日本語版
最新ニュース
企業

UBSレポート – ThePrint – ANIFeed

ニューデリー [India]10月5日(ANI):UBSのレポートによると、アナリストらは人工知能(AI)の影響が世界経済を再構築し、驚異的な成長を促進し、イノベーションと経済的利益に満ちたエコシステムを生み出すだろうと予測している。 この大幅なテクノロジーの変化により、企業や投資家に扉が開かれ、AI が世界的な進歩の最前線に位置付けられると予想されます。 記事全文を表示 2027 年の予測では、AI セクター全体で莫大な収益を生み出す可能性が明らかになりました。 AI データセンターが牽引すると予想されており、インフラストラクチャ収益は 3,310 億米ドルに達すると予測されています。 クラウド AI サービスは 1,850 億米ドルを生み出すと予測されており、大規模言語モデル (LLM) は 2,550 億米ドルを生み出すと予測されています。最も収益性の高い層であるアプリケーションは、3,950 億米ドルの収益をもたらすと見込まれています。投資家にとっての主な焦点は、AI アプリケーション層と、収益を決定するための重要な指標であるイネーブル層およびインテリジェンス層のコストとの間の収益化の可能性の比率にあります。AI の導入により、データセンター、特に AI 固有のインフラストラクチャの設備投資 (Capex) が大幅に急増すると予想されます。 2027 年までに、AI データセンターはデータセンターの総設備投資の 75% を占めると予測されており、2023 年の 30% から大幅に増加します。 AI チップ、特に…

UBSレポート – ThePrint – ANIFeed

ニューデリー [India]10月5日(ANI):UBSのレポートによると、アナリストらは人工知能(AI)の影響が世界経済を再構築し、驚異的な成長を促進し、イノベーションと経済的利益に満ちたエコシステムを生み出すだろうと予測している。

この大幅なテクノロジーの変化により、企業や投資家に扉が開かれ、AI が世界的な進歩の最前線に位置付けられると予想されます。

記事全文を表示

2027 年の予測では、AI セクター全体で莫大な収益を生み出す可能性が明らかになりました。 AI データセンターが牽引すると予想されており、インフラストラクチャ収益は 3,310 億米ドルに達すると予測されています。

クラウド AI サービスは 1,850 億米ドルを生み出すと予測されており、大規模言語モデル (LLM) は 2,550 億米ドルを生み出すと予測されています。

最も収益性の高い層であるアプリケーションは、3,950 億米ドルの収益をもたらすと見込まれています。投資家にとっての主な焦点は、AI アプリケーション層と、収益を決定するための重要な指標であるイネーブル層およびインテリジェンス層のコストとの間の収益化の可能性の比率にあります。

AI の導入により、データセンター、特に AI 固有のインフラストラクチャの設備投資 (Capex) が大幅に急増すると予想されます。 2027 年までに、AI データセンターはデータセンターの総設備投資の 75% を占めると予測されており、2023 年の 30% から大幅に増加します。

AI チップ、特に GPU は、AI の価値創造の大部分を占める位置にあります。 GPU は AI サーバーの部品表の 70% 以上を占めており、GPU が AI 投資の主な受益者となっています。

サーバーコストのそれぞれ 15% と 9% を占めるメモリと相互接続コンポーネントも、AI 革命を推進する上で重要な役割を果たします。

ハイパースケーラーを含む AI 導入の第一波は、大幅な収益と利益の増加を得る準備ができています。 AI テクノロジーがビジネス運営に不可欠になるにつれ、これらのイネーブラーは、生成 AI (genAI) が約束する生産性向上の恩恵を受けながら、AI 製品から利益を得ることが期待されています。企業がAI主導のソリューションにますます依存するにつれて、これは時間の経過とともに顕著な利益拡大につながるでしょう。

AI が進化し続けるにつれて、モノリシックなプレーヤーが出現し、垂直統合された「AI ファウンドリ」の小さな寡占を形成すると予想されます。

これらの巨大企業はバリューチェーンを支配し、魅力的な利益構造を享受しながら、チップ製造からソフトウェア開発までのさまざまな部門を管理することになる。

AI による生産性の向上はソフトウェア開発にも拡大し、AI 主導のツールによりソフトウェア コードの作成が大幅に高速化されます。

この効率の向上により、AI 対応のソフトウェア開発が普及し、業界に変革をもたらし、技術革新のペースが加速します。

AI の優位性をめぐる競争では、データが重要な差別化要因になります。大規模で多様なデータセットを持つ企業は、AI モデルの最適化において大きな利点を持ち、競合他社を上回るパフォーマンスを発揮できるようになります。

データ資産の重要性が高まり続けるにつれ、強力なデータ基盤を持つ企業が AI の開発と導入において優位に立つことになります。

オープンソース モデルの数が増加しているにもかかわらず、プロプライエタリ モデルは引き続き競合他社を上回るパフォーマンスを示しています。 2024 年 8 月の時点で、クローズドソース モデルは、その優れた精度と拡張性により、依然としてトップパフォーマンスを維持しています。

基礎的な AI モデルに必要な設備投資は、オープンソースの競争に障壁を生み出し、ハイテク大手が開発した独自システムの優位性をさらに強化します。

AI の将来では、アプリケーション層とインテリジェンス層が統合され、汎用人工知能 (AGI) の実現に近づくことになるでしょう。

現在の開発では、単一言語モデルがドメイン固有のタスクで平均以上のスコアを達成していることが示されており、AGI が今後数年で業界を再構築する可能性を示しています。 (アニ)

このレポートは、ANI ニュース サービスから自動生成されます。 ThePrint はその内容について一切の責任を負いません。

#UBSレポート #ThePrint #ANIFeed

執筆者について: nipponese

Nipponese News編集部は、国内外のニュースを日本語で分かりやすくお届けします。