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最後にすべてが変わったのはいつだった？
いい分析だね！ハードウェア時代はメインフレーム時代とPC時代に分けるべきだと思う。インターネット時代はもう少し延ばして、2007年のiPhoneの発売あたりまでかな。編集: 元のプレゼンテーションはまだ見てなかった。エバンスがすでに私が提案したように時代を分けてるのを見た。
？それはその時代の恣意的な時代と企業のように見えるね。アマゾンとグーグルは2001年以降消えたと思ってるの？データブリックスは今やIBMより大きいと思う？変化は避けられないかもしれないけど、君のリストがそれを示しているか証明しているかはわからないな。
ベネディクトのデッキの4つのバージョンはここで見つけられるよ: https://www.ben-evans.com/presentations この考え方の時間的な視点はありがたいね。私の解釈: 2024年11月: これを軽視しないで。次のプラットフォームシフトかもしれない。けど、実際の質問はまだ決まってない: スケーリング、有用性、展開、ビジネスモデル。 2025年5月: モデル層はすでにコモディティ化の兆しを見せてるから、重要な質問は展開にシフトする: 製品、ユースケース、UX、エラー、企業の採用。 2025年11月: 資本サイクルが物語になってきた: みんなプラットフォームシフトを逃すのがオーバービルドより悪いからお金を使ってるけど、製品の形、モート、価値の捕捉についてはまだ明確じゃない。それがバブルのようなダイナミクスを生んでる。 2026年5月: 仮説としては、モデルはインフラになる可能性が高いけど、価値はアプリ、ワークフロー、製品、独自のデータ/コンテキスト、GTM、安価な自動化によって可能になる新しい質問に移動するかも。でも彼はこれをまだ仮のものとして明言してる。
DeepSeekはそれにとって重要かもしれないと思う。彼らはオープンソースの本当に良いモデルを持っていて、他のプレイヤーのハードルを上げてる: どれだけ良いモデルが必要かっていうと、DeepSeekよりも良くないと意味のあるお金は稼げないってこと。オープンソースの提供が人気になった他の場所でも同じことが起こった。
まあ、そうだね。これがどうなるか分かってるって言う人はバカだよ。
エヴァンズの仕事は評価してるし、これに対する「反論」を2024年11月版で書いたんだ。「モデルがインフラになる可能性が高い」という方向転換を考えると、自分の見解をアップデートした方がいいかも。
こんなにたくさんのデッキがあるとは知らなかった。ありがとう！時系列で更新されたスナップショットとして考えるのは助かるね。これらのグラフで目立つのは、まだまだ早いってこと。法律業界みたいな、間違いなく大きな変革が起こると思う業界を見て、テクノロジーと比べて使用率がすごく低いのを見ると、これからもっと大きな変化が待ってるなって感じるよ。
まとめありがとう。ベネディクトの仕事が大好きで、彼はAIの変革の可能性を真剣に受け止めつつ、過剰な期待には流されない数少ないコメンテーターの一人だと思う。目立つ点としては、* 彼は歴史的なアナロジーが得意で、初期のインターネットやモバイルのような過去の変革を見ているのが特に良い。歴史学の学位を持ってるから驚きじゃないけど。 * 彼は、すべてが落ち着いたときにどうなるか、まだ全然わからないってことを何度も強調してる。それって歴史家らしい視点だと思う。例えば、ウェブの初期に人々が言ってたことを見ると、ほとんどの予測が間違ってた…未来がどうなったかを考えると、彼らは間違った質問をしてたんだよね。つまり、AIについても多分間違った質問をしてるんじゃないかな。 * それでも、モデルのコモディティ化についての彼の主張は、実際にはかなり強い具体的な予測だと思う。完全に同意するかはわからないけど、リーディングAIラボの評価を見るたびに頭に留めておくよ。 * 彼は、チャットボットはほとんど製品じゃなくて、AIラボは今のところそのレイヤー以上の製品を提供するのにあまり成功してないってことを繰り返し言ってる…もちろん、コーディングエージェントは例外だけど。
今、コーディングがLLMエージェントの使用において大きな部分を占めてるなら、最高のモデルがどれだけ輝き続けて、収益の大部分を占めるのか理解できない。テックハブからは遠いけど、より良いハーネスが、より制約された効率的で信頼性のあるコーディングエージェントに小さなモデルを活用すると思う。ある意味、これは蒸留するようなものだけど（実際にはそうじゃない）、より良いハーネスを作ることができる（より多くのエッジケースに対応、より良いツール/機能定義、サンドボックス処理、bash管理、DB管理、デプロイ管理など）けど、LLMが知っていることをコードに抽出すること。もしかしたら間違ってるかもしれないけど、最後のマイル（小さなビジネス）向けのカスタムソフトウェアが現実になるのを見たい。AIがソフトウェアの世界を飲み込むけど、コストは下がると思う。LLMから上流で価値を抽出して、よりタイトなコーディングエージェントを通じて下流に広げることができるから。私は小さくないコーディングエージェントを作ってる - たくさんのコードがあって、役割を慎重に混ぜた（ソフトウェア開発ショップを模倣）もので、異なる役割に別のツールが使えるようにしてる。このすべてのコードは他のコーディングエージェントによって生成されてる。 https://github.com/brainless/nocodo 私はどこにでもいる普通の人で、18年のソフトウェアエンジニアリングの経験がある。収益には興味ない。ただ、普通のビジネスオーナーのワークフローが自分のVPSで動くのを見たい。
素晴らしい仕事だね！
企業は「年換算」収益を報告するけど、これは過去4週間の合計に13を掛けたものだ。なんで13を掛けるの？