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Tuesday, March 10, 2026
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Tag: まだ数兆ドルのインフラストラクチャを構築する必要があります

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Jensen Huangは、7000億ドル規模のAIの構築は始まったばかりだと述べています。 「まだ数兆ドルのインフラストラクチャを構築する必要があります。」 |幸運

技術企業は急増するAIの需要に追いつくために安心しています。そして多くの人がAIデータセンターの構築に数十億ドルを投資しています。 7000億ドル。これはスウェーデン、イスラエル、アルゼンチンのGDPよりも大きい。 7000億ドルは、ディズニー、ナイキ、ターゲットの価値を合わせたものよりおおむね多いです。 7000億ドルは、人間を月に送ったアメリカのアポロプログラムのインフレを考慮した総コストよりも2倍高い金額です。 最小限に言えばたくさんあります。しかし、NVIDIAのCEOであるJensen Huangによると、この膨大なコストはAIインフラストラクチャの構築の始まりにすぎません。火曜日に公開されたブログの投稿で、自身の資産は1,540億ドルに過ぎないこの億万長者は、インフラ支出が容易に数兆ドルに達できると述べた。 Huangは、「私たちはただ構築を始めました」と書いた。 「私たちはここに数千億ドルを投資しています。まだ数兆ドルのインフラストラクチャを構築する必要があります。」 彼は一人で考えることではありません。 McKinseyは、2030年までに世界中のデータセンター投資が累積6兆7000億ドルに達する可能性があると推定しています。急増する資本支出の見通しは、今日の米国経済をリードする重要な原動力の一つです。ハーバード経済学者のジェイソン・ファーマン(Jason Furman)は、10月の数値を分析した結果、データセンターがなければ、2025年上半期の米国GDP成長率は0.1%に過ぎなかったことを発見しました。 JPMorgan Chaseのグローバル市場戦略家であるStephanie Aliagaは、AI関連資本支出がGDP成長に1.1%寄与し、「拡張エンジンとして米国消費者を上回る」と推定しました。そしてそれはすぐに停止しません。 Nvidiaは現在、データセンターを構築するための重要な要因の1つです。 GPU(グラフィックス処理装置)およびその他の製品は、ハイパースケールAI施設のバックボーンとして機能します。 Alphabet、Amazon、Meta、Microsoftなどの他の技術企業は、今年、米国全体のインフラストラクチャの建設に最大7,000億ドルを投資し、増築に拍車をかけています。ほとんどの建設はバージニアに集中しており、ジョージアとペンシルベニアではかなりの増設が計画されています。 経験豊富な取引に対する需要を促進するAI資本支出 しかし、Huangの分析は、AIインフラストラクチャの構築を促進する膨大な現金を観察する以上に拡張されています。彼は投資が労働市場に役立ち、さまざまな経験豊富な労働者の需要を促進すると述べています。 「この構築を支援するために必要な労働力は膨大です」と彼は書いた。最近の終末予測によると、「AI工場には電気技術者、配管工、配管技術者、鉄鋼労働者、ネットワーク技術者、設置技術者、運営者が必要です」長い間AIから安全だとされていた職業です。 このような役割を果たすには、その分野の専門教育が必要ですが、それを満たす人材が不足しており、電気技師などの熟練した人材が深刻に欠けています。労働統計局(Bureau of Labor Statistics)は、電気技師の需要が2034年までに9%増加すると推定しています。これはすべての職種よりはるかに速いスピードであり、毎年平均約81,000の雇用が生み出されます。これは電気技術者だけではありません。建設および採掘業界の需要も、今後8年間ですべての職種の平均より急速に増加し、毎年平均約649,000の採用が行われます。 しかし、専門家は、データセンターの構築によって生み出される仕事は一般的に短期的であると警告します。ブルッキングス研究所の研究によると、臨時雇用者は長期または大規模な雇用機会をほとんど提供していません。 これらの需要は、AIの開発が事務職の雇用、特に新入社職を脅かしているために発生します。 AI会社Anthropicの新しい研究によると、この技術はすでに理論的にコーディング、法律、ビジネス、金融に関連するほとんどの作業を実行できます。マイクロソフトAIシニアムスタファ・スレイマンなどの一部のビジネスリーダーは、事務職が18ヶ月以内にAIによって自動化されると考えています。 このような暗い予測にもかかわらず、Huangは、労働力におけるAIの役割について楽観的な絵を描き、これを誰かの9-to-5に対する脅威ではなく人間の能力を向上させるツールで構成します。 「放射線専門医の目的は患者の世話をすることです」と彼は書いた。 「AIが日常業務をより多く行うと、放射線専門医は判断、コミュニケーション、ケアに集中できます。病院の生産性はさらに高まります。より多くの患者にサービスを提供し、より多くの人を雇います」

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