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Thursday, April 30, 2026
ホーム仕事「コンピューティングコストは従業員のコストよりもはるかに高い」と言う。幸運

「コンピューティングコストは従業員のコストよりもはるかに高い」と言う。幸運

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この大型銀行が大々的に支店を開設する予定だ。

私たちが銀行を利用する方法は、過去数十年間に急激に変化してきました。しばらくはフィンテックが浮上し、伝統的な銀行が過去の仕事になるように見えました。今日では、すべての銀行業務をスマートフォンにすることができ、望まない場合は当座預金口座を開設するために人と会話する必要もありません。しかし、一部の銀行はデジタル商品とオンライン銀行の増加に合わせて支店閉鎖を通じて対応している一方、ある国策銀行はその逆の動きを見せています。この銀行を除いて銀行支店が減少しました政府データを検討した結果、ほとんどの主要銀行は、開設する支店よりも多くの支店を閉鎖するか、少数の支店のみを開設していることがわかりました。主要銀行支店開設 vs. 2026年までに閉鎖 Bank of Americaは12の支店を閉鎖し、5つの支店を開設し、通貨監査院のデータレビューによれば、Wells Fargoは支店を閉鎖していませんが、2つだけを開設しました。 JPMorgan Chaseは23の支店を閉鎖し、48の支店を開設しました。...

メタ、議論の余地があるリブラプロジェクトを保留してから4年ぶりに静かにステープルコイン決済開始幸運

メタがステープルコイン市場に再参入しました。技術大企業のウェブサイトのアップデートによると、初期の試みを中止してから4年で、この巨大な技術企業はコロンビアとフィリピンの選ばれた創作者に静かにデジタル通貨支払いをリリースしました。支払いはSolanaとPolygonのブロックチェーンネットワークで提供され、Stable Coin USDCを使用します。 Metaのスタブコイン支払いを選択したクリエイターは、Facebookの支払いプラットフォームに第三者の暗号通貨ウォレットアドレスを入力するように求められます。 MetaはUSDCを現地通貨に変換するサービスを提供していません。ウェブページによると、Metaはまた、スティーブコインの支払いに関するいくつかの暗号通貨関連の税務報告のためにStripeと提携しました。 Metaの広報担当者は、Fortuneとのインタビューで、「私たちは最も関連性の高い支払い方法を提供することを約束しています。 StripeのスポークスマンはFortuneにMetaと協力していることを確認しました。 Metaのリリースは、Libra(後でDiemにブランド変更)というプロジェクトを通じて、独自のステープルコインをリリースしようとする技術大企業の失敗した試みによるものです。このプロジェクトは、国会議員と議会の反対に会社が2022年に放棄しました。これに先立ちフォーチュンジは昨年、ドナルド・トランプ大統領の規制環境がさらに友好的な中、会社がステープルコインを再開発し始めたと報道した。 Metaは今年初めにStable Coinプロジェクトの支援を求めました。 Polygon LabsのCEO Marc...

Hyperliquid、実際のイベントのための新しい「結果トークン」でベットブームに飛び込む

暗号通貨分野で最も急成長している脱中央化取引所の一つであるハイパーリキッド(HYPE)が、ポリマーケット(Polymarket)やカルシー(Kalshi)と競争するという提案で予測市場に進出しています。 Bloombergは、水曜日にHyperliquidがHIP-4という新しいシステムアップグレードをテストしていると報じた。これは、トレーダーがどれだけ速く積極的に拡張したかに注目されたプラットフォームで実際の結果に賭けるように設計されています。 ハイパーリキッドテストHIP-4予測市場 HIP-4は現在公開テスト中であり、Hyperliquidの伝統的なコア製品である永久的な贈り物ではなく、予測スタイル契約に焦点を当てています。 無期限契約は通常、かなりのレバレッジを伴う期限切れのない派生契約です。つまり、特に強制清算を引き起こす可能性のあるボラティリティが、大きな価格変動中により高いリスクプロファイルを伴うことを意味します。 これとは対照的に、予測市場はより単純な契約メカニズムに基づいて構築されます。たとえば、7月の米国インフレが3.5%を超えるかどうかを中心に市場が生成された場合、構造は可能な各結果を表す2つのトークンを生成します。 トレーダーはどちらかを購入または販売することができ、正しい結果に対応するトークンは、結果がわかると固定値に決済されます。 関連読書 レポートで強調された主な違いは、提案された予測契約がレバレッジに依存しないことです。これは、暗号通貨取引におけるレバレッジポジションを頻繁に妨げる清算事件の可能性を減らすことができます。 Syncracacy Capitalの投資家であるSunny Shiは、このデザインは、洗練されたトレーダーがこれらの賭けにアプローチする方法を変えることができると提案しました。彼は、HIP-4を通じ、トレーダーはポートフォリオマージンを活用し、さまざまな市場タイプ間の関係で「アルファ」を生成する方法を見つけることができると述べた。 彼の意見では、ほとんどの活動が単純で一方的な賭けのように見えるプラットフォームとは異なるアプローチがあります。彼は、他の場所で可能なことは、今日のほとんどの活動が「片面賭けに似ている」とPolymarketやKalshiでは複製するのが難しいと指摘しました。 明らかなもの、そうでないもの ハイパーリキッドの提案は、少なくとも2つの点でポリマーケットやカルシとは異なります。まず、予測製品は、暗号通貨や原材料全体を含む、ユーザーがすでに活動している取引場所にデフォルトで適用されます。つまり、新しい視聴者を構築する必要なしに展開が可能であるという意味です。 第二に、予測契約はHyperliquidの既存の取引システム内にあります。これは、単一のトレーダーが潜在的に1つのアカウント内でイベントベットやその他のインプレッションを管理できることを意味します。 それにもかかわらず、Bloombergは、Hyperliquidが新しい契約に適した実際のイベントをどのように決定するのか、市場承認のためにどのガバナンスプロセスを使用するのか、HIP-4がテストから完全な公開リリースに移行する時期など、重要な詳細はまだ不明であると指摘しています。...
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最近の技術解雇は、最初は人間の労働者からAIへの大規模な労働移動がすでに起こっていることを示しているようです。

Metaは先週のメモを通じて、従業員の10%である約8,000人を解雇し、6,000の採用計画を廃棄する計画だと発表しました。メモによると、これは「会社をより効率的に運営し、私たちが進行中の他の投資を相殺できるようにする」努力の一環です。マイクロソフトは、何千人もの従業員に自主的な買収を提案しました。

しかし、他の技術ヘッダーでは、現在、AIは会社の人件費を節約できないことを示唆しています。実際、彼らが現在雇用している人間よりも費用がかかります。

Nvidiaのアプリケーションディープラーニング担当副社長のBryan Catanzaroは、最近Axiosに、「私たちのチームにとって、コンピューティングコストは従業員コストよりもはるかに高い」と述べた。

2024年のMIT研究はCatanzaroの経験を支えます。研究者は、人間レベルで作業を実行するために必要なAIモデルの技術的要件を分析し、ビジョンが作業の主要部分である役割の23%でのみAI自動化が経済的に実行可能であることを発見しました。残りの77%の時間では、人間が仕事を続ける方が安かったです。

他のケースでは、AIにエラーがあることが証明され、1人のエンジニアはAIエージェントが「過剰」の結果として自分のデータベースとネットワークを破壊したと述べました。

AIが生産性を向上させるという明確な証拠はなく、Yale Budget Labによると、AIが雇用を置き換えるというアイデアを裏付ける広範なデータがないにもかかわらず、巨大技術企業はAIに引き続きお金を注いで今年までに7,400億ドルの資本支出を発表しました。 Morgan Stanleyによると、これは2025年より69%増加した数値です。支出規模により、一部の企業は予算を完全に再考するようになりました。

Uberの最高技術責任者であるPraveen Neppalli Nagaは、今月初め、The Informationとのインタビューで、AnthropicのClaude CodeなどのAIコーディングツールを中心とした巨大車両共有会社に言及し、「私が必要だと思った予算がすでに飛んでいたので、最初から戻ってきました」と語った.

これらの支出の増加は、技術部門の解雇の増加と一致しています。 Layoffs.fyiのデータによると、2026年現在まで、ほぼ100社で技術分野で92,000人以上の整頓解雇が発生しています。これらの人員削減率はすでに昨年約12万人を解雇したことをはるかに上回っています。

スイス人工知能研究所(Swiss Institute of Artificial Intelligence)傘下のゴードン経営大学院(Swiss Institute of Artificial Intelligence)傘下のAIおよび財務教授のKeith Leeは、人間の労働力が依然として安価であるにもかかわらず、AIへの支出と解雇が続いています。

LeeはFortuneとのインタビューで、「私たちが見ているのは短期的な矛盾です」と述べました。

AI-人件費バランス

Leeによると、AIの使用コストは、ハードウェアとエネルギーのコストがプロバイダの運用コストを増加させるため、人間の労働よりも効率が低くなります。 McKinseyのデータによると、現在の速度でAI支出は2023年までに5兆2千億ドルに達することができ、データセンター支出は1兆6千億ドル、IT機器支出は3兆3千億ドルに達します。支出は加速された速度で2030年までに7兆9千億ドルに急増することができます。一方、去る12月支出管理会社であるトロピック(Tropic)はAIソフトウェア手数料が過去1年間で20~37%増加したと明らかにしました。

AI企業は、定期購読モデルのために損失を被る可能性があるとLeeは指摘した。固定購読料は、AIを多用するユーザーの運営コストをカバーできません。

「結果として、一部の企業はAIを労働力に対する確実なコスト削減の代替手段ではなく、少なくともコスト構造が安定するまで補完ツールで再評価し始めました」と彼は言いました。

今日、AIは人間の労働コストよりも多くの費用がかかるかもしれませんが、AIの経済的生存の可能性についての転換点についての警告信号があります。まず、先月の分析会社であるGartnerの報告書によると、Leeは、AIがデータを分析する方式である推論を行い、今後4年間に1兆個のパラメータを持つ大規模言語モデルに対してAI使用コストが90%以上急落することでAI使用コストが大幅に低くなると明らかにしました。 AIインフラストラクチャが改善される可能性が高く、モデル設計とハードウェア供給が続くでしょう。 AI企業はまた、定額購読から使用量ベースの価格設定に移行し、ツールの価格設定方法を変更する可能性が高いとLeeは予測しました。

しかし、AIの経済的生存の可能性の未来は、技術がその価値を証明するかどうかによって異なります。 Leeによると、幻覚が少なく、人間の監督の必要性が減り、会社のインフラに効果的に統合され、信頼性が証明されなければなりません。連邦準備銀行のデータによると、2025年末現在、約18%の企業がAIツールを採用しており、これは2025年9月以降の採用率が68%増加したという。

イ氏は「AIが人間より安くなるだけではない」と話した。 「より安くなり、大規模な予測が可能になることが重要です。」

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