AIバブルはEV(電気自動車)狂騒曲の二の舞になるという説
いまや、猫も杓子もAI、AI・・・ゲームのグラフィック用の半導体(GPU)を作っているに過ぎなかった米NVIDIAが、「実はＡＩ計算にも役に立つ！」ということで株価爆上がりして、現在のＡＩバブル(半導体バブル)を牽引する存在となっている今日この頃・・・こんな興味深い記事があった。
現在と今後のＡＩ業界、およびＥＶ業界を俯瞰するのに興味深い内容なので、簡単にまとめてみる。
いいことばかりではないＡＩ
まずは、記事の「結論」となる最終部分からみていこう。
また、メタのチーフAIサイエンティストであるヤン・ルカン氏は、「ディープラーニングの父」として知られるAI界の神のような存在だが、そのルカン氏はこう語っている。
「ネコは過去を思い出したり、物質界を理解できる。複雑な行動を計画し、推論することさえできる。なぜ生成AIシステムはネコのレベルにも及ばないのか。ネコは、最大級の大規模言語モデル(LLM)より優れている」
いまだ実用に耐えないにもかかわらず、生成AIの市場規模がいずれ数百兆円にも達するというナラティブ(物語)に酔うウォール街。足元のAI相場は、早晩行き詰まるように思える。
「ＡＩ界の神」であるヤン・ルカン氏が、「ＡＩはネコに及ばない」と述べているそうだ。さらに・・・
事実、2000年のドットコムバブルの崩壊や、2008年の金融危機を正確に予測した著名投資家のジェレミー・グランサム氏は、今次のAIバブルがこれから弾けて景気後退をもたらすと予想する。
著明投資家のジェレミー・グランサム氏も、「ＡＩバブルは弾けて景気後退となる」と予測しているとのこと。もっとも、グランサム氏は数年前から市場に対する悲観的見方をしているようである。
この二名の有名人の発言を結論部分に持ってくる論拠として、記事中には「ＡＩは信頼性と利便性の面で大きな問題を抱えている」ということの具体例をいくつか述べている。
一例を述べれば、現状では下記のような「実際上の問題」がなかなかクリアできない、といったことがある。
①正確性の問題をつぶせないこと、②知的財産やセキュリティー面で信頼性が足らないこと、③AI利用によりクライアントとの契約形態の見直しを迫られること、④開発効率化が結果的に収益の低下をもたらす恐れがある、など、まだまだ技術的な課題が多いことが専門家によって指摘されている。
つまり、期待先行でＡＩ投資が進んでいるが、その投資を回収することができるほどの実際的な能力はＡＩにはないだろう、という考えである。
ＥＶバブルとの類似性
この記事の興味深いところは、この「ＡＩバブル」がＥＶの普及に対する期待と失望に類似していると指摘している点である。
このようなバラ色の未来予測は、5年ほど前の電気自動車(EV)市場の急拡大予想を彷彿とさせる。
当時は「時代はEV」であり、普及は急速に進むはずであった。
事実、2020年から2023年にかけてEV市場は倍々ゲームの成長を見せたのだが、昨年後半からはにわかに失速している。
その大きな理由として、まだまだ発展途上であるEVが、信頼性に欠け、不便であることが知られるようになり、一般消費者が購入をためらっていることが挙げられる。
同様に、市場を白熱させているAIの応用も、まだ実用の域に達していない分野が多く、信頼性と利便性の問題から急失速する可能性がある。
ＥＶ(電気自動車)に関しては、まだまだその将来性に期待している人も多く、この記事の内容について賛否が分かれると思うけれど、私個人は「賛」の立場である。
ＥＶの過去と現在を「起承転結」でまとめると、以下のようになる。
①クリーンディーゼルで儲けることができなくなった欧州メーカーが、日本のハイブリッド車に勝つために「これからはＥＶの時代だ」と喧伝した。
②SDGsの時代背景に乗っかり、ＥＶ期待爆上がり。
③中国が国費をブチ込んでＥＶ開発に総力をあげる。
④価格で中国ＥＶ車に勝てないことを悟った欧州勢は、「別に水素だっていいんだけどね」と言い始める。
そもそも豊田章男氏がプレゼンしていたように、電池の生成から廃棄までのプロセストータルで見れば「決してエコとはいえない」代物である。
さらにユーザー目線でいえば、バッテリーって交換がバカ高く、リユースがきかない(中古車として売れない)ことが徐々にバレてきた。やっぱりアメリカでも、ハイブリッド車の方が売れているようである。記事作成時点で、テスラの販売車数が予想を下回っているとの報道がある。
ということで、ＥＶ期待は以前よりははるかに萎んでいるのが現状である。テスラも、低価格帯のＥＶからは撤退の方向のようだ。
ＥＶにバラ色の未来は見えにくくなってきている。
ＡＩも、これに似たプロセスを辿るとすれば、未来に対する興味深い羅針盤になるのではないだろうか。
ここでは語られていないもう一つの問題・・・電力！
個人的には、この記事中には触れられていないが、ＡＩの社会実装が進むうえでもっとも「現実的な問題」となることがある。
それは、「電力の問題」である。
生成ＡＩを少し使ってみれば分かると思うが、ものすごい計算機リソースを使っており、そこにかかる電力負荷は莫大である。ＡＩの社会実装がすすみ、いたるところで「ＡＩ計算」が行われるようになれば、社会全体の電力需要をかなり食う存在となるだろう。
ハードの面では、この「電力問題」が解決されない限り、期待されているほどにＡＩの社会実装は進まないだろうと、私も予想する。
ＥＶ同様に、ＡＩにも電力の問題がある。どちらの未来も、可能性がありそうで、けっこう苦しい問題も多く内包している。
(画像は写真ACから引用しています)
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