現在の人工知能投資の波に乗ると、FOMOの感情が支配的な力になりつつあるようです。

FOMO（Missing Out Fear）とは、投資良機を逃すことを恐れるという意味で、この恐怖心は、十分に理性的な分析をせずに投資家に決定を迫ることがよくある。

バークレイは最新の研究レポートで、AI技術はまだ初期段階にあるものの、大手企業はAIへの資本支出について非合理な繁栄を示しており、FOMOの感情が主導的です。この感情が衰えるにつれ、来年には大手企業はAI投資を減らし始めるでしょう。

Ross Sandler氏らのバークレイ分析師は先週発表された報告書で、FOMOの感情が投資決定に関係しているのは珍しいことではなく、特に技術が急速に発展している分野ではよくあることです。投資家は、次の重大な革新を見逃すことを恐れているため、新興技術に対して十分に理解していない状態で大量の投資を行うことがあります。2000年のインターネットバブルでは、この感情が非常に顕著に表れ、今日のAI分野でも歴史が再び繰り返される可能性があります。

AIの資本支出：FOMOによる熱狂か？

バークレイの報告書によると、現在市場でAIへの資本支出が予測されるのは、明らかにFOMOの感情に依存しています。

報告書によると、分析者たちは、AI領域の資本支出が2023年から2026年までに累計で1670億ドルに達すると予想していますが、これはAI製品の需用に対する楽観的な見通しに基づいています。

しかしながら、2026年までに、クラウドサービスの収入増加はたったの200億ドルに過ぎません。

資本支出と予想収入のこのような大きな差異により、市場はAI投資の過熱に対する懸念を引き起こしています。

バークレイは、AIの早期企業はユーザー登録数やスタートアップ企業の成長を証拠に需要があるとしているが、ウォールストリートでは不信感が高まっている。

この疑念は、たった2年間で、ChatGPTとGithub Copilotの2つしか現象級のAI製品しか登場しておらず、これは大規模なモデルの氷山の一角に過ぎない。現在、市場で成功したAI製品の数は限られており、AI技術の広範な利用までにはまだ長い道のりが待っています。

将来の資本支出：来年中に退屈な人が現れるかもしれません

バークレイのアナリストたちは、2026年までに、AIの資本支出（1670億ドル）が12000個程度のChatGPTの規模を持つ製品をサポートするのに十分だと予想しています。そのうち約700億ドルが基本モデルのトレーニングに、残り約950億ドルが推論に投資されるでしょう。

しかしながら、技術の進歩に伴い、AI推論のコストは今後数年間で大幅に低下する可能性があり、それにより現在の資本支出予測は過剰に楽観的になります。

バークレイは、AIを基盤とした多数の新しいサービスが登場することが予想されており、これらのサービスが市場と業界の積極的な発展を推進することが期待されますが、ChatGPTのようなルールサイズのAI製品が市場に出現するかどうかについては懐疑的です。

バークレイは、次のように述べています。

2025年以降、大企業が撤退し、AIの資本支出計画を削減することが想定されます。

さらに、最近、小規模な基本モデルの分野での進展は、クラウドからエッジテクノロジー（PCまたは携帯電話でローカルに実行される）に製品と検索を移す可能性があり、これはさらにクラウドが大量のAI容量を必要とするという需要圧力を高める可能性があります。

長期的な視点：AI技術はまだ初期段階にあります。

短期的には市場は調整を迎えるかもしれませんが、バークレイの研究レポートはAI技術がまだ「超初期」段階にあること、そして英伟达に関する中期的見通しは肯定的であることを強調しています。

中期内にはNVIDIAに問題が生じる可能性はほとんどありません。AIの資本支出が数年間続くことが予想されており、その後、人々が退却して投資を削減するようになります。新しいチップと技術サイクルの初期段階は、（テクノロジー巨人）が見通し可能な未来に引き続きAIに投資し続けることを示しています。

私たちが注目すべきことは、（AIの波）はまだ初期段階にあるということです。Appleを例に取ると、iPhoneが初めて登場してから約5年後に、先進的なモバイルネイティブアプリケーションが登場しましたが、今日までにAIの波に参入したのはわずか20か月です。

バークレイはまた、AIエージェントの実行に必要な計算能力が、今日のソフトウェアやインターネットサービスをはるかに超えることを指摘しています。

このダイナミックスを説明するために、Character.aiは人気の高いAI会社の1つで、約500万人のユーザーしかいません（Google検索の1/600程度）が、最近、処理されたリクエストのほぼ1/5がGoogleと同等の規模になったと述べています。これはAIエージェントシステムにはメモリがなく、インタラクション履歴をキャッシュし、大規模な言語モデルで再実行する必要があるためです。

バークレイは、AI技術の発展には巨大な可能性があると考えていますが、この可能性を実現するには、技術的な課題、マーケティング教育、およびユーザーの習慣の育成を克服するための時間が必要です。さらに、AI技術を広く活用するには、データプライバシー、倫理、監督などのさまざまな問題を解決する必要があります。