生産性は価値じゃないよ。生産性が向上しても、実際の価値が生まれないことも十分にあり得る。それが、私が最も信頼できるデータが示していることだと思う。

あなたが言ってることには賛成だけど、正直言って、私たちが体験するほとんどのユーティリティは、すぐにとても退屈になると思う。ローカルで動かせるし、ちょっと遅くても気にしないよ。他のことをしてる間にバックグラウンドで動かせるし、情報を読んだり、他の作業を見直したりできるからね。ユーティリティそのものが疑問視されてるわけじゃない。ただ、ビッグAI企業がどうやってその投資収益率を得るのかが大きな疑問だよね。特に、ほとんどの開発者が持ってる十分な性能のコンピュータでローカルモデルがうまく動くようになってきてるし…。

たとえ君の言ってることが全部正しいとしても、どうやって私たちが年間3000億ドルもかかるインフラコストを賄うサービスを実現できるの？そのお金はどこから来るの？最近のテック企業は、トークンの価格が高すぎてAI予算を削減してるし。

彼は2024年からずっと、崩壊がすぐそこに迫っている、進展が遅くなっている、推論の市場はないって予測してる。彼が自分の分析の明らかな失敗について全く反省していないことが、彼の知的誠実さを物語ってる。彼の言葉には金融リスクに関する真実もあるけど、上昇の可能性も認められないなら、リスクを正しく評価することはできないよね。彼を真剣に受け止めるのは難しいな。

彼は少なくとも私には、技術的な観点から推論がどう機能するかを本当に理解していないことを一貫して示していて、それが彼の崩壊の理由に関する核心的な主張を弱めている。一般的に、反対意見を持つ人がいるのは大事だと思うけど、今のところ非常に盛り上がっているハイプサイクルの中でバランスの取れた批評が必要だからね。ただ、彼の主張がしっかりしているとは思えないし、そもそも彼の前提に同意する場合でもそう思う。彼のナプキン計算で一番気になるのは、推論の粗利益を普通のSaaSマージンと比較できない新しいものとして扱っていること。部分的には正しいけど、モデルのトレーニングや関連インフラの構築、競争力を保つために必要な他のコストからのR&Dコストの絶え間ないカーニバルは、分析を少し変えることは確かだよね。でも、彼が言うには、これは普通のSaaSマージンとは構造的に異なるって言ってるけど、そこまで行くと行き過ぎだと思う。ビジネスモデルは確かにDropboxとは違うけど、AWS、特に初期のAWS、CDN、通信などにはすごく似てる。通信については、私のエンジニアとしてのキャリアの半分以上がそれに関わってるから、個人的にも話せるよ。このように、利用率、過剰契約、ピークキャパシティ計画、セグメンテーション、時間をかけてのキャピタル支出の回収に依存する、非常に資本集約的なインフラビジネスを持つことができる。彼が提示する数学は、コスト削減のために明示的なセグメンテーションが行われているのを見ると、さらに疑わしくなる。多くの先進的な組織が、すべてのタスクに最も高価なモデルを使う必要はないことに気づき始めている。簡単なタスクは安価なモデルにルーティングしたり、キャッシングを使ったり、緊急でないワークロードをバッチ処理したり、フロンティアモデルは実際にフロンティアインテリジェンスが必要な作業のサブセットに予約したりできる。これは、プロバイダーが常にフロンティアインテリジェンスを追い求めて、現在の需要、利用率、価格曲線を維持する必要があるという彼の主張を直接覆すものだよ。

否定できない、大規模な生産性向上。これについてはまだ結論が出てないね。

否定できない、大規模な生産性向上。どんな株価指数でもいいから、AI関連の株を外してみて。何が見える？そう、何もない…じゃあその生産性はどこに行ってるの？価値はどこに？大量の失業統計や、たくさんの新しいスタートアップが大金を稼いでるって話はどこにあるの？

否定できない、巨大な生産性の向上。そんなに明白なことが科学的証拠ゼロってどういうこと？あなたの主張を確認する大規模な査読付きの研究やメタ研究はあるの？

彼らは絶対に否定できる。多くの人がそれを否定しているよ。

彼は最近、FAANG企業がその驚くべき基盤のユーティリティに対してROIの数字を出すのに苦労しているという非常に良い指摘をしたよ。例えばUberは、ROIがあるかどうかすら不明で、かなり大幅にリスクを減らしているみたい。彼は、あるAnthropicの顧客—決済プロバイダー—が、トークン使用のためにAnthropicに5億ドルを支払わざるを得なかったことを指摘している。それは、AppleがGoogleに報じられている消費者AI戦略の供給側に支払っている額の半分なんだ。