ソフトウェア業界における破壊的革命: AIはすべてのものを食べるだけでなく、すべてそのものになる

ソフトウェア業界における破壊的革命: AIはすべてのものを食べるだけでなく、すべてそのものになる

昔々、ソフトウェアが世界を席巻しました。今、AI が残りを消化するためにここにいます。アプリケーションが支配し、市場がアクセスを制御し、プラットフォームが利益を得るというコンピューティング モデルは崩壊しつつあります。 AI ファーストの世界が出現し、ソフトウェアの機能がアプリケーション内に閉じ込められることなく、ネイティブ AI インターフェースを通じて動的なオンデマンド サービスとしてアクセスされるようになります。

何十年もの間、コンピューターは光沢のあるファイルキャビネットのようなものでした。アプリケーションはデジタル フォルダーのようなもので、自己完結型で、堅牢で、互いに分離されています。天気をチェックしたいですか? アプリを開いてください。フライトを予約する必要がありますか? 別のアプリ。支払うべき請求書がありますか? あるいは別の請求書がありますか?その結果、無数のサイロ間を行き来し、それぞれがホーム画面上の位置を争う、断片化されたユーザー エクスペリエンスが生まれました。

GenAI はこのパターンを打ち破ります。ユーザーは、個々のプログラムをクリックしたりタップしたりする代わりに、アプリケーションを必要とせずに、リアルタイムで動的に取得、処理、応答を生成できるインテリジェント エージェントと対話します。 AI アシスタントに旅行の管理、財務の最適化、運動ルーチンの推奨を任せてみませんか? 問題ありません。食料品を注文しながら、法的文書を確認したり、今日のニュースを要約したりする必要がありますか? シームレスに行えます。新しいインターフェースはアプリではなく、会話型、予測型、そして摩擦のないものです。

機能的知能のこの新しい世界はまだ準備ができていないと言っても過言ではありません。アプリが一夜にして消えることはありませんが、コンピューティングにおけるアプリの優位性は揺らぐ可能性があります。 AI は、事前にパッケージ化されたソフトウェア サイロを気にしません。エクスペリエンスを一新し、ソフトウェアをモジュール化、動的化、そして深く統合化します。アプリを開いて切り替えるというアイデアは、すぐに古い考え方のように感じられてくるでしょう。

既存のリスク:伝統的な市場はカウントダウンに直面

長年にわたり、デジタルストアやクローズドマーケットプレイスは乗り越えられない堀でした。分配をコントロールし、あらゆる取引に課税して、数十億ドルを稼ぎます。とても美しい。しかし、アプリケーションが不要になった場合はどうなるのでしょうか?

AI 主導のインタラクションの増加は、アプリ配信経済全体を脅かします。ユーザーが独立したソフトウェアをインストールするのではなく、ネイティブ AI システムに依存するようになると、従来のソフトウェア市場は過去のものになります。 AIは仲介者を排除します。経済モデルは、アプリの収益化から、インタラクションがシームレスでパーソナライズされ、最も重要なことに、従来のプラットフォームの制御を超えた AI 駆動型サービス層に移行します。

避けられない2つの結果:

収益の混乱: アプリの売上またはアプリ内購入の 30% カットはもうありません。 AIがトランザクションを自律的に処理すると、アプリストアの経済モデルは崩壊します。

プラットフォームの仲介排除: AI はクラウドネイティブであり、ハードウェアに依存しません。ソフトウェアが制約されたエクスペリエンスではなくアンビエント サービスになるにつれて、デジタル エコシステムに対する制御は低下します。

新たな疑問は、AI 駆動型サービス層を誰が所有するかということです。なぜなら、それを所有する者が次の 1 兆ドル規模の産業を所有することになるからです。

新たな権力構造: AI モデルと垂直 AI ソリューション

AI がアプリケーションを消費すると、明らかな電力の空白が生じます。価値はどこに行くのでしょうか? シンプルにコントロール:

  • AI モデル: 最先端の基礎モデルを開発する組織が、コア インテリジェンス レイヤーを定義します。
  • ユーザー インターフェースとパーソナライゼーション: 最も直感的で AI ネイティブなインターフェースを構築できる企業が、ユーザー エンゲージメントを獲得します。
  • データと統合: AI はリアルタイムの独自データへのアクセスに依存します。データ パイプラインを所有する者が、洞察、インテリジェンス、そして最終的には経済をコントロールします。

しかし、もうひとつの力が働いています。それは、垂直 AI ソリューションです。

現在、ほとんどの大規模言語モデル (LLM) は、無制限のツールを備えたスイスアーミーナイフのように感じられます。刺激的であると同時に、圧倒されることもあります。ユーザーは AI を「理解」したいとは思っていません。彼らが求めているのは、特定の業界やワークフローに合わせてカスタマイズされたソリューションやエージェントです。たとえば、法律関連の AI は契約書を起草し、金融関連の AI は投資を管理し、クリエイティブ関連の AI はコンテンツを生成し、科学関連の AI は研究を加速します。汎用AIは面白いですね。垂直AIは価値があります。

現在、LLM は範囲が広すぎ、抽象的すぎ、ほとんどの人にとってアクセスしにくいものとなっています。空白のチャット ボックスは製品ではなく、仕事です。 AI がアプリケーションに取って代わるには、AI が目に見えなくなり、ユーザーがプロンプト、設定、またはバックエンド機能について考える必要がなくなり、日常のワークフローにシームレスに統合される必要があります。

この波で成功する企業は、より優れた AI モデルを構築するだけでなく、より優れた AI エクスペリエンスも構築することになります。コンピューティングの未来は、すべてを実行できる 1 つの AI ではありません。これは、ユーザーが何を必要としているかを正確に把握し、それを完璧に実行する、多くの特殊な AI システムに関するものです。

ソフトウェア スタック全体がリアルタイムで書き換えられています。古いモデルに代わるものは何ですか?

  • アプリケーションよりもマイクロサービス: 肥大化したアプリケーションは忘れてください。将来のソフトウェアはモジュール式、オンデマンド、AI 対応になります。旅行を予約しますか? アプリを開かなくても、エージェントがフライト、ホテル、レンタカーをリアルタイムで探します。
  • AI 駆動型マーケットプレイス: 次のソフトウェア マーケットプレイスはアプリ ストアではありません。これは、ユーザーが静的なソフトウェアをダウンロードするのではなく、特定の機能を備えたエージェントをサブスクライブするネイティブ AI サービス マーケットプレイスです。
  • AI as a Service: 開発者は、スタンドアロンのアプリケーションを販売するのではなく、包括的な AI エコシステムに統合され、サブスクリプションまたは使用量ベースの価格設定を通じて収益化される「スキル」または「エージェント」を構築します。

避けられない混乱

これは進化ではなく、クーデターでした。 GenAI は単なるテクノロジーの層ではなく、ソフトウェア業界全体を内側から蝕む可能性を秘めています。

古いソフトウェア モデルは希少性に基づいて構築されました。配布を制御し、アクセスを制限し、プレミアムを請求します。 AIはそれをすべて破壊します。新しいモデルは流動的で、摩擦がなく、無限に拡張可能です。

適応に失敗したプラットフォームや企業は、それ以前にインターネット、モバイル、クラウドを無視した企業と同様に、歴史書に埋もれてしまう可能性が高いでしょう。

AI は単なる次のソフトウェアの波ではありません。それは、それ以前のすべての波を打ち破る波なのです。残る唯一の疑問は、誰が波に乗り、誰が飲み込まれるのかということだ。

<<:  1 つのビルドが 1 億回のコーディングに勝ち、MCP がシリコンバレーで流行中!アントロピック・プロトコルはインテリジェントエージェントの「ユニバーサルハンド」を解き放つ

>>:  「アンティーク」GPUでもDeepSeekと同じGRPOを実行できます。ビデオメモリは1/10しか必要とせず、コンテキストは10倍に増加します

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

ディープラーニング思考

[[195107]]機械学習ルーチンほとんどの機械学習アルゴリズム(ディープラーニングを含む)は、実...

ニューラルネットワークの過剰適合を避ける 5 つのテクニック

この記事では、ニューラル ネットワークをトレーニングするときに過剰適合を回避する 5 つの手法を紹介...

子どもたちにこうした能力を育ててこそ、30年後の人工知能の時代に足場を築くことができるのです。

01.子どもの情報理解力・識別力を養う今持っているスキルは将来役に立たないかもしれない今日生まれた...

データサイエンスに必須の Python パッケージ 10 個

[51CTO.com クイック翻訳] データサイエンスに対する人々の関心は過去 5 年間で大幅に高ま...

ロボットはどのようにして深く学習するのでしょうか?論理的判断と感情的な選択は依然として障害となっている

[[187099]]一人でいるときに少し寂しさを感じたらどうすればいいでしょうか?Microsoft...

この方法を使えば誰でもLeetCodeで1位を獲得できる(再現可能)

数日前、GPT を使用して LeetCode の問題を練習し、アルゴリズムを学び、アイデアを刺激し、...

...

データマイニング分野のトップ10の古典的なアルゴリズムの1つであるC4.5アルゴリズム(超詳細なコード付き)

古典的なデータマイニングアルゴリズムのトップ 10 は次のとおりです。導入C4.5 は決定木アルゴリ...

このAIはレディー・ガガ風にベートーベンの音楽を演奏することができ、ネットユーザーは楽しんで遊んでいる。

編集者注: OpenAI は数日前に突然 Twitch でライブ放送を開始しました。これまで、Ope...

チャットボットのアーキテクチャモデルと応答生成メカニズムは何ですか?

チャットボットは、実生活で人工知能を活用するための最も人気があり、広く採用され、敷居の低い方法の 1...

小さなモデル、大きなトレンド! Googleは2つのモデルを提案した。音量は7倍に減少し、速度は10倍に増加する。

[[426899]]ニューラル ネットワーク モデルとトレーニング データのサイズが大きくなるにつ...

3D モデルの「スキンを変更する」のはどれくらい簡単ですか?一言だけ

[[443015]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI...

...