Dr. Hoansoo Lee, Exabits & HSL Capital Managementの共同創設者兼マネージングディレクター Dr. Hoansoo Lee Exabits & HSL Capital Managementの共同創設者兼マネージングディレクター

AIのバトンをソフトウェアからハードウェアへ渡す時

私たちが今生で出会うことになる技術の中で、AIよりも重要で影響力のあるものはほとんどないでしょう。AIの存在はすでに人間の経験を変え、技術が私たちの生活を変える方法を変えてきました。また、その影響の軌道は拡大し続けています。このことを念頭に置いて、AIの革新者やリーダーたちは過去25年間でデータを集め、モデルを進化させて、ジェネレーティブAIを動かすソフトウェアを開発してきました。AIはソフトウェアの最高峰であり、抽象化されたレイヤー全体で問題を解決するためのツールを再現できる汎用的なツールです。コンピューティング帝国を構築したり、LLMを取得してソフトウェアの提供を強化する会社は今や一般的な光景です。では、ここから先どうなりますか?無限のコンピューティング能力を持っていても、既存のすべてのデータを使用した推論の集まりは、既存の人間の知識の集まりに漸近的に近づくだけです。人間が外部の世界で実験するのと同様に、AIの次のフロンティアは、物理的な世界と有意義に相互作用して新しいデータを生成し、知識の境界を押し広げることです。実験を通じた相互作用AIの潜在能力を探求するには、パーソナルコンピューターまたはスマートフォンでの使用を超越する必要があります。はい、これらのツールはAIテクノロジーへの最も簡単なアクセスポイントである可能性がありますが、それは技術が達成できることを制限します。実行があまりにも不完全だったにもかかわらず、Ray-Ban Smart SunglassesはMetaのAIシステムによって動かされ、ウェアラブルデバイスにAIテクノロジーを組み込んだ概念実証を示しました。これらのハードウェア第一の統合例は、デバイス設定以外のAIの使いやすさと親しみやすさを構築する上で重要です。なぜなら、それらはこれらの大きな技術的進歩をどのようにしてシームレスにできるかを示しているからです。現実の世界でAIを使用したすべての実験が成功するわけではありません、それが実験である理由です。しかし、ハードウェア第一のAIアプリケーションの潜在能力を示すことで、AIテクノロジーがどのようにして有用で適用可能になるかを示すスペクトルが広がります。最終的に、AIを実用的で正当なものにすることを示す会社は、ウェブアプリケーションから得ることができない実験データポイントを生成することになります。当然、これには適切に機能するためにコンピューティングとインフラストラクチャが必要であり、AIの物理インフラストラクチャを構築するための投資の増加を必要とします。しかし、AI企業はそれに備わっているのでしょうか?ハードウェアとソフトウェアの対話物理製品でのコンピューティングに強いAIアプリケーションが最終的に一般的になることは簡単に言えますが、現実にするにははるかに厳格なアプローチが必要です。道を選ぶためのリソースと意志は限られています。現在見られるのは、市場が新しい産業を作り出す破壊的な技術に対する典型的な反応を反映した、AIの短期的な過熱の一形態です。したがって、AIソフトウェアを構築したり、そこに手を出している会社が、高価でコンピューティングに強いハードウェアの出向きに乗り出すことをためらう理由は明らかです。しかし、広い視野を持つ誰かであれば、このアプローチが近視眼的である理由がわかります。驚くことではありませんが、多くの 比較 が、AIブームと初期のインターネットの ドットコムバブル の間で行われています。ここでは、短期的な目標に焦点を当てたプロジェクトはバブルが崩壊した後に消滅しました。しかし、もし私たちがドットコムバブルの余波のためにインターネットをまとめて却下したとしたら、バブルの後に生き残った長期的なアイデアに焦点を当て直さなかったとしたら、私たちは現在の技術的景観に到達することはできませんでした。偉大なアイデアはどのようなトレンドよりも長く生き残ります。さらに、コンピューティングはAIイノベーションが進化し続ける上で重要な要素です。AI開発者なら誰でもコンピューティングはその価値を金に換算できるほど価値があると言います。しかし、それは実際の世界でのAIアプリケーションを探求するプロジェクトが実行可能な数に制限を課すことにもなります。モデル開発だけで既にリソースを大量に消費しているからです。しかし、どの会社もソフトウェアだけでは市場の優位性を維持することはできません。どれほどそのLLMが印象的なものであってもです。AI企業にとって、ソフトウェアで先行し、ハードウェアプロバイダーがその技術を取得またはライセンスするのを待つのは楽な選択です。ただし、これは非常に制限的であり、多くの素晴らしいプロジェクトを外部の者に任せっきりになることになります。外部の者がやってくることを待つことになるからです。AIは、時間の経過とともにさらに多くの個別化と個人向けに設計される多世代の技術です。ただし、ソフトウェアの面ではほぼ均等な競争環境を利用して物理的な領域に実質的な進歩を遂げるのはプロジェクトの責任です。大胆な実験、そして失敗なしには、AIテクノロジーが人間の経験を改善する潜在能力を実現する道はありません。