And that other tech company leaders should be looking at what's happening with NVIDIA and wincing over how rapidly it's taken the AI world.

そして、他のハイテク企業のリーダーたちは、エヌビディアで起きていることを見て、エヌビディアがAIの世界を急速に席巻していることにうろたえるべきだ。

Parmi, good timing to have you on the program.

パルミ、いいタイミングで番組に呼んでもらったね。

Explain your thesis to me.

あなたの論文を説明してください。

Well, I think a lot of people look at NVIDIA as this kind of bellwether for AI's success.

まあ、多くの人がエヌビディアをAIの成功の木鐸のように見ていると思います。

But it's also a reflection of a lot of the hype in AI.

しかし、これはAIの誇大広告の反映でもある。

You know, it's kind of profiting from the short term success of businesses who are buying its chips for their servers, cloud companies like Microsoft and Amazon.

マイクロソフトやアマゾンのようなクラウド企業、サーバー用に同社のチップを購入する企業の短期的な成功から利益を得ているようなものだ。

But if you look further downstream at the actual businesses who are buying the generative AI tools from the likes of OpenAI or Microsoft Azure, we're seeing signs of discontent.

しかし、OpenAIやMicrosoft Azureのような生成AIツールを購入している実際の企業をさらに下流に見てみると、不満の兆しが見えてくる。

There are businesses who are saying, and I've seen multiple surveys coming out just in the last few months, saying that they are not really getting the productivity they were hoping for.

ここ数カ月で複数の調査結果が発表されているが、期待していたほどの生産性が得られていない、と言っている企業がある。

They're not quite sure how to use it.

どう使えばいいのかよくわからないようだ。

There's been a decline in plans to this year, in spite of the fact that these tools are getting better.

これらのツールが良くなっているにもかかわらず、今年までの計画は減少している。

So I think a big reason for this is that these generative AI tools from the likes of Microsoft OpenAI and Google have been marketed as general purpose tools, like a Swiss army knife of technology that's going to make your workforce more productive.

その大きな理由は、マイクロソフトのOpenAIやグーグルのようなジェネレーティブAIツールが、まるでスイスアーミーナイフのような汎用ツールとして販売され、従業員の生産性を高めていることだと思う。

But of course, these tools aren't necessarily general purposes.

しかしもちろん、これらのツールは必ずしも汎用的なものではない。

They're certainly capable in some areas, but they make mistakes.

確かに能力がある部分もあるが、ミスを犯す。

They make hallucinations.

幻覚を見せる。

There are issues with data security.

データセキュリティの問題もある。

Strangely, our whole perception of computers and AI and how it was kind of marketed to us by science fiction as being these kind of robotic fact-based machines isn't really how it is in reality.

不思議なことに、コンピューターやAIに対する私たちの認識や、SFによって事実ベースのロボットのような機械であるかのように販売されてきたことは、実際にはそうではない。

They're actually very good at artistic endeavors and generating images and poetry and stories.

実際、彼らは芸術的な取り組みや、イメージや詩や物語を生み出すことに長けている。

They're actually really not so good at generating facts that you can rely on.

彼らは実は、あなたが信頼できるような事実を生み出すのがあまり得意ではない。

And this is something that businesses are realizing, sometimes to their detriment.

そしてこのことは、企業も気づいていることであり、時には不利になることもある。

And so I think there's been this kind of raining in of spending.

だから、このような出費の雨あられのようなことがあったのだと思う。

And I think we're starting to see that reflected potentially in the decline in shares in Nvidia.

そして、そのことがエヌビディアの株価下落に潜在的に反映され始めていると思う。

A lot of investors, even if they can't do the math on valuation or correctly forecasting or predicting sales, they'll say, oh, Nvidia's supply constrained.

多くの投資家は、バリュエーションや売上高の予測や予測を正しく計算できなくても、ああ、エヌビディアは供給に制約があるのだと言うだろう。

Demand right now for AI accelerators greatly exceeds their ability to supply.

現在、AIアクセラレーターに対する需要は供給能力を大きく上回っている。

There was one other piece of your column that I found so interesting.

コラムの中でもうひとつ、とても興味深かったことがある。

We've both covered technology for quite a long time.

私たち2人はかなり長い間、テクノロジーを取材してきた。

And you make the point that historically, in phases of technological progress, all companies have a very clear North Star, something to work toward.

そしてあなたは、歴史的に技術進歩の段階においては、どの企業も非常に明確な北極星、つまり目指すべきものを持っているという点を指摘している。

But you lost all meaning.

しかし、あなたはすべての意味を失った。

What do you mean by that?

どういう意味ですか？

Well, this whole race, this arms race for AI was sparked by two men, Sam Altman of OpenAI and Demis Hassabis, the founder of DeepMind, Google DeepMind now.

オープンエーアイのサム・アルトマンと、ディープマインド（現在はグーグル・ディープマインド）の創設者であるデミス・ハサビスだ。

And both guys were trying to create artificial general intelligence, which is this hugely ambitious goal to make AI as more knowledgeable than humans.

そして2人とも、人工知能を作ろうとしていた。人工知能とは、AIを人間よりも知識豊富なものにするという、非常に野心的な目標である。

It can surpass our own cognitive abilities, and it has general knowledge, meaning it can do creative things, but it can also do mathematical calculations very well and better than humans.

人間以上の認知能力を持ち、一般的な知識を持ち、創造的なことができる。

And their objectives were nothing less than curing cancer and solving climate change.

そして彼らの目的は、癌の治療と気候変動の解決に他ならなかった。

There was a sense that if you had this machine, this almost godlike machine that could solve everything in a general capacity, that it could fix all problems.

この機械があれば、一般的な能力ですべてを解決できる、ほとんど神のような機械があれば、すべての問題を解決できるという感覚があった。

And I think when you have a vision like that, that's just so grand, and then it trickles down into the marketing and sales channels of your tech company, and then they're going out and trying to sell this to businesses, then your end customers have this kind of sense that they're getting this tool that has this general purpose ability, they're almost left with a sense of paralysis.

そして、そのような壮大なビジョンを持ち、それが技術系企業のマーケティングや販売ルートにまで浸透し、彼らが外に出てこれを企業に売り込もうとしているとき、最終顧客はこの汎用的な能力を持つツールを手に入れたというような感覚を持ち、ほとんど麻痺した感覚を抱くことになるのだと思う。

I mean, what do you do with technology that can do everything?

つまり、何でもできるテクノロジーで何をするかということだ。

Where do you even start?

何から始めたらいいんだ？

So I think the mistake that some tech companies have made in marketing AI has been not necessarily in saying that the capabilities are too high, because they're very capable, but it's been in marketing them as being general purpose, because they can't do everything everywhere all at once.

しかし、AIはどこでも一度に何でもできるわけではない。

They can only do a few things very well.

彼らができることは限られている。

And that's why I think businesses need time when they buy these tools to experiment with them.

だからこそ、企業がこうしたツールを購入する際には、それを試す時間が必要なのだと思う。

You know, it's a little bit like with the mobile revolution, people, individuals who worked for companies brought in their smartphones, and they told the IT people, can you just set up my corporate email to my BlackBerry to my iPhone?

それはモバイル革命と少し似ている。企業に勤める人々がスマートフォンを持ち込んで、IT担当者に「会社のメールをブラックベリーとiPhoneにセットアップしてくれませんか？

And they were sort of experimenting with them and using them as productivity tools for themselves.

そして、彼らはそれを自分たちの生産性向上のためのツールとして実験的に使っていた。

And I think right now this kind of top down approach to let's force the entire staff to use these tools is just a recipe for failure.

そして今、スタッフ全員にこれらのツールを強制的に使わせようというトップダウンのアプローチは、失敗のもとだと思う。

Because when technology is so new and cutting edge, it really needs time to percolate and for individuals to just sort of find the way and how these tools will work for everybody else.

というのも、テクノロジーがとても新しく、最先端である場合、浸透するまでに時間が必要であり、個人がその方法を見つけ、そのツールが他のすべての人にとってどのように機能するのかを知る必要があるからだ。