NVIDIAの株価の動向を大きく左右するのは、生成AIが利益をもたらすビジネスになるかどうかだろう。
ITコンサルとして著名なGartnerは悲観的なレポートを出している。
『企業はすでに着手した生成人工知能（AI）プロジェクトから価値を見出すのに「苦労」しており、最終的には3分の1のプロジェクトが中止されることになると、調査会社のGartnerが最近のレポートで報告した。
「2023年の一大ブームを経て、企業の幹部は生成AIに対する投資からの見返りを心待ちにしている。だが、企業はその価値を証明して収益化するのに苦労しているのが現状だ。プロジェクトの間口が広がるにつれて、生成AIモデルの開発と導入に金銭的負担を感じることが増えている」と、Gartnerの著名なアナリストであるRita Sallam氏は、この調査結果をまとめたプレスリリースで述べている。
このレポートでは、2025年末までに生成AIプロジェクトの少なくとも30％が概念実証の段階を経て中止されるとしている。
Sallam氏によれば、コストがプロジェクトの導入に対する大きな圧力になっており、初期投資の金額は500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）に達するという。
例えば、一般公開されているモデルを利用する生成AIのAPIを用いてコーディングを支援するといった低コストのプロジェクトでさえ、10万〜20万ドル（約1500万〜3000万円）の初期投資と、ユーザー1人あたり年間最大550ドル（約8万円）の追加コストが必要になると、Gartnerは見積もっている。
「基盤」となるAIモデルを調整したりカスタムモデルをゼロから構築したりするような、高コストのプロジェクトなら、500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）の初期投資に加え、ユーザー1人あたり年間8000〜2万1000ドル（約120万〜300万円）のコストがかかる可能性がある。
もっとも、Gartnerの調査で大きな課題が指摘されているとはいえ、生成AIにとって悪いニュースばかりではない。売り上げの増加やコストの削減、生産性の向上など、生成AIのメリットをすでに享受している企業もある。
ただし、このようなメリットには別の警告が伴っている。Gartnerによれば、成果の測定が難しい場合があるという。
「生成AIでは、短期的な投資利益率よりも、将来の間接的な投資基準に対する許容度がより強く求められる」と、Sallam氏は言う。
「歴史的に、多くの最高財務責任者（CFO）は、将来の間接的な価値のために投資を続けることを快く思わない。このような抵抗感のために、投資の配分が戦略的な成果ではなく、戦術的な成果に偏ってしまう可能性がある」（Sallam氏）
また、コスト以外にも、AIプロジェクトを失敗に導きかねない要因として、「不十分なリスク管理」や「質の低いデータ」があるとGartnerは指摘している。』
やってみないと効果はわからない。やってみるには初期費用が巨大だ。キャッシュフローに余裕のある企業しか生成AIを利用するプロジェクトに資金を拠出できそうもない。
だとすれば、
巨大IT/AIプラットフォーマー企業の寡占化が一層進む明るくない未来が起こりそうだ。生成AIの果実を誰もが享受できる情報民主主義的な未来は期待薄だ。
２０２４年９月８日 日曜日