chatGPTマスターを目指してvol.70 AI企業と重工業の共通点とは？
実体の掴めないAIと、その対極にあるような重工業。一見すると全く違う業種ですが、その間には多くの共通点がありました。
今や仕事でも実生活でも欠かせない存在になりつつあるAI。
多くの人がそれらを活用していますが、私もご多分に漏れず、研究に仕事に私生活に、と大活用しています。
例えば研究のネタについて考えたい時。
生成AIを相手に壁打ちをして、研究課題やToDoリストについてまとめます。
もちろん、得られた結果が100点かどうかはわからないのですが、少なくとも私の素案よりは間違いなく向上していることは確かです。
そして何よりも、一番最初にすべきことが「研究のネタについて相談させてください。」とChatGPTに入力するだけなので、作業に取り掛かるまでの心理的負担がグッと減りました。
とても嬉しい副産物です。
ある程度研究の方針がまとまってきて、仮説検証のための実験を行うためのプログラムを作成する時。
私限定だとは思うのですが、AIによるプログラミング作成の援助により、冗談抜きで作業効率が50倍以上になっているように感じます。
「こんなことをしたい」「あんなことをしたい」
シンプルなプログラムであれば、これだけでやりたいことを達成するためのプログラムを1,2分で書き上げてくれますし。
ややこしいプログラムであっても、ある程度アルゴリズムまで落とし込んで説明することできちんとしたものを書き上げてくれます。
出力されたものの正しさを判断するスキルや、アルゴリズムを書くスキルが必要であることは間違いありませんが、それでも自分で書くよりも圧倒的なスピードで作成することができます。
AI様様です。
他にも英語の文章を作成するときは英訳アプリを使いますし。
私生活でも、困ったことがあればなんでも尋ねてしまいます。
ちなみにこの前ChatGPTに相談したのは、「デジタルデバイスにイライラしてしまうことの対処法について」でした。
思った以上に真っ当な対策を出してくれまして、まだ幸いにしてその対策を使う場面はないのですが、とても効果があるように思います。
…てっきり、「仕方ないことです」「気にする必要はありません」といった慰めの言葉で終わると思っていたので、解決策を出してもらってびっくりしました。
前置きが長くなったのですが、そんな私たちの生活を支えてくれるAI企業は昨今、重工業企業との共通点が増えています。
まずは設備依存であるということ。
重工業を扱う企業を立ち上げようと思ったら、兎にも角にも設備がなくては始まりません。
それと同様に、AI産業も今では設備が必要になっています。
具体的には、データセンターと呼ばれるAIの工場がなければ、OpenAIなどのようなAI企業になることはできません。
データセンターの中では、GPUという深層学習モデルの学習に欠かせない計算機を主とした巨大サーバー群が常に稼働しています。
その建設コストは数億円から数兆円、建設期間も年単位で、冷却設備が必要である、などまさに重工業で用いられている設備と類似しています。
AIと重工業の共通点2つ目は、スケール勝負であること。
重工業で規模の経済が有効であることは疑いようもありませんが、AI企業でも同じことが起きています。
特に言語や画像を対象とした最先端モデルは数兆以上のパラメータを持ち、その学習・運用には巨大な計算機が必須となります。
計算機を保持するには膨大な資金が必要となるため、大企業しか勝てない、といった構造が出来上がってしまいました。
さらに共通点として、固定資産を持っている、ということもあります。
先ほど述べたデータセンターは簡単に動かせるものではなく、さらに計算に必要な発電所を所持する必要があるなど、多くの固定資産を持つ必要があります。
一見すると遠く見えるAIと重工業。
AIの進歩によって、共通点がどんどん増えてきたようです。
マイクロソフト社が日本に1兆6000億円の投資をしてデータセンターを作る、といったニュースもありましたが、AIの進歩によって生まれる需要はDX以外にもたくさんあるようです。
P.S.
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