Founders Fund: AIは次のCryptoになるのか？
人工知能業界は、暗号通貨業界が失った信頼を維持できるのか？著者：John Luttig
編訳：范陽
ChatGPTは最近、親戚のグループにも広がり、多くのテクノロジーや投資業界の人々は、この賑やかな光景が昨年の暗号通貨業界に似ていることを思い出すでしょう。
破壊者となる可能性のある技術が徐々に一般に広がると、常に曖昧な神秘が伴います。千人の人がいれば千通りの想像と解釈があり、これらはまたこの技術の背後にある文化的潮流に集約されます。
AIが火や電気のように本当にその潜在能力を実現したとき、自転車のように社会の効率と速度を向上させるだけでなく、幻覚剤のように人間の神経回路を開き、視野を広げ、考えたことのないことを考え、やったことのないことをやるようになり、最終的には日常生活に溶け込むことでしょう。
今日は、Peter Thielが設立したベンチャーキャピタルファンドFounders Fundの投資ディレクターであるJohn Luttigのブログからの記事を共有します。この文章は昨日の文章の冒頭部分の続きです：『AIの未来：自己組織化、自然のインスピレーション、そして生物融合』。もし時間がない場合は、いくつかのポイントを共有しますが、どんな意見にも限界があることを忘れないでください。時間の経過とともに、私たちは振り返って検証することができます。
1. AI分野は金融化の腐食を受けておらず、長いスレッドと研究駆動の特性により、Cryptoの轍を踏むことを避けることができます。人工知能が約束するのは生産性であり、簡単にお金を稼ぐことではありません。
2. 大型モデルの価値の獲得は、半導体業界のように、各地政学的地域で少数の勝者が現れる可能性があります。超大国間では、相手のモデルを使用することはほとんどありません。
3. 現在のAIのイデオロギーは、むしろ白紙のキャンバスのようです。理想的には、インフラストラクチャのレベルでは中立であり、アプリケーションのレベルではより明確な指向性を持つべきです。つまり、AIの発展は社会の進歩に合った使命を見つける必要があります。
4. 基本モデルはテクノロジーの寡頭に独占され、人工知能分野の機会はアプリケーション層にあり、専門知識を必要とする産業と最大の市場との結合に大きな可能性があります。技術が充実すると、技術自体が価値を獲得するのは難しくなり、インテリジェンスのシステムを構築することで価値を獲得します。
テクノロジーの世界の核冬が訪れたようです：ソフトウェア企業、SPAC、フィンテック、暗号通貨はすべて深い凍結状態に入っています。人工知能は唯一、軍のコートを着た業界かもしれません。
人工知能のピーク指標（Peak AI indicators）は至る所にあります。ベンチャーキャピタル会社の深い分析記事やTwitterでのブレインストーミングにおけるAIに関する議論は歴史的な最高点に達しました。暗号通貨の熱狂の中での忠実なファンたちは、AIの新しい遊び場に移行しました。このサークルでは、MBAの数がすぐにギークの数を超えるかもしれません。
ちょうど1年前、暗号通貨（crypto）は同じように熱狂的なバブルを持っていました。人工知能は暗号通貨のバブル崩壊の運命を避けることができるのでしょうか？暗号通貨業界は過剰な投機に対する警告の物語を提供しており、考慮すべき4つの欠点があります：
資本：暗号通貨に対する資本の出所は、従来のベンチャーキャピタルと切り離され、プロジェクトの評価と流動性のタイムラインを歪めました。
使命：創業者は暗号通貨の去中心化の創業使命を裏切りました。
人：トークンの抽出投機者が理想的なイデオロギーの構築者を圧倒しました。
価値創造：創業者がトークン保有者に創造した価値は、一般のユーザーよりも多いです。
AIとCryptoの両業界は過熱していますが、それが同じ方法で崩壊することを意味するわけではありません。AI業界がより慎重に発展すれば、人工知能は過剰な期待による信頼の崩壊を逃れることができるでしょう。
資本
Capital
2010年代の初めには、機関投資家が暗号通貨に時間をかけることはありませんでした。これは不可能でした：ベンチャーキャピタルのLP契約は、暗号通貨のような資産への投資を制限していました。2015年までに、少数のベンチャーキャピタル会社がLPAの暗号通貨制限の問題を解決しました。
2017年、機関の暗号通貨投資が変化しました。すべてのベンチャーキャピタル会社が真剣にターゲットを探し始めました。ほとんどのスタートアップには暗号通貨戦略がありました。専用の暗号通貨ファンドが登場しました。そして2020年には、緩和的な資金環境がファンドに余剰資金を配分し、投機しやすいカテゴリーにロケット燃料を追加しました。
2つの資本に関する問題が発生しました：資本と社会の進歩が一致せず、VCの短期主義です。
恒常的な資本、非恒常的な進展：無数の暗号通貨専用ファンドがエコシステムに安定した資金流を提供しました。これは良い分業のように見えました：一般的なベンチャーキャピタル会社は暗号通貨のノイズを調整し、暗号通貨の創業者はより専門的な人々から資金を調達できました。
市場の熱が高まる中で、暗号通貨ファンドの迅速な流動性は、専用ファンドが数十億ドルの資産管理規模に急速に拡大することを意味し、一般的なベンチャーキャピタルファンドの規模と競争できるようになりました。
しかし、音楽が止まると、暗号通貨専用のベンチャーキャピタル会社は、他の業界のスタートアップの機会コストに基づいて暗号通貨取引を評価することができませんでした。この機会コストは微不足道に見えますが、速度を制限する役割を果たします：業界Bの進展が業界Aを上回ると、より多くの増分リスク資金が業界Bに流入します。
恒常的な資本流入と、ユーザーがこの技術を使用する速度、商業的成功における非恒常的（おそらく下降する）進展が並行して、暗号通貨のスタートアップと従来のテクノロジースタートアップの評価を切り離しました。投資家は自己暗示的な方法で評価の妥当性を証明します。「Xトークンは100億ドルの価値のYトークンよりも優れているので、10億ドルで投資するのは問題ない。」
VCの短期的な行動：金融化された技術として、暗号通貨の急速な富の誘惑は、創業者とベンチャーキャピタル機関の心構えを変えました。
ベンチャーキャピタル会社は通常、10年以上の時間を待ってリターンを得ます。しかし、投資家が3年未満でトークン配分を得られることを見たとき、短期主義が彼らを誘惑し、歴史的な規則に反します。ベンチャーキャピタル会社は短期的なロックインを選択し、迅速な流動性を得るために上場前のトークン販売を奨励します。
経済的なインセンティブは、長期的な範囲で本当の製品アプリケーションを創造し資金提供するためのものではありません。もしあなたがすでに現金化して去ったのなら、なぜ製品を作り続ける必要があるのでしょうか？
人工知能はこれらの資本面の課題を回避しました。
一般的なファンド（Generalist funds）は、人工知能が正しい軌道で発展することを可能にします。専用の人工知能ファンドは引き続き存在しますが、暗号通貨ファンドのように完全に業界を支配することはありません。特定の技術のファンドは、基盤となるインフラ企業に焦点を当てることが多く、これは高度に寡頭独占的です -- 2023年には、多くの新しいVCが支援するAIインフラの勝者は現れないでしょう。今日の人工知能の熱潮の中で、ベンチャーキャピタル会社の真の機会は特定のアプリケーションにあります。
技術がどこにでも存在するようになると、その技術専用のファンドは無意味になります：例えば、データベースを使用する企業に投資するための専用ファンドを作ることは意味がありません。インフラストラクチャ分野を除いて、「人工知能企業AI company」という表現はもはや一般的ではなくなるでしょう（今では誰も自分をインターネット企業として区別することはありません）。人工知能テクノロジーの企業は、機械学習というツールボックスを活用していると見なされるでしょう。
人工知能のブルマーケットでどのようなベンチャーキャピタル会社がうまくいくでしょうか？おそらく一般的なファンドであり、彼らは全体像を見ています：買い手の心理、流通戦略、複利の利点（buyer psychology, distribution strategy, compounding advantages）。
一般投資家の管理下で、人工知能は資本の失控の問題を引き起こさないでしょう。機械学習駆動の製品は実体経済と深く相互作用し、顧客、競合他社、投資家が定期的に現実チェックを提供します。
AIはテクノロジーの構造において長期主義的です：初期の従業員は二次入札から利益を得るでしょうが、人工知能には明確な抽出や投げ売りの計画はありません。その性質はまさに逆です。
暗号通貨とは異なり、人工知能には内蔵された流動性メカニズムがありません。
誇大広告があるにもかかわらず、人工知能の商業化はまだ初期段階にあります -- 本当の、持続可能なビジネスには時間が必要です。
高金利環境では、実際のビジネスを持つ企業だけが公共市場や買収を通じて退出できます。
大多数のケースでは、人工知能から利益を得るには、前の世代のソフトウェアやインターネット企業よりも多くの時間がかかるでしょう。
汎用人工知能（AGI）という無限の価値を持つ可能性のある概念は、人々のAI資産に対するコールオプションの価値の過大評価を歪めるかもしれません。しかし、現在のマクロおよびミクロの資本環境は、バブルの発生を抑制できるはずです。
技術の使命
Mission
1990年代以来、起業家たちはデジタル通貨を作ろうと試みてきましたが、長年の試みは失敗に終わりました。2008年まで、ビットコインは暗号作業証明 + ブロックチェーンが最初の満足のいく解決策であることを示しました。
ビットコインのホワイトペーパーは使用ケースを明確にしました：従来の金融機関を回避すること。Cryptoの使命は無政府資本主義（anarcho-capitalist）と革命的です。創業者はこの技術の最良の伝道者であり、中本聡の言葉を借りれば：
「私たちは中央銀行が通貨を減価させないことを信頼する必要があると求められていますが、法定通貨の歴史はこの信頼の破壊に満ちています。私たちは銀行が私たちのお金を保持し、電子的に移転することを信頼する必要があると求められていますが、彼らは一波また一波の信用バブルの中でお金を貸し出し、ほとんど準備金を持っていません。私たちは彼らに私たちのプライバシーを渡さなければなりません……」
Cryptoのイデオロギーは初期のアプリケーションを推進しました。去中心化された通貨は使用シーンがあることが証明されました。合法的であれ違法であれ：匿名でピザを購入し、シルクロードで薬物を購入し、圧政政府の法定通貨システムから逃れることができます。現金をビットコインに交換すれば、中央銀行システムの監視から解放されます。
その後、この使命はますます曖昧になりました。暗号通貨の去中心化の目的は失われました：活動は集中化し、取引は追跡され、KYCおよびAML条項が増加しました。おそらく暗号通貨は金融システムと統合しなければ普及しないでしょうが、ブロックチェーンが去中心化されていなければ、一体何をしているのでしょうか？
CryptoがWeb3に進化するにつれて、使命の範囲も静かに変化しています。Cryptoは最初は去中心化された通貨についてでしたが、後に去中心化されたすべてのことに変わりました。ビルダーたちはブロックチェーンに基づくソーシャルネットワーク、去中心化されたゲーム、NFTチケットに焦点を当てています。Cryptoはデジタル通貨ですが、人々はそれがもっと必要だと感じています。
今でもCrypto業界は腐食されていますが、暗号通貨の最初の反動的使命はあなたを魅了するでしょう。この使命は創業ホワイトペーパーのタイトル、フォーラムの議論、アーキテクチャ、アプリケーションの中に存在します。
もし去中心化がCryptoの創業使命であるなら、人工知能の使命に相当するものは何でしょうか？ハリウッドは積極的なイメージを描いていません。すべてのディストピアSF映画には人工知能が登場します：《2001年宇宙の旅》のHAL 9000、《ターミネーター》のスカイネット、《彼女》のサマンサ、《エクス・マキナ》のエイヴァ。
映画の外では、人々は覚醒主義をより深く固めること、あるいはさらに悪いことに、AIが人間の仕事を奪うという信頼できるディストピア的なAIの物語を語っています。人工知能は人間の創造性と思考の共生的なパートナーになる可能性がありますが、楽観的な物語は共有される必要があります。
人工知能の積極的な使命は、暗号通貨のように具体的で明確ではありません。少なくとも今のところは。
確立されていない創業使命：人工知能技術自体には使命感が挿入されていません。ブロックチェーンが信頼を必要としないため、反体制的です。これは良いことかもしれません：人工知能はイデオロギーの白紙のキャンバスであり、人間の意志に基づいて形成されることができます。
多くの人々は依然として人工知能の使命に興奮しています。彼らは一体何に興奮しているのでしょうか？AIの背後にあるイデオロギーは、ある種のポストスカーシティ時代または繁栄の未来（post-scarcity or abundance）であり、拡張された繁栄を目指す資本主義から共産主義のスペクトルに至ります。人工知能の初期現代期（2010年代中期）において、その使命は効果的利他主義（effective altruism）でした：AGIを構築し、その利益を全社会に寄付することです。
多くの人工知能企業の既定の使命は、1900年代の失敗した社会主義実験と韻を踏んでおり、保守派や自由主義者を恐れさせています。しかし、彼らは明らかに異なります：技術を通じて富を生み出すことは、政治的力を通じて富を再分配するヨーロッパの社会主義よりも良い前例があります。
集中した制御：人工知能の基盤モデル（AI's foundational models）の制御は集中化する可能性があります。オープンソースモデル（Open source models）の人工知能には前途がありますが、大規模なプライベート企業のモデルははるかに良いパフォーマンスを示します。暗号通貨の最終的な集中化の程度は、そのビジョンをはるかに超えています。
私が人工知能の集中化に関する最良のメンタルモデルは、半導体業界を参考にすることです。多くの劣ったエッジチップ（lagging edge chips）供給者がいますが、価値のある先進的なエッジ供給者はほとんどいません。
政治の歴史を考えると、集中化は危険に聞こえますが、技術を分散させることも必ずしも良いことではありません -- もし人工知能が全能になるなら、誰もが核発射コードを持つことを望まないでしょう。
使命の中立性：ほとんどの業界にはアプリケーションとインフラストラクチャの双方向性（application-infrastructure duality）があります。例えば、ソフトウェアの面では、クラウドプロバイダーがインフラストラクチャを処理し、ソフトウェア会社がアプリケーションを構築します。ビットコインは一元的です：インフラストラクチャがアプリケーションです。これは、技術の使命がインフラストラクチャのレベルで定義されることを意味します。
ほとんどのエネーブリング技術（enabling technologies）は比較的無使命的です：クラウドインフラストラクチャ、半導体、モバイル通信、さらにはインターネット。おそらく人工知能はインフラストラクチャのレベルで無使命的であるべきであり、AIの使命はアプリケーション層で定義されるべきです。DeepMindが宣言した使命は、正しい中立的な方向を指し示しているようです。「知能の問題を解決し、それを使って他のすべての問題を解決する」。
基盤モデルは広範なアプリケーション層のタスクに動力を提供するべきです -- 政治、社会、経済的な。AWSが開発者を検閲すべきではないのと同様に、大型モデルもAIアプリケーションの検閲を避けるべきです。
クラウドインフラストラクチャとは異なり、基盤モデルにはトレーニングバイアス（training bias）があります。しかし、彼らにはアプリケーション層の使命の柔軟性を許可する微調整のレバーもあります。開発者はFox加重またはニューヨークタイムズ加重の結果を生成できます。現在、大型モデルにおける政治的偏見は長期的な解決策を必要とします。
人工知能の使命はまだ洗練される必要があります。誰がそれを制御するかは公に議論する価値があります。しかし、インフラストラクチャが集中化された世界では、最良の使命は中立性かもしれません。
人
People
暗号通貨の先駆者は自由主義者と無政府主義者でしたが、エコシステムが成熟するにつれて、無秩序な詐欺師が押し寄せ、規制当局の審査を引き起こしました。
文化の漂流：2008年から2016年の時代には、技術専門家と暗号通貨を崇拝する思想家だけが暗号通貨を購入し、構築していました。
暗号通貨の最初のアプリケーションはその原罪を必要としました：トークン化された構造。金融の腐食力は最終的にこの技術の有用性を圧倒しました。
数年後、詐欺師たちはICOの追い風に乗りました。容易に得られるお金は、技術の清教徒をも腐食させました：暗号通貨の創業者は1-2年で数百万の流動トークンを投入し、ユーザーの使用や管理監督はありませんでした。
暗号通貨のリターンは迷信となり -- 文化によって駆動される正のフィードバックループです。誇大広告によって駆動される民間伝承が小売採用を推進しました。WAGMI、ビットコインの虹の図、スーパーサイクル理論、「少数派」の側に立つこと。誰でも技術革命から利益を得ることができます！
2020年と2021年の緩和的なZIRP（ゼロ金利政策）時代に、迷信的な小売の波が3兆ドルの暗号市場価値を生み出しました。不幸なことに、ほとんどの人が焼かれました。
規制の浸透：混乱した短期主義者の支配の下で、暗号通貨は規制当局の支持を得ることに失敗しました。一部の暗号通貨会社は機関の信頼を得るために努力しましたが、他の会社はそれを破壊しようとしました。規制当局に最も近い暗号通貨会社は、規制当局の信頼を最も破壊しました。
暗号通貨の人々はあまりにも反体制的で、規制当局を獲得することができませんでしたが、内部的にはあまりにも調和が取れていませんでした。2023年にビットコインを購入するには、集中型のプラットフォームであなたのSSN（社会保障番号）とパスポート情報を提出する必要があります。すべての取引は情報機関によって追跡されます。規制当局は暗号通貨業界を自らの罠に引き込んでいます。
バブルが崩壊すると、SEC、FinCEN、OFACは全力で波を助長しました。中央集権的な金融機関の根深い存在を考えると、規制当局の支持を得ることは永遠に不可能かもしれません。どちらにせよ、中央集権的な側が今勝ちました。
人工知能にはより純粋な人材の進化の弧がありますが、同様に規制の審査のリスクもあります。
文化の拡張の課題：人工知能の発展の形成期には、研究と学術発表の精神があり、技術専門家が金融家ではなく支配者となることを保証します。
2023年、人工知能は大量のテクノロジーの観光客を吸収しなければなりません -- 薄いGPTの包装層のスタートアップ、人工知能のトレンドに関するMBAのTwitterの議論、LinkedInの履歴書が#cryptoから#AIに変わります。真の技術専門家が開発作業に参加しますが、ネガティブな人的資本をフィルタリングすることは挑戦的です。
疑う余地なく、最新の技術を応用し生産するためにより多くのビルダーが必要ですが、人数を急速に拡大すると消化不良を引き起こす可能性があります。ほとんどの偉大な製品は、非常に少数の高素質な人々によって作られています。
最良の文化調整メカニズムは、技術専門家に責任を持たせることです。Cryptoのトークン化要素は詐欺師の声を増幅しました。人工知能の分野では取引はありません -- 参加者はコア技術を構築または利用しなければなりません。人工知能が約束するのは生産性であり、簡単にお金を稼ぐことではありません。
機械学習のバックグラウンドがないエンジニアもこの分野で成果を上げることが期待されています。データベースを使用するためにデータベースの博士号は必要ありません -- 私たちはすでに抽象の階段を登っています。基盤モデルの急速な改善に伴い、一般的なエンジニアが人工知能アプリケーションを構築することがますます容易になっています。制約要因は、最終市場の専門知識と流通チャネルの優位性を持つ創業者とコアスタッフとなるでしょう。
規制リスク：どんな技術が拡大するにつれて、人々は政治的負担を与えずにはいられません。人工知能も例外ではなく、特に多くの最終消費者が関与していることを考えると。あなたが誰に聞くかによって、現在の人工知能モデルは「覚醒主義的すぎる」または「覚醒が不十分」であると言われています。
AGIが人間の労働を置き換えるという陳腐な言説は、規制当局に消極的な傾向を生じさせます。人工知能の安全研究者は、SF映画の二元論を防ぐために努力していますが、モデルの改善が進むにつれて、規制当局は厳格な境界を設けるでしょう。
人工知能の戦略的重要性は、規制当局が強力な地政学的境界を設定することを意味します。私たちはすぐに中国のモデルを使用してアプリケーションを駆動することはなくなるでしょう。たとえ人工知能が駆動するTikTokでさえ、二党間の大きな審査を受けています。
AIは科学研究の出発点と長期的なビジネスモデルを重視することで、テクノロジーの観光客による支配を防ぐことができるはずです。しかし、政治的な論争と規制は物事を遅くするでしょう。
価値創造
Value creation
暗号通貨において、人々は単一のWeb3ユースケースがユーザー価値を創造するかどうかについて真剣な議論を行いました。創造された純価値を次のように定義しましょう：
Cryptoの純価値 = 世界がcryptoで行える活動の価値 - 世界がcryptoなしで行える活動の価値
現在、この合計が正の数、ゼロ、または負の数であるかは不明です。等式の前半部分には確かにポジティブな要素があります -- たとえば、人々がビットコインを使用して圧政の法定通貨システムを回避することなどです。
しかし、否定的な要素も多くあります。エンジニアの時間は暗号通貨に費やされ、他の高リターンの技術作業には費やされませんでした。人々はFTX、BlockFiの預金を失い、アルトコインは90％下落しました。
暗号通貨のリーダーたちは、私たちがまだインフラストラクチャの段階にあると主張しています。インフラストラクチャは必要ですが、価値を生み出すための十分条件ではありません -- 持続的な使用が取引量を上回ります。
sustained usage trumps trading volume.
アプリケーション層での革新を開発する開発者は、リリースの遅延や積極的な規制の抵抗に直面しています。
成功した暗号通貨インフラスタートアップは、他の暗号通貨インフラ会社やトレーダーにインフラを提供します。暗号通貨エコシステム内のレバレッジは膨張し、取引レバレッジ、暗号通貨での貸付、暗号通貨に基づく準備政策として現れます。
Web3は価値中立のインフラストラクチャ段階にとどまり、自己暗示に束縛されています。ゼロ知識証明（zero-knowledge proofs）などの興味深い研究の最前線がありますが、これは新しい成長を解放する可能性があります。しかし、ほとんどの商業レベルでは、ユーザーの採用は停滞しています。
一方、人々は過去の経験に基づいて人工知能を使用して価値のあることを行っています。
大手テクノロジー企業は10年間これを利用してきました：製品推薦、ニュース配信、スパムフィルタリング、広告のパーソナライズ。ChatGPTが発表された数日以内に、無数の具体的な使用ケースが登場しました。
おそらくChatGPTや生成的人工知能は強力で信頼できるシステムに拡張されないかもしれません。記者たちは（皮肉なことに、彼らは最初に排除されるかもしれません）それを浅薄で過剰に誇大広告されたと考えています。しかし、その実際の応用を無視することは難しいです。Copilotはプログラミングを加速し、Jasperはコピーライティングを簡素化し、MidjourneyとDALL-Eは超強力な芸術性を持ち、ChatGPTは分析と質問への回答を提供します。
AIの負の効果の状況は特定するのが難しいです。TikTokのアルゴリズムは、一世代の人々の時間を浪費させる最良の例かもしれませんが、人工知能が駆動しない世界でもソーシャルメディアの消費は非常に高いかもしれません。
AI分野で価値を獲得するにはどうすればよいでしょうか？2つの側面からアプローチします。
インフラストラクチャの寡頭独占。Infrastructure oligopolies
計算、データ、パラメータの拡張における持続的なリターンを信じるなら、大型モデルの競争は寡頭独占的に行われるべきです：2020年代にモデルを拡張することは数十億ドルのハードルが必要なゲームです。大型モデルの価値の獲得は、半導体のように、各地政学的地域で少数の勝者が現れる可能性があります。アプリケーションの普及。Application proliferation
インフラストラクチャとは異なり、アプリケーションの価値の獲得は分散的になります。今、新しい基盤モデル会社を立ち上げるのは遅すぎますが、ベンチャーキャピタル会社はアプリケーション層に注目していません。数十億ドルのアプリケーションが大型モデルの上に登場するでしょう。
基盤モデルが急速に発展しすぎると、薄いGPTの包装層の会社には問題を意味します。しかし、特有の分野特定のトレーニングデータ、独自の流通、複雑な統合を持つアプリケーションは長持ちします。
いくつかのスタートアップは「フルスタック」として自らを位置づけ、アプリケーション製品とインフラストラクチャを横断し、特定の分野のアプリケーションをサポートするカスタムモデルを構築します。これは難しいでしょう：優れた一般モデルをカスタマイズすることは、ゼロからモデルを再構築するよりも容易です。現在のテクノロジー界に例えると、ほとんどのソフトウェア会社は自分のカスタムハードウェアを構築すべきではありません。
超知能のAGIは負の価値を生み出す可能性があります -- 私のボスであるPeter Thielの言葉を借りれば、「人々に雷を投げるゼウス」です。この尾部リスクは、人工知能の安全な作業を発展させる価値があります。しかし、他の分野での調整はすでに効果を発揮しています：金融規制は資本（本質的に資本はある種の人工知能であり、ある程度）を人間と一致させます。
人工知能システムの製品化は新しいものですが、純価値の観点から見ると、暗号通貨が創造した価値を圧倒しているようです。
結論
Conclusion
人工知能業界は、暗号通貨業界が失った信頼を維持できるでしょうか？それには次のことを正しく行う必要があります：
資本：人工知能には長い資本フィードバックサイクルがあり、これがバブルを制御しています。しかし、アプリケーションは製品化され、持続的な資本流入が合理的であることを証明する必要があります。
使命：人工知能のイデオロギーは現在、むしろ白紙のキャンバスのようであり、技術の内在的な腐敗の程度は低いです。しかし、それは積極的な -- あるいは少なくとも中立的で非政治的な -- 使命を必要とし、ディストピア的な悲観的予言を覆す必要があります。
人：この業界には一般的な詐欺師が流入するでしょうが、人工知能のリーダーたちは彼らにエコシステムを本当に支配させてはいけません。
価値創造：人工知能の採用（AI adoption）は非常に期待されているようですが、興味深いおもちゃから信頼できるツールへの移行は容易ではありません。
長期的には、価値創造が主導権を握るべきであり、人工知能は軽々と勝利を収めているようです。企業と消費者は、この技術から利益を得ており、その初期段階においてもです。
人々はGartnerの誇大広告サイクルの枠組みの下で行動しています：上昇するものは必ず下降します。
Gartner曲線の初期段階の形状は正しいですが、生産性の高原（Plateau of Productivity）は誤解を招くものです：それは業界によって大きく異なります。一部の高原期はゼロに帰着します -- たとえばプライベートクラウドコンピューティング -- そして他のものは膨張した期待値のピークを超えます。
CryptoはGartnerが提案する小さな部分で高原期に達するかもしれません。私が推測するに、人工知能のピークはその歴史的なピークをはるかに超えるでしょう。
