AIバブルは本当に存在するのか、その根拠を疑う

誰もAIの需要を心配していないように見える。それが不思議でならない。例えば私の隣人は普通の労働者で、zipファイルの開き方も知らない（そういうのを手伝ってくれと私を呼ぶ）。彼らは40代前半で、それほど年寄りでもない。確かに企業やワークフローはエージェント化していくだろうが、誰もが必要としているわけでも、望んでいるわけでもない。それに、Mac miniで動くQwen 27bのような賢い小型モデルもあり、これもさらに良くなり発展し続けるだろう。使い方が簡単なら、人々はChatGPTにお金を払う代わりに、超シンプルなデスクトップアプリをダウンロードするだろう。これらの企業が借金を返済できるように、この成長曲線が20年続くとは思えない。

鉄道、半導体、プラスチック、ネットワーキング…どれも有用性があり、潜在的な利益もあった。

誰もが知っていた。

しかし、投資家の中にはこうした「確実なもの」が商業的な運命に成熟するのを待つ忍耐力がない者もいれば、投機の過程でそれを利用して大儲けできると知っている者もいる。

こうしたバブルは潜在性の問題ではなく、タイミングの問題だ。

そして今日のAIは、どれほど革命的であっても、過去の何よりも成熟に時間がかかっている。

現在AIに関わるトッププレイヤーのほとんどは金持ちになるだろう。そして20年後、世界はあらゆるものにAIを取り入れることになる。しかし、そうしたトッププレイヤーの下では多くのシャツが失われ、多くの企業が倒産するだろう。なぜなら、インフラ、洗練、統合には時間がかかる一方、FOMOの投機は大きな発見が認識された途端に始まるからだ。

> 利益は大きく成長し得る

利益について言及されているが、その後は収益だけが議論されている。収益≠利益だ。収益は確かに成長するだろうが、実験/トークン最大化の段階は終わり、価格競争が始まっているので、利益の増加については確信が持てない。AIラボが必ずしもマージンを獲得できるとは限らず（>>中国<<）、企業や消費者の方がその大部分を獲得するかもしれない。もしそうならバブルが存在する——それは兆ドル評価のAIラボにあり、彼らは底辺への競争に陥るかもしれない。ビッグテックは大部分においてバブルではなく、調整を耐え、既存のビジネスに戻るだろう。

逆方向を指す大きな危険信号：

- AnthropicのIPO再価格設定

- オープンモデルとクローズドモデルの間のパレートフロンティアの差が毎月縮小

- SpaceXの失望

- クローズドトークンの主な消費者である企業買い手が、OS競争によって数セントで置き換えられている

- 雇用喪失と初級職採用の崩壊

- 現在のデータセンター契約債務の大幅な割引

- 消費者向けオープンウェイトモデルの効率が絶えず向上

- 中国の軍拡競争

- 政府が介入して補助金を出さざるを得なくなる可能性のある急激な下降スパイラル

何か見落としている？

それがバブルかどうかの前提全体は、LLMが単なる次トークン予測マシン以上のものになれるかどうかにかかっている。推論エージェントやエージェント群などを追加して、本質的に次トークンを予測するだけのものから結果を強化しても、この技術の核心は次トークンを予測するだけだ。それはAGIではなく、根本的な変化がない限り、決してそうならない。コーディングや数学などで見られるように、この技術には確かに価値ある応用がある。しかし、それは依然として大量のデータを取り込み、次のトークンを予測する以上のものではない。

一方、大手テック企業は最初、既存の収益からのキャッシュフローでこの構築を賄った。それが正当化しにくくなると、彼らは文字通り、これを直接帳簿から外すための会社を設立し、これらの会社は最終的に損失を出して失敗するように設計されている。しかし、この失敗段階に達して債務や義務をデフォルトする前に、彼らはウォール街の犯罪者たちのところへ行き、住宅ローン担保証券とそれほど変わらない構造の金融商品を設計した。また、既存ビジネスの「AI」的側面が拡大するにつれ、それは中核ビジネスが生み出す伝統的な収益を食い荒らす。思い出してほしいのは、それがそもそもすべての債務を正当化するために使われた元の担保だということだ。今、これらの主要テック企業は、構築からの債務を返済するだけでなく、失った[…]を置き換えるためにも、「AI」で勝たなければならない。

インフラは最初に構築するのが高価なだけだという主張には納得できない。ハードウェアは永遠に持つわけではない。特にデータセンターではそうだ。メンテナンスは無料ではないし、電気代が大幅に安くなることもない。モデルがより効率的になれば、超高価で広大なハードウェア構築は不要になる。モデルがより強力で要求が厳しくなり、ハードウェアに制限されるなら、新しいハードウェア世代はすべて、電気効率の面でこの高価でまもなく古くなるハードウェアを打ち負かし、すでに債務を抱えるプレイヤーが支払うのに苦労する新たな大規模資金調達ラウンドを必要とする。

ナプキン計算：5兆ドルの投資を10億人の顧客で回収するなら、各顧客は5000ドルを支払う。5年で投資を償却したいなら、年間1000ドルだ。

現在のAI能力でも、適切な製品があればそれは可能に思える。

評価額が妥当かどうかはわからないが、使い勝手は十分にあり、潜在的な利益も同様だ。10年経てば、おそらくそれが重要なすべてだ。評価額が（近いうちに）急騰しようが下落しようが、それはほとんど無関係だと思う。マスコミはおそらくこの退屈な結論を聞きたがらないだろうが。

追伸：カナダの自由党の議席に立候補しているMatlab/物理シミュレーションの専門家？もっと聞かせてくれ！

二つのことが同時に真であり得る：

1) AIには巨大な需要がある。

2) AIはそれを構築する企業にとってあまりにも高価すぎる。