a16zの元パートナーによる重要なテクノロジーレポート：AIはどのように世界を飲み込むのか？

によって書かれた: Bu Shuqing

出所：ウォール・ストリート・ジャーナル

「AIは世界を飲み込もうとしているが、私たちはその姿すらまだ見ていない。」

最新のレポート《AI eats the world》では、著名なテクノロジーアナリストであり、a16zの元パートナーであるベネディクト・エバンスが、テクノロジー業界全体を揺るがす判断を示しました。生成的人工知能がテクノロジー産業において10年から15年ごとにプラットフォームの大移行を引き起こしており、最終的にどこに向かうのかはまだ分からないということです。

エバンズは、大型コンピュータからPC、インターネットからスマートフォンまで、テクノロジー業界の基本的な構造は十数年ごとに完全に書き換えられると指摘しており、2022年のChatGPTの登場は、次の「15年の変化」の始まりである可能性が高い。

世界のテクノロジー大手がかつてない投資競争に突入している。マイクロソフト、アマゾン AWS、グーグル、Meta の4社の2025年の資本支出は4000億ドルに達すると予測されており、この数字は世界の通信業界全体の年間投資規模約3000億ドルを上回る。

「AIのリスクを過小評価することは、過剰投資のリスクよりも遥かに大きい」と、マイクロソフトのCEOサンダー・ピチャイが報告書で引用した言葉は、業界の不安の本質を示しています。

報告はまた、1956年のアメリカ合衆国議会の自動化報告書とエレベーターオペレーターの職が消失したケースを引用し、技術が実際に実装されると、それは静かにインフラストラクチャーに変わり、もはや「AI」とは呼ばれなくなることを思い出させている。

再び15年の変化：プラットフォーム移転の歴史的法則

エヴァンズは報告書の中で、テクノロジー産業は約10年から15年ごとにプラットフォームの移行を経験すると指摘しています。大型メインフレームからパソコンへ、ワールドワイドウェブからスマートフォンへ、各移行は業界全体の構造を再形成しました。マイクロソフトのケースは、この移行の厳しさを証明しています。同社はパソコンの時代においてほぼ100%のオペレーティングシステム市場シェアを持っていましたが、スマートフォンに焦点が移るとほぼ無関係になってしまいました。

データによると、Microsoftのオペレーティングシステムは、2010年前後の高点から急激に世界のコンピュータ販売におけるシェアを下げ、2025年には20%未満にまで減少する見込みです。同様に、パーソナルコンピュータ市場の初期に支配的だったAppleも、IBM互換機により周縁化されました。エバンスは、初期のリーダーはしばしば消えてしまうことを強調しており、これはプラットフォームの移行の鉄則のようです。

しかし、3年が過ぎても、この移行の形態については依然としてほとんど知られていません。エバンスは、アメリカオンライン（AOL）、ヤフーポータル、Flashプラグインなど、インターネット初期やモバイルインターネット初期の失敗したアイデアを挙げました。今度は生成AIの番で、さまざまな可能性が同様に目を見張るものです：ブラウザの形態、エージェントの形態、音声インタラクション、または何らかの全く新しいユーザーインターフェースのパラダイム、誰も本当の答えを知りません。

前例のない投資ブーム：4000億ドルの賭け

テクノロジー大手は前例のない規模でAIインフラに投資しています。2025年までにマイクロソフト、AWS、グーグル、メタの4社の資本支出は4000億ドルに達する見込みで、これに対して世界の通信業界の年間投資は約3000億ドルです。

特に注目すべきは、この2025年の成長計画が年内にほぼ倍増したことです。

アメリカのデータセンターの建設はオフィスビルの建設規模を超え、新しい投資サイクルの原動力となっています。NVIDIAは需要に追いつけず供給のボトルネックに直面しており、その四半期の収入はインテルの何年分にもわたる蓄積を超えています。TSMCもまた、NVIDIAの注文需要を満たすために十分に迅速に生産能力を拡張することができないか、あるいはそうする意欲がありません。

シュナイダーエレクトリックの業界調査によると、アメリカのデータセンター建設の主な制約要因は公共電力の供給であり、次にチップの調達と光ファイバーのアクセスです。アメリカの電力需要は約2%増加しており、AIが追加で1%の需要を増加させる可能性があります。これは中国では問題ではありませんが、アメリカでは迅速に建設することが難しいです。

モデルの収束：モンスターが消え、AIは「商品化」されている可能性がある

巨額の投資にもかかわらず、トップの大規模言語モデルはベンチマークテストでの差を1桁のパーセンテージに縮小しています。エバンスは警告しています：

モデルの性能が高度に類似している場合、それは大規模モデルが「商品」になりつつあることを意味し、価値の捕獲が再編成されることになります。

最も一般的なベンチマークにおいて、リーダー間のギャップは非常に近くなっており、モデルのリーダーシップは毎週変化しています。これは、モデルが商品化されつつある可能性を示唆しており、特に一般的な用途においてそうです。

エバンスは、3年の発展を経て、科学と工学の分野でより多くの進展があったと指摘していますが、市場の形態に関しては依然として明確な認識が欠けています。モデルはまだ改善されており、より多くのモデル、中国の企業の参加、オープンソースプロジェクト、新しい技術の略語が登場していますが、競争優位性は明らかではありません。

彼の見解では、AI企業は計算能力の規模、垂直データ、製品体験、または流通チャネルにおいて新たな競争優位性を見つける必要があります。

ユーザーエンゲージメントのジレンマ：ChatGPTの8億週次アクティブユーザーは、実際の定着率不足を隠すことはできない

ChatGPTは8億人の週次アクティブユーザーを持つと主張していますが、ユーザーのエンゲージメントデータは異なるシナリオを描いています。複数の調査によると、アメリカのユーザーの約10%のみがAIチャットボットを毎日使用しており、大多数はまだ時々試している段階に留まっています。

デロイトの調査データによると、毎日AIチャットボットを使用している人数よりも、たまに使用する人々の方がはるかに多いことがわかります。

エバンスはこれを典型的な「参加度の幻想」と呼びました：AIの浸透速度は驚異的ですが、まだ全員が日常的に使うツールにはなっていません。

彼はこの参加の悩みの原因を分析しました：どれだけの使用シーンが明らかに簡単に適応できるのでしょうか？誰が柔軟な作業環境を持ち、意識的に最適化の方法を探しているのでしょうか？他の人にとって、AIをツールや製品の中に包む必要があるのでしょうか？これは、技術的能力と実際の応用の間に顕著なギャップが存在することを反映しています。

企業の導入も同様に遅い。報告書は複数のコンサルティング会社の調査を引用しており、企業はAIに対する熱意が高いにもかかわらず、実際に生産環境に入るプロジェクトはまだ少ない。

デプロイ済み：25%

2025年後半に展開予定:約30%

少なくとも2026年に展開：約40%

現在、成功事例は依然としてプログラミング支援、マーケティング最適化、顧客サポート自動化などの「吸収段階」に集中しており、真のビジネス再構築にはまだ距離があります。

広告と推薦システムが破壊的な書き換えを迎える

エバンスは、AIが最も早く大きな変化をもたらす分野は、広告と推薦システムであると考えています。

従来の推薦は「関連性」に依存していますが、AIは「ユーザーの意図」を理解する能力があります。つまり、

万億ドル規模の広告市場の基盤メカニズムが書き換えられる可能性があります。

GoogleとMetaは早期データを公開しました：AI駆動の広告投放は3%から14%のコンバージョン率の向上をもたらす可能性があります。広告クリエイティブ制作コストも年間1000億ドルの市場から自動生成技術によってさらに再構築される可能性があります。

歴史の教訓：自動化が成功すると、それはもはや「AI」とは呼ばれなくなる

エバンスは1956年の米国議会の自動化報告書に視点を戻し、毎回の自動化の波が巨大な社会的議論を引き起こすが、最終的には静かにインフラに溶け込んでいくことを指摘した。

エレベーターオペレーターの消失、バーコードがもたらした在庫革命、インターネットが「新しいもの」からインフラに変わったこと……すべてが証明しています：

技術が実際に普及し、すべての人に利益をもたらすとき、人々はそれを「AI」とは呼ばなくなる。

エヴァンスは、AIの未来が明確でありながら曖昧であると強調しています：私たちはそれが産業を再構築することを知っていますが、最終的な製品の形はわかりません；それが企業の中で至る所に存在することを知っていますが、バリューチェーンの支配者が誰であるかはわかりません；それには膨大な計算能力が必要であることを知っていますが、成長がどこで止まるのかはわかりません。

言い換えれば、AIは新たな15年周期の主役となりつつあるが、全体のストーリーの展開はまだ書かれていない。

私たちは次のテクノロジーの地震の断層線に立っているかもしれません。

価値獲得の未来：ネットワーク効果から資本競争へ

研究集約的かつ資本集約的な商品化製品において、価値の獲得が重要な問題となります。モデルが商品となり、ネットワーク効果が欠如している場合、モデルラボはどのように競争するのでしょうか？

エバンズは、以下の3つの可能な道を提案しました：スケールで勝つために下流に拡張すること、ネットワーク効果と製品で勝つために上流に拡張すること、または新しい競争の次元を探すこと。

マイクロソフトの事例は、ネットワーク効果に基づく競争から資本獲得能力に基づく競争への移行を示しています。同社の資本支出は売上高に対する比率が歴史的な低水準から大幅に上昇しており、競争モデルの根本的な変化を反映しています。

OpenAIは「すべてにイエス」とする戦略を採用し、Oracle、NVIDIA、Intel、Broadcom、AMDとのインフラ取引、eコマースの統合、広告、垂直データセット、アプリケーションプラットフォーム、ソーシャルビデオ、ウェブブラウザなどの多様な展開を行っています。