はてなキーワード: コモディティ化とは
https://anond.hatelabo.jp/20250530232221
AIがコモディティ化した知性とは単なる「問題処理能力｣で、それは知性の上っ面でしかない。問題が与えられていて、ある程度ルールが明確で責任を問われない仕事しかAIには出来ない。
これからの時代に必要な知性とは「情報を集めて引き出す｣ことではなくそれらを構造的に組み合わせ俯瞰して「解決すべき問題を定義すること｣にある。これは現代のAIの延長では解決できない。
今後の知性はより選別され、更にインフレしていく。単に勤勉だったり物知りなだけの、受験勉強だけ得意な馬鹿は駆逐されて、真の知性だけが生き残る。な？楽しそうな世の中だろ？
Apple製品ってできないことが多いけどできなければ諦めるって思想がユーザーにあるよな
諦めて手間がかかる面倒な方法を頑張って構築するんだけどそれってトラブルに時間かけてるのと同じだよねｗ
むしろApple製品以外だとやりたい方法がないとなんでできないんだとOSを叩きだしたりする光景よく見る
「年収を上げたいなら身の回りをApple製品で統一しろ。コモディティ化されたガジェットのトラブルに時間をかける暇なんかない。とにかく思考停止で使える道具で揃えろ」みたいなこと言ってるプログラマーいて
その時は「極論だなー」と思ったけど、今なら少し気持ちがわかるかも。— いぐぞー ✈️ 旅するプログラマー (@igz0) April 12, 2025
せっかちさん向けに結論だけ書くと「サードパーティーがソフトを出しやすくした」だと考えてる。
以下乱雑な各論。
Switchが出た2017年からグラフィックスAPIは大きく進化した。進化より大事な点として最近は割と収斂してきたのがある。
今ではスマホでも当たり前に使えるGPUの機能がSwitchでは使えないとか多かったから、現代のGPUを使って「普通に」ゲームが作れるのは開発者にとってはありがたい。また収斂してきたおかげで、今ハードを更新したらきっと長く安定して開発できるようになるはず（今後年月がたって主流のAPIと乖離が進むことで、Switch2独自の手法を保存しておかないと作れない...とかが多分ない）。わかんないけど。
APIの差はスペックの差より大きい。これからはPS5やPCから移植する時、丸ごと作り替えずともポリゴン数やテクスチャサイズを妥協すればいいだけになるから割とどうにでもなるはず。
結構ソフトメーカーラインナップの尺が長かった。フロム新作もいいインパクトだった。明らかにサードパーティーを重視している感じがする。
開発者に訊きました、で開発者が何もしなくともソフトの価値が上がる、と発言していたのも同じ文脈で、やはりサードパーティーの労力をかけずに価値を提供できるのを目指している。
WiiからWiiUへの移行はサードパーティー含めて全然ソフトが出なかったのも敗因の一つだから、移植しやすさによってソフトを拡充してるところに反省が見られる。あとやっぱり当時からゲーム開発の現場も変わってきてて、いろんな技術がコモディティ化・横展開して当然、みたいにどんどんなってきてる。独自路線をある程度捨ててでも主流に合わせてきた感じ。
WiiUの失敗は新規性のなさではなく、むしろ独創的で新規的すぎたってことになるのかな。Switch2では独自路線を犠牲に、ソフトの移植しやすさと、慣れ親しんだSwitchの継承、を実現した。
任天堂といえば独創的なハードというイメージがあるけど割とバッサリ捨てていいところは捨ててるイメージ。IRカメラもジャイロも言うてほとんどのゲームで使わないのを任天堂も受け入れちゃって、開発者的に扱いやすくてより「普通」なマウス推しになっちゃった。変わったなと思うけど、いうてWii以前に戻っただけな気もする。
ゲーム自体の処理性能の他に、GameChatでノイキャンしたり背景削除したり文字起こししたりいろんな処理に割いてるっぽい。あとゲーム自体についても、Steamの「ちゃんとしたプログラマーがいないから大したゲームじゃないけどやたらスペック必要です」ゲーも割と楽に移植できるくらいのスペックがありそう。
性能アップもそうだし、ボイチャも別に目新しいものではないからSwitchとは大きな違いはないんですよという意味での「2」に謙虚さを感じる。
ハード屋としての任天堂は別にもはや世界最先端とは言い難いわけで、それを受け入れてより普通なハードを開発し、ソフトメーカーの力で市場を勝ち取ろうという態度に見えた。もちろん任天堂がソフト開発で手を抜くという意味ではなく、そこは継続するんだけどSwitchが限界ギリギリまで使いこなさないとゲーム作れないせいで任天堂ソフト一強みたいになってた反省を感じる。
結局ブレワイ・ティアキンを超えるスペックフル活用のゲームは一個も出なかったしな。地に足のついた判断の結果だと感じる。
...
じゃあPSやXboxと何が違うん？にはなる。多分Switchが発明した携帯でも据え置きでも使えますよの価値一点で差別化する感じかな。あとキッズ向け機能か。この辺りが関係ない人はSwitchである意味もないだろう。Not for youである。
コンバンハ、オイソギデスカ
DeepSeekみたいな話題が日経新聞に載るたびに新規事業になるんじゃ無いかとかプロトタイプをもってこいみたいなこと言われると災難ですよね。
何がどうなってて、何はできないんですよみたいなのまとめておいたから、俺の屍を越えてゆけ。
まず前提からな
ここまでは前提な。こっからが、まとめ。
外に出したく無いデータがあるから、AzureのAPIも使いたく無いんだよね、みたいな職場では朗報。
いまんところモデルそのものに変なものは仕掛けられていないし、QwenやLlamaよりもまあまあできる印象。
できなくは無いけど、まっさらな状態だと稟議通すの無理じゃ無いかな、という金額を載せざるを得ない。
すでにでけえGPUとかで生成AI用の環境を組んでるところなら、できるよね。
できなくは無いけど（以下略）
既にQwenやLlamaを使って自前でなんかやっているところなら、後追いで強化学習のみでいけるか追試するなんてのはできる。
（こういう設備が既にあるなら、特にDeepSeekが出たから新しく、というわけじゃ無いけどね）
無理ですね。そもそも強化学習で改善するのだってJTCなら部長決済で済まないでしょ。（外資ならワンチャンあるのか！？）
そもそものベースの生成AIモデルを作るの、特に強化学習オンリーじゃなくてTransformerベースのよくある作りで作ってあるみたいだし。
無理ですね。蒸留する（ベンチマーク用の性能改善）ならいざ知らず、自社向けの定義もデータも揃わないでしょ。
プロトタイプならあり。ビジネスに組み込むつもりなら、少なくともDeepSeekの蒸留モデルは（まだ）使えない。
QwenやLlama派生モデル扱いなんだったら、MITライセンスになるわけがないので、かなりグレー。
同様に、（流石に多分大丈夫だと思うけど）DeepSeekの改善前のベースの生成AIモデルが、適法じゃなかった時揉めそう。
なお、これは別にDeepSeekに限ったリスクではなくて、QwenやLlamaも同じなんで、基本全部同じリスクを抱えてると思った方が良い。
元になるベースの生成AIモデル作るところまでは、既存の作り方と同じなのでビックテック優位変わらず。
が、雑にベースの生成AIモデル作っても、わりあいお安く性能改善できるんで追いつけるね、というのは、多分正しそう。
なんで研究資料とかオープンにしてんの？というのは、多分２つくらい理由があって、その方が話題になって儲かるから、というのと、オープンにしておけば転職しても使えるから、というもの。
カントリーリスクは相変わらずあるので、Web版とかAPIで使うなら、趣味の大っぴらにしてるプログラミングの補助で使うとか、ゲーム用になんかするとか、じゃないかな。
ローカルで使うって言っても、余程のことがない限りAPI使ってお支払いした方が、パソコン新調するよりはお安いのではないでしょうか。
低性能なの使ってもあんま楽しくないし、思いつくユースケースは、趣味でコストをかけずにゲームに生成AI組み込みたいんで無限にローカルで試行錯誤したい、くらいじゃないかな。
オープンソースになったんだから、コモディティ化（？）して、生成AIは誰でも作れるようになる！みたいな言説はまだまだお花畑ですね。
設備投資もランニングコストも、日本のベンチャーとかじゃまともな勝負にはならんでしょ。
メモリ１６GBのノートPCで動く１GiBサイズでChatGPT-4oレベルの超蒸留モデルが出てから出直してきてくださいというところ。
そんな超絶技巧のスモールサイズAIよりは、AGIの方が先にきそうだけど。
仕事で生成AIでなんかしろって言われたら、事実上選択肢は３つだけです。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzure AIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100 GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型Wafer Scale Engineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStability AIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
昔のBEVに対しての識者の見解は、車がコモディティ化するって話だった気がする。
エンジンと違って、モーターは電圧かければ速く回るって言う簡単な仕組みだから、もう電圧コントロールだけ。ギヤチェンジもクラッチも要らない。
PC/AT互換機とWindowsが覇権を握ったらパソコンメーカーが乱立したように、家電メーカーまで車を作れるようになる。
発電所は車みたいに加減速を繰り返さないから、同じ速度で燃やし続ければいいだけ。同じ石油からエネルギーを取り出すにしても、車の内燃機関にはよく精製された油しか使えない。送電ロスを考慮しても、圧勝する。
車の形も、車の動きも自由になる。
ガソリンタンクと違ってバッテリーはいろんな形にできる。モーターはエンジンより小型だし、電力を伝える配線さえできればいい。
それぞれのホイールの中にモーター入れちゃえば、それぞれタイヤが別々の動きが可能。その場で旋回だって簡単。
自動運転との相性もいい。内燃機関で自動運転なんて夢のまた夢だけど、シンプルなBEVなら実現の可能性がある。
んで、2010年代にそれまでアーリーアダプター向けの高級車しか出さなかったテスラが、庶民も手が届く小型車を出して、いよいよBEVの時代か？
って雰囲気だった。
航続距離に多少の不便はあるにせよ、充電ステーションが各地に整備されればほとんど無視できるようになる。
ということをいろんな人が言ってたと思う。
ゴジラの3DCGがすごいと話題になっているが、製作費は1500万ドル程度だと聞いた。
ハリウッド映画の製作費に比べれば微々たるものだが、日本映画としてはビックバジェットだ。
ただ、重要なのはこの製作費でクオリティに金額ほどの差がないように見えることだ。
最近驚いたのが、陰陽師0の予告編のCGIもかなりクオリティが高いようにみえる。
反対にハリウッド映画はインフレなどの影響もあり大作映画の予算の高騰化に苦労し始めているように見える。
スーパーヒーロー物は顕著だが、リトルマーメイドなども製作費が異常な値段になり利益を出すのにかなり苦労していたからだ。
リトルマーメイドの製作費は2.5億ドルと言われていて、こんなに製作費が高くなければあれほど騒がれなかった（容易に黒字化していたはず
もしこの傾向が続くようであれば、遂に3DCG映画はコモディティ化し始め、今後10～20年で世界の映画界はIPの強さやブランド力などが重要な時代が来る可能性がある。
絵師がAIに懸念持つのは当たり前だと思うんだけど、SNSで「アンチ活動」やってる絵師のイラスト観に行くと大体2次エロ。しかも絵のクオリティが下手ってわけではないが上手いわけでもない
何でパターンみたいになってんだろうなって思ったけど、この人たち絵を描くのそんなに好きじゃないんだろうなって思う。自分のオカズが欲しくて描き始めたタイプで、描ける絵のクオリティが一定ライン超えると、自分の性欲に学習のコストが見合わなくなるからそこそこの画力に落ち着くし、パースとかデッサンとか歪なのにおっぱいの描き込みだけめっちゃ細かい
でこういう人たちにとって「いい感じにオカズを生成してくれるAI」ってのはまさに今までやってきたことの全否定なんだと思う。正直無断学習とか著作権とかどうでもよくて、「今まで自分がやってきたことは何だったんだ」っていう怨嗟なんだろうなと
繰り返すけど、どんな絵師でも生成AIに懸念を抱くことはおかしくないと思う。でも狂ってるレベルまでいってる人は大概このパターンじゃないかなと
自分もお絵描き練習中で、捻りのないAI絵がピクシブに並んでる光景とかは反吐が出るんだけど、AIそのものはそんなに恐怖感がない。単純に描くのが楽しくて描いてるし、もっと上手くなりたいし、ピクセル情報食っただけでこっちがやりたいことできるわけないから勝手にやってろって思う
正直一次やってる人とか、インターネットお絵描きマンじゃない「アート」やってる人から見れば、AIぐらいで筆折るならさっさと折れって思ってる人結構いるんじゃないかな。自分はそこまで強い表現じゃないけど、承認欲求獲得手段や商品としてコモディティ化したイラストなんて自分には必要ないかなとは思うし、インターネットできる前から、さらに言えばイラストレーターが職業として成立する前から描きたい人は黙々と描いてるし、まあ本当に絵が好きな人だけが描き続ければいいんじゃないかなとは思う
時代の流れが早すぎて自分の強みが一瞬でコモディティ化されるという現象が多々ある。
オンプレではAuth系の設計実装は複雑で管理も大変だったものが、今ではAWSだGCPだのクラウドで2日勉強すれば実装できるようになってる。
AIなんてもっと酷い。今まで自分たちでコツコツ作ろうとしていた機能とかオリジナル機能と思っていたものが日進月歩で世に出て今までの努力はなんだったんだっていう事がある。
実体験はないけど1年かけて作ろうとしていたものがプレスリリース直前に上位互換サービスが出たなんてことあるかもしれない。
最近はもう時代はそういうものだと割り切って、なるべく時代に追いつくようにキャッチアップしていくしかない。