〈ARK×GAFAM ビジネス概況〉
こんにちは。ARK trade information （Twitter:@ActiveArk）です。
本日は少し珍しいですが、GAFAMに関するARKの記事を取りまとめました。
ARKは最近メタバースに注力すると表明した、Facebookを大きく買い増ししていますが、その真相やいかに。
もちろんFacebook以外のGAFAM記事も取り扱ってますので、是非ご覧ください♪
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1「Facebook」から「Meta」へ
FacebookはMetaverseを構築する計画を発表しました。その重要性を示すために、Facebookのブランド名を「Meta」に変更することを発表しました。
ザッカーバーグによると、Metaverseは「モバイルインターネットの後継となる」もので、「友人と一緒に遊んだり、ゲームをしたり、仕事をしたり、創作活動をしたりすることができる」空間だといいます。
Metaはこのビジョンを実現するために、数十億ドルを投じて新技術や体験を開発し、その規模を拡大することを計画しています。特に重要なのは、拡張現実と仮想現実です。
ARKの見解では、まず第一にMetaverseを中心としたリブランディングは、ケンブリッジ・アナリティカのスキャンダル以来、Facebookを覆っているネガティブな物語を変えようとする試みです。
第二に、拡張現実と仮想現実のリーダーとしての地位を確立することで、Metaは自社のビジネスをAppleや他モバイルOS事業者への依存から脱却しようとしています。
最後にザッカーバーグによれば、最も重要なことは、Metaverseがインターネットの次の大きな成長の足掛かりになる可能性があるということです。
Facebookの発表は多くの疑問を投げかけますが、その中でも最も重要なのは、バーチャルな人格や商品の所有権とポータビリティに関するものです。MetaはMetaverseのエコシステムをオープンにするのか、クローズにするのか。
ユーザーが所有するデータと相互運用性は、Metaverseを定義する機能であり、ユーザーが自分の仮想資産をコントロールできるようになると考えています。
完璧なMetaverseでは、ユーザーは1つの仮想世界から別の仮想世界へと移動することができ、現在の物理的な世界と同じように所有権とポータビリティを楽しむことができます。相互運用性については、もしザッカーバーグがMetaの基準に従わなければならないと言っているとしたらどうでしょうか。
私たちは、その答えは分散化にあると考えています。イーサリアムのようなプロトコルは、仮想商品や世界の分散型バリデーターになるはずです。分散型の標準を採用し、それに基づいて構築することが、Metaverseの成功の鍵となるでしょう。
2. AppleとAmazonは、サプライチェーンネックで数十億ドルの損失を出している
AppleとAmazonが発表した3Qの収益は、サプライチェーン問題によりアナリストの予想を下回りました。両社ともこれらの問題が改善されない限り、更に悪化する可能性が高いと発表しました。
Appleによると、コロナに関連した製造上のダウンタイムとチップ不足により、iPhoneやその他の製品に対する顧客の需要に応えることができず、売上は約60億ドル（6.7％）減少しました。
現在Appleは、年末の需要に供給が追いつかず、4Qの売上が60億ドル以上減少すると予測しています。
Amazonは労働力不足や原材料・配送料の高騰により、3Qの営業コストが20億ドル（4.8％）増加し、4Qには40億ドル（9.6％）の打撃を受ける可能性があると見積もっています。またAmazonはこのホリデーシーズンに15万人の季節従業員を確保するために、賃金と福利厚生を向上させています。
ホリデーシーズンの買い物客に、ブラックフライデー、サイバーマンデー、そしてシーズン最後の数週間に十分な時間をかけてギフトを購入してもらうために、ホリデーシーズンの広告スケジュールを早めています。
AppleとAmazonは、総売上高は予想を下回ったものの、サービス部門の業績は予想を上回りました。Apple TV+でサプライズヒットした「テッド・ラッソ」の影響もあり、Apple Servicesは前年同期比25.9%増となり、Amazon AdvertisingとAmazon Web Servicesの収益成長率はそれぞれ49%と39%に再加速しました。
3. Microsoft、世界最大級のAI言語モデルを発表
Microsoftは世界最大の自然言語処理モデル「Megatron-Turing Natural Language Generation model（MT-NLG）」を発表し、歴史に名を残しました。MT-NLGのパラメータは5300億個で、次に大きいモデルである1750億個のパラメータを持つGPT-3の3倍の大きさです。
MT-NLGは、わずかなサンプルを用いて調整され、LAMBADAを含む複数の言語タスクにおいて最先端の性能を達成しました。注目すべきはこのモデルは、パラメータの数を増やすことで性能が向上することを示し、これまでの基礎言語モデルの結果を裏付けるものとなったことです。
興味深いことに、MicrosoftはGPT-3を開発したOpenAI社に10億ドルを投資しています。AIの新記録を樹立したMicrosoftは、OpenAIのAI研究チームと競争しているようです。私たちはこのような競争は、他の方法では実現できないほどのスピードで、最先端の技術を発展させることになると考えています。
4. GoogleのDeepMindが遺伝子発現を予測可能に
GOOGL傘下のAI研究子会社であるDeepMindは、遺伝学の分野に大きな影響を与える可能性のある強力なソフトウェアツール「Enformer」を発表しました。Enformerは、DNAの塩基配列から得られるデータを用いて、遺伝子の発現レベルを予測します。
DNAはRNAとして転写され、最終的にタンパク質になることを思い出してください。科学者たちは、異なる遺伝子で発生したDNAの変異が、細胞内のRNAの発現をどのように変化させるかを理解したいと考えています。
しかしBasenji2に代表されるように、遺伝子の発現を予測する最先端のツールの多くは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）をベースにしているため、ゲノム上の離れた領域からの情報を取り入れるのが難しいです。
Enformerは自然言語処理（NLP）の原理を活用した改良型の変換アーキテクチャを採用し、Basenji2の5倍の視野を持っています。その結果、遺伝子発現の予測を3分の1向上させることに成功しました。
ARKはEnformerをはじめとするトランスフォーマー・アーキテクチャが、DNAの変異が健康や病気にどのように影響するかを研究者や臨床関係者がより正確に理解するのに役立つと考えています。
以下、参照記事
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