7 種類の AI 金採掘者: それぞれが才能を披露していますが、実際にお金を稼ぐのは誰でしょうか?

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ビッグデータ概要

編纂者：Fu Yiyang、Jingzhe、Zhang Nanxing、Xiaoyu

ゴールドラッシュでは、金採掘者だけが大金を稼いだのではなく、金採掘者にミネラルウォーターを売った人たちも大金を稼いだことを忘れないでください。

AIゴールドラッシュでは、企業や国が市場を獲得するために多額の資金を費やしています。

• Google、Amazon、Microsoft、IBMは、この厳しい戦いに挑むために2016年に200億ドル以上を費やした。企業は、AI の生産性の利点を最初に実現するために競合他社の監視に躍起になっている一方で、スタートアップ企業にも目を向けています。
• 中国はAIに多額の投資を行っており、欧州連合も中国と米国での市場シェアを失うことを恐れ、AIに約220億ドルを投資する計画を立てている。

しかし、あらゆるゴールドラッシュと同様に、最も重要なのは、誰が実際に金を見つけることができるかです。

革新に挑戦する少数の巨大企業が主導権を握るのでしょうか？ 活発な新興企業が利益を得るのでしょうか？ それとも、金を採掘するためのツールを提供する企業が最大の利益を得るのでしょうか？ 誰がトップに立つのでしょうか？

また、AIによって生み出される価値はどこにあるのでしょうか?

この記事では、ターゲットオブジェクトを 7 つのタイプに分類し、バリュー チェーン モデルを使用して、この AI の波で最も勝者になる可能性が高いのは誰かを分析します。

• チップメーカー
• プラットフォーム運営者、インフラプロバイダー
• モデルおよびアルゴリズムプロバイダー
• エンタープライズソリューションプロバイダー
• ***垂直産業ソリューション
• AIエンタープライズユーザー
• 国家

注: 以下のリストにある企業は各カテゴリーの大手企業を表しており、包括的または予測的なものを意図したものではありません。

AIバリューチェーンの例。掲載されている企業は各カテゴリーの大手企業ですが、包括的または予測的なものを意図したものではありません。 © ベストプラクティスAI株式会社

1. AIチップとハードウェアのメーカーは？

チップの価格が急激に下落しているにもかかわらず、コンピューティング能力に対する需要はますます増加し続けています。 AI と機械学習の膨大なデータセットは、数兆のベクトル演算と行列演算と相まって、膨大な計算能力を必要とします。したがって、チップの役割を無視することはできません。

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NVIDIA の株価は、これまで高速かつスムーズなゲームインターフェースに使用されてきた同社のグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) が機械学習に適していることから、過去 2 年間で 1,500% 上昇しました。

一方、Googleは最近、第2世代のTensor Processing Unit（TPU）を発表し、Microsoftは独自のBrainwave AI機械学習チップを開発しており、1億1000万ドル以上を調達したGraphcoreなどのスタートアップ企業も市場参入に尽力している。

IBM、Intel、Qualcomm、AMD などの既存のチップサプライヤーも立ち止まってはいません。 Facebookも独自のAIチップの設計チームを結成しているという噂がある。先週、カンブリコンは初のクラウド AI チップの発売を発表し、世界クラスのチップメーカーの仲間入りを果たした。

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勝者は誰だったのでしょうか? 最初のゴールドラッシュでは、リーバイ・ストラウスとサミュエル・ブランナンは自分で金を採掘しませんでした。その代わりに、彼らは鉱夫たちに手押し車、テント、ジーンズ、つるはし、シャベルといった採掘道具を売りました。

当然のことながら、設計、製造、そして世界トップクラスのチップメーカーになるには、コストが非常に高くなります。強力な資金援助だけでなく、世界クラスのチップおよびソフトウェア エンジニアのチームも必要です。したがって、チップ分野で勝者になれるのは、前回のゴールドラッシュと同じく、ごく少数の企業だけです。最も低価格で、最も広く使用されている金採掘ツールを提供する企業だけが、最も多くの利益を上げることができるのです。

2. AI インフラストラクチャとクラウド プラットフォーム ベンダー?

クラウドコンピューティングの分野でも、AIをめぐる競争が続いています。アマゾンは、スタートアップ企業がコンピューターやハードウェアを購入するよりもレンタルすることを好むことに早くから気付き、2006年にアマゾン ウェブ サービスを立ち上げました。今日、AI のコンピューティング能力に対する需要が非常に高まっているため、企業は Infrastructure as a Service や Platform as a Service を通じてクラウド ハードウェア サービスをレンタルするケースが増えています。

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クラウドサービスのリーダーはAmazonだが、業界の注目はMicrosoft、IBM、Google、Alibabaに集中している。

他のテクノロジー大手にとって、競争は決して止まらない。 Microsoft は、100 万台以上のコンピューターで利用されているという、パブリックとプライベートのハイブリッド Azure クラウド サービスを提供しています。同社はここ数週間、Brainwave ハードウェア ソリューションによって機械学習を大幅に高速化し、Bing 検索エンジンのパフォーマンスを 10 倍向上させることができると発表しました。 Google も Google Cloud 製品を通じて追いつくペースを加速させています。同時に、アリババが一定の世界シェアを占め始めていることもわかります。

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大手クラウド企業は、AIの膨大な需要に応えられるよう競争している。

Amazon、Microsoft、Google、IBMは今後もこの分野で王座を争うことになるだろう。同時に、中国からも多数のクラウドサービス企業が誕生しています。この戦いで勝者となるのは、やはり業界の大手企業となるだろう。

3. ***アルゴリズムプロバイダー?

現在、Google は世界をリードする AI 企業です。世界最高の AI 人材を擁し、一部の国の GDP を上回る研究開発予算を持ち、数十億人のユーザーから収集した世界最大のデータセットを保有しています。 AI技術は、検索エンジン、自動運転車、音声認識、インテリジェント推論、大規模検索、さらには新薬の発見や病気の研究にも広く利用されています。

驚くべきことに、Google のすべての AI 製品を支える機械学習アルゴリズムである TensorFlow とそのソフトウェアは完全に無料です。

TensorFlow は世界向けのオープンソース ソフトウェア プロジェクトです。 Google がこれを実行する目的は何でしょうか? その答えは、Google Brain の責任者である Jeff Dean 氏が最近述べたとおりです。機械学習の恩恵を受けることができる組織は世界中に 2,000 万あります。

何百万もの企業がこの最先端の AI ソフトウェアを使用する場合、大量のコンピューティング能力が必要になります。より優れたコンピューティング サービスを提供できるのは誰でしょうか? TensorFlow および関連する AI サービスの開発には、Google Cloud が最適です。

したがって、一度彼らのソフトウェアとクラウド プラットフォームに依存すると、あなたは固定顧客になります。過酷な競争だと言われるのも不思議ではありません。 Amazon、Microsoft、IBMなどの他の大企業も、安価または無料のAIソフトウェアサービスを提供しています。

同時に、このコンテストは機械学習アルゴリズムに限定されず、会話エージェントや音声アシスタントの認知アルゴリズム、自然言語処理 (NLP) とセマンティクス、ビジョンと拡張コアアルゴリズムも含まれます。

こうした競争が激化する分野において、Clarifai というスタートアップ企業は、ほぼ重複した画像の検出と視覚的な検索のための高度な画像認識システムを企業に提供しています。この企業は過去3年間で4,000万ドル近くを調達した。視覚関連のアルゴリズムとサービスの分野における市場収益は、2016 年から 2025 年の間に 80 億ドルに達すると予測されています。

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しかし、巨人たちはそこで止まらなかった。 IBM は、チャットボット、ビジョン、音声、セマンティクス、知識管理、感情認識のための 20 を超える API を備えた Watson 製品とサービスを提供しています。これらの API はエンタープライズ ソフトウェアに簡単に組み込むことができ、AI 対応アプリケーションを直接作成できます。

同時に、コグニティブ サービス API は普及しています。 KDnuggets では、大手企業と新興企業の両方から 50 を超える主要な認知サービスをここにリストしています。これらのサービスは、簡単にアクセスできるように「AI as a Service」としてクラウド プラットフォームに追加されています。

最近、マイクロソフトの CEO であるサティア ナデラ氏は、100 万人の開発者がクラウド API、サービス、ツールを使用して AI アプリケーションを構築しており、約 30 万人の開発者がこれらのツールを使用してチャットボットを開発していると主張しました。このような大規模なチームは、どのスタートアップ企業にとっても大変なものとなるでしょう。

したがって、この分野の勝者は再び大手企業の中にいる可能性が高い。

結局のところ、巨大企業は最高の研究・エンジニアリングの才能を雇用し、巨額の資金を投資し、膨大なデータセットにアクセスすることができます。

スタートアップ企業が成功するには、十分な資金援助、豊富な関連特許、科学研究論文の経験を持つリーダーシップ人材の雇用、そして高品質のデータセットへのアクセスが必要です。さらに、大企業間の隙間で生き残るか、事業をグローバル化する能力も必要です。

スタートアップ企業が失敗する例は数多くありますが、生き残るのは、事業をグローバル化したり、大企業に買収されたりする企業です。そのため、スタートアップ企業がまだ事業化の道筋を見つけていないとしても、強力な研究チームを通じてAIアルゴリズムの開発に注力していれば、その人材を求めて大企業に買収される可能性もある。たとえば、2014年にGoogleはDeepMindを買収するために4億ドルを費やしました。設立からまだ2年しか経っていないロンドンの会社ですが、独自の強化機械学習アルゴリズムを開発しました。

4. 最高のエンタープライズ ソリューション プロバイダーですか?

エンタープライズ ソフトウェア市場は、Salesforce、IBM、Oracle、SAP などの大手企業によって独占されています。これらの企業はいずれも、製品ソリューションに AI を統合する必要性を認識しています。しかし、多くのスタートアップ企業がエンタープライズサービス市場の占拠を加速させており、既存の大手企業が参入できなかった市場シェアを埋め、さらには大手企業の足場を奪おうとしている。

私たちは、顧客管理からマーケティング、情報セキュリティからインテリジェントアプリケーション、人事から最近人気の認知型ロボティックプロセスオートメーション (RPA) まで、200 社を超える企業の事例を分析しました。エンタープライズ ソリューション市場は以前よりもはるかにオープンになっており、多種多様なスタートアップ企業が上記の分野のさまざまな市場セグメント向けのソリューションを提供しています。現在、人材採用市場には 200 社を超える AI 主導の企業があり、その多くはスタートアップ企業です。

情報セキュリティのリーダーである DarkTrace と RPA のリーダーである UiPath が 1 億ドルの資金を調達しました。これらの大企業は、エコシステムにおける比類のない地位を確保したいと考えており、自社のソリューションに利益をもたらすスタートアップ企業に投資しています。

Salesforce は、顧客管理ソリューションのプロバイダーである Digital Genius と翻訳サービスの Unbable に投資しました。トップに立つのは孤独であり、巨人はより大きなプレッシャーに直面することが多い。

例えば、SAPはクラウドコンピューティング市場やAI市場での足がかりを得るためにさまざまな改善策を講じていますが、AI市場でも同様です。同時に、ツールプロバイダーも、エンタープライズ AI サービスの開発、展開、管理のタスク プロセスを簡素化するために懸命に取り組んでいます。

たとえば、機械学習のトレーニングは非常に「汚い」仕事です。時間の 80% はデータのクリーニングに費やされ、ハイパーパラメータと呼ばれるもののテストと調整に時間がかかりすぎる可能性があります。ピッツバーグに拠点を置くツールメーカーの Pettum は、機械学習モデルの導入プロセスを加速および改善するために 1 億ドル以上を調達しました。

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エンタープライズAIソリューションは顧客サービスと生産性の向上を推進します

エンタープライズ サービス スタートアップのほとんどは、企業のニーズを満たし、拡張可能なソリューションを迅速に立ち上げることができれば成功できます。しかし、歴史上のソフトウェア ゴールド ラッシュと同様に、各セグメントで勝者が現れるのはほんのわずかです。

これらのセグメントの勝者が十分に脅威的であれば、その分野の最高のツールプロバイダーとともに大手企業に買収される可能性があります。

5. ***垂直産業ソリューションプロバイダーですか?

AI分野では、垂直産業ソリューションの開発競争が繰り広げられています。ヘルスケア、金融サービス、農業、自動車、法律、工業などのエンタープライズサービス分野でソリューションを提供する AI スタートアップが多数存在します。

さらに、多くのスタートアップ企業は、同じ顧客に直接サービスを提供することで大手エンタープライズ ソリューション プロバイダーと競争するという、最も困難で野心的な道を選択しました。

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新しいAI業界のソリューションは、組織にとって後押しにも破壊にもなり得る

明らかに、多くのスタートアップ企業は非常に価値のあるニッチなソリューションを提供しており、次のような場合には成功する可能性が高いです。

• 大規模な独自のトレーニング データセット。
• 特定の分野における潜在的な機会を発見するのに役立つ専門知識と深い洞察。
• AI技術を理解している人材プール。
• 急速な成長を支える十分な資金。

さらに、業績の良いスタートアップは、一般的に、消費者、ビジネス効率、ROIなどのエンタープライズビジネス言語を、優れた市場参入計画に使用します。

たとえば、ZestFinance は 3 億ドルを調達しました。同社は、すべての人に合理的かつ透明性の高い信用情報を提供することで、顧客がより情報に基づいた信用判断を行えるよう支援しています。 ZestFinance は、世界最高のデータ サイエンティストを擁していると主張しています。

しかし、どうなるかは誰にも分かりません。既存のプレーヤーが残したスペースを引き継ぐことを望んでいるスタートアップにとっては、適切かつ継続的な資金源が不可欠です。例えば、販売段階で消費者に融資を提供するAffirm社は、7億ドル以上の資金を調達している。これらの企業にとっての緊急の課題は、競争上の優位性を確保するために十分に強固な「塹壕」を築くことです。

これはデータ ネットワーク効果から生まれます。つまり、より多くのデータはより優れた AI サービスと AI 製品の提供に役立ち、それによってより多くの収益と顧客を獲得し、データの成長を促進します。このようにして、フライホイール効果は蓄積され続けることができます。

6. AI の価値を真に実現できる企業はどれでしょうか?

企業は、業界内で新しいメーカーを見つけ、AIソリューションを活用することで事業範囲を拡大できるかもしれないが、無知な新規参入者が消費者を操作するのを黙って見過ごすことは決してないだろう。同様に、競合他社が AI を使用して市場で優位に立つのを待つこともないでしょう。

今日、企業のイノベーション競争が激化する中、大企業は、AI 主導のイノベーションで主導的な地位を維持するために、ビジネス インキュベーターを設立したり、独自のスタートアップを立ち上げたりするなど、スタートアップのパイの一部を獲得するための専用の投資チームを編成しています。

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企業は、顧客サービスの向上、生産性の向上、製品とサービスの強化を通じて AI を活用できる立場にあります。

データは AI テクノロジーと機械学習の原動力となるため、大企業は豊富なデータ資産のおかげでスタートアップ企業や中小企業よりも優位に立っています。膨大な過去の請求データを保有する保険会社以上に AI を活用できる企業はあるでしょうか? 金融商品の購入に関する消費者の好みを理解している金融サービス企業や、ユーザーの検索データを持つ検索エンジン企業には太刀打ちできません。

規模の大小を問わず、企業は AI テクノロジーから最大限の価値を引き出そうとしています。実際、ガートナーの調査では、2022 年までに AI 主導のビジネス価値は 3.9 兆ドルに達すると予測されています。

組織内で AI が適用されているビジネスユースケースは、数百、いや数千に上ります。企業は AI を活用して顧客体験を向上させ、コストを節約し、価格を下げ、成長を促進し、より優れた製品やサービスを提供することができます。

もちろん、AI は中小企業を犠牲にして大企業の拡大に貢献します。しかし、これらすべては、新しいテクノロジーを最初に試すわけではない（つまり、新しいテクノロジー主導のプロジェクトを常に最初に試すわけではない）という先見性、実行力、忍耐力に基づいています。

7. AIから最も恩恵を受ける国はどこですか?

この国はAIとの戦いにおいても嵐の中心となっている。中国はAIへの投資を惜しんだことは一度もない。技術系人材の育成や新興企業の育成に多額の投資を行ってきた。同時に、特にデータプライバシーの面で比較的緩やかな政策環境も、情報セキュリティや顔認識などのAI分野で中国が有利な立場を獲得するのに役立っている。

最近、中国の警察は5万人が参加するコンサートで標的の人物を特定するためにAI技術を使用した。 （ビッグデータダイジェストの関連レポートについてはここをクリックしてください）

顔認識や画像認識を多く手掛けるセンスタイムは、6億ドルを調達し、世界で最も価値の高いAIスタートアップとなったと発表した。中国は、国内のモバイル市場は米国の3倍の規模で、同時に発生するモバイル取引は50倍に上り、データ面で大きな優位性があると指摘している。 EUが220億ドルのAI投資の可能性を議論しているにもかかわらず、欧州がデータプライバシーポリシーに重点を置くことで、AIの一部の分野で不利な立場に立たされることになる。

英国、ドイツ、フランス、日本はいずれも最近、国家AI戦略を発表しました。例えば、フランスのマクロン大統領は、フランス政府が今後5年間で18億5000万ドルを費やして、大規模な公開データセットの作成を含むAIエコシステムの構築を支援すると述べた。

グーグルのディープマインドとサムスンはパリに新たな研究所を開設することを約束しており、富士通もパリの研究センターを拡張している。英国はまた、AI博士号取得者1,000人への資金提供を含む、AIへの14億ポンドの投資を発表した。

問題は、これほど多くの国が AI の人材とエコシステムに投資している中で、最後に笑うのは誰かということです。フランス政府と英国政府は、単に Google のための AI 博士号取得者予備軍を完成させようとしているのでしょうか?

6桁の機械学習給与にかかる総経費と所得税は相当なものになるだろうが、生み出される経済的価値は、最終的にはこのアメリカ企業とその株主、そして微笑みながら沈黙している米国財務省のものになる可能性が高い。

AIは確かに国や企業の生産性と富の成長を促進しますが、30%から40%の仕事が機械に置き換えられるのを見ると、将来富はどのように分配されるのか疑問に思わざるを得ません。

経済学者は、数百年前の自動化技術の台頭を説明として挙げるだろうが、結局のところ、この技術革命は雇用の純増をもたらしたのだろうか、それとも雇用の減少をもたらしたのだろうか？

公開討論では、機械学習の父であるジェフリー・ヒントン氏の言葉をよく引用します。ヒントン氏は、機械が医療写真から病気を診断できるようになるため、放射線科医は職を失うだろうと述べています。

しかし同時に、私たちは中国にも注目するべきだ。中国はAI技術を活用して、放射線科医が毎年14億枚のCTスキャンから肺がんを特定するのに成功し、膨大な需要に応えている。

その結果、雇用が失われるのではなく、より効率的で正確な診断が可能になり、最終的には市場が拡大することになります。

今後、劇的な変化の時代が来る可能性は否定できない。AI技術とデータを掌握する企業や国が価値の大部分を獲得する一方で、技術を持たない国はAIによる自動化がもたらす失業の痛みに耐えなければならないだろう。 AI テクノロジーの恩恵を受けるのは、高度なテクノロジーを備えた大規模な組織です。

上記は何を示していますか?

AI エコシステム全体を見ると、AI テクノロジーの黄金時代に突入していることは間違いありません。経済的価値の移行の方向性は、いくつかの重要な傾向を示しています。

世界のテクノロジー大手は、このゴールドラッシュにおける鉄とシャベルであり、AI の波に足がかりを得たいのであれば、彼らが助けてくれるでしょう。 Google、Microsoft、IBMはAI競争のリーダーです。

彼らは包囲を突破し、最先端のチップ、クラウドテクノロジー、AIアルゴリズム、サービスを提供します。これに続いてアリババ、テンセント、百度などの中国のテクノロジー大手が続く。スタートアップ企業が、成長を続けるクラウド コンピューティング市場で Microsoft よりも多くの費用を投じ、Microsoft を上回る、あるいは Microsoft よりも安い価格で提供したり、Google の TPU (Tensor Processing Unit) プロセッサよりも優れた AI チップを提供したり、Amazon よりも優れた物体認識認知アルゴリズムを開発したりすることは困難です。

AI スタートアップ企業が続々と参入し、認知アルゴリズム、エンタープライズ ソリューション、詳細な業界垂直ソリューションを提供しています。スタートアップ企業が成功するには、独自のデータセットへのアクセス、業界に関する深い知識、十分な資金、そして不足している AI 人材を引き付けて維持する能力が必要です。

単純なアプリが世界を変えることができると言っているのではありません。本当に重要なのは、AI スタートアップの勝者は、現実世界の価値の高い問題を解決し、製品を迅速に市場投入し、強固な障壁を構築できる企業であるということです。スタートアップ企業は、エンタープライズおよび業界ソリューションに重点を置く必要があります。そこには解決を待っている価値の高いユースケースが数多く存在するからです。

しかし、これらの企業はアルゴリズムの世界でも同様の採用問題に直面しており、人材獲得競争は少なくとも今後数年間は続くだろう。あらゆるゴールドラッシュと同様に、その過程ではほんの一握りの勝者が生まれ、残りの企業は消滅するでしょう。そして、これらの勝者は大手企業から買収の誘いを受ける可能性が高くなります。

企業は AI を最大限に活用して、正確には数十億ドルという莫大な価値を獲得する態勢を整えています。 AI は、主要なビジネス プロセスをサポートおよび自動化することで、顧客体験の向上、生産性の向上、コスト削減を推進し続け、製品およびサービス ソリューションの競争力を強化します。

規模の拡大が可能な企業は、より多くの価値を獲得します。最大のデータセット、最大の消費者、最大の収益シェアを所有します。強い者はさらに強くなり、永遠に変わることはない。しかし、これは強力なリーダーシップと機敏な実行力を持つ企業でのみ実現できます。

繰り返しになりますが、AI の実装をリードしているのは、世界中の何十億もの消費者に届く AI 製品やサービスを提供する、Google、Facebook、Apple、Amazon などのテクノロジー大手企業です。

小売業からヘルスケア、さらにはメディアに至るまで、テクノロジー大手がAI技術を使って新たな分野に参入し、既存の市場を混乱させようとしているため、各企業は警戒を強めている。

各国政府もAI競争に加わっている。中国は2030年までにAI分野で世界のリーダーになりたいという願望を一度も隠したことがなく、構造的な優位性があると確信している。

多くの欧州諸国は、政府による AI への投資を大々的に宣伝しているが、リスクに直面している。すべての投資は、単に世界的な AI 大手企業のために人材を確保し、自国の富の増加を加速させるだけになる可能性が高いのだ。

厳格なデータプライバシーポリシーは、欧州諸国における AI イノベーションに悪影響を及ぼすでしょうか? AI によって生み出される富のほとんどは、米国や中国など、最先端の AI 技術とデータを管理し、完全に活用している企業や国に流れていくと思われます。相応の技術的優位性を持たない国は、自動化の進行によって雇用機会がますます減少し、その犠牲者となる可能性がある。

つまり、AI ゴールドラッシュは、最高の AI ツール、テクノロジー、データ、専門家、最多の消費者、強力な資本へのアクセス、拡張能力を備えた企業や国に利益をもたらすことになります。

AI によって生み出される経済的価値の大部分は、大規模な組織が獲得することになります。確かに「すべては変化しても、同じまま」ということはあり得ますし、幸運で勇敢なスタートアップの中には、この波の中で大きな「ダイヤモンド」を発見するところもあるかもしれません。

しかし、多くのゴールドラッシュが明らかにしているように、多くのスタートアップ企業は鉱物砂しか見つけられないかもしれない。同時に、非常に多くの個人や社会集団がこのゴールドラッシュから何の利益も得られないだろう。

関連レポート:

​​https://towardsdatascience.com/who-is-going-to-make-money-in-ai-part-i-77a2f30b8cef​​

[この記事は51CTOコラムBig Data Digest、WeChatパブリックアカウント「Big Data Digest（id: BigDataDigest）」のオリジナル翻訳です]

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