本動画は、Tim Cook退任とJohn Ternus就任というAppleの経営体制変更を、単なるCEO交代ではなく、AI時代におけるAppleの戦略転換として読み解く分析である。クラウドAIの採算構造、オンデバイスAIの経済性、規制産業におけるローカル推論需要、そしてApple Siliconが持つ長期的な優位性を軸に、Appleが次の巨大市場をどのように狙っているのかを論じている。
Tim Cook退任とAppleの本当のメッセージ
Tim CookがAppleのCEOを退任しました。これまでの報道は、継続性に焦点を当てていますよね。Apple一筋の人物が引き継ぎ、円滑なバトンタッチで、安定した移行である、と。これはすべて正確ですし、この話はそれだけで完結する見方もあります。
しかし私は、発表の裏にある組織図を見ると浮かび上がってくる要素を付け加えたいと思います。後任となる人物はハードウェアエンジニアです。その右腕はチップを設計しています。そしてAppleがAI競争で遅れを取っているまさにその瞬間に、この組み合わせを選んだということは、Appleが業界の他社とはまったく違う条件でこの競争を戦うと宣言しているということなのです。
それがあなたにとって何を意味するかは、あなたがどの立場にいるかによって変わります。具体的な話にも後で入りますが、今日はこのAppleの賭けについて、5つのポイントを順に見ていきたいと思います。
そのうちの1つは実際にAppleについての話です。残りは、いまAI業界の水面下で起きていることについてです。そしてそれらは、あなたがiPhoneを持っているかどうかに関係なく重要です。
まずはニュースから始めましょう。なぜなら、後継者そのものよりも、組織図の方が多くを物語っているからです。
新CEOはJohn Ternusです。彼は25年にわたってAppleのハードウェアエンジニアを務めてきました。IntelからApple SiliconへMacを移行させたチームを率いた人物であり、これは消費者向け企業が成し遂げたシリコン移行として、おそらく史上最も成功したものです。
そのすぐ下には、過去10年間Appleのチップ設計全体を率いてきたJohny Sroujiがいます。彼はChief Hardware Officerという新しい役職へ昇格します。
つまり、Appleのトップ2人はいずれも根本的にはハードウェアエンジニアなのです。どちらもシリコンの人間です。どちらもソフトウェア出身ではなく、サービス出身でもなく、AI出身でもありません。そしてそれは重要です。
なぜ重要なのかを見るには、Appleがこの15年間どのように組織されてきたかを理解する必要があります。
Tim CookのAppleは、いわゆる機能別組織です。電話チームはありません。Macチームもありません。Watchチームもありません。その代わりに、ハードウェアチーム、ソフトウェアチーム、サービスチーム、デザインチームがあります。どれか1つのチームが製品を所有しているわけではありません。iPhoneとは、それらすべてのチームが出会い、議論し、統合する場所なのです。
Steve Jobsは1990年代後半に復帰したとき、意図的にこのような会社を作りました。なぜなら、製品別に所有権を持つ組織は、一貫性のないデバイスを生み出しやすいと考えていたからです。
電話チームが電話を所有すれば、その電話は電話チームにとって都合のよいものへ最適化されます。どのチームも単独で所有していなければ、その電話はあらゆる要素が交差する地点に向けて最適化されます。Steveにとってそれは重要でした。彼は完全な体験を求めていたからです。
Appleの文化がある限り、ハードウェア、ソフトウェア、サービスが同じもののように感じられるデバイスは、そうして生まれます。ただしここで言っておきますが、私はこの戦略が他社で試されるのを見てきました。そしてAppleの文化がなければ失敗します。
このモデルはAppleで15年間機能しました。iPhone、Apple Watch、AirPods、そして帝国全体を築きました。
同時に、それはApple Intelligenceの失敗も生みました。ここが、じっくり考えてほしい部分です。これはAppleがAIを苦手としているという話ではありません。構造の話なのです。
生成AIは統合型の製品ではありません。能力競争です。重要なのは、必ずしも部品同士がどれだけうまく噛み合うかではありません。ハイパースケーラーであれば、次のモデルをどれだけ速く出荷できるかです。先行している相手との差をどれだけ速く詰められるかです。モデル開発のループをどれだけ速く回せるかです。
フロンティアラボは四半期ごとに新しいモデルを出します。今では毎月のこともありますよね。それは彼らのエンジニアがAppleより賢いからではありません。彼らの組織図では、1人の人物が決断し、押し進められるからです。
Timの下で、Appleの組織図はそうは動きません。特にSVPレベル以上では、合意が横方向に組み上がらなければなりません。主要な意思決定はすべて、出荷前に機能横断で議論されます。そして、それがiPhoneを生み出す方法です。繰り返しますが、文化が良い限りはそうです。
しかしそれは同時に、ラボが次々と出荷し続ける中で、AI機能で1年、あるいは2年、3年遅れる方法でもあります。なぜなら、実際にAppleは遅れているからです。
そこでAppleの取締役会は難しい選択を迫られました。
ソフトウェアのリーダーをトップに据え、Appleのソフトウェア部門とサービス部門にフロンティアラボの速度で出荷するよう強制し、組織を作り直すこともできました。合意形成モデルを壊し、AIについて1人に責任を持たせることもできました。
あるいは、自分たちが負けている競争は、自分たちが戦いたい競争ではないと判断し、ゲームそのものを変えることもできました。
彼らは2つ目を選びました。
ハードウェアをトップに据えたのです。Appleは、そもそもできていなかったフロンティアラボの条件に合わせて戦う代わりに、こう言ったようなものです。分かりました。私たちはその競争には本当に参加していません、と。
そして私は、誰が選ばれたのか、なぜTimが退任したのかという話よりも、その方がはるかに興味深いニュースだと思います。
Ternusの選出は、AppleがAI時代のソフトウェア速度競争には構造的に勝てないと認めたことを意味しています。そして同社の未来について、まったく別の競争に賭けているということなのです。
クラウドAIの採算はスケールしない
ここで、今日話したい5つの大きなポイントの2つ目に移ります。なぜなら、Appleが走りたい競争、そして自分たちなら勝てると考えている競争は、金融メディアでは広く報じられてきたものの、まだApple Storeとは十分に結び付けられていない出来事によって可能になりつつあるからです。
それは、現在の形のクラウドAI事業は、規模が大きくなると成立しないということです。
ここは具体的に話したいと思います。重要だからです。
主要なフロンティアラボはすべて、消費者向けサブスクリプションの最上位プランで赤字を出しています。Sam Altmanは、月額200ドルのChatGPT ProでさえOpenAIは赤字だと公に述べています。それはユーザーがサービスを悪用しているからではありません。本格的な仕事をする真剣なユーザーに高性能モデルを提供するコストが、どの消費者向けサブスクリプション価格でも賄えないからです。
計算が逆ざやになっているのです。
そして今、その状況はいくつかの要素によって隠されています。投資家の資金が損失を補助しています。GPU供給は需要とほぼ同じペースで、もしかすると少し遅れながら拡大しています。そして、トークン単価はフロンティア能力の向上よりも速く下がり続けるという前提が、市場を安心させ続けています。
しかし、それらの前提はどれも揺らぎ始めています。
投資家の資金意欲は、これらの企業が集めている巨額の資本を見ると無限に見えるかもしれませんが、無限ではありません。どこかの時点で、投資家はリターンを求め始めます。特にAnthropicやOpenAIが公開市場を目指し始めると、なおさらです。
GPU供給は、Nvidiaがチップを出荷したがっているかどうかよりも、電力とファブの生産能力によって制約されています。そしてこれは突破するのが難しい制約です。それ以上に難しいのが電力です。GPU供給は、Nvidiaの出荷意欲よりも、電力とファブ能力によって制限されています。Jensen Huangはチップを出荷したいのです。そしてその2つのうち、電力の方がより難しい制約です。
トークン単価は下がっています。確かにそうです。しかし今のところ、フロンティア能力は価格低下よりもはるかに速く拡大しています。つまり、真剣なユーザー1人あたりの採算は良くなっているのではなく、悪化しているのです。
このまま何も変わらなければ、最終的に行き着くのは2階層のAIシステムです。
上位階層は、7桁、あるいは8桁の契約を結ぶ大企業です。彼らは本物のAIを手に入れます。長いコンテキスト、何日も何週間も稼働するエージェント、専用キャパシティを手にします。
そして残りの私たちは、従量制で、制限され、抑制された消費者向けアクセスを使うことになります。なぜなら、ラボが私たちに提供できるのはそれが限界だからです。
AIで何ができるかは、自分がどの階層を支払えるかに左右され始めます。
これは本当に予測というより、すでに今日起きていることとして見えています。ここ数カ月で消費者向けプランのレート制限が厳しくなっているのは、ユニットエコノミクスが語り始めているということです。ラボが必ずしも強欲になっているわけではありません。彼らはただ、出血を減らす選択をしているのです。
そして、これらすべての曲線はその方向を指しています。
Appleからすると、これはかなり怖い曲線です。なぜなら、顧客のAI体験が、ラボが月20ドル以下で提供できる範囲に制限されようとしているからです。
顧客への締め付けが最初から組み込まれた、他社の赤字事業の上に、10年分の製品ストーリーを築くことはできません。
iPhoneの大部分はソフトウェアです。そしてそれを真実にし続けるには、AIがiPhone上で機能する必要があります。
だからAppleには代替案が必要です。そして利用可能な代替案は1つしかありません。
Appleが半世紀前と同じ賭けをしている理由
これが今日話したかった3つ目のポイントです。Appleは実は、半世紀前にした賭けに再び賭けているのです。そして、なぜこの前例がこの瞬間の同社にとって重要なのかを理解する価値があります。
クラウドAIの代替案は、計算処理をクラウドから外し、デバイス上へ移すことです。非常に直感的です。人々がローカルAI、オンデバイス、オンプレミスAIと言うときに意味しているのはこれです。
通常、その説明はプライバシーを軸に語られます。データはスマートフォン上に留まります。Appleはそれを見ません。規制当局も満足します。これらはすべて正しいですし、本物の利点です。
私が付け加えたいのは、そのプライバシーの話の下にある第一級の利点です。それはコスト構造です。
本当の違いはこうです。オンデバイス推論には固定費があります。あなたはスマートフォンを買ったときに、そのチップ代を支払いました。いったんモデルがローカルで動けば、それに1000回質問しても、1回質問しても、コストは同じです。消費者規模では、1クエリあたり実質的に何もかかりません。電気代だけです。
クラウド推論には変動費があります。あなたが質問するたびに、誰かが支払います。今はその誰かがラボであり、その背後にいる投資家が補助しています。最終的には、そのコストはユーザーに転嫁されます。メーターがあなたにも分かる形で回り始めるのです。
これは特に12月以降、長時間稼働するエージェント型ワークフローが始まり、トークン需要が爆発してから顕著になっています。
Apple Siliconは、そのメーターから逃れるための脱出口です。そしてそれはOpenClawの驚くべき人気にも貢献しました。人々はローカルで動かせるモデルを求めています。だからMac miniは売り切れているのです。
Appleは、自社チップ上で最高のクラウドモデルに勝つつもりはありませんし、おそらくそれを試みることもないでしょう。彼らが賭けているのは、ほとんどの人がAIを実際に使う長い裾野の用途です。
文書を要約する。メールの下書きを作る。会議を文字起こしする。翻訳する。自分の持ち物を検索する。自分の生活について質問に答える。自分のデータに対して定型的なエージェントを動かす。ヘルスケア事業側にAIを関わらせる。
これらのタスクがデバイス上で起きれば、メーターの外で起きます。クラウドは難しい問題のための専門家になり、すべてのデフォルトではなくなります。
そして、もしこれが消費者向け用途だけの話で、開発者の未来はなく、プロシューマーの未来もなく、AIに真剣に取り組む人がオンプレミスを試す未来もないと思っているなら、お知らせがあります。
Appleは以前にもこの賭けをしています。
50年前、1970年代のコンピューティングはサービスでした。メインフレームの時間を借りるものでした。計算資源は他人の建物の中にありました。時間単位で料金を支払いました。そしてそのシステムから最も多くを得られたユーザーは、AT&Tのような、メーターにお金を払える機関でした。普通の人はコンピューティングとまったく関わりませんでした。
Apple IIは、生の能力でメインフレームに勝ったわけではありません。当然ながら、勝てるはずがありません。Apple IIがしたことは、所有できるデバイスの上に、有用な量の計算能力を移したことでした。そして一度その機械を買えば、より多く使っても追加費用はかかりませんでした。
メーター制ではないため一晩中コンピュータを動かせるパワーユーザーこそが、結局そのカテゴリー全体を前に進めた人々だったのです。
プロシューマーたちがAppleを現在の姿にすることに成功しました。スプレッドシートはApple II上で起こりました。VisiCalcはメインフレーム製品ではありませんでした。それは、自分が所有する機械の上でしか存在できない製品だったのです。
同じ会社が、50年後に同じ構造的な動きをしています。
最も重く使うユーザーが、サービス運営者にとってコスト問題になるメーター制サービスモデル。限界費用をほぼゼロに下げる、デバイスベースの所有モデル。そして、所有デバイス上のパワーユーザーが、メーター制サービスでは大規模に許容できない用途を発明するという賭けです。
Appleはこの状況で、自分たちがApple IIだと考えています。業界の他の企業はメインフレームに賭けています。
そして、なぜ私がAppleはこれについて実際に正しいかもしれないと思うのかを話す前に、この話全体で最も重要な部分を見ていきたいと思います。すでに自分たちでローカルソリューションを構築しようとしている、特定の買い手層です。
これは、私がここ数週間から数カ月の購買会話の内側から持ってきた要素です。そして私は、これがこの話の最大の部分だと思っています。
規制産業が求めるローカルAIという未開拓市場
これが4つ目のポイントです。
業界がまだ解決策を持っていない問題を抱えた、特定の対象カテゴリーの買い手が繰り返し現れています。名前を挙げます。
法律事務所、医療クリニック、会計事務所、税務事務所、ファイナンシャルアドバイザー、セラピスト。仕事に非常に高いデータ機密性の基準が伴う専門職です。弁護士と依頼人の秘匿特権、米国のHIPAA、受託者責任、治療上の守秘義務などです。
これらの事務所は、競合がクラウドAIを使って先に進んでいるのを見ています。そして追いつくように大きな圧力を受けています。しかし、できません。顧客の作業成果物に対してパブリッククラウドAIサービスを走らせることは、多くの場合、職務過誤の問題になります。規制上の問題になります。あるいは、よくても巨大な技術的頭痛の種になります。
たとえ法令に準拠していたとしても、機密情報が、その関係から2層離れ、2カ国離れた企業が所有するクラウドモデルによって処理されたと知ったなら、顧客が離れるのは当然の権利です。
だから、これらの事務所には本物の問題があります。AIが必要です。しかしクラウドは使えません。
では実際に何をしているのでしょうか。多くが同じ答えに収束しています。
Mac miniを買っているのです。
文字通り、数台のMシリーズMac miniをクラスター化すると、小規模な事務所にとって有用な生成モデルをローカルで動かすのに十分な容量になります。数千ドルのハードウェアをクローゼットや事務所内のネットワークに置き、外部とは何も通信させません。データは建物を出ません。秘匿特権は維持され、コンプライアンスの説明も成立します。
ここでコメント欄の誰かが、でもAppleにはPrivate Cloud Computeがあるでしょう、と言う前に言っておきます。確かにあります。
AppleにはPrivate Cloud ComputeというクラウドAI提供形態があります。これは暗号学的に検証されており、Apple自身の管理者でさえあなたのデータを読むことはできません。これは通常のクラウドAIと比べて、プライバシー面で意味のあるアップグレードです。
しかし、このセグメントにとっての答えではありません。その理由を説明します。
法律事務所にとっての問題は、悪意あるクラウド管理者が私のデータを見られるかどうかではありません。問題は、このデータが私の物理的な管理下を一度も離れていないと、依頼人、規制当局、職務過誤保険の引受会社に対して表明できるかどうかです。
どれほど暗号技術が優れていても、クラウドサービスではその表明はできません。
Appleは、PCCノードが物理的にどこにあるかを明らかにしない方針を明示しています。それは同社なりの十分に妥当なセキュリティ上の理由によるものです。消費者にとっては問題ありません。しかし、自分たちのデータがどの管轄区域に触れたかを知る必要がある事務所にとっては、完全に出発点から受け入れられません。
そのため多くの場合、準拠したローカルクラウド環境を構築するための巨大な技術的頭痛に対処しようとする代わりに、事務所は即席で工夫しています。
小売向けのMac miniを買います。自前のオーケストレーション用のつなぎ込みを作ります。知り合いの詳しい人を雇います。自分たちの分野向けにファインチューニングしたオープンウェイトモデルを使います。そして全体が何とか持ちこたえることを願っています。
彼らがそれをしているのは、Appleが彼らに必要な製品を作っていないからです。そして他の誰も作っていません。
Apple Siliconにはラック搭載可能なエンタープライズ向けフォームファクターがありません。クラスタリングソフトウェアもありません。管理されたローカル推論を運用するITチーム向けの管理ツールもありません。iCloudを模倣しながらオンプレミスに留まるIDレイヤーもありません。HIPAAのBusiness Associate Agreementもありません。規制対象の専門職ワークフロー向けに位置づけられた厳選モデルエコシステムもありません。
法律事務所のIT請負業者がエンタープライズベンダーに期待するインフラが、何もないのです。
そしてここが覚えておいてほしい点です。
米国の専門サービス経済は、米国だけで見ても数兆ドル規模で、数千万人の労働者がいます。そしてその経済の意味ある一部には、クラウドに送られないAIに対する構造的な需要があります。
彼らはそれを知っています。多くの場合、Macを何台も買って解決策を探そうとしています。しかし誰もきれいな形では売っていません。完全に混乱しています。
これがAppleの賭けにとって意味することは、ローカルAIの話は単にスマートフォン上の消費者についてだけではないということです。コンプライアンス上の理由でクラウドAIから締め出され、いままさにローカルな代替手段を作ろうとしている、経済全体のあらゆる規制対象専門職の話なのです。
Apple Siliconは、こうした人々にとって自然な基盤です。あなたのスマートフォンにメールの下書きをさせるのと同じチップが、4人の弁護士の事務所でクローゼット内のAIを動かせるのです。
その事実は、Appleのオンデバイスへの賭けを、スマートフォンだけの議論が示唆するよりもはるかに大きなものにします。
同時に、ここには大きな製品ギャップがあるということでもあります。Appleは、これらの買い手が求めているエンタープライズスタックを作るかもしれません。現時点で彼らはそうするとは示唆していませんし、サービス戦略は逆方向へ押すかもしれません。AppleがあなたにiCloudを売りたいなら、オンプレミス製品を出したくはないかもしれません。
しかしそのギャップは十分に大きいので、誰かが埋めることになります。Apple自身が埋めるか、あるいはAppleが作らないエンタープライズ層でAppleハードウェアを包むスタートアップが、彼らの代わりにそれを行うでしょう。かつてサードパーティ企業が、IBMが構築しないサービス層でIBMハードウェアを包んでいたのと同じです。
その窓は今開いています。おそらくあと数年は開いているでしょう。その後、Appleが自らそのスタックを構築するか、Qualcommのエコシステムが下から迫ってくるかのどちらかです。
そしてこれは、今日のAI市場で私が見ている中で、最も興味深い未充足の機会の1つです。
Appleの選択がリーダー、開発者、プロシューマーに意味すること
ここまでが5つのうち4つ目です。最後の要素は、これがあなたにとって何を意味するかです。
ここまで見てきたなら、おそらくこう思っているでしょう。分かりました。分析としては面白い。でも自分は何をすればいいのか、と。
これはあなたがどこにいるかによって変わります。立場ごとに3つの異なる反応の形があります。
あなたがリーダーであり、会社を運営している人、あるいはその一員であり、戦略判断をしている人なら、大きな学びはこれです。
構造的に負けるようにできている競争で負けているとき、取るべき行動はもっと頑張ることではありません。取るべき行動はゲームを変えることです。これは、AIで競争している多くの人々が学ぶべき教訓です。そしてAppleが今まさにやったことです。
多くの取締役会は、負けているとき、負けていることにさらに賭け増しします。Appleはそうしませんでした。彼らは、自分たちが勝てる競争を中心に組織を再構築しました。
もしあなたの組織がいまAI関連の何かでうまくいっていないなら、問うべき価値のある質問はこうです。これは人材の問題なのか。それとも前提の問題なのか。もし前提の問題なら、その前提を最適化してはいけません。変えるのです。
リーダーにとってもう1つの学びは、構造的に不採算なビジネスモデルに目を光らせることです。なぜなら、それが事実であるかのように構築する必要があるからです。
ラボはいま、消費者向け推論の損失を、収益性へ向かうための立ち上がり過程であるかのように扱っています。しかし、それは違うかもしれません。私が説明してきた曲線は、価格設定のために、ここには欠陥がある可能性を示しています。
あなたの戦略が、クラウドAIが賢くなる速度よりも速く安くなることに依存しているなら、それは計画すべき計画ではありません。代替案を前提に計画してください。
次に話を切り替えましょう。
あなたがビルダー、創業者、エンジニア、プロダクト判断をする人なら、この話から得るべき教訓は、どのカテゴリーで作るのかということです。
AI対応製品を作らないでください。ネイティブAI製品を作ってください。
興味深い機会は、自分のアプリにGPTを組み込むことではありません。興味深い機会は、推論が無料であるときに初めて経済的に成立する種類の製品です。
継続的にバックグラウンドで動くエージェント。コンテキストウィンドウを気にせず、ユーザーの履歴全体を読むアシスタント。コストを誰も気にすることなく、1時間に何千回も呼び出されるツール。
これらはいずれも、今日のクラウドAPI上では経済的に正気ではありません。しかしユーザーが支払ったシリコン上では、すべて正気になります。
そして、先ほど説明したSMBのコンプライアンス分野は、今すぐ出荷可能なスタートアップ仮説です。その買い手は存在します。彼らは解決策を探しています。まだ誰もきれいな解決策を売っていません。
その製品を作る背景を持っているなら、作るべきです。
ビルダーにもう1つ言っておきます。シリコンバレーはこの10年間、新しい消費者向けソフトウェアカテゴリーのほぼすべてで、まずiOSから出してきました。Instagramは18カ月間iOS限定でした。ChatGPTの最初のモバイルアプリはAndroidより先にiPhoneで出ました。Threads、Bluesky、この10年のあらゆるプレミアム消費者向けアプリはApple Silicon優先でローンチしてきました。
その理由はAIとは関係ありません。プレミアムアプリにお金を払うのが誰かという話です。
しかし、そのパターンはAppleのオンデバイスへの賭けと組み合わさると、Appleに強気な分析でさえやや過小評価している形で複利的に効いてきます。
もしローカルAIが1つのカテゴリーになるなら、開発者の勢いはすでにApple Siliconへ向いています。Appleは、開発者に自分たち向けに作るよう説得する必要がありません。プラットフォーム条件を台無しにしなければいいだけです。
それは、いま多くの人がAppleを評価している基準とは別のハードルです。
では、あなたがプロシューマー、つまり日々の仕事の一部としてAIを濃密に使う人なら、受け取るべきことはこれです。
あなたの上限は、サブスクリプション階層ではなくなりつつあります。これからはあなたのリテラシーになります。
いまあなたがトークンを節約するためにしていること、コンテキストを短く保つこと、一度に1つのエージェントだけを動かすこと、大きな文書は保持できないから読ませないこと。これらはすべて、クラウドAIを使っていることで形成された習慣です。
ローカルAIを動かし始めるなら、その習慣は邪魔になるかもしれません。
長期的にどのAIを使いたいのかを考え始める必要があります。そしてもしローカルAIを使いたいなら、モデルにもっと多くのことを頼む準備ができているのか、と考える必要があります。
使用コストがクラウドでは天井知らずに上がる可能性があり、ローカルではゼロに向かう可能性があるという考えに慣れてください。そしてそれに応じて選んでください。
プロシューマーにとっての2つ目は、データ衛生が本当に重要だということです。
ローカルモデルは、あなたのものをすべて読めるときに最も役立ちます。これはすでにClaude、Claude Code、Claude Workでも当てはまります。しかしあなたのデータは、多くの場合、さまざまな場所に散らばっています。そしてその多くはエクスポートを好みません。
だから、自分の知識、メモ、カレンダー、メッセージを統合する作業は、今後数年で大きなリターンをもたらします。
率直に言って、これもまた構築機会です。今のところ、それをうまく行う方法はありません。
最も多くの統合を進めてきた人々は、今年すでに不自然なほど良い一年を過ごしています。なぜなら、そのファイルシステムを使って優れたエージェント作業を駆動できたからです。
プロシューマーに最後に1つ言うなら、スマートフォンの最初の10年間は、2年前のスマートフォンと最新機種の差は小さいものでした。その時代は終わりつつあります。
オンデバイスAIの仮説が成り立つなら、あなたがどの世代のNeural Engineを使っているかが、できることに関わり始めます。私はこれを firsthandで見ています。M2チップからM5チップへ移行すると分かります。
フラッグシップを買い、より頻繁にアップグレードする根拠は、この10年で最も強くなっています。これは従業員がApple Siliconを使っている場合にも当てはまります。
これは、長い間私たちの多くが持ってきたものとは違う、デバイスとの消費者関係です。今はアップグレードする説得力が増しています。そしてちなみに、これはAppleの株主が本当に喜ぶことでもあります。
AppleはAI競争の条件を変えようとしている
では、これらすべてはどこに着地するのでしょうか。
Ternusの選出は、成功するかもしれない撤退です。
Appleは15年間機能してきた会社を壊しました。なぜなら、彼らが作っていた会社は、業界が設定した条件でAI競争に勝てなかったからです。
今彼らが組み立てている新しい会社は、まったく異なる条件で勝機を持っています。なぜなら、AIのハードウェア経済性は、AIのクラウド経済性と根本的に異なっており、業界の大半はその違いをひそかに過小評価してきたからです。
業界の他の企業はクラウドのプレイを走らせています。より大きなデータセンター、より多くの計算資源、より多くの設備投資です。そして、彼らが正しい可能性もあります。
この世界にはたしかに多くの勝者が存在する余地があります。誰かがフロンティアを構築しなければなりません。そして、たとえ消費者向けの経済性が成立しなくても、その建設投資が無駄な資本であるわけではありません。
しかしAppleは、この人選によって、他の多くのプレイヤーが言っていないことを、ある意味で公然と言いました。
クラウドは高価です。コストは現実です。あなたのポケットの中にあるものこそが、AIにとって最終的に重要になるかもしれません。
そして50年前、そもそも有用なコンピューティングをあなたのポケットに入れる方法を見つけた会社が、再びそれを成し遂げる会社になるかもしれません。
というわけで、ここが現在地です。
興味があります。あなたはローカルコンピュートのカテゴリーにいますか。自宅や自分のオフィスでオンプレミスを探っていますか。それとも、いや、自分はクラウドがいい、という人ですか。
コメントで教えてください。
もちろん、この内容のどこかに反対があるなら、それも大歓迎です。コメントに書いてください。
これが役に立ったなら、この種の分析をもっと見るためにチャンネル登録してください。私はこれをSubstackでさらにずっと深く書いています。特にSMB側、そしてその市場がAppleであろうとなかろうと誰かにとっての機会であるという点について、もっと長い扱いに値すると思っています。
このチャンネルで最高の会話は動画の下で起きます。それでは次回お会いしましょう。そしてコメント欄でお会いしましょう。
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