたに提示するものだけがあります。さて、ChatGPTバージョンの広告は、その提案と一緒にインラインで推奨を挿入するほど怪しいものではありません。しかし、そこで克服しなければならない信頼の欠如は依然として現実です。
編集的に独立した答えであると言うものを提供し、その下に広告を提供したとしても、読者、ユーザーからの認識を克服する必要があります。つまり、本当に経済的に独立しているのか? そしてたとえテキストが独立していても、下に広告を掲載できるような方法で答えを誘導しているのではないか? これらは、OpenAIが追求しているようなビジネスモデルで克服するのがかなり難しい信頼の問題です。
しかし、それについての重要な点は、すべての単一のAIクエリが会社にお金がかかるということです。そして逆の方向に進み、検索あたりのコストを削減しようとすると、Googleが抱えている問題に陥ります。会社は、受信するすべての単一のGoogle検索にAI検索を追加しており、システムの可能な限り最も安いバージョンを実行することによってそれを行っています。
有料ユーザーに提供する非常に非常に優れたGeminiモデルを持っているにもかかわらず、私が知っている多くの人々の間での認識は、GoogleはAIが苦手だということです。なぜなら、彼らはGoogle検索の上部に投げられる安価でシンプルなバージョンを見るからで、それが彼らの認識を設定します。
そしてChatGPTのアプローチは、人々を優れた印象的なモデルに向けて誘導し、それを正当化するのに十分なお金を稼ごうとすることだと思います。無料ユーザーから利益を上げることはないと思います。全体はまだ非常にプレミアムモデルです。つまり、人々にAIの使用に慣れさせて、その反対側でサブスクリプションにお金を払うようにする、ということです。
しかし、それが彼らがそこで行っているトレードオフだと思います。
終わりに
さて、そういうことで、本日はご参加いただきありがとうございました。
お招きいただきありがとうございました。
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