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ＡＩは新時代の発明⁉️石油⁉️

人工知能（AI）は、私たちの生活や仕事、そして社会に大きな影響を与える可能性があります。AIがもたらす可能性の一つは、経済成長です。AIは、生産性の向上や新しいビジネスの創出などを通じて、経済に大きな貢献をする可能性があります。

ある調査によると、AIは2030年までに世界の経済に15兆7000億ドルの経済価値をもたらす可能性があります。これは、現在の世界の経済の約10％に相当します。AIがこのような大きな経済価値をもたらす可能性のある理由はいくつかあります。

まず、AIは生産性の向上に役立ちます。AIは、人間ではできないタスクを自動化することで、企業の生産性を向上させることができます。たとえば、AIは、顧客サービス、財務管理、製造など、さまざまなタスクを自動化するために使用できます。

第二に、AIは新しいビジネスの創出に役立ちます。AIは、新しい製品やサービスの開発に使用できます。また、既存の製品やサービスの改善にも使用できます。たとえば、AIは、医療、金融、小売など、さまざまな業界で新しいビジネスの創出に使用されています。

最後に、AIは、既存のビジネスの改善にも役立ちます。AIは、カスタマーサービス、マーケティング、営業など、さまざまなビジネスプロセスの改善に使用できます。たとえば、AIは、よりパーソナライズされたカスタマーサービスを提供したり、より効果的なマーケティングキャンペーンを実施したり、より効率的な営業プロセスを構築したりするために使用できます。

AIがもたらす経済成長の可能性は、世界中の政府や企業の注目を集めています。多くの政府は、AIの開発とイノベーションを促進するための政策を導入しています。また、多くの企業は、AIの研究開発に多額の投資を行っています。

AIは、私たちの生活や仕事、そして社会に大きな影響を与える可能性があります。AIがもたらす経済成長の可能性は、エキサイティングな機会であると同時に、新しい課題も伴います。私たちは、AIの潜在的なメリットを最大限に引き出し、潜在的なリスクを最小限に抑える方法を見つける必要があります。

なぜchatGPTは投資家に話題となっているのか？

ChatGPTは、OpenAIが開発したチャットボットです。2022年11月にリリースされ、わずか5日間で100万人のユーザーを獲得しました。これは、Facebookの創設者であるマーク・ザッカーバーグ氏が開発したFacebookが、リリースから3.5年後に達成したユーザー数を上回っています。

ChatGPTは、人間が書くようなテキストを生成できることが特徴です。質問に答えたり、ストーリーを作成したり、詩やコードを書いたりすることができます。また、ChatGPTは、ユーザーの入力内容を記憶し、それに応じて応答を調整することができます。そのため、ユーザーはより自然でインタラクティブなチャットを体験することができます。

ChatGPTが投資家の間で話題となっている理由はいくつかあります。まず、ChatGPTは非常に強力なツールです。人間が書くようなテキストを生成することができ、幅広い用途に使用することができます。第二に、ChatGPTは非常に革新的なツールです。これまでにこのような強力なチャットボットは存在しませんでした。第三に、ChatGPTは非常にスケーラブルなツールです。大量のテキストデータでトレーニングされており、大量のユーザーに対応することができます。

ChatGPTは、AIの将来の可能性を示すものです。AIは、私たちの生活や仕事、そして社会に大きな影響を与える可能性があります。ChatGPTは、その可能性のほんの一部です。

ＡＩの世界市場は年平均19％で成長。2026年までに120兆円に！

参入障壁は？

大規模な言語モデル（LLM）は、近年、人工知能（AI）の分野で大きな進歩を遂げています。LLMは、膨大な量のテキストとコードのデータセットでトレーニングされており、テキストの生成、言語の翻訳、さまざまな種類のクリエイティブコンテンツの作成、質問への回答を行うことができます。しかし、LLMは非常に高価で、トレーニングと運用に多くのリソースが必要です。

LLMをトレーニングするために必要なリソースの量は、モデルのパラメータ数に比例します。パラメータ数が多いほど、モデルは複雑になり、トレーニングに多くのデータと計算能力が必要です。たとえば、GoogleのLLMであるLaMDAは5,300億のパラメータがあり、トレーニングに160億語のデータと15600個のTPUv4ノードが必要でした。これは、ラップトップコンピューターよりもはるかに強力なコンピューターです。

LLMの運用コストも高くなります。LLMは、大量の電力と大量のストレージスペースを必要とします。たとえば、LaMDAは1秒間に100ワットの電力を使用し、1TBのストレージスペースを必要とします。

これらのコストは、LLMを小規模な企業や個人にとって利用しづらくしています。LLMをトレーニングするには、数十万ドルから数百万ドルの費用がかかり、運用するには、専用のハードウェアとソフトウェアを備えたデータセンターが必要です。

これらのコストは、LLMをトレーニングできる企業に大きな優位性を与えています。Google、Microsoft、OpenAIなどの大企業だけが、LLMのトレーニングに必要なリソースを備えています。これは、LLM業界に独占をもたらし、新規参入を困難にしています。

LLMのコストは、将来的に減少する可能性があります。LLMのトレーニング手法の効率が向上し、より安価なハードウェアとソフトウェアが開発される可能性があります。しかし、LLMは依然として高価なテクノロジーであり、今後も小規模な企業や個人にとって利用しづらい可能性があります