マイクロソフトとグーグルのAIジレンマ:お金を稼ぐためにもっとお金を使う

マイクロソフトとグーグルのAIジレンマ:お金を稼ぐためにもっとお金を使う

7月26日のニュースによると、将来、人工知能はマイクロソフトやアルファベットなどのテクノロジー大手に莫大な利益をもたらすと予想されているが、これらの企業は利益が現れ始めるまでにさらに大きな投資が必要だと述べている。

マイクロソフトは、人工知能サービスをサポートするために新しいデータセンターを建設しているため、コストが急激に上昇していると述べた。データセンターで使用するためにNvidiaなどの企業からチップを購入することで、設備投資は増加し続けるでしょう。

アナリストは、マイクロソフトの人工知能分野におけるコストは主に2つの側面に関係していると指摘している。1つは、月額30ドルで販売される近日発売予定のCopilot AIアシスタントなどの自社製品の開発であり、もう1つは、マイクロソフトのAzureクラウドコンピューティングサービスを使用して人工知能製品を開発したい企業を支援することである。

マイクロソフトの幹部は、このサービスが来年上半期から収益の大部分を生み出すようになるだろうと語った。

「彼らはH100チップを大量に購入している」と市場調査会社クリエイティブ・ストラテジーズのCEO兼主席アナリスト、ベン・バジャリン氏は語った。H100はエヌビディアの人工知能向け主力チップだ。

バジャリン氏はさらに、「今四半期でなくても、来四半期にはアマゾンでも同様のことが起こるだろう。なぜなら、両社とも現在、大多数の人々が AI システムのトレーニングに使用しているクラウド コンピューティング プラットフォームだからだ」と付け加えた。

しかし、アルファベットはコスト管理をうまく行っているが、その状態は長くは続かないだろう。アルファベットの最高財務責任者で、社長兼最高投資責任者に就任するルース・ポラット氏は、データセンター建設の遅れが第2四半期の設備投資が予想を下回った原因だと述べた。

「グーグルは過去10年間でAIに2000億ドル以上を投資してきたが、ユーザーや投資家はそれを十分に評価していない」と市場コンサルティング会社サード・ブリッジのグローバルテクノロジー、メディア、通信業界リーダー、スコット・ケスラー氏は語った。

アナリストは、Google の優位性は、人工知能タスクの処理とコスト削減に使用できる独自のカスタム チップである Tensor Processor Unit (TPU) にあると考えています。

アトランティック・セキュリティーズのアナリスト、ジェームズ・コードウェル氏は、マイクロソフトが「独自の代替チップを持っていないために、NVIDIA のチップを大量に購入している可能性がある」と述べた。

しかし、グーグルは自社のチップを使用するだけでなく、他社からもチップを購入することも認めた。ポラット氏は、こうした経費が利益と成長の足かせになる可能性があると述べた。

「マイクロソフトとグーグルは転換点について同じ考えだが、マイクロソフトの投資家はさらなる進展を望んでいる」とディープウォーター・アセット・マネジメントのマネージング・パートナー、ジーン・マンスター氏は語った。

<<:  データ分析に人工知能を取り入れる方法

>>:  IoT と AI を組み合わせたユースケースにはどのようなものがありますか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

Huawei NoahのPangu Agentは、インテリジェントエージェントが構造化推論を学習するのを支援します

AI の誕生以来、複雑なタスクを解決し、適応できるマルチタスク エージェントの開発は重要な目標でした...

AI モデルにバックドアがある可能性があります。チューリング賞受賞者が53ページの論文を発表「悪意ある予測には注意」

「敵対的事例」は古くからある問題です。画像内の数ピクセルを変更するなど、通常のデータにわずかな外乱...

Googleが新しい人工知能アシスタントDuet AIを発表:月額30ドルですべてのWorkspaceアプリケーションをカバー

Googleは8月30日、Gmail、ドライブ、スライド、ドキュメントなどを含むすべてのWorks...

知能の時代に、人工知能はこれらの歴史上の人物を復元し、AIの現実的な技術を完全に実証しました

Nathan Shipley は、サンフランシスコを拠点とするテクノロジー ディレクター、クリエイテ...

デザイナーのための人工知能ガイド: 基本概念

Google が開発した AlphaGo が囲碁の名人に勝利したとき、シンシナティ大学の Psibe...

NTU Yu Yangによる徹底分析:「世界モデル」とは何か?

メディアがSoraを大々的に宣伝するなか、OpenAIの紹介資料ではSoraを「世界シミュレーター」...

...

普及モデルはどのようにして新しい世代の意思決定エージェントを構築するのでしょうか?自己回帰を超えて長いシーケンス計画軌道を生成する

部屋の中に立っていて、ドアに向かって歩こうとしていると想像してください。自己回帰を使用して、一歩ずつ...

Tofsee ボットネットは独自のドメイン名生成アルゴリズムを使用する

概要スイス政府コンピュータ緊急対応センター (GovCERT) は最近、Tofsee ボットネット ...

AIOpsの構築と導入を成功させるための3つの要素

今日、ビッグデータ アプリケーションがビジネスのあらゆる側面で急増しているため、IT チームは膨大な...

ディープラーニング: オートエンコーダの基礎と種類

ディープラーニングが私たちの社会に大きな影響を与えようとしていることは明らかです。 Mobibit ...

AES暗号化アルゴリズムの強度が弱まった

この脆弱性は、広範囲にわたる暗号分析を行った3つの大学とマイクロソフトの研究者によって発見されたが、...

12の性能項目で1位を獲得、GPT-4に最も近い中国最大級のモデルが登場!いよいよ本格的に営業開始です!

中国はいつになったら、極めて強力な一般化能力を持つさまざまな知的存在を創造し、人類の真の助手となるこ...

...

信頼できる AI ソリューション プロバイダー 5 社

人工知能は、機械内で知的な行動や人間のように考える能力をシミュレートすることで、ヘルスケア、自動車、...