AIバブルへの反発者ガイド

292日前原文(wheresyoured.at)

概要

本記事は、AIバブルとその問題点についての批判的な視点をまとめた内容
NVIDIAやMagnificent 7など、AIバブルを支える主要企業の脆弱性を指摘
ジェネレーティブAI分野における収益構造の不安定さを強調
各大手テック企業のAI投資と実際の収益のギャップを詳細に解説
AIバブルの本質と、業界全体が直面するリスクを明確化

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ジャーナリズムと危機感

歴史の記録・評価・正確な描写 こそが良いジャーナリズムの本質
現状を「危機的」と表現することの正当性
危機感は弱さや偏見ではなく、現実を直視する姿勢
AIバブル に対する批判的立場への反発とその不公平さ
批判者 が「逆張り」や「クリック稼ぎ」と揶揄される現状

個人の立場と過去の批判実績

株や空売りポジションなし、純粋な批評活動
テック業界の動向を日々観察する立場
2021年以降、様々なバブル（リモートワーク反動、Clubhouse、NFT、Quiet Quitting、FTX）を批判
権力と資本への健全な懐疑主義

AIバブルへの危機感

AIバブル は「雰囲気」と「盲信」に支えられた不安定な構造
表面上は強固に見えるが、実際は極めて脆弱
環境破壊・資金浪費・労働者切り捨て への嫌悪
ジェネレーティブAIの実力や収益性への根本的な疑問
「AIバブルのヘイターズガイド」として批判論点を網羅

NVIDIAとMagnificent 7の脆弱性

NVIDIA の株価・収益成長と主要顧客依存の危険性
Magnificent 7 （NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Apple, Meta, Tesla, Amazon）が米国株式市場の35%を占める
NVIDIAの売上の42%がMicrosoft, Amazon, Meta, Alphabet, Teslaに依存
Metaは資本支出の25%、Microsoftは47%をNVIDIAチップに投入
NVIDIAの成長は「次の四半期も今より多く売る」ことが前提
米国株式市場全体がNVIDIAとその顧客企業のAI投資に依存

AIトレードの中身のなさ

「AIで儲かっている」という主張の虚構
NVIDIA以外にジェネレーティブAIで利益を出している企業は存在しない
Magnificent 7のAI投資（2024-2025年で5,600億ドル）と収益（350億ドル）の乖離
MicrosoftのAI収益の76.9%はOpenAIからのもので、ほぼ原価提供
Amazonは1,050億ドルのAI投資に対し、AI収益は50億ドル
- 2024年はさらに低い収益見通し
GoogleのAI収益は最大でも77億ドル
- Google OneやGeminiなどのサービス収益を含むが、実態は過大評価

AIバブルの本質的な問題

ジェネレーティブAIは現時点で収益性・実用性ともに不十分
業界全体が「AI神話」に依存し、実体経済とかけ離れた投資を続行
AIバブル崩壊時の市場・社会への影響の大きさ

この内容は、AIバブルの現実とその危うさを多角的に指摘し、読者に冷静な視点を促すものです。

Hackerたちの意見

アイロニーなのは、ChatGPTにフランス語で要約を作ってって頼んだことだよ。でも、AIバブルにはもう疲れちゃったし、TwitterのフィードがAIの発表やスレッドで埋まってるのを見るのも嫌だな。

└

RedditやLinkedInは特に生成コンテンツのゴミ溜めになっちゃったね。でも、幸いなことに、見分けてブロックするのは簡単だよ。

└

要約や翻訳には悪くないよ。AIの出力をプロンプトとコンテキストの入力情報のサイズに対して出力情報のサイズで分類するのが好きなんだ。要約：出力対入力。ここが危険なところだよね。チーズバーガーを頼んだら、モデルに合ったごま付きバンズを推測するみたいな。一般的にはそれで大丈夫だけど、もしごまアレルギーだったら大問題だよね。だから、そういう場合は注意が必要なんだ。で、せいぜい、入力を超えた推測は平均的なものになるから、AIのスラップってわけ。

これはかなり新鮮な意見だね。自分は「楽観主義者」のグループに入ると思うけど、懐疑心が足りないと思う。ネガティブな意見や保守的な見解を持ってる人は、楽観主義者とは違う基準で見られてる気がする。以前のトレンドとは違って、AIの分野では詐欺師が多すぎるよね。「AIパワード」って言えば何でも通っちゃうし、ラッパーやチャットボットさえあればいいんだ。

これって、バブルが弾けて経済の大部分を持っていくってことなのかな？ほぼ確実にそうだね。でも、それがAIが詐欺だって意味にはならないよ。結局、ドットコムバブルが弾けた後もインターネットは消えなかったし、実際にドットコムが約束したことのほとんどはいつか現実になったんだから。

└

「インターネットで何でもやる」ってのは確かにうまくいったけど、「GPU加速のLLMが大量の人間の労働を置き換える」ってのが本当にそうなる理由が見当たらないな。

└

予測をする時の問題は、時間軸が実質的にその予測になるってことだよね。未来がどうなるかなんて分からない。GPT-3を見た時、クソみたいなもんだと思って全然真剣に受け止めなかった。そのせいで、未来についての誤差が大きくなっちゃった。インターネットから得たものは、元々の約束のバージョンの一部で、かなり長い時間がかかるものだったし、その約束がされた時には存在しなかった技術によって実現されたものがほとんど。『方向性が正しい』ってのは、『間違ってる』の婉曲表現だよ。

└

ドットコムが約束したほとんどすべてのことが、いつか現実になったよね。ブロックチェーンバブルを覚えてる？最近、ブロックチェーンを使った？

└

このエッセイが、人々がこの技術を使って実際に楽しんでいる方法を認めていることは注目に値する。詐欺だと言うのは、そうした使い方が企業（や信じやすいメディア）が主張するほど価値がないということ、そして彼らがこの技術に投資している金額の桁違いに少ないということを意味している。バブルだと言うのは、完全に消えて二度と見られなくなるという主張ではなく、現実が最終的に明らかになり、企業が破産し、評価が急落し、関連する下流の影響が起こるという主張なんだ。

著者の見解はちょっと暗すぎると思う。確かに、AIビジネスが今はお金の無駄遣いで持続不可能だって主張してるけど、AIが利益を生まないって言うのは合理的じゃないと思う。この状況はものすごく早く進んでるし、モデルも月ごとに良くなってる。コストも急速に下がってるし、AIの使い方はまだ広く知られてない。バブルが弾けた後に誰もAIを使って価値を提供できないなんて言うのは傲慢だと思うよ。

└

GPT-4以降、ベースモデルのパフォーマンスはほぼ横ばいになってるね。今は主にツールや統合の段階だし、目指してるのはAGIだから、どんな製品でもその進捗で評価されることになるよ。新しい「最先端」モデルが次々と出てきてるから、ユーザーのリテンションも難しいし、ユーザーは主にモデルのパフォーマンスに興味があって、追加した面白いミーム生成器には興味がないんだよね。OpenAI、見てるよ…「彼らは俺をバブルボーイって呼んだ…」 - ドイツの誰か。

└

「コストは急速に下がってきてるけど、設備投資はまだ高いよね。結局、これに対して料金を取らなきゃいけなくなるんじゃない？」

└

利益だけの話じゃなくて、長期的に見て社会にとっての利益が純粋にプラスかどうかが大事なんだよね。今の基準だと、利益を上げるのは簡単だし。ユーザーを獲得して、依存させて、価格を上げて、AIを必須にする。まだまだ続くよ。

└

誰が「noone」なの？かなり自信を持ってるね。

バブルは弾けるよ、ウェブバブルが弾けたみたいにね。それは嫌なことだけど、AI技術は残って本当に変革をもたらすだろうし、ウェブも残って変革をもたらした（良い面も悪い面も含めて）。

└

AIに使われる「議論」が、暗号通貨に使われる「議論」と区別がつかないのが、私には常に面白い。（ただし、LLMには実際に使い道があるという前提で）

└

ナスダックのコンポジットP/Eは、ドットコムバブルのピーク時に200を超えたけど、今は40で、Nvidiaだけで49だよ。みんながバブルだと思いたがっても、実際にはそうじゃない。ChatGPTは歴史上最も早く1億MAUに到達した「もの」で、今ではインターネット全体でトップ5に入る訪問者数の多いウェブサイトとされてる。Cursorは人類史上最速で5億ドルの収益を上げた会社だし、Midjourneyはもう話題に上がらないけど、利益を上げていて2億ドル以上の収益を出してる。厳しいことを言うけど、HackerNewsはバブルにいるよ。確かに少し泡があるし、過大評価されてる部分もあるけど、いくつかの会社は消えるだろう。でも、実際の数字を見て、VCマネーやビットコインの価格みたいな偽物じゃなくて、深くてリアルなデータを見ても「いや、また暗号通貨のようになる」と言える人が理解できない。最近の調査では、回答者の48%がChatGPTをセラピーに使ったって言ってるんだよ。[1] FORTY EIGHT PERCENT。人類が発明した技術の中で、こんなに早く一般の人々に受け入れられたものはないし、減る気配もない。これは「インターネットはすぐに人気になるから、みんなお金を投資して、いつか人が来るだろう」っていう話じゃなくて、「需要を満たすために十分なGPUを物理的に買えないし、毎週多くの人がこのサービスを利用したいからダウンしてる」ってことなんだ。

いい仕事を続けてるけど、もっと強い言い方で、無駄な長話を省いて言えると思うよ。

これは「良い」バブルだと思う。19世紀の鉄道バブルや最初のドットコムバブルも、最終的には巨大な価値を生むインフラに投資されたからね。ただ、これらのLLMはどれも同じようなもので、特別な競争優位性はないし、利益はほとんど「ラストマイル」に集中すると思う。つまり、地元の専門家がこの技術を自分たちのビジネスプロセスに応用するところだね。

└

「良い」バブルって、数年後に捨てなきゃいけないハードウェアを大量に買うことが、どうして持続可能なインフラ投資の「良い」バブルになるの？

└

みんなに言い続けてるんだけど、「本当に役立つことをするために、大量の超安いGPUを使える良いアイデアがあるなら、大量の余剰キャパシティが待ってるから準備しとけ」って。残念ながら、まだ何も思いついてないんだよね…。

└

でも、AIバブルの後に残るインフラって、鉄道やドットコムみたいに再利用できるものなの？

└

消費者向けデバイスで信頼性の高いメモリ帯域幅が実現されることを願ってる。多くのハードウェアベンダーがそこを手を抜いてるからね。

2023年7月、友達にこんなことを書いたんだ。「…率直に言うと、私はAIに懐疑的なんだ。AIやLLMはちょっと面白いけど、5年前の自動運転車みたいなもので、VC主導のハイプサイクルのピークにあって、壮大なデフレーションに向かっていると思う。私が技術に興味を持つのは、イノベーションを人々に役立てることだから、今のところ、これがコンテンツ消費のわずかな改善を超えて有益だとは思えない。AIが得意なのは、もっともらしいコンテンツを生成することだけど、生成されたものは、専門知識を持つ誰かによる慎重なチェックが必要なんだ。もし工場がChatGPTと同じ欠陥率でウィジェットを生産していたら、明日には閉鎖されるだろう。インターネットにはすでに大量の質の悪い（しかも騙すような！）コンテンツがあって、それを自動的に増やすものなんて、まるで悪夢だよ。それに、一般的なトレーニングデータセットには、許可なしに元の著作者から盗用したコンテンツが大量に含まれているという（推測だけど、かなり確実な）事実も加わると、無報酬やクレジットなしで、無数のクリエイターの汗から生まれた巧妙な嘘を生み出すシステムが出来上がる。うんざりだ！」この「壮大なデフレーション」がいつ来るのか、楽しみだけど、3回くらいの大きな技術バブルを経験した私の感覚では、もうすぐだと思う。

└

でも、生成されたものは、専門知識を持つ誰かによる慎重なチェックが必要なんだ。いや、ただ投稿すればいいんだよ。人々が間違いを指摘しても、アルゴリズムはそのコメントをポジティブなエンゲージメントとして扱うから、気にする人には残念だね。

└

この技術の使い道が、コンテンツ消費のわずかな改善を超えて有益だとは思えない。アルファフォールドは医療研究に大きな影響を与えてるよ。AIはチャットボットだけじゃないんだ。今やってる研究はかなり面白いよね。記事もあるよ。 https://www.labiotech.eu/in-depth/alpha-fold-3-drug-discover... 個人的に興味があるのは、妹がALSを患ってるから。彼女が亡くなる前に、インシリコのブレイクスルーが唯一の解決策だと思ってる。

深い分析がたくさんあるけど、著者は感情的にかなり投資しているようで、自分の感情を正当化する結論しか引き出していないと思う。確かに、多くの企業が破産するという意味ではバブルにいると思うけど、GoogleやAnthropicは大丈夫だよ（Googleが桁違いに優れたモデルを作らない限り）。ClaudeはPythonやTypescriptのようなよく表現された言語でコーディングがめちゃくちゃ得意だから、月に何百ドルも払う価値がある（雇用主に補助されて、何千ドルにもなるかも）。今、これらの企業は最も効果的なエージェントやモデルを持とうと競っている。ボトルネックが人間の要求やコンテキストを指定する能力に明らかになると、モデルのコスト削減が主な競争優位になるけど、まだそこには至っていない（ただ、今でも要求やコンテキストをうまく提供できるほど、モデルの効果が上がる）。コスト削減が目標になったら、Googleが勝つと思う。彼らにはそれを実現するためのハードウェア能力があるから。

└

OpenAIは一時的に先行していたけど、競合は約1年で追いついたから、そんなに大きなアドバンテージも無敵じゃないと思う。Anthropicの例を見ても、重要な研究者が既存の会社を離れて自分たちのプロジェクトを始めれば、追いつくチャンスは十分にあるよね。

└

Claudeが実際に利益を上げるかどうかは全然わからない。特に、補助金が出ても、実際にそのコストを払う人がどれだけいるのか疑問だよね。追加の開発者の給料のかなりの部分を占めるかもしれないし。

└

これらの会社の評価を、基本的にはIDEプラグインの市場ポテンシャルで正当化するのは難しいよね。

└

ClaudeはPythonやTypeScriptのような代表的な言語でのコーディングがあまりにも優れているから、月に何百ドルも払わない理由がないよ（雇用主が補助してくれるなら、もっと高くなるかも）。コストは推論をカバーするために数千ドルになると思う。エンジニアが月に数千ドルのコストを正当化するほど生産性が上がるとは思わない。モデルは新しいプロジェクトには最適だけど、エンジニアリングの多くは既存のコードベースを反復して維持することだから、そのコードベースにエンジニアが精通している必要がある。だから、時間の節約は、新しい機能を実装するために特定のコードを書くのと、AIが特定のコードを書くために十分に具体的なプロンプトを書くのとの違いなんだ。その2つのタスクの違いが時間の節約になる。例えば、その違いが10%だとしたら、AIを使うことで10%の時間を節約できるってことは、以前よりも週に4時間多くなるってことだよね。じゃあ、その4時間をコーディングに使うの？いいえ。会議に使ったり、Hacker Newsを読んだりする時間もあるし、追加で2時間のコーディング時間が取れるかもしれない。だから、実際には出力が5%しか増えない。つまり、雇用主はAIを使うことであなたから5%多く得られるってこと。もし給料が月に1万ドルなら、500ドル以上は払わないだろうね。月に。で、あなたはおそらくAnthropicに推論コストで週に1万ドル以上かかってる。経済的に見ても、全然理にかなってない。ここで数字を入れ替えてシナリオを遊んでみて。推論コストは大幅に下がる必要があると思うけど、それがすぐに実現するとは思えない。10年後には、開発者にAI推論用の内蔵GPUを搭載したノートパソコンが支給されて、AIを使ったコード自動補完がもっと良くなるかもしれない。それは雇用主が一度だけ3千〜5千ドルのハードウェア投資として支払えるものだよ。でも、AIコーディングの未来はエージェントでもなければ、プロンプトエンジニアリングでもない。モデルはあまり良くならないと思う。シンプルで標準的で役に立つけど、印象的ではないものになるだろうね。つまらなく感じると思う。うまくいっているとき、成熟しているとき、経済的になるときは、いつもつまらなく感じる。それは良いことだよ。

私も現在の経済的配分には深く懐疑的だけど、これはフロンティア拡張の一般的な特徴だよね。AIに関しては、なぜか人々がトランスフォーマーアーキテクチャのAIが大規模データセットの意味的関係を特定して採掘する根本的に抽出的なプロセスであることを見失ってしまった。人間の文化データには、データセットに明示されていない推測情報が大量に含まれているから、多くの賢い人たちがその結果を生成的なものと勘違いしてしまった。…そのせいで、全体の分野が「生成的」AIとして知られるようになったけど、根本的には全く生成的ではない。見えないまたは特徴づけられていない意味を抽出し、それを元に外挿するだけなんだ。ただし、そのようなメカニズムには多くの使い道がある。新しい意味や「ストーリー」を生成する必要がない労働の例はたくさんある。このすべての労働は、提示されたデータに既存の意味パターンを適用することで自動化できるし、そのためには、目標を達成するために必要なアルゴリズムを完全に特徴づけたり詳述したりする必要はない。私たちには普遍的なアルゴリズムがあって、ソニックスクリュードライバーのように、問題を提示し、十分な既知の解決策を示すことで、隠れたアルゴリズムをモデルパラメータに引き出すことができる。ただし、これは完全に解決された問題のクラスにしか機能しない。未解決の問題を、未解決のものを解決するための仮説を生成してテストする解決済みシステムとして特徴づけることができれば、このツールで未解決の問題にも挑むことができるかもしれない。

└

異なるアルゴリズムは異なることをするけど、「生成的」AIは新しいストーリーや画像を作り出すことができるし、異なるアルゴリズムを使えば、完全には解決されていない問題、例えばタンパク質の折りたたみなどにも取り組めるよ。

ハクソク