インテリジェンスが次のユーティリティになる理由：AI はインフラストラクチャとして

暗い部屋に入ると、スイッチを押します。電気がどこから来ているかについては考えません。石炭火力発電所、原子力発電所、電流を運ぶ数マイルの銅線についても考えません。ただ、電気が点灯することを期待します。信頼性があり、安価で、どこにでもあります。これがユーティリティのようです。私たちの生活に不可欠なリソースであり、目に触れることがなくなります。

過去10年間、人工知能（AI）は目立つ存在でした。魔法のようにすぐに注目を集めます。会話エージェントとチャットし、画像生成器で遊び、世界を変える方法についてのヘッドラインを読みます。しかし、AIの能力を示すこれらのデモは、実際の変化が起こっている場所ではありません。実際の変化は、AIが製品からユーティリティへの移行にあることです。電気やインターネットのように、AIはインフラストラクチャになりつつあります。

ユーティリティの歴史的観点から見たAI

AIがどこへ向かっているかを理解するには、電気がどこから来ているかを見てみましょう。20世紀初頭、工場主が電気を使用したい場合は、自分で発電機を建設する必要がありました。費用がかかり、複雑で、発電機とメンテナンスの専門家が必要でした。工場の競争上の優位性は、電気をどれだけ効率的に生成できるかに依存していました。すると、電力網が登場しました。中央集権的な発電所が標準化されたネットワークを介して誰にでも電気を供給し始めました。突然、靴工場は電気生成の専門家である必要がなくなりました。壁にプラグを挿すだけで、使用した分だけ支払うだけです。競争上の優位性は、電気を生成することから、電気を使用してより良い靴を作ることに移りました。

AIも今日同じパターンに従っています。5年前、企業が機械学習を使用したい場合は、データサイエンティストのチームを雇用し、独自のサーバーを構築し、独自のモデルをトレーニングする必要がありました。プライベート発電機を運用するようなものでした。今日、AIの「グリッド」があります。OpenAI、Google (GOOGL ) 、Anthropicなどの企業は、新しい発電所です。巨大な「知能反応器」（基礎モデル）を建設するために数十億ドルを費やしています。企業はAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を介してこのグリッドに接続します。企業は、トークン単位で知能を購入します。電気の場合、キロワット時単位で購入するのと同じです。

安価な知能の経済学

ユーティリティの最も重要な側面は、リソースのコストを下げることです。リソースが安価になると、節約するのをやめます。2022年末以来、高品質の推論のコストは大幅に低下しました。推定では、同じレベルの機能に対して200倍以上の低下です。これは、ムーアの法則よりも速いデフレーションのトレンドです。

知能が高価な場合、貴重な問題にのみ使用します。がんの治療法を探すためにAIを使用するかもしれません。株式市場の崩壊を予測するためにAIを使用するかもしれません。しかし、知能が安価になると、日常的なタスクにも使用し始めます。スパムフォルダを整理するために使用します。面白くない会議の要約に使用します。丁寧な拒否メールを書くために使用します。これがユーティリティの兆しです。水は飲むために使用しますが、安価なので、車道を洗浄するためにも使用します。AIのコストが低くなるにつれて、同様に日常的なタスクに知能を適用し始めます。インフラストラクチャが機能していることを示しています。

エージェントAIの台頭

このインフラストラクチャが成熟するにつれて、AIとのやり取りの方法が変わります。現在、ほとんどの人はAIを「チャットボット」として使用しています。プロンプトを入力し、AIが応答します。これは、手動ポンプで水を汲むようなものです。機能しますが、労力が必要です。次の段階は「エージェントAI」です。これらはバックグラウンドで実行されるAIシステムです。質問を入力するのを待ちません。目標が与えられ、目標を達成するために自律的に作業します。知能のコストが低くなるにつれて、これらのエージェントは長時間「思考」できます。ループを実行し、自らのエラーを修正し、問題を解決するために複数のステップを実行できます。

例えば、今日、サプライチェーンマネージャーはChatGPTに「このルートを最適化するにはどうすればよいですか？」と聞きます。将来、AIエージェントはロジスティクスソフトウェアに埋め込まれるでしょう。天気、交通、燃料価格を24時間監視します。遅延を検知すると、自動的にトラックをルート変更し、倉庫に通知を送信します。マネージャーは「AIを使用」しません。AIはソフトウェアの配管の一部です。常にオンで、ビジネスロジックを介して電気のように流れます。

仮想ユーティリティの物理的現実

AIは魔法のようなソフトウェアのように思えるかもしれませんが、巨大な資本投資の上に構築されています。「クラウド」と呼ばれるものは、実際には数百万トンの鋼鉄、シリコン、銅です。このユーティリティを構築するために、テクノロジー企業は歴史上最大のインフラプロジェクトのいくつかを建設しています。人工知能を動かすために、都市全体よりも多くの電力を消費するギガワット規模のデータセンターの台頭を目撃しています。GPU（Graphics Processing Unit）の需要は継続的に増加しています。多くの点で、これは鉄道の敷設や電信線の敷設に相当します。

しかし、この新しいユーティリティも新しい課題を生み出します。電力網が停電に直面するように、AIグリッドも制約に直面します。高性能チップの不足があります。データセンターを動かすためのエネルギーの不足があります。デジタル世界と私たちの電力網の物理的な限界の衝突を目撃しています。AIが次のユーティリティである場合、エネルギーはこのユーティリティを動かすユーティリティです。どちらか一方だけではありません。したがって、大手テクノロジー企業が原子力発電や再生可能エネルギーに投資しているのを見ています。彼らはデジタル帝国が物理的な電子に依存していることを認識しています。

レガシーシステムの摩擦

AIをコアユーティリティとして使用するへの移行は、すべての人が簡単に実行できるわけではありません。主な障害は技術自体ではなく、AIが連携することを期待している古いシステムです。政府や大規模で成熟した企業は、数十年前に構築され、完全にアップグレードされていないレガシーITインフラストラクチャに依存しています。これらのシステムは、古い家の古い配線のように機能します。新しい家電を簡単に接続することはできません。1995年に構築され、地下にあるサーバーで動作するデータベースに、最新のAIエージェントを簡単に接続することはできません。

このギャップは、組織間で新しい種類のデジタルディバイドを生み出します。「AIネイティブ」企業は、近年設立され、モダンなシステムを備えています。知能にほぼ瞬時に接続できます。古い組織は苦労します。AIを完全に採用する前に、古いインフラストラクチャを置き換える必要があります。この移行は高価で混乱を招きますが、避けることができません。1920年代、蒸気エンジンを続けて使用した工場は最終的に廃業しました。AIを事業活動に統合できない組織も同じ運命をたどります。

社会的転換

技術がユーティリティになる最後の段階は、心理的なものです。私たちが感銘を受けるのをやめ、機能しないときに苛立つようになる時です。今日、ChatGPTが良い詩を書く場合、拍手喝采します。5年後、ワードプロセッサが手紙の調子を自動的に修正しない場合、苛立つでしょう。私たちは「馬鹿な」ソフトウェアを、壊れたエスカレーターのように不便だと思います。

この変化は労働市場を変えます。必ずしも仕事の終わりを意味するわけではありませんが、タスクの終わりを意味します。電気が登場したとき、手で衣類を洗ったりガスランプに火をつけたりする必要がなくなりました。より高レベルのタスクに移りました。AIがユーティリティになると、データ入力、基本的なスケジューリング、ルーチンワークの分析などの「認知労働」をやめます。

まとめ

AIがユーティリティとして機能する移行の初期段階にあります。AIユーティリティはまだ完成していません。グリッドはまだ構築中です。接続は時々緩く、電力は時々ちらつきます。しかし、知能が商品になる方向へ進んでいることは明らかです。知能は、家、事務所、デバイスのすべてに配達されるリソースになります。ビジネスリーダーにとって、質問は「AIをどうやって構築するか？」ではありません。質問は「ビジネスを動かすためにこのユーティリティにどうやって接続するか？」です。