一例として、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は先週、顧客による生成 AI ソリューションの開発と実装を支援する 1 億ドルの取り組みである AWS Generative AI Innovation Center を発表しました。この動きは、世界中の顧客やパートナーが生成人工知能の利用可能性を拡大するという同社の戦略の一環である。
確かに、Web3、人工知能、ブロックチェーンなどの資産を広く採用するのは簡単ではありません。主なハードルはユーザーエクスペリエンスかもしれません。たとえば、暗号通貨ウォレットの設定プロセスは非常に複雑で面倒な場合がありますが、標準的な Web ブラウザでは Web3 機能をサポートするために追加のプラグインが必要になる場合があります。
大量導入を促進するために、Web3 は、Web1 から現在のよりインタラクティブなインターネット バージョンへの移行時と同様に、ユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供する必要があります。この変化は、平均的なユーザーにとって Web3 を簡素化することの潜在的な利点を理解している Meta のような大手テクノロジー企業によって主導される可能性があります。
人工知能と Web3 の波の中で、次世代インターネットにどのように備えるべきでしょうか?
01. 次世代インターネットである Web3 への準備
来たるべき次世代インターネットWeb3に対応するには、準備が必要です。この新しいデジタル環境では、私たちのデータは自由に持ち運び可能であり、制御されていないため、現在存在する独占に挑戦しています。 Web3 はそのような環境を約束しており、投資家はインターネットの進化を参照してこの移行をより深く理解できます。
次世代ネットワークとして、Web3 はブロックチェーン テクノロジーによってサポートされるグローバルなピアツーピア インフラストラクチャ上で実行されます。ビットコインと同様、Web3 ネットワークは分散型です。つまり、中間業者が排除され、単一のエンティティによって制御されません。
Web3 の中心的な目標は、データ独占、プライバシー リスク、アルゴリズムのバイアスなどの問題を解決し、より公平でオープンなインターネットを促進することです。データとアイデンティティの管理はプラットフォーム中心から個人中心に移行し、その結果、新しいテクノロジーとビジネス モデルが生まれるでしょう。
しかし、そのようなネットワークを本当に構築するには、ユーザー (人間とマシンの両方) が積極的に関与する必要があります。これを実現するために、開発者はトークンを使用してアクティビティを管理し、ブロックチェーン上でトランザクションを記録できます。さらに、この次世代エコシステムの他の主要なコンポーネントには、スマート コントラクトやデジタル ウォレットが含まれる可能性があります。
02. Web3 企業への投資
「トラストレス」システムを備えたブロックチェーン技術は、さまざまな伝統的な機関の信頼性の欠如に対する解決策とみなされています。しかし、FTX や Silvergate などの暗号関連企業の最近の失敗は、デジタル資産に対する投資家の不確実性を引き起こし、Web3** の将来に暗雲を与えています。
以下のグラフをご覧ください。これはデロイトの最近のレポートのデータです。 2016年から2022年にかけて、初期段階の投資家はWeb3企業に約940億ドルを注ぎ込み、資金のほとんどは過去2年間に集中し、2022年の第1四半期には130億ドルに達した。これは、69,000ドル近くの史上最高値を記録した後のビットコインの価格低迷と一致しています。
03. 人工知能、アメリカ企業、そしてメタバースの新星
人工知能（AI）への注目も高まっており、それはアメリカ企業にも反映されている。ファクトセットの分析によると、2023 年第 1 四半期の決算発表の調査では、人工知能について議論する S&P 500 企業の数が大幅に増加していることが示されています。この期間中、AI について言及した企業は 110 社で、5 年間の平均の 57 社、10 年間の平均の 34 社と比べて顕著に増加しました。
「生成 AI」とは、ユーザーが送信した単純なプロンプトに基づいて独自のコンテンツを作成できるアプリケーションを指します。今年初め、ChatGPT は史上最も急成長しているアプリとなり、発売からわずか 2 か月でユーザー数 1 億人に達しました。
04. 生成型人工知能、1 兆ドル規模の産業
しかし、生成 AI は「現実世界」のどこで使用できるのでしょうか? McKinsey & Company は、16 のビジネス機能にわたって、そのような AI アプリケーションを 63 件発見しました。適用されれば、年間2兆6000億〜4兆4000億米ドルの経済効果が生まれる可能性がある。これにより、非生成 AI と分析の潜在的価値は現在の 11 兆ドルから 17.7 兆ドルに 15% ～ 40% 増加します。
ゴールドマン・サックスの予測はより楽観的だ。同銀行によると、生成人工知能の進歩は世界経済に重大な影響を与える可能性があり、世界のGDPは10年以内に7%(ほぼ7兆ドルに相当)成長し、生産性の伸びは1.5%押し上げられると予想されています。 。
一例として、アマゾン ウェブ サービス (AWS) は先週、顧客による生成 AI ソリューションの開発と実装を支援する 1 億ドルの取り組みである AWS Generative AI Innovation Center を発表しました。この動きは、世界中の顧客やパートナーが生成人工知能の利用可能性を拡大するという同社の戦略の一環である。
05. 人々は新しいテクノロジーをより早く採用するでしょう
当然のことながら、混乱する読者もいるかもしれませんが、テクノロジーのサイクルは通常 10 ～ 15 年ごとに発生することを覚えておく価値があります。 Web3、人工知能、デジタル資産も例外ではありません。
確かに、Web3、人工知能、ブロックチェーンなどの資産を広く採用するのは簡単ではありません。主なハードルはユーザーエクスペリエンスかもしれません。たとえば、暗号通貨ウォレットの設定プロセスは非常に複雑で面倒な場合がありますが、標準的な Web ブラウザでは Web3 機能をサポートするために追加のプラグインが必要になる場合があります。
大量導入を促進するために、Web3 は、Web1 から現在のよりインタラクティブなインターネット バージョンへの移行時と同様に、ユーザー フレンドリーなインターフェイスを提供する必要があります。この変化は、平均的なユーザーにとって Web3 を簡素化することの潜在的な利点を理解している Meta のような大手テクノロジー企業によって主導される可能性があります。
良いニュースは、人々が新しいテクノロジーを受け入れるのが上手になってきているようだということです。 MIT の Technology Review による 2013 年の調査でも、この傾向が確認されました。たとえば、電話がアメリカの家庭で一般的なデバイスになるまでに半世紀かかりましたが、スマートフォンはわずか 10 年で 40% の普及率に達しました。