AI による破壊的肥大化: 過剰生産は価値を薄め、イノベーションを加速させる

誇大宣伝と実質

私は、あらゆる主要テクノロジーが経験する独特の時期を表現するために、「disruptobloat」という言葉を造語しています。

• 同じユースケースの 50 バージョンに対して VC 資金が大量に投入されています。
• LinkedInのタグラインを見ると、誰もが [新しいテクノロジー] の 10 年の専門家であることが分かります (恥ずかしげもなく言っていますが、私自身の LinkedIn には暗号通貨と AI の両方が含まれています)
• 見出しは、「すべての企業が [テクノロジー] を取り入れている」から「消費者は [テクノロジー] にうんざりしているのか?」、そして容赦ない冗談や「何が悪かったのか」へと徐々に移り変わっていきます。

ディスラプトブロートとは過剰生産の現象です。[一部の新技術]主導の製品が市場に溢れ、短期的には価値の認識が薄れてしまいます。

これは同じ目標に向けた競争です。つまり、新しい顧客行動を形成し、価値を生み出す、魅力的なユースケースを発見することです。これはバグではなく、進化に必要なステップであり、良いことです。混乱による膨張が大きいほど、アイデアをより速く反復できるため、ブレークスルーに到達するのも早くなります。

Exponential ViewのAzeem Azhar 氏は次のように説明しています。

レベル 1: 我々が行っていることをより安価に行う: (…) 日常的なタスクを自動化する。

レベル 2: 当社が行っていることを、より良く行う: (…) 質的改善の機会。たとえば、大手投資銀行は最近、AI を使用してユニット テスト カバレッジの大部分を自動化しました。これによりコストが削減され、より包括的なテストが可能になり、ソフトウェア全体の品質が向上しました。

レベル 3: まったく新しいことを行う。ここで AI の真の可能性が現れ始めます (…) しかし、問題は、ほとんどの企業がレベル 1 またはレベル 2 で止まっていることです。企業は AI を使用してコストを削減したり、プロセスを段階的に改善したりしていますが、ビジネスがどのようなものになるかを戦略的に再考する機会を逃しています (…)

問題は、誰もが「ビジネスがどうあるべきかを戦略的に再考」しようとしているが、それは難しいことだ。私たちはみな、日々の生活の暗黙の制約について考えるように条件付けられており、再考はそれらの制約を無視したときにのみ起こる。既存のビジネスにとって、それらは顧客、パートナー、収益、利益という硬直化したエコシステムの制約でもある。

AIモデルのコモディティ化

ゴールドラッシュの時代に生まれた格言があります。「金を掘るときはシャベルを売る」これは、競争の激しい投機的な市場に直接参加するのではなく、その市場に不可欠なツールとサービスを提供するというビジネス戦略を説明するためによく使われます。しかし、シャベルの問題は、代替可能であり、 AIモデルも。

競合製品より桁違いに優れたモデルを、戦略的に重要になるほどの長期間にわたってリリースするプロバイダーが存在しないと仮定しましょう__ 2 __。その場合、価値はどこに蓄積されるのでしょうか。言い換えれば、どのような製品が堀を築くことができるのでしょうか。

アプリケーション層__ 3 __ - ユーザーが対話するサーフェス、アプリ、サイトは次のとおりです。

1. 新たな行動を形成し、ユーザーに全く新しいことを教える可能性が最も高いので、
2. 新しい市場を構築することで、時間の経過とともにより多くの価値を獲得する可能性が高い

したがって、同じユースケースで何百（何千ではないにしても）ものスタートアップと競争する価値があるのは驚くことではありません。前回のYCバッチの75%はAIスタートアップだった- そして、それはベンチャーファンドの 1 つにすぎません。

この引用文はa16z )取り組みがどこに向かっているのか、最も簡単な取り組みから新しい取り組みへの進展について、スナップショットで示します。

1. 既存のソフトウェア上で実行される AI ツール (Zoom 会議の自動会議メモなど)
2. 既存のソフトウェア上で実行され、既存のソフトウェアに取って代わる可能性のある AI ツール (Zoom ミーティングの会議メモを考えてみてください。その会社はビデオ会議を構築し、Zoom を捨てるように勧めます)
3. 労働力となる AI ツール — これまでソフトウェアがまったく関与していなかったまったく新しいカテゴリ (ソフトウェアがあなたに代わって会議を実施すると考えてください!)

したがって、disruptobloat です。

GPTのアンバンドリング

既存企業と0→1スタートアップの競争は、純粋な製品発見チャレンジです。理論的には、モデルプロバイダーは2年間の使用データを集めた結果、有利になるはずです。OpenAIのGPTマーケットプレイスから洞察を得ると、かなり退屈なデータ実際の会話はもっと啓発的だと思いますが、おそらく決定的ではないでしょう。GPT は、人々が LLMを使用できるとわかっていることに LLM を使用していることを示しています。製品とその背後にあるチームが、人々にまったく新しいことを教える方法を考え出したときに、ブレークスルーが起こります。

それは、 Craigslistの分離さまざまなボードが専門サービスに分割され、その多くがいずれかの時点でユニコーンステータスに到達したのと同じように、GPT でも同じことが起こり、各製品が特定の問題を、万能のチャットウィンドウよりもうまく解決しようとするでしょう。

垂直統合戦略

先週、パッキー・マコーミックの「Not Boring」が出版された。 垂直統合企業(これがこの記事の背後にある多くの考えの種となりました)。AI の破壊的膨張とモデルのコモディティ化という文脈では、垂直統合戦略が特に重要になります。これは堀を築く方法であり、既存企業が優位に立つ場所です。Packy より:

垂直統合企業とは、次のような企業です。

1. 最先端でありながら実績のある複数のテクノロジーを統合します。
2. スタック全体にわたって重要な社内機能を開発します。
3. システム全体の統合を制御しながら、コモディティ化されたコンポーネントをモジュール化します。
4. 既存企業と直接競争する。
5. より優れた、より速い、より安い（多くの場合、これら 3 つすべて）製品を提供します。

NVIDIA は、この戦略を強力に推進した例であり、特にベースモデルがコモディティ化されるにつれて、コアテクノロジーを中心にエコシステムを構築してテクノロジースタック全体を制御しています。

• ハードウェア (GPU、A100、H100、DGX、Jetson)
• ソフトウェア (CUDA、TensorRT)
• プラットフォーム: 3D シミュレーション用の NVIDIA Omniverse、ヘルスケア用の NVIDIA Clara
• Robotics LabとIssac Simロボットシミュレーター
• 自動運転車向けの NVIDIA DRIVE (ハードウェアとソフトウェアの両方、DRIVE AGX、DRIVE OS)。

すべての既存企業が現在、あらゆるレイヤーで競争しているわけではないし、今後も競争することはないだろうが、重要なのは、既存企業が、構築や買収を通じて競争する能力を持っているということだ。翻訳元フィンテック関連サービスの例として、Stripe と Square を挙げて説明しています。

「スクエアやストライプを見て、彼らをコモディティ企業と呼ぶことの欠点はそこにある。彼らには流通力があり、エンジニアリングの才能もある。彼らは独自の TiVo を作ることができる。彼らがそうするだろうとは限らないが、彼らの成功は彼ら自身の製品とエンジニアリングの腕前次第であり、寡占企業や公益企業とのあり得ない取引によるものではない。」

別れの贈り物

この記事の当初の目標の 1 つは、キラー ユース ケースを特定することでしたが、振り返ってみると、数時間の調査では難しい課題でした。それでも、誇大宣伝が落ち着いてきたため、私が注目している、disruptobloat のいくつかの分野があります。

• これまで非常に求められていたが高額だった法律、金融、医療などのサービスのコストを下げることで、低コストで大きな需要を生み出すことができます。翻訳元(再び) 「LVMH は、偽造品との戦い、差し止め命令の送付、法執行機関への協力などに年間数千万ドルを費やしていると思われます。まったく同じサービスを求めている小規模な Shopify 販売業者はどれくらいいるでしょうか? 全員です! 年間 5,000 万ドルを費やせる販売業者はどれくらいいるでしょうか? 誰もいません。年間 1,000 ドルを費やせる販売業者はどれくらいいるでしょうか? 全員かもしれません。」
• 複雑なスキルを民主化すること。コーディングでやったように。LLM 支援プログラミングに関するほとんどの話はコスト削減に焦点を当てていますが、その魔法は、人々がこれまでできなかったまったく新しいことを可能にすることです。私たちはしばらく前からこれを聞いてきました。最初はコーディング ブートキャンプで、次にノーコード アプリで、しかしそれらには制限がありました。今や制限はありません。
• あらゆる消費者活動にわたる大規模なハイパーパーソナライゼーション
• AI + ロボティクス
• 気候技術__ 4 __

キラーユースケースはどこかに存在し、未精製のままノイズに埋もれています。 市場は準備が整うそれはまた別の問題です。