WAICの観察：混雑した合意と巨大なバブル

著者：小饼、深潮 TechFlow

1.WAICは早めに開催すべきだった。そうすれば、見学後に早くテクノロジーを整理できた。

あまりにも多くのピーク信号がある：さまざまなサイドイベントが暗号通貨化し、高い美貌の女性が集まり、現場の製品は高度に同質化している......一つのレースは、オタクのゲームから大衆の饗宴に変わった。

一次市場でも二次市場でも、すべての人が同じ物語を信じ始めると、合意が過度に集中し、リスクが蓄積し始める。

なぜなら、牛市であなたと肩を並べていた強気派は、下落時にはすべて踏みつけられる売り手になるからだ。

多殺多！

2. 大規模モデルには本当の防御線がない

AGIの基盤は、依然としてスケーリング法則である。

モデルの能力とパラメータの規模、トレーニング計算能力、データの質の間には、依然として冪律関係がある。

誰がより安くGPU計算能力を得られるか、より高品質なデータを得られるか、より優れた研究者を得られるか、そしてより効率的にお金を使えるか。

したがって、大規模モデル企業の防御線は、多くの人が想像するよりも脆弱である。

モデルの能力は常に収束し、先行優位性は常に追いつかれ、価格は常に下がる。

この波で本当に持続的に利益を上げているのは、すべてのモデル企業に水を売っている人たちであり、結局のところ、みんなが数社の資本支出を引き出している。

GPU、HBM、高速相互接続、データセンター、電力、データサービス......

軍備競争の上流に立って一杯の分け前を得ること、さらにはリソースをつなぐ仲介業者になることが、今最も儲かるビジネスである。

3.Data Bottleneckはこの会議で見られた潜在的な機会

友人たちと交流した後、このAIの波で利益を上げている企業は非常に控えめで、展示会には全く来ていないことがわかった。その一つの方向性はデータである。

統一された多モーダル表現の成否は、本質的に高品質な多モーダルトレーニングデータに依存している。高品質な洗浄、正確なラベリング、クロスモーダルの整合性、持続的に反復可能なデータ資産が深刻に不足している。

モデルはますます安くなり、GPUは最終的にますます増えるが、真に優れたデータはますます希少になる。

多モーダルデータの産業チェーンは、暴利を上げる利益のレースになりつつある。

データの洗浄、データのラベリング、データの合成、特化型データ資産、ロボットデータ収集......そして、クロスモーダルの統一表現や多モーダルの事前トレーニングエンコーダーを専門に解決するアルゴリズム企業。

GPUは一回限りの資本支出であり、データは継続的な資本支出である。

データの方向性は現在、三つのカテゴリに分けている：第一のカテゴリは専門家データ（Expert Data）；第二のカテゴリはRL環境/エージェントデータ。未来のエージェントをトレーニングするには、単に質問-回答を収集するのではなく、環境→タスク→軌跡→報酬→検証者を構築する必要がある。これは未来の最大の増分市場の一つになるかもしれない。

第三のカテゴリは具身/ロボティクスデータであり、これはLLMデータよりもさらに不足しており、収集が非常に難しい。

4.AIアプリケーションのジレンマ、暗号通貨のかつての縮図

現在のAIは過去の暗号通貨と非常に似ている。太ったプロトコル、L1がほとんどの価値を捕らえているため、暗号通貨のVCは必死に公的ブロックチェーンにお金を投じている。アプリケーション？犬も投資しない。

現在、AIも同様である。

大規模モデルはPOW Layer1であり、モデルはアプリケーションそのものである。

過去数年、大部分のAIアプリケーションは危険なことをしていた：モデルが一時的にできない能力を製品としてパッケージ化すること。

しかし、モデルの能力の境界は常に外に拡張している。モデルのアップグレードのたびに、L1が本来アプリケーション層に属する機能を直接プロトコルに書き込むように、検索、深層研究、コーディング、画像生成、動画生成、コンピュータ使用、エージェント......

もしモデルが一度アップグレードするたびに、あなたの製品が一層価値を失うなら、あなたは本質的にAIの機能であり、AIアプリケーションではない。

したがって、モデルができるが、取り去るのが難しいものを作る必要がある。考えてみると、データ、コンテキスト、ワークフロー、権限、配布に他ならない。

AIアプリケーションの防御線は、自分自身をモデルの顧客にすることであり、モデルの競合製品にはならないことである。

5.具身知能、巨大なバブル

二階のH4ホールで、同じサプライチェーンから生まれた似たようなモデルのロボットがゆっくりと同じ動作をしているのを見ながら、各社の評価を見て、頭皮がひりひりし、投資家のお金が心配になる。

具身知能の現在の問題は、資本が「ソフトウェアのスケーリング法則」で「ソフトハードウェアの複雑なシステム」に価格を付けていることである。

大規模モデルの奇跡は、一社がGPT-5を訓練することで、理論的にはほぼゼロの限界コストで世界中の数億人にサービスを提供できるが、ロボットはそれができない。

ロボットは一人のユーザーにサービスを提供するたびに、もう一台の機械を作らなければならず、BOM、製造、サプライチェーン、納品、メンテナンス、減価償却が関与する。

AIの知能は指数関数的に進歩することができる。例えば、モデルが一度アップグレードされると、全世界のユーザーが同時に賢くなるが、物理的な世界のコストは指数関数的に下がることはない。

もし知能がムーアの法則に従うなら、具身は製造業の規則に従う。具身知能は最終的には巨大な産業になるかもしれないが、大規模モデルのような利益率を持つとは限らない。

さらに、時期尚早である。

自動運転はすでに高度に制約された具身知能の問題であり、目標は明確で、行動空間は限られ、道路のルールは標準化されており、膨大な実データと成熟した自動車産業体系がある。それでも、この業界は数千億ドルを焼き尽くし、道路上のいくつかの長尾問題を完全に解決していない。具身が直面する現実の難しさは、自動運転のN倍である。

6.ピンプの最良の時代

残酷な真実は、現在のほとんどのAIスタートアップ企業はあまり利益を上げておらず、利益は曲曲大女人が自分のスキルを売るよりも少ない。

したがって、面白いことに気づいた。多くの企業は表面上は一つのビジネスだが、詳しく話を聞くと、「あなたもトークンを売っているのか」「あなたも計算力を売っているのか」と、実は大規模モデル企業も計算力を転売して利益を上げている。

本当に利益を上げているのは、やはりピンプたちである。

FA、古い株を仲介、B300を転売、トークンを売り、データセットを売り、計算力を売り、さらにはある創業者に会う機会を売る......

AIは中間業者市場の繁栄のすべての条件を満たしている：技術の変化が十分に速く、情報の差が十分に大きく、資本が十分に多く、物語が十分に魅力的である。

VCは最終的な判断でお金を稼ぎ、FAは合意の判断でお金を稼ぎ、トレンドが最終的に正しいことを証明する必要はない。

逆に、越えられないほど曖昧で壮大な物語ほど、FAが活躍する余地が大きい。

例えば、具身知能、世界モデル......これらのレースには共通の特徴がある：未来の物語が十分に大きく、技術が十分に複雑で、短期的には十分に反証が難しい。

大企業はモデルを訓練するためにお金を使い、投資家は10年後のAGIに賭け、中間業者が利益を得る。

大企業の資本支出を引き出すか、LPのFOMO支出を引き出すか。

7.お金がすべて

AI競争はまだ長い道のりがある。皆がよく尋ねる、AI時代に最も希少な資源は何か？

多くの人が答えるだろう：人材、計算力、データ......しかし、根本的には、それらはすべて一つの名前：お金である。

AI業界の最大の競争優位性は、技術ではなく、資金調達能力である。

起業家が今やるべきことは、常に資金調達を続けることであり、たとえ口座の中のお金が十分であっても、資金を調達し続けるべきである。

本当の戦争は、未来の業界の下り坂の周期にある。

お金があればずっと生き延びることができ、競争相手が資金を失った後に、彼らの人材、技術、顧客を低価格で受け入れることができる。

二次市場も同様であり、見込まれる2-3年の間に、バブルの大崩壊が起こる可能性が高い。その時に十分なお金があれば、底値で買い取ることができ、99%の人々に勝つことができる。

免責事項：本コンテンツは一般的なブランディングおよび情報提供のみを目的としており、金融、投資、法的、または税務上の助言を構成するものではありません。ここに記載されているイベント、報酬、オンラインイベント、または関連情報は、暗号資産の購入、売却、取引、もしくはその他の取り扱い、または各種サービスの利用を推奨、勧誘、あるいは案内するものとみなされるべきではありません。暗号資産は価格変動が非常に激しく、損失が生じるリスクがあります。WEEXのサービスおよびオンラインイベントは、一部の地域ではご利用いただけない場合があり、現地の適用法令、規制、および利用資格要件が適用されます。ユーザーの皆様は、WEEXサービスの利用が居住国の法律に準拠していることをご自身の責任で確認し、暗号資産に関連する活動に参加する前に、リスクを慎重に評価してください。