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2026 年の AI に期待されること: パーソナル エージェント、メガ アライアンス、ギガワットの上限

アマゾン ウェブ サービスの元テクノロジー担当副社長であるアルジェンティ氏は、AI が従来の労働力から従来のソフトウェア スタックに至るまであらゆるものを再配線しつつあると述べています。彼は、AI が近い将来どのように進化するかについて 7 つの予測を立てています。 AIモデルが新しいオペレーティングシステムになる ソフトウェア エンジニアリングの従来のパラダイムは変化しています。AI モデルは、一次元のアプリケーションとして機能するのではなく、タスクを実行するためにツールに独立してアクセスするオペレーティング システムになりつつあります。 次に、コンピューティングは、静的でハードコードされたロジックから、自身を再プログラムする結果ベースのアシスタントへと進化しています。これにより、AI エージェントは複雑な問題を処理できるようになります。その結果、モデルを所有する人は、AI エージェントを強化する新しいオペレーティング システムを所有することになります。 コンテキストは新たなフロンティアです 個人エージェントの台頭 AI パーソナル エージェントが登場するでしょう。企業はこれを追い求め、さまざまな程度の成功を収めてきました。私たちが現在アプリで手動で少しずつ行っていることは、間もなく自動的に行われるようになるでしょう。たとえば、天候によりフライトがキャンセルされた場合、AI エージェントはフライトを再予約し、会議のスケジュールを変更し、その後の食べ物を注文します (レストランは閉まっているため)。これは、エージェント機能を備えた AI によって非常に可能になります。 サービスとしてのエージェント経済 企業は、タスクに取り組むために人間中心のスタッフを配置することから、人間が調整した専門化されたマルチエージェントチームのフリートを配置することに移行するでしょう。人間と機械のハイブリッド チームは、労働時間で請求額を計算するのではなく、消費されたトークン (AI モデルで使用されるデータの単位) の量に基づいてクライアントに請求します。 学習が最も重要なスキルになる 成功する従業員は、専門知識を持ち、適応する意欲も最も高い従業員です。 そうした労働者にとって、唯一の最大の差別化要因は、AI が仕事を支援する時代に、自分たちが長年やってきたことを再考できる能力だろう。これには最近の先例があります。コンピューターの導入により、人々は自分の仕事の多くの側面を再考する必要がありました。 AI はこれほど大きな変化を生み出しており、学習が最も重要なスキルとなっています。…

2026 年の AI に期待されること: パーソナル エージェント、メガ アライアンス、ギガワットの上限

アマゾン ウェブ サービスの元テクノロジー担当副社長であるアルジェンティ氏は、AI が従来の労働力から従来のソフトウェア スタックに至るまであらゆるものを再配線しつつあると述べています。彼は、AI が近い将来どのように進化するかについて 7 つの予測を立てています。

AIモデルが新しいオペレーティングシステムになる

ソフトウェア エンジニアリングの従来のパラダイムは変化しています。AI モデルは、一次元のアプリケーションとして機能するのではなく、タスクを実行するためにツールに独立してアクセスするオペレーティング システムになりつつあります。

次に、コンピューティングは、静的でハードコードされたロジックから、自身を再プログラムする結果ベースのアシスタントへと進化しています。これにより、AI エージェントは複雑な問題を処理できるようになります。その結果、モデルを所有する人は、AI エージェントを強化する新しいオペレーティング システムを所有することになります。

コンテキストは新たなフロンティアです

個人エージェントの台頭

AI パーソナル エージェントが登場するでしょう。企業はこれを追い求め、さまざまな程度の成功を収めてきました。私たちが現在アプリで手動で少しずつ行っていることは、間もなく自動的に行われるようになるでしょう。たとえば、天候によりフライトがキャンセルされた場合、AI エージェントはフライトを再予約し、会議のスケジュールを変更し、その後の食べ物を注文します (レストランは閉まっているため)。これは、エージェント機能を備えた AI によって非常に可能になります。

サービスとしてのエージェント経済

企業は、タスクに取り組むために人間中心のスタッフを配置することから、人間が調整した専門化されたマルチエージェントチームのフリートを配置することに移行するでしょう。人間と機械のハイブリッド チームは、労働時間で請求額を計算するのではなく、消費されたトークン (AI モデルで使用されるデータの単位) の量に基づいてクライアントに請求します。

学習が最も重要なスキルになる

成功する従業員は、専門知識を持ち、適応する意欲も最も高い従業員です。

そうした労働者にとって、唯一の最大の差別化要因は、AI が仕事を支援する時代に、自分たちが長年やってきたことを再考できる能力だろう。これには最近の先例があります。コンピューターの導入により、人々は自分の仕事の多くの側面を再考する必要がありました。 AI はこれほど大きな変化を生み出しており、学習が最も重要なスキルとなっています。

勝者が最も多くを獲得するメガパートナーシップ

AI は規模のゲームであり、形成されつつある非常に大規模な上流と下流のパートナーシップによるネットワーク効果が生じるでしょう。前例のない規模の主要なパートナーシップと戦略的提携により、AI の展望が再構築されるでしょう。これらのネットワークは、少数の大手企業だけが競争できる自己強化サイクルを生み出すことになります。このように、AI は、複独占を特徴とする航空宇宙のような複雑な主要産業に似てくるかもしれません。

力は新たな資本です

AI データセンターに必要なインフラストラクチャの巨大さ、新しい電力設備をオンラインにするまでに数年かかるリードタイム、AI モデルの急速な進化により、2026 年には電力需要がさらに増大し、その結果ギガワットの上限が達成されるでしょう。企業は、あらゆるメガワットの電力を最も高い利益が得られる活動に割り当てることに執着するでしょう。

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執筆者について: nipponese

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