規模が大きくなると、何もコモディティではなくなります。クラウドに関するあなたの指摘に対して、誰もが「クラウドはコモディティだ」と言うでしょう。ただし、規模が大きくなると… ハイパースケーラーを運用するノウハウが必要なのはそのためです… 「ああ、一体何なんだ? サーバーをラックに積み上げればいい」と言うこともできます。

実際、ハイパースケールの初期の頃は、ほとんどの人が「ホスティング業者はたくさんいるが、それらは大したビジネスではない。何かあるのだろうか？ハイパースケールでもビジネスはあるのだろうか？」と考えていました。そして、Azure の場合、世界中の 60 を超えるリージョンのコンピューティングをすべてのコンピューティングで実行するノウハウがあるため、実際にビジネスがあることがわかりました。これを複製するのは困難なことです。

Windows の場合と同じように、私が学んだ大きな教訓の 1 つは、クローズドソースのオペレーティング システムには、それを補完するオープンソースが存在するということです。

モデルには、おそらくいくつかのクローズド ソースが存在するが、オープン ソースの代替手段が確実に存在し、オープン ソースの代替手段によって、クローズド ソースの勝者総取りが緩和されるという側面があると思います。

これは私が学んだもう 1 つのことです。勝者総取り市場とそうでない市場を非常によく理解することが、ある意味ですべてです。Azure に参入した初期の頃でさえ、Amazon が非常に大きなリードを持っていて、人々や投資家が私のところに来て、「ああ、ゲームオーバーだ。あなたは絶対に成功しない。Amazon は勝者総取りだ」と言ったのを覚えています。

クライアント サーバーでOracleやIBMと競争した経験から、買い手は勝者総取りを容認しないだろうとわかっていました。構造的に、買い手は賢いので、ハイパースケールが勝者総取りになることは決してありません。

AI エージェントについて考えると、AI エージェントはコンピューティング使用量を飛躍的に増加させることがわかります。なぜなら、1 人の人間がプログラムを呼び出すという制約さえないからです。1 人の人間がプログラムを呼び出すと、さらに多くのプログラムが呼び出されます。これにより、コンピューティング インフラストラクチャに対する膨大な需要と規模が生まれます。したがって、当社のハイパースケール ビジネス、Azureビジネス、その他のハイパースケーラーにとって、これは大きなことだと私は考えています。

Web は私たちにとって大きな課題となり、開始時に対処しなければなりませんでした。実際、私が Microsoft に入社してすぐに、Netscape ブラウザまたはMosaic ブラウザがリリースされました。確か 1993 年の 12 月か 11 月だったと思います。Andreessen とそのチームがそれを実現したのがその頃だったと思います。

私たちは、Word の HTML であれ、ブラウザという新しいものを自分たちで構築して競争し、サーバー スタック上に Web サーバーを構築してそれを追いかけることであれ、自分たちが行うすべてのことでそれを受け入れることができました。ただし、もちろん、Web 上で最大のビジネス モデルとなるものを見逃していました。なぜなら、Web は分散化がすべてだと私たちはみな想定していたため、検索が Web を整理する上で最大の勝者になるとは誰が考えたでしょうか。ですから、私たちは明らかにそれを見抜けませんでしたが、Google はそれを見て、非常にうまく実行しました。

これが私が学んだ教訓の 1 つです。テクノロジーのトレンドを正しく把握するだけでなく、そのトレンドによって価値が生み出される場所も把握する必要があります。こうしたビジネス モデルの変化は、おそらくテクノロジーのトレンドの変化よりも困難です。

「AI はハリウッドを破壊する!!!」 この種の主張には、最新の AI を垣間見ることができる素晴らしい 30 秒のビデオが添えられるのが一般的です。さまざまなビデオ生成モデル、音声合成、AI 音楽の出力が、30 秒間非常に楽しめるように編集されています。そして、その予測は大体正しいように感じられます。また、AI 世代のビデオ モデルが急速に進歩していることには本当に驚かされます。現在、出力はまだ少し不安定ですが、改善の速度は信じられないほどです。

若いユーザーは次のように語っています。

「これだけの情報が手元にあるのは素晴らしいことですが、実際には何も学んでいない、あるいは覚えていないのではないかと心配になることがあります。私は AI に頼りすぎていて、AI なしでは特定の問題を解決する方法がわからないと思います」

AI の結果を盲目的に信頼すればするほど、批判的思考のアウトソーシングが進むのです。

AIの使用に頼ると創造性が阻害される、AIへの過度の依存はアウトプットの評価が難しい場合に最大になるなど、認知オフロードの有害な影響を示す証拠は増えている。

少なくともドローン戦争の決定をシミュレートした模擬研究では、人間は殺害の決定をAIにオフロードすることさえいとわない。そしてまた、自分の判断に自信が持てず、AIが自分の意見に反対したときにAIをより信頼する参加者が、最も頭脳流出を起こした。

残念なことに、過度の AI 使用による認知機能の萎縮を指摘する心理学研究の分野が増えています。

GenAI は作業者の効率性を向上させることができますが、仕事への真剣な取り組みを阻害し、ツールへの長期的な過度の依存や独立した問題解決能力の低下につながる可能性があります。