Meta が Google や Bing に匹敵する AI を活用した検索エンジンを構築していると報じられている

メタ (NASDAQ: META) は、Google (NASDAQ: GOOGL) や Bing に匹敵する AI 主導の検索エンジンを構築していると伝えられています。

Meta (NASDAQ:META) is reportedly building an AI-driven search engine that they hope will rival Google (NASDAQ:GOOGL) and Bing.

メタ (NASDAQ:META) は、Google (NASDAQ:GOOGL) や Bing に匹敵する AI 駆動の検索エンジンを構築していると伝えられています。

Similar to Google’s AI Overview, Meta’s search engine would deliver AI-generated summaries of current events through the Meta AI chatbot. The company’s team has allegedly been working on this project for over eight months, with the goal of reducing Meta’s reliance on Google, which it currently uses as its primary search reference for Meta AI.

Google の AI 概要と同様に、Meta の検索エンジンは、AI が生成した現在のイベントの概要を Meta AI チャットボットを通じて配信します。同社のチームは、現在Meta AIの主な検索参照として使用しているGoogleへのMetaの依存度を減らすことを目的として、このプロジェクトに8か月以上取り組んできたとされている。

While AI is widely touted as a game-changer for everything from workplace productivity to societal efficiency, in reality, most consumers primarily use AI chatbots as glorified search engines. This effectively turns these AI chatbots into alternative search engines, saving users time from piecing together answers from multiple sources as they need to do in conventional search engines.

AI は職場の生産性から社会の効率に至るまであらゆる面で変革をもたらすものとして広く宣伝されていますが、実際には、ほとんどの消費者は主に AI チャットボットを美化された検索エンジンとして使用しています。これにより、これらの AI チャットボットが効果的に代替検索エンジンに変わり、ユーザーは従来の検索エンジンのように複数のソースからの回答をつなぎ合わせる時間を節約できます。

When these chatbots became popular, traditional search engines actually started losing market share to these up-and-coming AI chatbots that were answering search queries more efficiently for their users.

これらのチャットボットが普及すると、実際には、ユーザーのために検索クエリに効率的に応答する新進気鋭の AI チャットボットに、従来の検索エンジンが市場シェアを失い始めました。

Leading search providers like Google quickly noticed this shift and infused AI into their search processes, allowing users to receive AI-generated summaries without leaving the traditional search interface—and apparently, it’s paying off.

Google などの大手検索プロバイダーはこの変化にすぐに気づき、自社の検索プロセスに AI を導入し、ユーザーが従来の検索インターフェースを離れることなく AI によって生成された概要を受信できるようにしました。そして、明らかにその効果が現れています。

In its recent Q3 earnings call, Google reported a 35% year-over-year revenue increase to $11.4 billion, attributing its AI infrastructure and generative AI features as driving forces for revenue growth. Even though these AI tools don’t directly generate revenue, their presence enhances the user experience and attracts more users, ultimately driving revenue through channels like ad placements.

Google は最近の第 3 四半期決算報告で、売上高が前年同期比 35% 増の 114 億ドルになったと報告しました。これは、AI インフラストラクチャと生成 AI 機能が売上成長の原動力であると考えられます。これらの AI ツールは直接収益を生み出しませんが、その存在によりユーザー エクスペリエンスが向上し、より多くのユーザーを引きつけ、最終的には広告掲載などのチャネルを通じて収益を促進します。

Meta, whose revenue model heavily relies on advertising, could likely achieve similar results by building its own AI-powered search platform.

Meta の収益モデルは広告に大きく依存しており、AI を活用した独自の検索プラットフォームを構築することで同様の結果を達成できる可能性があります。

OpenAI eyes in-house chip production

OpenAI、自社チップ生産に注目

Amid a global shortage of high-performance chips, OpenAI is reportedly working to design and produce its own specialized chips for AI processing, reducing its reliance on third-party suppliers like NVIDIA (NASDAQ:NVDA) and AMD (NASDAQ:AMD).

高性能チップが世界的に不足する中、OpenAIは、NVIDIA (NASDAQ:NVDA) やAMD (NASDAQ:AMD) などのサードパーティサプライヤーへの依存を減らし、AI処理に特化した独自のチップの設計と生産に取り組んでいると伝えられている。

OpenAI is working with semiconductor designer, developer, manufacturer, and supplier Broadcom to design these custom chips that will be used primarily for inference rather than training. Inference is the process in which an AI model, having already been trained on vast amounts of data, analyzes new data and makes predictions, which ultimately manifest themselves as outputs.

OpenAI は、半導体設計者、開発者、製造者、サプライヤーである Broadcom と協力して、トレーニングではなく主に推論に使用されるカスタム チップを設計しています。推論は、すでに膨大な量のデータでトレーニングされた AI モデルが新しいデータを分析して予測を行い、最終的に出力として現れるプロセスです。

One reason OpenAI may be pursuing in-house chip production is to mitigate operating costs and navigate ongoing supply chain challenges. The chip shortage has hit AI companies particularly hard, with high demand for GPUs and other specialized hardware driving up prices and making it difficult for companies to secure the hardware they need. By designing and manufacturing chips internally, OpenAI would gain greater control over its supply chain, similar to how Apple (NASDAQ:AAPL) did when it began designing its own processors for iPhones and Macs.

OpenAIが社内でのチップ生産を追求する理由の1つは、運営コストを軽減し、現在進行中のサプライチェーンの課題に対処するためであると考えられる。チップ不足はAI企業に特に大きな打撃を与えており、GPUやその他の特殊なハードウェアに対する高い需要により価格が上昇し、企業が必要なハードウェアを確保することが困難になっている。チップを社内で設計および製造することで、Apple (NASDAQ:AAPL) が iPhone や Mac 用の独自プロセッサを設計し始めたときと同様に、OpenAI は自社のサプライチェーンに対するより大きな制御を獲得することになります。

Bringing chip production in-house could also lead to significant long-term cost savings for OpenAI. As the company moves toward vertical integration, it could decrease dependency on external suppliers, who have raised prices due to the high demand and limited supply of AI hardware.

チップ生産を社内に持ち込むことは、OpenAI にとって長期的な大幅なコスト削減にもつながる可能性があります。同社が垂直統合に向けて進むにつれ、AIハードウェアの需要が高く供給が限られているために価格を値上げしている外部サプライヤーへの依存度が低下する可能性がある。

Elon Musk’s xAI pursues new fundraising round

イーロン・マスク氏のxAIが新たな資金調達ラウンドを追求

On the heels of OpenAI’s $6.6 billion funding round at a $157 billion valuation, Elon Musk’s AI company, xAI, has announced that it is in discussions for another funding round that would push xAI’s valuation over $40 billion. This follows a recent $6 billion raise that valued the company at $24 billion just months earlier, underscoring the fact that AI remains a hot sector for investment in what is otherwise a venture capital drought.

OpenAIの評価額1,570億ドルで66億ドルの資金調達ラウンドに続き、イーロン・マスク氏のAI企業xAIは、xAIの評価額を400億ドル以上に押し上げる別の資金調達ラウンドについて協議中であると発表した。これは、つい数カ月前には同社の評価額を240億ドルと評価していた最近の60億ドルの資金調達に続くもので、ベンチャーキャピタルが干ばつとなっている分野においてAIが引き続き投資対象として注目されているという事実を裏付けている。

These major fundraising rounds highlight the unusually large capital needs in artificial intelligence, particularly for companies developing and scaling advanced models. AI development requires substantial investments in computing infrastructure, with some companies spending multiple billions on data centers and GPUs to support training and inference for their AI models. Even top AI companies like OpenAI have acknowledged that profitability remains elusive, with OpenAI not expecting to turn a profit until at least 2029.

これらの大規模な資金調達ラウンドは、特に高度なモデルを開発および拡張する企業にとって、人工知能における異常に多額の資本ニーズを浮き彫りにしています。 AI の開発にはコンピューティング インフラストラクチャへの多額の投資が必要であり、一部の企業は AI モデルのトレーニングと推論をサポートするためにデータ センターと GPU に数十億ドルを費やしています。 OpenAIのようなトップAI企業でさえ、収益性が依然としてとらえどころのないことを認めており、OpenAIは少なくとも2029年まで利益を上げることは期待されていない。

This high-cost environment reflects the unique economics of AI. Companies need high-performance computing environments, vast datasets, and specialized hardware to train and run large language models and other advanced AI systems. However, these items are very expensive. For companies like xAI and OpenAI to remain competitive and continue innovating, they have ever-increasing capital needs to sustain growth and scale their businesses, which is why most AI companies raise money at every chance they can.

この高コスト環境は、AI 特有の経済性を反映しています。企業は、大規模な言語モデルやその他の高度な AI システムをトレーニングして実行するために、高性能コンピューティング環境、膨大なデータセット、専用のハードウェアを必要としています。ただし、これらの商品は非常に高価です。 xAI や OpenAI などの企業が競争力を維持し、イノベーションを継続するには、成長を維持しビジネスを拡大するために必要な資本が増え続けています。そのため、ほとんどの AI 企業は可能な限り資金を調達しています。

US tightens AI restrictions on China

米国、中国に対するAI規制を強化

This week, the U.S. Department of the Treasury issued a final rule restricting American investments in China, Hong Kong, and Macau, specifically within areas like AI, semiconductors, microelectronics, and quantum information technologies. The rule prohibits U.S. companies and investors from engaging in certain transactions with entities based in these regions.

今週、米国財務省は、中国、香港、マカオに対する米国の投資、特にAI、半導体、マイクロエレクトロニクス、量子情報技術などの分野への投資を制限する最終規則を発表した。この規則は、米国の企業や投資家がこれらの地域に拠点を置く事業体と特定の取引を行うことを禁止している。

“This Final Rule takes targeted and concrete measures to ensure that U.S. investment is

「この最終規則は、米国の投資が確実に行われるよう、的を絞った具体的な措置を講じます。