ジャカルタ - マイクロソフトとウーバーは、コストが膨張した後、人工知能(AI)のサービスの使用を制限し始めました。この発展は、コストが高い場合、AIが多くの人間の仕事をすぐに置き換えることができるかどうかという根本的な疑問を提起します。
Yahoo Financeは6月4日木曜日に引用され、MicrosoftがAnthropicのAIプログラミングツールであるClaude Codeへのエンジニアのアクセスを一部停止したと報じた。この決定は、使用料が高すぎるためです。
Claude Codeは、コンピューターコードの作成と改善を支援するAIツールです。マイクロソフトは以前、エンジニア、製品マネージャー、デザイナー、非技術スタッフを含む数千人の従業員にアクセス権を与えていました。
しかし、このツールは急速に普及しています。コストも急騰しています。
マイクロソフトはその後、エクスペリエンスとデバイスグループのエンジニアをGitHub Copilot CLIに移しました。このグループは、Windows、Microsoft 365、Outlook、Teams、Surfaceを管理しています。
GitHub Copilot CLIは、Microsoftが提供するコマンドラインで動作するAIプログラミングツールです。簡単に言うと、これは技術者のワークフローに近づいたバージョンであり、企業にとってより手頃な価格です。
この動きは、マイクロソフトがAIから撤退したことを意味するものではありません。マイクロソフトとAnthropicとの大規模な協力関係は継続しています。50億米ドルまたは約89兆ルピアの投資と、AnthropicがAzureのコンピューティング容量を300億米ドルまたは約534兆ルピア購入するというコミットメントも変更されません。この計算は、1米ドルが17,800ルピアと想定した場合です。
Uberも同様の問題に直面している。ヤフー・ファイナンスによると、Uberの最高技術責任者は、クロード・コードとカーソルのための2026年の予算はわずか4ヶ月で使い果たされたと述べた。
カーソルはプログラマがコードを書くのを助けるためのAIツールです。Uberのケースは同じ問題を示しています。AIは確かに作業をスピードアップしますが、請求書はより速く実行できます。
Nvidiaの応用ディープラーニング研究担当バイスプレジデントであるBryan Catanzaro氏は、より詳細な概要を提供しました。彼はAxiosに、彼のチームの計算コストは「従業員の費用をはるかに上回っている」と述べた。
コンピューティングは、AIを実行するためのコンピュータの計算能力です。モデルが複雑になるほど、チップ、電力、サーバー、データセンターのニーズが高くなります。
ここで、AIの問題は高度さの問題だけではない。Ongkosは問題にもなりました。
Substackに掲載された分析では、Shanaka Anslem PereraはOpenAIがより深いコストの問題に直面していると評価しました。彼の計算によると、OpenAIは1ドルまたは約17,800ルピアの収益を生み出すために約3.30ドルまたは約58,740ルピアを費やしました。
ペレラ氏は、OpenAIは1四半期あたり約115億ドル、約204兆7000億ルピアを燃やすと推定されていると述べた。1年で、その価値は約460億ドル、約818兆8000億ルピアです。
一方、OpenAIの営業収益は、約200億ドル、約356兆ルピアと推定されています。
彼は、OpenAIの問題は成長のためにお金を燃やすだけではないと主張した。問題はコスト構造にある。
ペレラ氏によると、Googleは独自のAIチップ、すなわちTPUまたはテンソル処理ユニットを使用しているため、より強力な立場にあります。TPUは、AIモデルをトレーニングおよび実行するためのGoogle自製チップです。
TPUを使用すると、GoogleはGeminiを完全にNvidiaチップや他のサードパーティのインフラストラクチャに依存することなくトレーニングおよび実行できます。コストは低くなります。
ペレラは、Google TPUインフラストラクチャの所有コストがNvidiaベースのシステムに比べて30〜44%低いと述べたSemiAnalysisの計算を引用した。
相反に、OpenAIは多層的なコストを負担するとされている。チャットGPTの各リクエストは、チップ、クラウド、および運用コストの上に実行されます。使用量が拡大すれば、コストの圧力も増加します。
だから、AIの競争はもはや誰が最も賢いモデルを持っているかというほど単純ではありません。企業はまた、合理的なコストでそれを実行できる必要があります。
ペレラ氏によると、GoogleはGeminiを低価格で提供したり、Workspaceにバンドルしたりすることで、より自由に提供できる可能性があるという。OpenAIは、損失を拡大することなく、それを追いつくことはより困難になるだろう。
企業にとって、マイクロソフトとウーバーのケースは、AIが生産性を高めることができる場合に十分に説明されています。しかし、使用は依然として計算されなければならない。
AIは、長期的に見ると一部の雇用にとって脅威であり続ける可能性があります。しかし、今のところ、高いコストはブレーキまたは現実の問題です。マシンはスマートかもしれません。請求書は支払わなければならない。
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
