AI によってソフトウェアの構築もより簡単かつ安価になります。

インテリジェンスはより安価になってきています。インタラクションするためのソフトウェアもより手頃な価格になっています。これは、すべての企業が独自のソフトウェアを構築することを意味すると誰もが考えています。または、インタラクション レイヤーのインテリジェンスはほぼ無料になるため、ソフトウェア自体を構築する必要がなくなるとも考えています。

インテリジェンスが安価になり、インタラクションも安価になると、何がより価値を持つようになるでしょうか。それは、垂直のデータ モデル、その垂直データ モデルに適合する特定のビジネスのデータ、そしてそのデータを特定のビジネスや業界に適合させるために必要なワークフローとコントロールです。言い換えれば、記録システムです。

たとえば、Clio の CRM は Salesforce ほど強力ではありません。ただし、弁護士は Clio を好みます。なぜなら、弁護士向けに特別に設計されており、Clio が提供する他のすべてのモジュールと統合されているからです。たとえば、Clio の CRM の見込み客をクライアントに変えることができるため、Clio の弁護士は時間を追跡し、作業を割り当て、時間数を請求し、支払いを受けることができます。

• AIで実際に大きな利益を上げている最大の企業であるNVidiaは、今年17.75%下落しており、（急上昇の後）明らかに逆風に直面しています。

• マイクロソフトは、さらに多くのデータセンター契約から撤退しているようです。

• アリババグループのジョセフ・ツァイ会長は、米国がGenAIインフラに過剰投資している可能性が高いと警告した。

機械が労働をますます多くこなせるようになると、利益を広く共有できる方法で分配する別の方法を考えなければなりません。デフォルトでは、利益はますます集中し、富と権力はますます少数の人々の手に集中することになると思います。そして、それを避けたいのであれば、利益が広く共有されるような方法で、システムと経済を改革することに積極的に取り組む必要があります。

カリフォルニアのゴールドラッシュで金を稼いだのは金鉱夫ではなく、金鉱夫につるはしやシャベル、ジーンズを売った人たちでした。そして、NVIDIA はまさにその立場にあります。

私は、これらの技術は本当に素晴らしく、変革をもたらすものであり、おそらく数兆ドル相当の価値を生み出すだろうと考えています。しかし、市場がうまく機能していれば、その価値の多くは、生産者ではなく消費者の手に渡ります。ビル・ノードハウスは、イノベーションによる利益の約 95% は、最終的にはそれを作った人ではなく消費者の手に渡ると推定しています。したがって、最高の新システムを発明した人が、それを完全に利益にできるという保証はありません。

今後数年間は、情報の価格が劇的に下がるため、興味深い時代が訪れるでしょう。

インターネットブームから学んだことの1つは、素晴らしいテクノロジーが必ずしも素晴らしい利益を意味するわけではないということです。

巨大なデータセンターには膨大な量の電力が必要です。そのため、原子力発電所が再稼働しています。スリーマイル島も再稼働しています。新しい小型原子炉が建設されています。太陽光発電をますます増やそうとしています。そうでなければおそらく稼働しなかったであろう石炭火力発電所や石油発電所を稼働させています。そのため、環境に悪影響を及ぼしています。エリック・シュミット氏のような一部の人々は、「そうですね。確かにコストはかかります。しかし、環境問題を解決したいのであれば、より多くのインテリジェンスが必要です。長期的には、この追加のインテリジェンスを活用して、より優れたソーラーパネルや、すべての産業プロセスのためのより優れたプロセスを開発する方が良いでしょう。そして、最終的に、この問題に対処する方法は、より多くのインテリジェンスを持つことです」と述べています。

Web 上のコンテンツのほとんどがシステムによって生成されるようになったら、システムは自分自身から学ぶことができるでしょうか。こうしたシステムを開発している人たちと話をすると、彼らの多くは、合成データを使ってモデルをトレーニングし、チェス ゲームや囲碁のゲーム、さらにはエッセイまでも作成できると驚くほど楽観的です。実際、コーディングはモデルをさらに改善するために実行できる方法の 1 つです。モデルにパズルを書かせて、それを解かせると、モデル自体が改善されます。合成データでどこまでできるかはこれからですが、ワールド ワイド ウェブ上のすべてのデータをこれらのモデルに取り込むことがほぼ完了しているので、これは滑走路を延長する可能性のある方法かもしれません。そのため、データや改善のための別のソースが必要です。そして、彼らが取り組んでいるのは合成データです。

これらのプログラムを自分で検索すれば、私や他の誰かが書いたものではない、私の作品とされている興味深い論文がたくさんあることに気づくでしょう。そして、これらのモデルによって生成されるデータが増えるにつれて、自己複製するゴミのループに陥り始めるという、自らのゴミで窒息するというシナリオもあります。