比屋根 一雄

トヨタは半導体のTSMCのような自動車業界のファウンダリを目指していたりするのでしょうか。少なくとも中国国内では。

米国はアイデア創出に利用し、日本は文章作成や要約に利用する。100%の信頼性が無い現在、生成AIをいかに活用するかについて、日米の志向の違いがよく表れていると思いました。

Google Glassをリリースした時期に近いので、スマートウォッチやスマートグラスの技術が欲しかったのでしょうね。しかし、Appleと対照的にGoogle自身はこの10年は売れる製品が出せていない感があります。

これは革新的！ 床が動く傾くというアイデアが秀逸ですね。 ドライブゲームやシューティングゲームで座席が動く傾くことでリアリティを演出する施設はありました。立ったまま出来ればFPSはもちろん回遊型アミューズメントが一変しそうです。

AIモデルのカーネルソフトウェアをGroqのGPU(彼らはLPUと呼ぶ)に合わせてコンパイル(最適化)する。この発想が新しいです。 GPT-4の最大の弱点は遅くて高いこと。各社がAIモデルの代替品を求めています。GeminiやClaudeはかなり速く安く魅力的になってきました。 一方、エヌビディア はAIチップは高いけど速いと思われていました。これを高くて遅いと位置付けるようなGroqは破壊的です。

Adobeはゼロから動画生成するより、動画編集に力を入れているかも。だから、他の動画生成サービスと連携はありそうです。

博士が少ないからイノベーションが少ないのか、 イノベーションが少ないから博士のニーズが少ないのか。 鶏と卵の問題ですね。 もっとも米国でロースクールやビジネススクールの修士でイノベーションに携わる方が多いとも思えません。オペレーショナルだけど高給の職場が多いからだと思います。その背景には、高収益率なビジネスが多数存在する今の米国市場があります。 だから、博士を増やすには、高収益企業が増えることに尽きます。もちろんそのために必要なのがイノベーションではありますが。 日本でも、金融・IT・自動車・素材・部品などに高収益率な企業は存在します。それらの企業が博士を上手く活用するのが一番近道かもしれません。AIに関しては博士需要は旺盛にみえますから。

文書やデータを集めて、加工・分析して、文書を作る。こういったデスクワークは最もAIが得意なタスクになりつつあります。下っ端アナリストは典型ですね。そんなデスクワークが中心の高級取りは危機感を持った方が良いでしょう。 会議や交渉、営業など人とのコミュニケーションはAIにはまだ難しいです。しかし、そのような仕事でもチームの新人や若手の下働きは十分AIが担えるようになりそうです。 だからと言って中堅やベテランが安泰のはずはなく、AIでパワーアップした同僚や他社と競わねばなりません。

競合調査はビジネスの基本ですが、ここまで徹底的にやるAmazonはやはりすごいですね。 日経新聞でも先週報じられていました。 ・Amazon、楽天など競合に出品し情報収集　WSJ報道 https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN187TI0Y4A410C2000000/

テレワークは減りましたが、懇親会は増えました。 発言の少ない会議でオンラインが定着したのは本当にありがたいことです。

AI事業者ガイドラインの全体像を把握するのは至難の技です、、、。

米国の電力需給逼迫は、日本へのデータセンター投資が増えている理由の一つでしょうか。 世界全体では25,000TWh/年ですが、1000TWhに達するとのこと。