ここ数週間は、 投資 主要プレーヤー間の戦略的合意 人工知能の9月初め OpenAI と署名した オラクル合意額は約 300億ドル今後5年間でコンピューティング能力を購入する計画を発表し、同社の株価は急騰した。数日後、 Nvidia 10ギガワットのAIデータセンターを建設するためにOpenAIに最大100億ドルを投資すると発表し、その後OpenAIと コアウィーブ さらに6,5億ドル。同時に、 Microsoft 33億ドル相当の契約を締結 ネビウス そしてCoreWeave、 Meta 同社は、後者と14億ドル相当の複数年契約を締結したと発表した。 投資の急増OpenAIはまた、 AMDチップ 数百億ドル相当の買収により、NVIDIAへの依存度を低下させることができる。最後に、 グーグル：オラクルと提携してAIを導入 双子座 同グループのクラウドプラットフォームを活用し、同時に英国の研究・データセンターに5億ポンドを投資する。
全体として、 500億ドルを超える投資 これは、ビッグテック企業が人工知能インフラを管理し、長期的な競争優位性を確保するために多大な努力を払っていることの表れです。
警告シグナル：低い利益率がアナリストを警戒させる
しかし、内部関係者の熱狂が高まるにつれ、分析が発表された。 The Informationより 熱意は冷めている。報道によると、オラクルとOpenAIの大規模契約の利益率は実際には非常に低く、予想される収益の大部分はエネルギー、ハードウェア、メンテナンス費用に吸収されるだろうという。このニュースは、 懐疑論 現在の加速において期待が優勢であると見ているアナリストの 実質的な利益を犠牲にして.
これまで彼が観察してきたのは 情報AIは、特に物理インフラを提供する企業、つまりNVIDIA、AMD、Dellといったチップメーカーやサーバーメーカーにとって収益性が高いことが証明されています。「他の多くの企業にとって、AIは底なし沼です。OpenAIの場合、これは既に明らかでしたが、新たな例として挙げられるのがソフトウェア企業であるOracleです。同社の急成長しているクラウド事業は、同社の従来から高い利益率を脅かしています。」
2番目の マーティン・ピアーズ同紙の尊敬される副編集長によると、サーバーを使ってアプリを販売したりAIモデルを開発したりする人にとって、AIが収益性の高いビジネスになる兆候はまだほとんどないという。例えば、プログラミングアシスタントは、 利益率が高くない現在流通している、あるいは開発中の他のAIアプリはおそらくそうではないだろう。専門家のコメントは明確だ。「今後何年もの間、テクノロジー業界におけるこの時期は、業界全体が集団的妄想に囚われていた時期として振り返ることになるだろう。」
循環的な合意とAIバブルのリスク
また、業界全体が経済的持続可能性を限界まで押し上げているという認識も高まっている。 ウォールストリートジャーナル 建設には資本が必要だと感じている AIインフラストラクチャ すでに圧力をかけている 資金源 伝統的な、再び浮上する恐怖 テクノロジーバブルそのため、NVIDIAがOpenAIに最大1000億ドルを投資するというコミットメントは不可解である。こうしたクロストレード、つまり「循環契約」――NVIDIAがOpenAIにチップを販売し、その後OpenAIに投資し、OpenAIがその資金でNVIDIAからさらにチップを購入する――は、不吉な前例を想起させるため、金融業界では人気がない。 ボラ・ドットコム （2000年）と 経済危機 （2008 年）実際、このタイプの取引はいくつか存在し、一見通常のビジネス関係のように見えても、システムの脆弱性が隠されていました。
「1年後にAIバブルが起こったとしたら、 爆発した「」と結論づけている。 WSJ「この合意は最初の警告サインの一つだったかもしれない」。懸念されるのは、単発の投機バブルではなく、 システミックリスクAI全体が危機に陥り、 停滞 循環的に影響を及ぼす要因が多様化すれば、生態系全体が衰退し、マクロ経済に重大な影響を及ぼす可能性があります。
革新をもたらさない自動化：経済学者の懸念
アナリストのモニターを熱狂、金融リスク、そして投資圧力が駆け抜ける中、AI競争の影響はすでに下流に波及し始めている。ノーベル賞受賞経済学者によると、 ダロン・アースモグルAIに流入する資金が増えるにつれ、それに追随する必要があると考える企業も増えています。
取締役会や株主からのプレッシャーを受けた経営幹部は、AIを効果的に活用する方法をまだ十分に理解していないにもかかわらず、迅速に行動を起こさなければならないと感じている。その結果、プロセスの抜本的な再設計ではなく、 チャットボット 一方で、真の問題は未解決のままであり、顧客は不満を抱いている。アセモグル氏は、特に今、この傾向を懸念している。 AIの革新的推進力は鈍化しているAI エージェントには依然として学習と推論の限界があり、克服するには何年もかかる可能性があります。
アセモグル氏は、中途半端な自動化に落ち着くことがリスクになる可能性があると結論付けている。 真のイノベーションに投資するのではなく「セルフレジや自動メニューといった中途半端な自動化は、導入企業に実質的な生産性向上やコスト削減をもたらすことなく、雇用を削減している。」こうした見通しは、経済全体にとってもプラスにはならないだろう。依然として低迷している世界経済の成長は、これまで以上に、新たな市場と雇用を生み出す質の高い技術進歩に依存している。
集中がイノベーションを阻害するとき
したがって、問題となっているのは構造的なものであり、 開発モデル AI競争の背後で形作られつつある、まさにそのエコシステム。そして、少数のグローバルプレイヤーが支配するエコシステムが、AIの発展と進歩全体を促進できるのか、それとも逆説的に、最大の障害となるリスクを負うのか。技術サイクルの歴史を振り返ると、進歩における重要な要素が浮かび上がってくる。それは、開放性とイノベーションの促進という段階と、合理化と統合という段階の交替である。
偉大な時代 技術的な創造性 これらは資源の集中から生じるのではなく、並行して行われる実験の急増、多くの人々が異なるアプローチを試す機会、そして計算された失敗のリスクから生じます。企業、産業セクター、そして機関がこのような適応力を持たないと、イノベーションは停滞しがちです。 カール・ベネディクト・フレイデジタル移行と経済発展を専門とするオックスフォード大学の経済学者、ジョン・マイヤーズ氏は、最近出版した著書「進歩の終焉」の中で、まさに今アメリカでこのような事態が起きるリスクを予見している。変圧器から同様のものに至るまで、初期の発見は ジェネレーティブ AI かつては大学や小規模な研究所での公開実験から生まれた技術でしたが、今日ではすべてが大手テクノロジー企業の手に握られています。
Le スタートアップ 企業はそこで働く人材を求めて買収されるのであって、開発するプロジェクトのためではない。大手企業が支配する分野で実験を試みる企業はほとんどない。プラットフォームを支配する者が、イノベーションの方向性を決定づける。 デジタル革命 公的機関を通じて資金を提供し、研究を保護することで、研究の多様性を優先してきた。 独占禁止政策は、今や劇的に変化しました。基礎研究への資金は縮小し、かつては阻止されていたような買収が今では妨げられることなく進められています。
ここに、AIとイノベーション全般にとっての大きなリスクが潜んでいます。市場構造が統合サイクルから分散型発見の新たな波への移行を阻害すると、経済は成長を促進する要因を生み出す能力を失ってしまいます。私たちは「活用」段階、つまり既知の最適化にとらわれ、真のイノベーションが生まれる「探索」段階に戻る可能性を失ってしまいます。
欧州のパラドックス：イノベーションを促進せずにAIを規制する
このシナリオでは、ヨーロッパ は特異な位置にあります。 シリコンバレー 権力と資本を集中させた旧大陸は、規制の道を選びました。まずGDPR、そして今度はAI法。ブリュッセルはAI競争への参加を諦め、制限や制約を設けるだけにとどまっているように見えます。しかし、パラダイムシフトさえあれば、決定的な役割を果たすことができる可能性があります。
米国よりも分権化され民主的な構造、独立した大学研究の伝統、革新的な中小企業の構造は、 競争力のあるヴァンタッジオ まさに、イノベーションが独占的集中ではなく、広範囲にわたる実験に戻る必要がある段階です。
そのためには、欧州は単なる保守的な姿勢を捨て去るべきだ。 防御的な 他者の発明を規制することに留まるような国ではなく、主役となる野心を再発見する。アメリカモデルを模倣した少数の「全国的チャンピオン」に資源を集中させるのではなく、まさにその違いを際立たせる点、すなわち 制度的多中心主義, 大学の自治, 起業家精神のある文化 攻撃性が低く、 柔軟歴史は、進歩は権力と資本を最も蓄積した者ではなく、イノベーションが絶えず再生できる活気あるエコシステムを維持する方法を知っている者に属することを教えてくれました。そして、カール・ベネディクト・フレイが私たちに思い出させてくれるように、進歩は決して必然的なものではなく、終わりを迎えることもあります。
