JPモルガンは、GPUがほぼフル稼働状態であるため、AIへの懸念は過剰であり、Dot Comの光ファイバー構築のように十分に活用されていないと主張しています。 彼らの指摘には一理ありますが、私は反論して、GPUの費用は誰が払っているのか、そして最終的な利益はどこにあるのかを問いたいです。 生成AIで見られる問題は、これらのプラットフォームの実際の利用における下流の問題です。 大多数は無料です。有料の階層は利息がかなり低いです。特にOpenAIのような企業では、無料ユーザーの転換に本当に苦労しています。 ユースケースは増加していますが、構築され計画中の容量に対して依然として課題が残っています。 だからこそ、このチャートは少し誤解を招くと思います。一見すると、非常に大きな使用率があることを示唆しているので、私たちは心配する必要がないと思われます。しかし、利用が主に損失を招く無料利用者によって動かされているなら、補助企業にとって持続可能なパラダイムとは言えませんよね?

利用率についてですが、本当に8681.4MWの発電容量に達すると信$METAじている人はいますか? これは現在の総収容能力のほぼ4倍、$METAの約30倍に相当します。 しかし$METAはここ数年、真に意味のあるAIの進歩を示していません。🤔

結局のところ、生成AIに投資する企業の95%は実質的なリターンを得ていません。 そしてここが問題です。 核障壁は容量ではありません! それは生成AI自体の限界です。エージェントAI、RAG、その他の拡張や追加レイヤーでは解決されない制限。

一方で、データセンターの容量構築競争が繰り広げられていますが、おそらく必要とされないでしょう。 1) AIの未来がエネルギー消費の多いGPUによって動かされているかどうかはわかりません 2) あるいは、私たちが使うのは大規模で非効率なジェネラリストモデルと、特殊な小規模モデルを使うのか 何のために作っているんだ?

分かっているのは、S&P 500の9大企業(時価総額の37.89%を占める)は、将来の成長の大きな要素として生成AIと結びついている程度の差はあれ、それが持続可能かどうかは重要な問題です。