AIoTの生死に関わる状況：将来的にはAIoTは非常に収益性が高いが、現時点ではAI+IoTは非常に高価

Huawei が初めて AIoT 戦略を発表したり、JD.com が IoT 事業を Xiaojingyu AIoT エコシステムに統合・アップグレードしたりするなど、AIoT は最近多くの大企業から注目を集めていますが、これは今後の道のりが平坦であることを意味するものではありません。

AIoTはまだ発展の初期段階にあり、美しい願いとしか言​​えません。AIの観点から見ても、IoT自体の観点から見ても、まだ多くの問題が残っています。インターネットなどの新興技術の開発の初期段階と同様に、AIoT にも誇大宣伝やバブルが存在します。

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AI開発はまだ弱い

AIは近年非常に人気が高まっており、特にDeepMindが立ち上げたAlphaGoが囲碁の分野で人間を打ち負かし、AIを「祭壇」に押し上げたことで人気が高まっています。 2年後、DeepMindは新しいAlphaStarで再び驚異的な登場を果たし、最近では戦略ゲーム「StarCraft 2」で人間を打ち負かしました。

こうしたこれまでの成果は確かに素晴らしいものですが、現実の世界では、AI はまだ私たちの生活に本格的に浸透しておらず、世界を変える重要な力にはなっていません。現時点では、成熟した AI を実現するには、基盤となる技術、対応するトレーニング、さらには関連する人材の育成など、長い道のりが必要であり、短期間で完了することは到底できません。 AIoT の中核要素の 1 つである AI の開発は、AIoT の実装に依然として重要な影響を及ぼします。

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1. コンピューティングパワーが高すぎる

AI コンピューティング プラットフォームを構築するには、多数の CPU と GPU が必要です。現在人気のAI製品「AlphaGo」に使用されているTPUは、GPUに似たアルゴリズムチップであり、エネルギー効率が非常に高いです。 AlphaGo のトレーニングに必要な計算能力は、一般的な消費者向け 1080TI GPU 12,000 個に相当し、コストは 1,000 万元を超えました。

通常のコンピューターの計算能力には限界があり、それを使用してモデルをトレーニングするには数週間から数か月かかることがよくあります。高速コンピューティング リソースを集中的かつ頻繁に使用する場合のコストは、見積もるのが難しいことがよくあります。これらの費用は大企業にとっては負担できる範囲かもしれませんが、中小企業にとっては負担できないほどの巨額になることがよくあります。

AIはコンピューティングの需要が大きく、高性能コンピューティングチップの需要も高いため、国内企業はこの分野に力を入れ続けています。例えば、Huaweiは最近Kunpeng 920チップを発売し、Unisoundも複数のAIチップを開発中であると発表しており、良いニュースが頻繁に届いています。しかし、これはチップ価格が大幅に下がることを意味するものではありません。企業にとって、ハードウェアの優れたサポートは依然として必要であり、必要なコンピューティング能力を購入するために多額の費用を費やす必要があることも意味します。

2. トレーニングが遅すぎる

AIチップは設計され、製造されただけでは、実際には何もできません。本当にインテリジェントにするには、トレーニング用の正確で適切なサンプルを大量に用意する必要があります。赤ちゃんに徐々に話したり歩いたりすることを教えるのと同じように、AI のトレーニング プロセスも長く、より困難で、より複雑です。

AI は本質的にはまだ機械であり、真の知能を備えていません。画像認識を例にとると、AIは何億枚もの画像に対してデータに注釈を付け、対応するデータの特徴を記憶する必要があります。実際の認識で行われるのは確率的な判断です。そのため、AIの「思考」の核心は機械のアルゴリズムであり、人間のように本当の思考を持っているわけではありません。このため、AI のトレーニングに要する時間は非常に長く、現在は単純な認識のトレーニングだけでも数週間かかります。将来の応用シナリオの豊かさを考えると、アルゴリズムレベルでの強化が必要です。

また、現在AIoT分野への参入を希望する企業の多くは家電やハードウェアメーカーです。それぞれの分野の関連技術やルールには精通していますが、AIという全く馴染みのない分野に参入するにあたってはアルゴリズムの経験はほとんどありません。関連製品のために関連アルゴリズムを一から設計し、トレーニングを完了するのにかかる時間コストも膨大です。

3. アプリケーションが浅すぎる

近年、AIは非常に人気が高まっていますが、まだ開発の初期段階にあり、理想的な実験室環境で開発された成功した製品を生産や生活に適用することはまだ困難です。これには主に 2 つの理由があります。1 つはデータが不足していること、もう 1 つは AI がスタンドアロン製品ではないことです。 AIoTはAIデータの不足という問題を解決できるかもしれませんが、さまざまな問題や分野にAIの実装を拡大することは依然として難しく、効率は非常に低いです。

AIoTの場合、多数のIoTデバイスにAIを適用するときに最初に解決しなければならない課題は互換性です。すべての IoT デバイスが単一の標準に基づいているわけではありません。新しいテクノロジーの適用を促進するために対処する必要がある互換性の問題は非常に複雑であり、大規模な展開には多くの問題が伴います。さらに、人気のスマートスピーカーからわかるように、現在のAI関連技術は、まだ音声インタラクションの探求が中心であり、他のインタラクションに対する良い解決策はまだなく、音声インタラクションの適用シナリオを十分に推進できていません。

AIoT が AI の山を越えるには、基本的なアルゴリズムから開発とトレーニング、アプリケーションの展開機能まで、シナリオ全体の問題を解決する必要があります。 AIoT の将来的な進歩と実装には、リソースの共有と技術の進歩を促進するために、企業間の競争と協力が依然として必要になります。

モノのインターネットの進歩は依然として「シンプル」

AIoTにおいてAIが脳の役割を果たすのであれば、IoTはあらゆるものをつなぐ第一歩を実現するために接続を構築する必要があります。モノのインターネットはかなり前から存在していますが、まだ開発の初期段階にあります。

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1. テクノロジー

モノのインターネットは、知覚層、ネットワーク層、プラットフォーム層、アプリケーション層に分かれています。モノのインターネットは近年急速に発展していますが、すべてのレベルでまだいくつかの問題が残っています。

知覚層の観点から見ると、その主要な技術には主に無線周波数技術（RFID）とセンサー技術が含まれます。センサー技術を例にとると、現在、センサーには依然としていくつかの主要な技術的制約が存在します。センサーの設計技術には、複数の分野、理論、材料、プロセスが関係しています。高価な設計ソフトウェアや複雑な設計プロセスなどの要因は長い間存在してきました。国産センサーは、信頼性とパッケージング技術の面で深刻な欠陥を抱えています。

ネットワーク層の観点から見ると、ネットワーク層では長年にわたって Bluetooth、Wi-Fi、NB-IoT、LoRa などさまざまな技術が開発されてきましたが、依然として技術的な制約が存在します。セキュリティの面では、一方ではIoTのアクセス方法自体にセキュリティ上の問題があり、他方ではデータ伝送に伴ってネットワーク関連のセキュリティ上の問題が存在します。モノのインターネットのネットワークコアは、依然として主に従来のネットワーク技術に依存しています。現在広く使用されている IPv4 には、ネットワークアドレス空間の不足などの問題があります。将来 IPv6 にアップグレードすることでいくつかの問題は解決できますが、IPv6 の新機能には依然としていくつかの問題があります。たとえば、サービス拒否攻撃 (DDoS) などの異常なトラフィック攻撃は依然として横行します。

プラットフォーム層とアプリケーション層の観点から見ると、現在大手企業がエコシステムを構築しているものの、各社のエコシステム間のつながりが乏しく、孤立した島のような状態になっています。各社は自社のエコシステムが IoT 産業チェーンのあらゆる側面を包含することを望んでいますが、単一のエコシステムでそれを実現するのは依然として困難です。巨大な IoT 産業チェーンを構築するには、すべてのエコシステムが共同で取り組む必要があります。

2. 応用

IoTは現在、見通しが良く、徐々に青写真から現実のものとなりつつあります。また、IoTの影も徐々に多くの分野に現れ始めています。しかし、インターネットの発展は急速に進んでいるように見えますが、まだ発展の初期段階にあり、技術の応用はまだ非常に単純です。

この「ジレンマ」の原因の 1 つは互換性の問題です。スマートホームを例にとると、人々は常に自宅環境がよりインテリジェントになることを期待していますが、モノのインターネット時代のスマートホームは特定の製品だけに反映されるべきではなく、全体的な感覚に反映されることになります。しかし、IoT 企業の場合、ブランド間の互換性の問題があるため、企業は最初の製品を使用してユーザーをしっかりと結び付け、ユーザーの粘着性を作り出す必要があります。たとえば、Xiaomi スマート スピーカーを購入した後、互換性のない他のブランド、特に競合ブランドの製品を選択するのは困難です。また、大規模なエコロジカルパートナーであると主張する製品の中には、互いに互換性があるものもありますが、それらは依然として、必然的に孤立したエコロジカルアイランドです。

一方、それはデザインコンセプトの問題です。モノのインターネットは私たちの生活に入り込み、生活をより便利で快適にしています。しかし、現在多くのモノのインターネット製品が利用されている状況は、インテリジェンスに反しています。

現在のスマートホーム市場には、スマートと名付けられているが、実際には製品をスマートフォンに接続するだけの製品が数多く存在し、これは決してスマートホームとは言えません。例えば、市場には多くのスマートエアコンが存在しますが、いわゆる「スマート」とは携帯電話で制御できることを意味します。しかし、エアコンをリモコンで操作するのは簡単です。それに比べて、携帯電話のアプリを使って操作するのは非常に面倒です。現在、多くのメーカーは、スマートフォンのアプリに接続することでホームインテリジェンスを実現できるとまだ信じているようですが、この考え方は明らかに未熟です。スマートホームはスマートフォンで制御するだけでなく、ユーザーエクスペリエンスがより便利で快適であるかどうかで判断されるべきです。

実際、最終的に実装されるテクノロジーは、人とのつながりを扱う必要があります。つながりは、人と製品とのやり取りの最初のステップであり、ある程度、ユーザーの製品認識に影響を与えます。製品の起動からネットワーク接続まで非常に複雑なプロセスが必要な場合、それを使用したいユーザーはほとんどいないでしょう。そのため、ユーザー操作の簡素化が特に必要になります。

生きる状況ですか？死ぬ状況ですか？

AIoTは2019年の初めにホットワードになりました。現在もさまざまな問題がありますが、今年は間違いなくAIoT熱の波が到来するでしょう。しかし、その光の下では、AIoTの将来はまだ不透明です。

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あらゆる技術は、初めて導入されると必ず一般の人々から求められます。今日ではごく一般的なインターネットでさえ、今世紀の初めにはバブル崩壊に直面していました。 1995年から2001年にかけて、ヨーロッパ、アメリカ、多くのアジア諸国の株式市場でテクノロジー企業や新興インターネット関連企業の株価が急上昇しました。 2000 年 4 月、ナスダック指数は史上最高値の 5,400 ポイントを超えるまで急上昇しました。しかし残念なことにバブルが崩壊し、資本市場は崩壊しました。寒い冬が3年間続き、ようやく私たちはゆっくりと寒さから抜け出しました。

テクノロジーが普及し始めた初期段階ではバブルが形成されるのが普通ですが、バブルは必ずはじけて、業界に痛みをもたらします。バブルが非常に大きい場合、それがもたらす痛みは非常に大きなものとなり、業界を破壊する可能性さえあります。 AIoTは現在、初期段階にあります。この記事からわかるように、AIとIoTはどちらも技術面で改善する必要があります。しかし、ますます多くの巨大企業がすでにAIoT分野に参入しています。AIoTの普及は短期的には概念に過ぎないため、バブルが形成されるでしょう。それで、生成されるバブルの大きさはどれくらいでしょうか?

現時点では、AIoT分野で1億元を超える大規模資金調達はほとんどない。他の大企業と比較すると、Xiaomiは5年間で100億元を投資したと主張しているが、この数字は研究開発としては特に大きいものではない。AIoT技術の研究開発に注力すると発表したばかりのOPPOでさえ、以前は携帯電話の研究開発に年間100億元以上を投資していた。他の大手企業も早い段階からAIoT分野に多額の投資を行ってきましたが、彼らはテクノロジーとエコロジーに重点を置いています。

特にテクノロジーに重点を置く企業にとって、AIoT バブルは想像ほど大きくないかもしれないようです。例えば、HuaweiとUnisoundはチップ分野での努力を続けており、蓄積された技術と経験の価値は極めて高い。Baiduはセキュリティ分野に引き続き注目しており、デジタル時代のセキュリティも重要かつ不可欠である。

さらに重要なのは、バブルが大きな影響を与えたとしても、それが驚くほど好転するかどうかは、やはりテクノロジーそのものにかかっているということだ。以前のインターネットバブルは大きな勢いで起こり、それがもたらした甚大な影響から回復するには数年かかりました。しかし、デジタル時代は避けられない流れであり、インターネットは最終的に繁栄し、今日まで続くでしょう。今日の観点から見ると、バブルはインターネットに一定のプラスの影響を与えており、国内外のインターネット技術大手は依然として最も収益性の高い企業の地位を占めています。モノのインターネットと AI は、近年非常に注目されている 2 つの概念であることに疑いの余地はありません。その究極の理由は、インターネットのように、これらが生活を変えると人々が信じているからです。さらに、補完的な利点を持つ 2 つの分野として、AI と IoT の統合によるメリットは明らかです。

もちろん、AIoTは将来大きなインパクトを与えると信じていますが、現時点ではそれを生活の中で直感的に感じ取ることはまだ難しいです。おそらく、AIoTの人気は今後も変動するでしょうが、産業分野では、最終的には私たちの生活に浸透していくでしょう。