第1回では3月と4月に定額制AIプランで何が起きたかを並べた。第2回はその「なぜ」を書く。OpenAIの推論コスト、2026〜2027年の米国AI設備投資の予測、そして米国の消費者AI市場の実サイズ。三つを同じ段落に並べた瞬間、定額プランがきしむことは驚きでなくなる。驚きは、ここまで持ったほうだ。
3週間前、宇宙データセンターはバブルの匂いがすると書いた。バブルは予想より早く現れた。しかも軌道上ではなく、私のメール受信箱に。GitHub Copilotは6月1日から従量制へ移行する。Anthropicは3月以降、Claudeの利用上限を静かに絞り続けている。定額制AI時代は終わりつつある。
ブルーオリジンが衛星51,600機、SpaceXが100万機。AI需要の爆発で、データセンターの宇宙進出計画が相次いでいる。東京でAI会社を経営する私から見ると、これはバブルの古典的な兆候だ。中小企業が見るべきところは宇宙ではなく、足元にある。
AIが時々物事を作り上げてしまうのはなぜだろうと思ったことはありませんか？AIの幻覚とは何か、なぜ起こるのか、そしてこれらのエラーを最小限に抑えるために私たちが使用している革新的な戦略について探ってみましょう。
日本発、AIの未来を切り拓く
マッキンゼーの 2024年AIレポートでは、生成型AIの急速な導入と、データ管理、リスク軽減、スケーリングなどの課題に対処しながら価値を獲得するために高業績企業が使用する戦略が強調されています。2024年5月30日マッキンゼーは企業調査に基づく23ページのレポート「2024 年初頭のAIの現状」を発表しました。この投稿では、レポートの概要と私の理解を紹介します。
米国の画期的な判決で、テック・ジャイアントが著作権侵害された書籍をデータのトレーニングに使用していることが明らかになり、これはLLM（大規模言語モデル）のトレーニングに対する企業のアプローチを形作るでしょう。一方、日本の独自の著作権法はAI開発のための代替的な枠組みを提供しています。
.llamafile、llama.cpp、ollamaを使ってローカルでLLMを実行する方法を学びましょう。
日本の国立情報学研究所が、1,720億のパラメータを持つ先駆的な日本語大型言語モデル「llm-jp-3-172b-instruct3」を発表しました。GPT-3.5を凌駕し、AIの透明性とコラボレーションの新しい基準を打ち立てます。
AIが特定タスクの自動化から顧客価値創造へと急速に進化する中、2028年には自律的なエージェントが主流となる未来を探る。
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