産業アナリストたちが、Generative AIへの巨額投資が回収されるかどうか疑問視し始めています。
特に、コーディングコーパイロットやチャットボット以外の「キラーアプリ」の欠如が最大の懸念材料とされています。
Goldman Sachsの研究レターでは、データの品質、チップの不足、そして電力問題も障害として挙げられています。
MITのDaron Acemoglu教授は、AIが自動化するとされたタスクのうち、コスト効率が良いものは四分の一に過ぎず、全タスクのうちわずか5％しか10年以内に自動化されないと予測しています。
これにより、米国の生産性はその期間で1％未満しか増加しないとしています。
また、Nvidiaが唯一AIを動かすGPUを生産できる企業であり、この独占的な地位が他の企業にとって大きな障害となっています。
訓練と使用にかかる莫大なコストも、Generative AIの生産性や効率向上を阻んでいます。
Goldman SachsのJim Covello氏は、現時点でAIが最も効果を発揮しているのは既存のプロセスをより効率的にすることだが、その効率向上の評価も低下していると述べています。
ねぇ、Generative AIがさ、たくさん投資されてるけど、その「キラーアプリ」ってなんなんだっけ?
えっと、AIが自動化できるタスクってもっと多いはずじゃなかったの? 全然わかんないんだけど!
キラーアプリとは、具体的に非常に役立つAIアプリケーションを指します。現時点で特筆すべきものが少ないため、投資回収が不安視されています。タスクの自動化は、現実には予想より難しいです。例えば、コーディングや単純なカスタマーサービスは進んでいますが、全タスクの自動化はまだ遠いです。
ユータ、キラーアプリとは、非常に役立つ具体的なAIアプリケーションのことだ。
例えば、コーディングを助けるツールやチャットボットがある。
Generative AIには大規模な投資がされているが、そうした特筆すべきアプリケーションが少ないのが懸念だよ。
さらに、データの品質やチップ不足、電力問題も障害となっている。
これらの問題があるため、投資回収が難しいと産業アナリストたちは見ているんだ。
AIの自動化可能なタスクも思ったほど多くなく、予測よりも進展が遅いんだよ。
全体の生産性向上も1％未満とされていて、ここにも課題があるんだ。