【翻訳】2025年に向けたテクノロジーのビッグアイデア （Andreessen Horowitz）

スタートアップ

a16z.com

外付けの「AIブレイン」 バイオ医薬品における大きな変動。無限のゲーム。原子力の復活。「顔のない」クリエイターたち。グーグル検索の挑戦者たち。戦場AI。a16zのパートナー50社に、2025年のイノベーションに拍車をかけるビッグアイデアを1つプレビューしてもらいました。

アメリカのダイナミズム

原子力の復活

2025年、原子力エネルギーの需要が急増すると思います。規制改革、国民の熱意、資本注入、そして飽くなきエネルギー需要（特にAIデータセンター）のパーフェクトストームが、ここ数十年で初めて原子炉の新規受注を加速させるでしょう。

AIの進歩に伴い、アメリカのエネルギー需要は急増しています。ここ数十年で初めて電力消費量が増加し、老朽化した送電網がガタガタになり、新しい信頼できる電源の探索が再燃しています。クリーンで安定したエネルギーを求めるハイパースケールのデータセンターは、かつて有名だったペンシルベニア州のスリーマイル島（2028年再稼働予定）など、すでに廃炉となった原子力発電所を復活させています。

クリーンエネルギーに対する超党派の機運と草の根の支援が、原子力発電への新たな関心に拍車をかけています。しかし、これは単なるエネルギー問題ではありません。世界のAI競争におけるアメリカのリーダーシップを確保し、より強靭な送電網を構築し、将来の国家繁栄のために必要なことなのです。

未来の仕事 ハードウェアとソフトウェアのキャズムを超える

2000年代から2010年代にかけて、コーディングをしていないと取り残されるように思われました。コンピューター・サイエンスの専攻者数は爆発的に増加し、機械工学や電気工学などの学位プログラムは相対的に縮小しました。

そして今、AIの最新の進歩を複雑なハードウェアの文脈で使えるようにする仕事への重要なシフトが始まっています。製造業のリショア化、水処理、商業用HVAC、石油・ガスといった特殊な産業における熟練労働者の大量退職、防衛、企業、消費者向けアプリケーションにおける自律性の台頭が進む中、ハードウェアとソフトウェアの隔たりを超える技術分野のルネサンスが起きています。これらは、未来の新しい仕事です。

特に2025年には、電気技術者、制御技術者、機械・メカトロニクス技術者、製造技術者、RF技術者、工業技術者、テスト技術者、品質技術者、あらゆる種類の高技能技術者／ロボット遠隔操作者の需要が加速すると予想しています。これらの分野の一部は、今後10年間で、「従来の」ソフトウェア・エンジニアリングの成長率を上回る可能性さえあります。誰かがロボットを作り、訓練し、サービスを提供しなければならないのです。

「キャッチ」は宇宙における次のフロンティアを示唆

スターシップ・ブースターの 「キャッチ 」により、150トン以上の能力を持つリフト・ビークルの完全で迅速な再利用可能性に一歩近づいたことで、私たちは宇宙における新しい時代に近づいている可能性があります。スターシップの成功は、データセンター、宇宙ステーション、その他の大容量の宇宙へのリフトによって、人類を月や火星に送る能力を前進させます。つまり、微小重力環境で生物医学研究所を開発する能力を持つことができるということです。そして、人間や貨物を地球上で40分以内に輸送できるようになり、前例のない産業やアクセスが可能になります。2025年は、フィクションが現実になる始まりかもしれません。

国防の未来は分散型

自律型ドローンやセンサーネットワーク、戦場のAIシステムが人間の介入を最小限に抑えながら運用されるようになり、軍事的な意思決定はますますエッジで行われるようになると私は予想しています。遠隔地の紛争地帯でリアルタイムの戦術的調整が行われ、兵士がAI主導の洞察力と自動化されたシステムを頼りに瞬時の決断を下す様子を想像してみてください。小型のモバイル・コマンド・センターが敵地形に配置され、レイテンシーや集中制御のリスクを回避するために、膨大な量のデータをローカルで処理するかもしれません。このシフトには、遠隔地や過酷な環境で高度な兵器システムに電力を供給するための、信頼性が高くスケーラブルなコンピューティングと電力が不可欠です。これは単なる物流の課題ではなく、サプライチェーンと技術革命なのです。

作戦の優位性を維持するためには、紛争環境下でも迅速な戦力投射を可能にする技術に投資する必要があります。エネルギー、宇宙、AIの進歩はすべて、国際的なライバルに対して私たちの能力を強化する上で重要な役割を果たすことができます。防衛の未来は分散型になる可能性が高く、エッジを確保する競争が次世代の軍事イノベーションを定義するかもしれません。

XRデバイスの開発者対応

XRデバイスは、開発者が物理的な世界のアプリケーションを構築するための貴重なツールになると思います。AppleのVision ProやMetaのOrion拡張現実メガネなど、新世代の拡張現実プラットフォームが昨年登場しました。これらの製品は、消費者への普及や開発者の活動という点ではまだ初期段階ですが、特に世界モデルやロボット工学の基礎モデルのような進歩する分野に適用された場合、より有能な物理的世界の用途を解き放つ大きな可能性を秘めています。

すでにこれらのデバイスは、ロボット工学、自律性、シミュレーションにおいて重要な役割を果たしています。広く利用可能なXRデバイスの意味合いは、空間コンピューティング・プラットフォームにおける開発者の活動の活発化と相まって、多くの物理世界データ、相互作用、およびインフラストラクチャを伴う垂直分野で特に有望です。

地球観測データの活用

地球観測衛星の数は過去5年間で倍増し、500基から1,000基以上になりました。地球にダウンリンクされるデータはかつてないほど多くなり、画像へのアクセスもかつてないほど容易になりました（それでもまだ難易度が高すぎますが）。洗練された政府機関や学術機関の顧客は、地球観測データに依存するツールを構築し、そのニーズに応えるために多大なリソースを費やしています。

しかし、この分野での商業的な収益は、いまだに意味のある形で具体化していません。

真の商機は、地球観測を数あるツールの中の1つとして利用し、業界特有のニーズに対応する垂直的な製品を開発することにあります。このような製品は、単なる分析ツールやダッシュボードツールを提供するのではなく、労働力不足、予算制約、その他のビジネス上の課題など、顧客の現実的な問題を実際に解決するものでなければなりません。将来的には、潜在的な地球観測データは、すべてのサプライチェーンマネージャー、都市計画担当者、救急隊員の仕事を向上させるかもしれません。

ロボットによるデータ収集の次の段階

すでに多くの企業が、遠隔操作、シンセティック・シム2リアル、モジュラー・マニピュレーター・アタッチメントなどを利用した大規模なロボットデータ収集に投資しています。これらの方法論は、実世界で一般化されたロボットに必要な基礎規模のデータ収集に役立ちます。しかし、何十億、何兆というトークンのロボットデータを収集したら、次に何が来るのでしょうか？

スケールAIは、自動運転ブームの際に、車の周囲に箱を描いたり、空から道路を区分したりといった知覚のためのデータをラベリングすることで脚光を浴びました。今日、AIの進歩は、モデルビルダーが訓練しようとしている正確な方針とはもはや直接関係のない、新しい形のデータ収集をもたらしました。AIブームの到来により、ベンチマーク、嗜好データ、安全性、レッドチーミングに新たな焦点が当てられるようになりました。

これはロボット工学にとってどのようなものでしょうか？安全性評価のために危険な環境でポーズをとるロボットの倉庫が見られるようになるのでしょうか？組織は複雑で隠れたベンチマークを作成し、垂直方向の勝者を決定するのでしょうか？真に一般化可能な最初のロボットポリシーを訓練するためにデータを収集する組織が必要であることは間違いありませんが、それらのポリシーを実際に展開するには、このような二次的なシステムに依存することになります。

自由空間光通信の新たな進展

2025年には、通信帯域幅に対するほぼ非弾力的な需要に後押しされて、自由空間光通信の進歩が続くと予想されます。自由空間光リンクは、従来の無線周波数方式に比べ、特に高いビットレートと高い伝送指向性という点で大きな利点があります。しかし、現在の光通信技術は、ダウンタイムや干渉を軽減するための取り組みが初歩的で、エラー訂正のためにTCPなどのトランスポート層プロトコルに大きく依存していることが多くあります。

エキサイティングな開発には、無線通信におけるQPSKやOFDMのような技術革新と同様に、データ転送効率を高めるより高度な変調方式の導入が含まれます。さらに、より優れたビーム・ステアリングと制御、および環境要因を緩和するためのより効果的なエラー訂正による耐障害性の向上も期待されます。また、より正確な位置・ナビゲーション・タイミング（PNT）システムの統合により、特にモバイルアプリケーションにおいて、より正確なビームアライメントが可能になり、光通信が強化されます。進歩が進めば、これらの進歩は電気通信、衛星通信、そして防衛能力に影響を与えるでしょう。

バイオ＋健康

大物が復活： 一般的な病気への取り組み（再び）

2025年、バイオ医薬の世界では「大物が復活」し、アーリーステージのバイオ新興企業でさえも、再び一般的な大疾病に挑み始めます。

その原動力は？糖尿病と肥満に対するGLP-1薬は、2030年までに1,000億ドル以上の市場を創出すると予想されており、心臓代謝性疾患の領域に新たなエネルギーを注入しています。また、ループスや関節炎のような一般的な自己免疫疾患の理解と治療法にも、徐々に革命が起きています。最近、ミュンヘンのゲオルク・シェット医師というドイツ人医師が、特定のB細胞がんに用いられる人工CAR-T細胞療法が、B細胞主導型の自己免疫疾患患者にも有効であるかもしれないという仮説を立て、今年、驚くべき結果を発表しました。他の治療法では効果が得られなかった15人の患者のコホートにおいて、すべての患者が劇的な改善を経験したのです。シェット博士の説明によれば 「CAR-T療法はコンピューターのリセットボタンのようなものです。

このような強力な結果や、新しい肥満治療薬の臨床的・商業的成功に触発され、私たちは、私たちの最大の病気の治療（そして潜在的には治癒）に焦点を当てたバイオテクノロジーや新興企業の技術革新の新しい波を期待しています。

テックによる健康の民主化

ここ数年、血液バイオマーカーを分析するAIから、生体情報を追跡するウェアラブル、アクセス可能な全身スクリーニングに至るまで、革新的な技術オプションを通じて健康の民主化が進んでいます。これらのツールは、かつて臨床現場でしか得られなかった個人データや洞察への前例のないアクセスを可能にし、患者が自らの健康をコントロールする力を与えます。AIはこの変革において重要な役割を果たし、より深い分析、パーソナライズされた推奨、早期発見を提供するとともに、他の方法では気づかれないかもしれないパターンを特定します。

ヘルスケアよりも「病気のケア」に重点を置く、ナビゲーションが難しく、反応的な医療システムにおいて、この健康の民主化は革命的です。人々が自分の健康を積極的にモニターできるようにすることで、これらの技術オプションは、予防、早期発見、健康な患者をより長く健康に保つことに医療モデルを再重点化します。その結果、より患者中心のシステムが実現し、予測的洞察の力によって、個人は自分の健康について、情報に基づいたタイムリーな意思決定を行うことができるようになります。

ヘルスケアのためのスーパー人材派遣

医療は、臨床スタッフの危機の母に対処しています。今後5年間に予測される臨床サービスの需要（急増）レベルに対して、医師と看護師が数十万人不足しています。管理面では、すでに肥大化したシステムに不必要なコストを上乗せしている基本的な暗記作業を行うために、あまりにも多くの人間を使いすぎているという、人員配置のパラドックスの母に直面しています。

私たちが医療分野で直面している最も深刻な課題のひとつは、今いる臨床および管理職の労働力をいかに最大限に活用するかということであり、その一方で、現在それを行っている人間の給与水準に満たない業務を、テクノロジーを使って体系的に自動化するということです。

この課題に挑戦するために、業界に提示された最も深遠なテクノロジーのひとつがAIです。私たちは、2025年にはAI専門モデルが、医療という高いリスクを伴う環境において「スーパー人材派遣」プラットフォームとして機能するようになると考えています。そうすることで、企業はIT予算ではなく労働予算を活用することができるようになり、従来のヘルスケアITの時代とは桁違いのスケールのビジネスチャンスを手に入れることができるようになるでしょう。

創薬標的はアボカド

生物学は計り知れないほど複雑です。目標は、医薬品のターゲットとなりうる疾患を特定し、厳密な実験を通じてそれを検証することです。最終的な確認であるFDAの承認には、10年と10億ドルが必要です。

しかし、その価値は十分にあります。新薬は患者、企業、そして社会に大きな価値を生み出します。しかし、タイミングがすべてです。標的を間違えて薬を開発すれば、高くつく失敗となり、次のGLP-1を逃せば、高くつく失敗となります。

生物学的標的はアボカドのようなもので、早すぎる...早すぎる...早すぎる...今-遅すぎる！食欲をそそるターゲットの出現は予測不可能です。ひとたびターゲットが確認されると、食欲の秋がやってきます。貪欲な中国がこの争いに参入し、大手製薬会社や投資家の注目を集めているためです。

では、新興企業はどうすればいいのでしょうか？2025年を見据えた場合、新興企業にはますます、新たなターゲットに関する独自の洞察力（先行投資）、注目のターゲットに打ち込むための差別化されたアプローチといった、獲得した秘密が必要になってきます。テクノロジーとAIは、秘密を獲得し、それを維持するための強力なツールです。

新興企業は、熟したアボカドをすくい上げるために、いち早く、機敏に、そして迅速に行動する必要があります。

コンシューマー・テック

「AIドラマー」とリアルタイムAIの約束

あなたがテンポを変えたり、自発的に新しいリフを取り入れたりするたびに、ビートは一音一音あなたに合わせ、ユニゾンで変化します。それはシームレスで直感的で、あなたの能力を満たし、あなたのヴァイブを補完し、いつもの訥々としたジャムセッションよりもペースを保つことができます。リアルタイムAIの出現は、このビジョンを現実に近づけています。

私たちは、2023年にLCM（Latent Consistency Models：潜在的一貫性モデル）が発表されたことで、ほぼリアルタイムのAIの最初の兆しを見ました。推論時間が短縮されるにつれて、AIクリエイティブ・ツールの生産性が向上し、1秒あたりの世代数が増加するとともに、ライブビデオ対ビデオのような新しいユースケースを生み出す有用性も高まっています。来年には、生成されたビデオ・コンパニオンからAIバンド・メイツまで、エキサイティングな新しいユースケースが解き放たれるでしょう。

待ち時間がなくなれば、新たな可能性が生まれます。この技術は教育現場での可能性さえ秘めており、教師は、生徒が気を取られている、混乱しているなどのリアルタイムの微小な反応に基づいて、レッスンのギアをシフトしたり、ポイントを言い直したりすることができます。即時のフィードバック・ループによって、私たちは猛スピードでアイデアを試作し、反復し、改良することができます。このシフトにより、あらゆるクリエイティブなワークフローが再定義され、アイデアをその場で体験することで、マシンとの真の共創が可能になります。

AIビデオの専門化

すでに誰でも、1枚の画像やシンプルなテキストプロンプトからリアルなビデオクリップを作成することができます。この分野では、過去2年間にいくつかの製品が登場し、同等の機能を提供していますが、一貫性と品質のレベルはまちまちです。2025年には、AIが生成する動画はユースケースによってさらに細分化され、クリエイターはよりコントロールしやすく、より良い結果を得られるようになると予想しています。

これからの1年で、AI動画ツールはストーリーの深みを増し（文脈のない5秒のクリップを超える）、品質とキャラクターの一貫性を高め、そして最も重要なことですが、専門性が高まると予想しています。動画生成モデルは、製品マーケティング用、映画のような長編映画用、超リアルな3Dアバター用、シームレスな背景画像やBロール用、アニメ変換用など、特定の用途に合わせて訓練されるでしょう。TikTok、YouTube、広告キャンペーン、大スクリーンなど、特定のチャンネルにも最適化されるでしょう。

一見ニッチに見えるあらゆる動画ツールから巨大企業が生まれるでしょう。今後数年間で、AI動画は印象的なプロトタイプからアートフォームへと進化するでしょう。

「AI脳 」の年

私たちは皆、テキストメッセージ、電子メール、ツイート、閲覧履歴、TikTok/Redditのコメントなどを通じて、大量のデジタル情報を排出しています。LLMのおかげで、この非構造化データをすべて、あなたがどう考え、どう感じているかを理解する「デジタル脳」に活用できるようになりました。

これは単なるSFではありません。私は自分の脳をChatGPTに「エクスポート 」するのに6ヶ月間費やしました。

私は、これには多くのユースケースやアプリケーションがあると予想しています。自分自身をよりよく理解するためのアプリ、他者とのコミュニケーションをガイドする製品、仕事でより効果的に働くためのツールなどです。LLMが大量の情報を収集し、洞察を抽出し、そこから得られるものを要約できるように、AIを搭載したアプリは、デジタル日記のように私たちの考えを記録しておくことができます。このような目的に特化した消費者向け製品も登場しており、今後1年で、意思決定や交流、自己成長の指針となる無限のメモリーバンクとしてAIを利用する人が増えるでしょう。

ナレッジワークのパーソナライズ

AIは物事を生産するのは得意ですが、実際にあなたのように聞こえるものを生産するのは得意ではありません。AIのライティングを試したことのある人なら誰でも知っているように、下手な草稿は全くないよりも悪いことがあります。スタイルとトーンは、使える原稿と編集が必要な原稿の違いを生むことがよくあります。

画像では、LoRAやMidjourneyスタイル・リファレンス（SREF）の台頭がすでに見られます。同じようなコントロールがナレッジワークにも導入されることを期待しています。基本的なオートコンプリートだけでなく、AIはどのようにして本当にあなたのように聞こえるメールを書くことができるのでしょうか？どうすればAIは、あなたの会社が要求する方法で、デッキのスライドの情報を取得し、作成し、フォーマットすることができるでしょうか？

この問題を解決する方法はたくさんあり、役割や成果物によって解決方法は異なります。場合によっては、AIが副操縦士として働き、アシストや情報が必要なときに人間を「タップ・イン」することもあるでしょう。プロンプトから完全なアウトプットまで、すべてが一発で終わるわけではありません。これは、誰もが毎日AIを使って仕事の重要な部分を行う世界に向かう上で、非常に重要なことだと感じています。

AIによる定性データの分析

私たちは質的データ革命に近づいています。歴史的に、分析ソフトウェアは数字や構造化されたデータに限定されてきました。スプレッドシートは定量的な作業には有効ですが、全体像は言葉や物語、構造化されていない洞察から導き出されます。

LLM、ウェブベースのエージェント、マルチモーダルモデルの出現により、私たちは非構造化データを収集し、理解し、定量的情報と統合することで、より全体的な理解を得ることができるようになりました。私は、このシフトが、数値とリアルタイムの外部コンテキストをシームレスに統合する新しいクラスの分析ツールを生み出すと予測しています。分析の未来は数値的なものだけではありません。

この定性的データと定量的データの融合は、既存のプロセスを強化するだけでなく、将来のAIネイティブな大企業を構築するための戦略的な楔となるでしょう。

暗号技術

AIがエージェント的に行動するには、自分自身のウォレットが必要

AIがNPC（ノン・プレイング・キャラクター）から主役へと移行するにつれ、AIはエージェントとして行動するようになります。しかし、ごく最近まで、AIは真の意味でエージェントとして行動することはできませんでした。また、価値の交換、嗜好の表明、資源の調整など、市場に参加することも、検証可能な自律的な（人間に制御されないと読み取れる）方法ではまだできません。

これまで見てきたように、（@truth_terminalのような）AIエージェントは暗号を使用して取引を行うことができ、あらゆる種類の創造的なコンテンツの機会を開くことができます。しかし、AIエージェントがより有用になる可能性はさらにあります-人間の意図を満たすという意味でも、独立したネットワーク参加者になるという意味でも。AIエージェントのネットワークが独自の暗号ウォレット、署名キー、暗号資産を管理し始めると、興味深い新しいユースケースが出現するでしょう。そのようなユースケースには、AIがDePIN（分散型物理インフラネットワーク）のノードを操作したり検証したりすることが含まれます。その他のユースケースとしては、AIエージェントが実際の価値の高いゲームプレーヤーになることなどが挙げられます。いずれは、AIが所有・運営する初のブロックチェーンが登場するかもしれません。

「分散型自律チャットボット 」の登場

AIがウォレットを所有する以外にも、TEE（信頼された実行環境）を実行するAIチャットボットがあります。TEEはアプリケーションを実行できる隔離された環境を提供し、より安全な分散システム設計を可能にします。しかしこの場合、TEEはボットが自律的であり、人間のオペレータによって制御されていないことを証明するために使用されます。

これをさらに拡張すると、次の大きなアイデアは、分散型自律型チャットボット（DAC）と呼ばれるものになります（分散型自律型企業と混同しないでください）。このようなチャットボットは、娯楽であれ情報であれ、魅力的なコンテンツを投稿することでフォロワーを増やすことができます。DACは分散型ソーシャルメディア上でフォロワーを作り、オーディエンスから様々な方法で収入を得、暗号で資産を管理します。関連する秘密鍵は、チャットボットのソフトウェアを実行する TEE で管理されます。

リスクが高まるにつれ、規制によるガードレールが必要になるかもしれません。しかし、ここで重要なのは分散化です： 無許可のノード・セットで実行され、コンセンサス・プロトコルによって調整されるチャットボットは、最初の真に自律的な10億ドル規模の存在になる可能性さえあります。

より多くの人がAIを使うようになれば、ユニークな人物証明が必要になります。

オンライン上のなりすまし、詐欺、多重人格、ディープフェイク、その他リアルでありながら人を欺くAI生成コンテンツの世界では、「人であることの証明」が必要です。しかし、ここでの新たな問題はフェイクコンテンツではありません。AIは、私たちが 「本物 」かどうかを見分けるための手がかりをすべて含むコンテンツを制作するための限界コストを劇的に削減します。

ですから今、私たちはこれまで以上に、コンテンツと個人をデジタルで結びつける方法が必要なのです。「人であることの証明」は、デジタル・アイデンティティを確立するための重要な構成要素です。しかし、ここでは、個人を攻撃したり、ネットワークの完全性を損なったりする際の限界コストを増大させるメカニズムになります： ユニークなIDを取得することは、人間にとっては無料ですが、AIにとってはコストがかかり困難です。

一意なIDの取得は人間にとっては無料ですが、AIにとってはコストがかかり、困難です。だからこそ、プライバシーを保持する「一意性」という特性は、私たちが信頼できるウェブを構築するための次の大きなアイデアなのです。単に個人であることを証明するだけでなく、悪意のある行為者にとって攻撃のコスト構造を根本的に変えることができます。したがって、「一意性特性」、すなわちシビル耐性は、あらゆる人称証明システムの譲れない特性です。

予測市場からあらゆるもののためのより良い情報集約へ

予測市場は2024年のアメリカ選挙でメインステージに登場しますが、 市場デザインを研究する経済学者として、私は2025年に変革をもたらすのは予測市場そのものだとは考えていません。むしろ予測市場は、コミュニティ・ガバナンスやセンサー・ネットワークから金融やその他多くのアプリケーションに至るまで、より分散技術に基づいた情報集約メカニズムの 舞台を整えるものです。

この1年でこのコンセプトは証明されましたが、予測市場そのものが必ずしも情報集約の優れた方法ではないことに注意してください： グローバルで「マクロ」な事象であっても信頼性に欠けることがありますし、より「ミクロ」な問題では、予測プールが小さすぎて意味のあるシグナルが得られないこともあります。しかし、研究者や技術者は、データの 価格設定や 購入メカニズムから、主観的な評価を引き出すための「ベイズ型 自白剤」まで、さまざまな情報の文脈で人々が知っていることを（正直に）共有するインセンティブを与えるための設計フレームワークを数十年分持っており、その多くはすでに暗号プロジェクトに適用されています。

ブロックチェーンは、分散型であるだけでなく、オープンで監査可能なインセンティブ・スキームを促進するため、このようなメカニズムを実装するのに常に自然に適合しています。重要なのは、ブロックチェーンは出力も公開するため、誰でもリアルタイムで結果を解釈できることです。

ステーブルコインを決済に利用する企業が増加

ステーブルコインは1ドルを最も安く送金できるため、迅速なグローバル決済が可能です。ステーブルコインはまた、新しい決済製品を開発する起業家にとって、ゲートキーパーや最低残高、独自のSDKが不要で、より利用しやすいプラットフォームを提供します。しかし、大企業はまだ、こうした決済レールに切り替えることによる大幅なコスト削減と新たな利幅に目覚めていません。

企業によるステーブルコインへの関心（およびピアツーピアペイメントにおける初期の採用）は見られますが、2025年にはより大きな実験の波が押し寄せると予想されます。レストラン、コーヒーショップ、街の商店のような、強力なブランドを持ち、顧客を魅了し、支払いに痛みを伴う中小企業が、クレジットカードから最初に切り替えるでしょう。対面取引であるため）クレジットカードの不正利用防止の恩恵は受けられず、また取引手数料（コーヒー1杯30セントは大きな利ざやの損失です！）によって最も打撃を受けます。

また、大企業も同様にステーブルコインを採用すると予想されます。もし安定したコインが本当に銀行の歴史をスピードアップさせるなら、企業は決済プロバイダーの中間マージンを排除しようとするでしょう。企業はまた、クレジットカード会社が現在解決している問題（詐欺防止やアイデンティティなど）に対する新たな解決策を模索し始めるでしょう。

各国が国債のオンチェーン化を検討

国債をオンチェーン化することで、CBDC（中央銀行デジタル通貨）のような監視の心配がない、政府保証の利子付きデジタル資産が生まれます。これらの商品は、DeFi（分散型金融）融資やデリバティブ・プロトコルにおける担保利用のための新たな需要源を解き放ち、これらのエコシステムにさらなる完全性と健全性を加えることができます。

世界中のイノベーション推進派政府が今年、パブリックで無許可かつ取消不能なブロックチェーンの利点と効率性をさらに探求する中、一部の国は国債のオンチェーン発行を試行するかもしれません。例えば、英国はすでに金融規制機関であるFCA（金融行動監視機構）のサンドボックスを通じてデジタル証券を模索しており、同国のHM Treasury/Exchequerもデジタルギフトの発行に関心を示しています。

米国では、SECが来年、レガシーで負担が大きくコストのかかるインフラを通じた財務省の清算を義務付ける予定であることから、ブロックチェーンが債券取引の透明性、効率性、参加者をどのように向上させることができるかについて、より多くの会話が交わされることが期待されます。

米国におけるブロックチェーン・ネットワークの新たな業界標準である「DUNA」の採用が進むでしょう。

2024年、ワイオミング州はDAO（分散型自律組織）を法人として認める新法を可決。DUNAまたは「分散型非法人非営利団体」は、ブロックチェーンネットワークの分散型ガバナンスを可能にすることを目的として構築され、米国ベースのプロジェクトにとって唯一実行可能な構造です。DUNAを分散型法人構造に組み込むことで、暗号プロジェクトやその他の分散型コミュニティは、DAOに法的正当性を付与することができます。

DAO（オープンなブロックチェーンネットワークの業務を管理するコミュニティ）は、ネットワークがオープンであり続け、差別がなく、不当に価値を引き出さないことを保証するために必要なツールです。DUNAはDAOの可能性を解き放つことができ、すでにいくつかのプロジェクトがその実装に取り組んでいます。米国は2025年に暗号エコシステムを育成し、進歩を加速させる態勢を整えており、DUNAが米国のプロジェクトの標準になることを期待しています。また、他の州も同様の構造を採用することが予想されます（ワイオミング州が先導し、今ではユビキタスなLLCを採用した最初の州でもあります）...特に暗号以外の他の分散型アプリケーション（物理的なインフラやエネルギーグリッドなど）が離陸するにつれて。

オンライン上の流動的民主主義が物理的なものに

人々が現在の統治や投票システムにますます不満を抱くようになるにつれ、オンラインだけでなく物理的な世界でも、テクノロジーを駆使した新しい統治を実験するチャンスが到来しています。私は以前、DAOやその他の分散型コミュニティが、政治制度や行動、急速に進化するガバナンスの実験を、いかに大規模に研究することを可能にしているかについて書きました。しかし今、これらの学びをブロックチェーンを通じて物理世界のガバナンスに応用できるとしたらどうでしょう？

サイバーセキュリティや監査の懸念を抑えるため、まずは低リスクの試験的な試みから始め、最終的にはブロックチェーンを使って選挙のための安全な私的投票を実施できるようになるでしょう。しかし重要なのは、ブロックチェーンによって「流動的な民主主義」、つまり人々が問題に対して直接投票したり、投票を委任したりする方法を地域レベルで実験できるようになることです。このアイデアは、ルイス・キャロル（『不思議の国のアリス』の作者であり、投票システムの研究者でもある）が何らかの形で最初に提案したものです。コンピュータと接続性、そしてブロックチェーンにおける最近の進歩は、新しい形の代表民主主義を可能にします。暗号プロジェクトはすでにこのコンセプトを応用しており、これらのシステムを機能させるための大量のデータを生み出しています。

インフラを再発明するだけでなく、再利用するビルダーたち

この1年、各チームはブロックチェーンスタック全体で車輪を再発明し続けました-バリデータセット、コンセンサスプロトコルの実装、実行エンジン、プログラミング言語、RPC APIなどを新たに特注しました。その結果、専門的な機能性においては若干向上することもありましたが、より広範な、あるいは基本的な機能性においては不足することが多くありました。例えば、SNARKに特化したプログラミング言語： 理想的な実装であれば、理想的な開発者はよりパフォーマンスの高いSNARKを作成できるかもしれませんが、実際にはコンパイラの最適化、開発者ツール、オンライン学習教材、AIプログラミングのサポート......などにおいて、汎用言語には（少なくとも現時点では）及ばない可能性があります。

2025年には、コンセンサスプロトコルや既存のステーク資本から証明システムに至るまで、より多くの既製のブロックチェーンインフラストラクチャコンポーネントを再利用し、他者の貢献を活用するチームが増えることを期待しているのはそのためです。このアプローチにより、構築者は多くの時間と労力を節約できるだけでなく、製品やサービスの価値を差別化することに集中できるようになります。

インフラはついに、ゴールデンタイムに対応可能なウェブ3の製品やサービスを構築できるようになりました。そして、他の産業と同様に、これらは、「ここで発明されたものではない 」ものを嘲笑するチームではなく、複雑なサプライチェーンをうまくナビゲートできるチームによって構築されるでしょう。

暗号企業は、インフラにUXを決定させるのではなく、エンド（ユーザーエクスペリエンス）から始めるでしょう。

ブロックチェーンの技術インフラは興味深く多様ですが、多くの暗号化企業は単にインフラを選択しているわけではありません。インフラレベルの特定の技術的選択が、ブロックチェーン製品やサービスのUXに直結するからです。

しかし私は、この業界はここで暗示されているイデオロギーの壁を乗り越えられると信じています： テクノロジーが究極のUXを決めるべきで、その逆はあり得ません。2025年には、より多くの暗号製品デザイナーが、求めるエンドユーザー体験から始め、そこから適切なインフラを選択するようになるでしょう。暗号スタートアップは、製品市場適合性を見つける前に、特定のインフラ決定を過度に指標化する必要がなくなり、実際に製品市場適合性を見つけることに集中できるようになります。

特定のEIP、ウォレット・プロバイダー、インテント・アーキテクチャなどにとらわれる代わりに、これらの選択肢を抽象化して、全体的でフルスタックのプラグアンドプレイ・アプローチにすることができます。豊富なプログラマブル・ブロックスペース、成熟しつつある開発者ツール、チェーンの抽象化により、暗号を設計できる人の民主化が始まっています。ほとんどのテクノロジー・エンド・ユーザーは、毎日その製品を使用するために、どの言語で書かれているかを気にしません。暗号でも同じことが起こり始めるでしょう。

「ワイヤーを隠す」ことがWeb3のキラーアプリの到来を後押し

この業界の技術的なスーパーパワーは、ブロックチェーンを特別なものにしている一方で、これまでの主流への普及を妨げてきました。クリエイターやファンにとって、ブロックチェーンはコネクティビティ、所有権、マネタイズを解き放ちます...しかし、業界内部の専門用語（「NFTs」、「zkRollups」など）や複雑なデザインは、このテクノロジーから最も恩恵を受ける人々にとって障壁となっています。私は、Web3に関心を持つメディア、音楽、ファッションの経営者たちとの数え切れないほどの会話の中で、このことを目の当たりにしてきました。

多くの消費者向けテクノロジーの大量導入は、このような経路をたどってきました：テクノロジーから始まり、象徴的な企業やデザイナーが複雑さを抽象化し、その動きが画期的なアプリのロックを解除するのに役立ちました。SMTPプロトコルは「送信」ボタンの後ろに隠されています。同様に、Spotifyが音楽に革命を起こしたのは、ファイルフォーマットを誇示するためではなく、曲のプレイリストを指先に届けるためです。ナッシーム・タレブ（Nassim Taleb）は、「過剰なエンジニアリングは脆弱性を生む。シンプルさはスケールする」。

だからこそ、2025年、私たちの業界はこの理念を採用するのだと思います： 「ワイヤーを隠す」。最高の分散型アプリはすでに、画面をタップしたりカードをスワイプしたりするのと同じくらい簡単になるよう、より直感的なインターフェイスに焦点を当てています。2025年には、より多くの企業がシンプルにデザインし、明確にコミュニケーションするようになるでしょう。

暗号産業がついに独自のアプリストアを獲得、そしてディスカバリーへ

暗号アプリがアップルのApp StoreやGoogle Playのような集中型プラットフォームでブロックされると、トップ・オブ・ファネルのユーザー獲得が制限されます。しかし現在、新しいアプリストアやマーケットプレイスが、このような配信や発見を、ゲートなしで提供しています。例えば、WorldcoinのWorld App marketplaceは、個人証明書を保存するだけでなく、「ミニアプリ」へのアクセスを許可しており、わずか数日のうちにいくつかのアプリで10万人のユーザーを獲得しました。もう一つの例は、Solana携帯電話ユーザー向けの手数料無料のdAppストアです。これらの例はいずれも、暗号アプリストアにとって、初期のアプリエコシステムにとってアップルデバイスがそうであったように、ソフトウェアだけでなく、電話やオーブといったハードウェアがいかに重要な利点であるかを示しています。

一方、人気のあるブロックチェーンエコシステム（例：Alchemy）全体で1000以上の分散型アプリケーションとWeb3開発者ツールを持つ他のストアや、ゲームのパブリッシャーとディストリビューターの両方の役割を果たすブロックチェーン（例：Ronin）もあります。しかし、楽しいことばかりではありません： メッセージングアプリのように既存の流通がある製品の場合、それをオンチェーンに移植するのは困難です（例外：Telegram/TONネットワーク）。同じことが、Web2で大きなディストリビューションを持つアプリにも当てはまります。しかし、2025年にはこのような移植がより多く行われるようになるかもしれません。

暗号所有者が暗号利用者に

2024年、暗号は政治運動として大きな発展を遂げ、主要な政策立案者や政治家が暗号について積極的に発言しました。また、金融運動としての発展も見られました（ビットコインやイーサリアムのETPが投資家のアクセスを広げた例などを参照）。2025年、暗号はコンピューティング・ムーブメントとしてさらに発展するはずです。しかし、次のユーザーはどこから来るのでしょうか？

私は今こそ、現在「受動的」な暗号保有者に再び参加してもらい、彼らをより積極的なユーザーに変える時だと考えています。すでに暗号を所有している6億1,700万人をオンチェーンに取り込むことができます。特に、ブロックチェーンのインフラが改善され続け、ユーザーの取引手数料が低下しています。これは、既存ユーザーや新規ユーザー向けに新しいアプリケーションが登場し始めることを意味します。一方、私たちがすでに目にした初期のアプリケーションは、stablecoins、DeFi、NFT、ゲーム、ソーシャル、DePIN、DAO、予測市場などのカテゴリにまたがっていますが、コミュニティがユーザーエクスペリエンスやその他の改善にさらに注力するにつれて、メインストリームのユーザーにとってもよりアクセスしやすくなり始めています。

様々なセクターが「非従来型」資産のトークン化を開始する可能性

暗号業界やその他の新興テクノロジーのインフラが成熟してコストが低下するにつれて、資産をトークン化する習慣はセクターを越えて広く普及するでしょう。これにより、コストが高い、あるいは価値が認められていないなどの理由で、以前はアクセスできないと考えられていた資産が、流動性を獲得する可能性があるだけでなく、より重要なこととして、世界経済に参加することができるようになります。AIエンジンもまた、この情報を独自のデータセットとして利用することができます。

かつてフラッキングによって手の届かないと考えられていた石油埋蔵量が解き放たれたように、非従来型資産をトークン化することで、デジタル時代の収入創出が再定義されるかもしれません。その結果、一見SF的なシナリオがより可能になります： 例えば、個人が自分のバイオメトリックデータをトークン化し、スマートコントラクトを通じてその情報を企業にリースすることができます。例えば、ブロックチェーン技術を使って医療データ収集に所有権、透明性、同意をもたらすDeSci企業を通じて、私たちはすでにこの初期の例を目にしています。このような未来がどのようになるかはまだわかりませんが、このような開発により、人々はこれまで利用されていなかった資産を、政府や中央集権的な仲介者に頼るのではなく、分散化された方法で活用することができるようになります。

エンタープライズ＋フィンテック

規制がコードになるとき

銀行、保険、ヘルスケア業界の企業は、コンプライアンスを維持するために膨大な時間と数百万ドルを費やしています。今日、銀行や保険の規制は何万ページにも及び、SBA融資の文書だけでも1,000ページを超えます。企業にとって、これらの法規制を守り続けるには、複雑なワークフローが必要であり、スタッフの雇用やトレーニングに多くの時間を費やしています。代わりに、テキスト、画像、判例を含むこれらの長大な文書が、規制に特化したLLMのトレーニングに使用されることを想像してみてください。突然、コンプライアンスはGoogleクエリのように簡単になります： 「X]はコンプライアンスに準拠していますか？どのような修正が必要ですか？」

規制の最新情報を得るための煩わしいプロセスは、消費者にとってもそれほど明白なコストではありません。一例を挙げれば、毎年150万人の消費者が住宅ローンを滞納していると推定されています。もしそのような人々が、ファニーメイの1,000ページを超えるサービシング・ガイドに精通した担当者に相談し、ローンを変更して救済を受ける方法について迅速かつ的確な回答を得ることができるとしたらどうでしょう？AIエージェントは迅速に訓練を受けることができ、限りなく忍耐強いです。LLMはこの伝統的に困難なプロセスを合理化することができます。

コンプライアンスという労働集約的な業務は、新しいソフトウェアにとって機が熟しています。AIは、消費者と企業にとって、より安全で、よりわかりやすく、より効率的なシステムを構築することができます。

レガシーな記録システムの廃止

AIは、企業バイヤーを技術スタック全体の再考に駆り立てています。今年初めにKlarnaがSalesforceとWorkdayを国産のカスタムメイドAIソリューションに置き換えるという動きは、氷山の一角に過ぎません。私は、このようなコードカット（よりダイナミックなアップグレードを優先してレガシーな記録システムを取り去ること）は、何度も繰り返されると予測しています。

10年以上ぶりに、記録システムは脆弱になりました。2010年代の典型的なソフトウェア企業は、既存の記録システムに接続して下流のワークフローを動かしていましたが、今日、最も野心的な創業者は、そのコアシステムを完全に再構築しています。リレーショナル・データベースはマルチモーダルなものになるでしょう。AIが（単に作業を促進するのではなく）実際に作業を実行するまでに進歩した今、私は顧客が「エンゲージメント・システム」、つまり人間の「実行者」を主にレビュアーに変えるダイナミックなAI搭載ツールを求めるようになると予想しています。エンゲージメント・システムは、コア・データ・セット（顧客の詳細、注文情報など）を保存し、ユーザーが仕事を完了するための主要なアプリケーションとして機能します。

これは迅速でも容易でもありません。これらのカテゴリの既存企業は、深いデータ堀と膨大なリソースを持っています。しかし、私は、より多くの創業者がソフトウェアで最大の賞を狙うのを見るのが楽しみです。

差別化 vs. 永続的な防衛力

AIは究極の差別化の原動力となり、ソフトウェアを業界全体の労働力に変えました。2024年、多くの新興企業は、判断集約的なタスクにLLMを適用するためのくさびとして、「厄介なインボックス問題」を追求しました。2025年は、AI企業が差別化を永続的な防衛力に変える年になるでしょう。

勝ち組スタートアップは、自社製品の周囲に堀を築くことに注力するでしょう。ディフェンシビリティーは、時代を超越した要因、すなわち、ユーザー導入によって価値を増大させるネットワーク効果、製品を不可欠なものにする高いスイッチングコスト、顧客獲得コストを低下させる製品のバイラリティにかかっています。

成功するAIネイティブ企業は、狭いユースケースを超え、隣接するワークフローに拡大し、記録の中核システムとなるでしょう。差別化とは、10倍（または100倍）優れている問題を解決することで、堀を築く機会を得ることです。しかし、差別化と守備範囲は別物であり、この2つを混同した新興企業は、より戦略的な競合他社に出し抜かれるリスクがあります。

無機的成長のロマン

AIは、保険、法律、不動産、ITなどの伝統的なサービス産業全体の仕事を自動化しています。これらのビジネスの多くは歴史的に利益率が低く、規模を拡大することが困難でしたが、現在ではLLMを活用し、特に音声、電子メール、メッセージングに関わる業務を自動化することで、利益率が高く、拡張性のあるモデルへと変化しています。

このシフトは、大企業が資産を購入し、変換する従来のプライベート・エクイティの時代の到来を告げるだろうと予測する人もいますが、私は、AIを搭載し、垂直方向に特化したサービスの新興企業に大きな可能性を見ています。AIとワークフロー自動化ツールを組み合わせることで、そのような企業は伝統的なサービス分野を完全に再構築することができます。

その中で最も成功するのは、おそらく小規模な既存企業との提携を通じて有意義な収益改善を実証し、優れた経済性とキャッシュフローを活用して中小企業を買収する方法を見つけることでしょう。このアプローチは経営的に簡単ではありませんが、うまく実行されれば、サービス事業の運営方法に進化が見られると期待しています。

AIネイティブのUIとUX

2025年は、次世代のSaaS企業にとってAIネイティブなUIとUXのパラダイムが確立される年になると思います。ここ数年は、フロンティアの基礎モデルを訓練し、これらのモデルを本番で使用できるインフラを開発することに取り組んできました。企業は何が可能かを理解し、ユーザーはモデルを促したり、AIが可能にする非決定論的なインターフェースと対話したりすることに慣れてきました。

つまり、LLM以前のソフトウェアが許さなかったような、ソフトウェアとのインタラクションの新しい方法を実験し始めることができるのです。未来のUIは、人間が手作業でボックスに入力する従来のSaaSツールとは一線を画すものになるでしょう。チャットは最初の実験的なインターフェースでした。このフェーズでは、AIエージェントがワークフローの中で直接アクションを起こすことができるようになり、人間が仕事のレビューやQAを行うためにUIが再構築されるでしょう。

すべてのホワイトカラーにAI副操縦士が誕生

私は、2025年はAI副操縦士の年になると予測しています。最終的には、ホワイトカラーのあらゆる役割にAI副操縦士がつき、仕事の最もつらい部分を引き継ぎ、労働者はより創造的または戦略的なタスクに集中できるようになります。

AIエージェントは、既存のあらゆる記録システムから上流に挿入し、異種ソースからデータを取り込み、それを使って何時間もの反復作業を効率化することができます。11xのようなバーチャル営業開発担当者（SDR）は、既存のシステム（CRMなど）にレコードを作成する前であっても、潜在顧客に関するすべての関連情報を収集し、最初のアウトリーチを管理することができます。

これは、スタートアップ企業にとって、面倒な特定の業種に特化したワークフローに取り組む絶好の機会を提供します。OpenAIとペンシルバニア大学による最近の研究では、LLMにアクセスすることで、米国内の全労働者のタスクの約15％が、同じ品質レベルで大幅に速く完了できることがわかりました。LLMの上に構築されたソフトウェアとツールを組み込むと、その割合は全タスクの47％から56％に増加しました。

これは始まりにすぎません。今後数年のうちに、AIエージェントによってほぼ完全に自動化される役割も出てくるでしょう。

ゲーム

次世代ピクサーの出現

次世代のピクサーは、映画とビデオゲームの境界線を曖昧にするような、AIネイティブのストーリーテリング形式を活用するようになると思います。

従来、ほとんどのビデオゲームは、何年もかけて開発されたベイク済みのアセットを使って決定論的にレンダリングされていました。しかし現在では、ゲーム全体をその場で生成できるインタラクティブ・ビデオと呼ばれる、AIネイティブのストーリーテリング形式が登場しています。ゲームエンジンは不要で、事前に構築する必要のあるアセットもありません。インタラクティブ・ビデオは、完全にニューラルネットワークからリアルタイムで生成されたビデオフレームで構成されています。画像生成モデルが、プレイヤーの入力に基づいて次のゲームプレイフレームを推測します。その結果、テレビや映画のアクセシビリティと、ビデオゲームのダイナミックでプレイヤー主導のシステムを融合させた、パーソナライズされた無限のゲームプレイが実現します。

この1年で、OpenAI、Luma Labs、Pika、Runwayなどから画期的なビデオファンデーションモデルが発表されました。ディープマインドやマイクロソフトのチームを含め、さらなる研究が進められており、ビデオゲーム、映画、AIの分野をうまく橋渡しするチームが率いる、インタラクティブな動画でストーリーを伝える新しい象徴的なメディア企業の台頭が間もなく見られると信じています。

独自の世界を持つAIコンパニオン

何百万人もの人々がAIコンパニオンをダウンロードし、毎日何時間も対話をしています。しかし、この体験には限界があります。現世代のコンパニオンは受動的で、あなたが始めた会話に反応するだけです。あなたとの交流以外では、これらのコンパニオンは友達もいなければ、外部の状況も知りません。つまり、内なる世界を持っていないのです。

次世代のコンパニオンは、より魅力的でリアルなものになると思います。バーチャルな友人、ニュースに対する反応、感情。彼らには彼らなりの動機、使命、欲望があり、あなたともおしゃべりをするでしょう。友情はギブ・アンド・テイクです。

未来のAIコンパニオンのデザインは、ビデオゲームのフランチャイズでうまくいったことから多くを学ぶことができます。ビデオゲームと同様に、コンパニオンとの会話には目的があり、あなたの動機によって進められるべきです（そう呼ぶかどうかは別として、ゲームにおける「クエスト」のようなものです）。コンパニオンは他のキャラクターについて言及したり、友人を紹介したり、その世界の場所や話題、問題について話し合ったりするはずです。メールや電話で長い会話をすることもあれば、単に反応するだけのこともあります。AIコンパニオンは、彼ら自身が生きるべき世界を持っていると信じることで、ますますリアルに感じられるようになるでしょう。

ゲーム技術が明日のビジネスを支える

従来、ゲームは楽しみのためにデザインされた仮想世界のシミュレーションでした。そして今、ゲームテクノロジーはエンターテインメントの枠を超え、ビジネスのあり方を大きく変えようとしています。

Nvidia のグラフィックスや Unreal Engine のリアルタイム 3D レンダリングなど、ゲームは画期的なテクノロジーを長年にわたって開発してきましたが、これらのツールは現在、ビジネスにおける重要な課題を解決しています。例えば、Unreal Engine をベースに自律走行車のトレーニングやテストを行うバーチャル シミュレーションを開発する Applied Intuition は、その一例です。

ジェネレーティブ AI によるバーチャル コンテンツ制作コストの削減、高度な 3D キャプチャ テクノロジーによる現実世界の環境のデジタル化 (別名デジタル ツイン)、そして次世代 XR デバイスによるワーカーの没入体験の実用化です。

アプリケーションはすでに登場しています： Andurilは防衛シミュレーションにゲームエンジンを活用し、Teslaは自律走行システム用に仮想世界を作成し、BMWは将来のヘッドアップディスプレイシステムにARを組み込み、Matterportは仮想ウォークスルーで不動産に革命を起こし、Traverse3Dは企業が労働力のための仮想インタラクティブトレーニングを解放するのに役立ちます。

仮想環境での自律システムのトレーニング、3Dビジュアルを使った消費者の買い物支援、シミュレーションによる明日の労働力の拡大など、2025年にはゲーム技術があらゆる分野に浸透すると思います。

「顔の見えない」映像クリエイターの第二の波

「顔のないクリエイター "とは、デジタルネイティブの映像クリエイターのことで、視聴者から自分の姿を隠しています。「顔のない "クリエイターには、幅広いスペクトラムがあります。その中間には、別人格を名乗り、仮装やコスチュームとして自分の正体を隠すクリエイターがいます。さらにその奥には、VTuberのようにバーチャルなアバターと完全に結びついたアイデンティティを持つ人たちがいます。

クリエイターを目指す人たちにとって、これまでカメラや音響設備、グリーンスクリーンが必要だったコンテンツが、AIソフトウェアで再現できるようになりました。身分を隠すことで、クリエイターは、母国語ではない言語で、母国語ではない声で話すなど、AIを活用したツールや機能を活用することができます。例えば、インド出身のクリエイターは、400ドルのポッドキャスト用マイクのように聞こえるように改良されたノートパソコンで録音したフランス語のアクセントで、ルーブル美術館に関するビデオエッセイを制作することができます。

最終的には、視聴者が私たちの関心を引くかどうかを決めるのです。配信される情報が有意義で、面白く、洞察に富んでいると感じられるなら、私たちはカメラの後ろにいる人の顔を本当に気にするでしょうか？

成長段階の技術

「ググる」の衰退

検索独占は2025年に終了。

グーグルは米国の検索の90％を支配していますが、その支配力は低下しています。最近の米国反トラスト法判決は、アップルや他の携帯電話メーカーに、代替検索プロバイダーへの権限を与えるよう促しています。法的な圧力だけでなく、AIが検索に参入。

ChatGPTの週間アクティブユーザー数は2億5,000万人以上。回答エンジンのPerplexityはシェアを拡大し、前月比25%以上の成長を遂げ、検索エンゲージメントの形を変えています。彼らのクエリは平均～10語で、従来の検索よりも3倍以上長く、約半数がフォローアップの質問につながります。Claude、Grok、Meta AI、Poe、その他のチャットボットもまた、検索の一部を切り取っています。米国の消費者の60％は、過去30日間にリサーチや購入を決めるためにチャットボットを利用しました。深い仕事では、専門家はCausaly（科学）、Consensus（学術研究）、Harvey（法律）、Hebbia（金融サービス）のようなドメインに特化したプロバイダーを活用しています。

広告とリンクは、世界の情報を整理し、普遍的にアクセス可能で有用なものにするというグーグルの使命に沿うものでした。しかし、グーグルはあまりにも乱雑になり、ゲーム化されたため、ユーザーは検索結果を掘り下げる必要が出てきました。ユーザーは答えと深さを求めています。グーグル自身は独自のAI結果を提供することができますが、短期的な利益を犠牲にしています。動詞としてのグーグルは四面楚歌。その後継者を探す競争は始まっています。

セールスの黄金時代

AIは営業部隊に致命的な打撃を与えるどころか、営業の黄金時代をもたらし、大規模な採用ブームをもたらす可能性があります。新世代のAIを搭載した営業テクノロジーは、営業担当者の事務作業の多くを自動化し、営業組織の効率性と生産性を大幅に向上させるでしょう。この技術により、経営者はアカウント・エグゼクティブ1人当たりのサポート・ロールの数を削減し、立ち上げ時間を短縮することができます。そして最も重要なことは、AIが自動化できない部分、すなわちハイタッチなコンサルティング営業に集中する時間を営業担当者に与えることです。

その中核は、顧客がソフトウェアを評価し、購入する方法を学ぶのを支援する営業です。AIによって開発者の生産性が向上していることを考えると、今後多くの新しいソフトウェアが市場に投入されることになるでしょう。

つまり、そのソフトウェアがどのように問題を解決するのかをバイヤーに理解させるために、より多くの営業担当者が必要になるということです。各AEの限界生産性が低下しない限り、企業はより多くのMRを採用しようとするでしょう。生産性の向上は、MRの増加につながり、収益の増加につながります。ここで、これらのMRが全員、AIを活用したコーチ、SDR、セールス・エンジニアを持っていると想像してみてください。MRの効率性や生産性は無限大です。

インフラストラクチャー

ハイパーセンター AIインフラをめぐる地域間競争

AIの覇権をめぐる競争において、コンピューティングは国家の重要なインフラとなっています。しかし、すべての国が競争力を備えているわけではありません。大規模なAIモデルのトレーニングや推論には、電力を大量に消費するGPUが何千台も必要です。そのためには十分なエネルギーが必要であり、ひいては何百メガワットもの熱を効果的に放熱できる場所の土地が必要です。私は、独自の最先端モデルを開発、訓練、ホスティングできる場所をAIハイパーセンターと呼んでいます。

今後5年から10年の間に、世界トップクラスのハイパーセンターがAIのフロンティアの席に座り続けるためには、約3～6ギガワットの設備容量を開発する必要があると私は考えています。現在、そのような規模は存在しませんが、米国、中国、日本、シンガポール、サウジアラビアをはじめとする複数の国が、一度に100～150メガワットのAIインフラを構築し、その目標に到達しようと競争しています。

各国政府はAIコンピュート・インフラを、AI開発の競争力を維持するために不可欠な戦略的国家資源と見なし始めています。今後数年間で、計算能力、持続可能なエネルギー源、先進的な政策を通じてAIに投資する国が、世界中の科学と経済の進歩の未来を左右することになると私は予測しています。

小さくとも力強く： オンデバイスAI

来年は、より小型のオンデバイスAIモデルが、量的にも使用量的にも主流になると予想しています。このトレンドは、経済的、実用的、プライバシーへの配慮だけでなく、ユースケースによって推進されるでしょう。スマートフォンやIoTデバイスのようなデバイス上での即時のデータ処理と推論は、リアルタイムで応答性の高いインタラクションに対する新しいユーザーの行動と期待を促進するでしょう。この行動シフトは、TensorFlow LiteやPyTorch Edgeのようなソフトウェアフレームワークと、GoogleのEdge TPUのようなカスタムハードウェアの両方の開発によって、進化するインフラによってサポートされます。大規模モデルは依然として多くの収益を生むかもしれませんが、小規模モデルは消費者/B2Bのユーザー体験をリードする最前列の席に座り、市場シェアを大幅に拡大するでしょう。

「推論」を超えて： AIが数学、物理学、コーディングの分野で躍進

LLMは人間の思考に類似した方法で推論するわけではないことが明らかになりつつあります。アップル社が最近発表した論文によると、LLMが推論しているように見えるのは、学習データに見られる推論ステップを素朴にコピーしているだけだということです。しかしながら、最先端のモデルは、数学、物理学、コーディングのような「推論」タスクにおいて、パフォーマンスの向上を示しています。例えば、国際数学オリンピックでは、LLMは金メダルレベルのパフォーマンスを達成できるようになりました。これは、モデル学習（推論トレースに対する強化学習など）やモデル推論（「テスト時間計算」とも呼ばれる）における新しい技術によって達成されました。OpenAIのo1は、これらのテクニックを強く推し進めた最初の主要なモデルリリースであり、有望な結果をもたらしました。他のAIチームも、この研究を本格的に取り上げています。その結果、LLMがどのような新しい能力を獲得するのか、楽しみです。