AI の最先端で働くには、残念ながら費用がかかります。たとえば、Google には DeepMind に加えて、Google Brain、Research、Cloud もあります。そして TensorFlow、TPU、そして彼らは全研究の約 3 分の 1 を所有しています (実際、彼らは独自の AI カンファレンスを開催しています)。
また、AGI を達成するには計算能力が必要 (そしておそらく十分である) だろうと強く疑っています。過去の傾向が何らかの兆候であるとすれば、AI の進歩は主にシステム (コンピューティング、データ、インフラストラクチャ) によって推進されています。私たちが現在使用しているコアアルゴリズムは、90 年代からほとんど変わっていません。それだけでなく、どこかの論文で発表されたアルゴリズムの進歩は、ほぼ即座に再実装して組み込むことができます。逆に、アルゴリズムの進歩だけでは、それを怖がらせる規模がなければ不活性です。
私には、今日の OpenAI は現金を浪費しており、その資金調達モデルは Google (800 億企業) と真剣に競争できる規模に到達できないように思えます。真剣に競争できないのに公開で研究を続けている場合、実際には状況を悪化させて「無料」で彼らを支援している可能性があります。なぜなら、進歩したものはコピーしてすぐに大規模に組み込むのが非常に簡単だからです。
営利目的のピボットは、時間の経過とともにより持続可能な収益源を生み出す可能性があり、現在のチームでは多額の投資をもたらす可能性があります。しかし、製品をゼロから構築することは AI 研究の焦点を奪い、長い時間がかかり、企業が Google の規模に「追いつく」ことができるかどうかは不透明であり、投資家は間違った方向に過度の圧力をかける可能性があります。私が思いつく最も有望な選択肢は、先ほども述べたように、OpenAI がドル箱として Tesla に所属することです。他の大規模な容疑者 (Apple、Amazon など) への添付ファイルは、企業の DNA に互換性がないため失敗すると思います。ロケットに例えると、テスラはモデル 3 のサプライチェーン全体とその搭載コンピューター、永続的なインターネット接続を備えたロケットの「第 2 段」をすでに構築しています。 「第 3 段階」は、大規模なニューラル ネットワーク トレーニングに基づく完全な自動運転ソリューションであり、OpenAI の専門知識がその加速に大きく役立つ可能性があります。完全な自動運転ソリューションが機能すれば、100 ～ XNUMX 年以内に多くの車やトラックが売れるようになるでしょう。これを本当にうまくやれば、運輸業界は十分に大きいので、テスラの時価総額を O(~XNUMX) の高い水準まで引き上げ、その収益を適切な規模の AI 開発に資金を提供することができます。
10年以内に持続可能なGoogle規模の資本に到達する可能性のあるものは他に見当たりません。
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- 情報源： https://openai.com/blog/openai-elon-musk
