AI の導入が、これまで経験したかもしれない他の技術革命（モバイル、ソーシャル、クラウドコンピューティングなど）とは違って感じられるのは、実際にそうだからです。
ベンチャーキャピタルのメアリー・ミーカーは最近、340 ページに及ぶスライドショー形式のレポートを発表しました。このレポートでは「前例のない」という言葉が 51 ページで使用され、多数のチャートを挙げながら、AI の開発、導入、投資、利用のスピードを描写しています。
「データが示すように、人工知能技術の進化に伴う変化の速度と範囲は、確かに前例がありません」と彼女は「トレンズ — 人工知能」と題されたレポートの中で述べています。
このようなレポートを執筆する人物には、ある種の詩的な歴史があります。ミーカーはベンチャーキャピタル会社 Bond の創設者で最高共同責任者であり、過去の年次インターネットトレンズレポートで「インターネットの女王」として知られていました。Bond を設立する前は 2010 年から 2019 年まで、クライナー・パーキンスの成長部門を率い、Facebook、Spotify、Ring、Block（当時は Square）などの企業に投資を行いました。
彼女は 2019 年以来、トレンズレポートを発表していませんでしたが、今回はそのスキルを取り出し、AI の導入が人類史における他のどの技術よりも速いことを詳細に記録しました。
ChatGPT が 17 ヶ月で 8 億人のユーザーを獲得したこと：前例のないことです。多くの企業が高い年間経常収益率に達する企業数とその速度：これも前例のないことです。
利用コストが低下する速度：前例のないことです。スタンフォード大学の研究を引用しながら、彼女は「モデルの学習コスト（これも前例のない規模で）が最大 10 億米ドルに達する一方で、推論コスト（例えば、この技術を使用するために支払うコスト）は、100 万トークンあたりのコストで計算すると、2 年間で既に 99% 低下しています」と述べています。
競合企業が、オープンソースの選択肢を含め、わずかなコストで互いの機能に追いつく速度、特に中国のモデルにおいては：前例のないことです。例えば、Nvidia の 2024 年モデル Blackwell GPU は、同社 2014 年の前身モデル Kepler GPU と比較して、1 トークンあたりの消費電力が 105,000 分の 1 に削減されていると指摘しています。
一方、Google の TPU（テンソル処理ユニット）や Amazon の Trainium といったチップは、クラウド向けに大規模に開発されており、これも急速に進んでいます。「これらはサイドプロジェクトではなく、基盤的な投資です」と彼女は書いています。
AI が他のすべての技術革命を上回っていない分野は、財務的な収益性です。ベンチャーキャピタルが可能な限り速く AI 分野に資金を注いでいますが、AI 企業やクラウドサービスプロバイダーもまた現金を大量に消費しています。AI にはインフラへの巨額な投資が必要です。
ミーカーは指摘するように、これは急速な改良の恩恵を受ける消費者や企業にとっては好ましいことであり、競争がコストを低下させています。しかし、現在の企業の中でどれが長期的に収益を上げる次世代のテック大手になるかはまだ不明です。「現在の AI を志す企業が、収益創出の方程式のどの側に位置づけられるかは、時間が解き明かすでしょう」と彼女は述べています。
それでは私たち一般の人にとっては：身の引き締まる思いで待つほかないでしょう。
