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The Information の最近のレポートでは OpenAI の財務予測が調査されており、同社が 2029 年まで利益を上げられないと予想されていることが明らかになりました。
A recent report from The Information took a closer look at OpenAI’s financial projections, which show that the company doesn’t expect to be profitable until 2029 when it’s expected to generate $100 billion in revenue. Until then, OpenAI anticipates steep losses year over year, cumulatively amounting to $44 billion between 2023 and 2028, with an anticipated peak loss of $14 billion in 2026.
The Information の最近のレポートでは OpenAI の財務予測が詳しく調査されており、同社が 1,000 億ドルの収益を生み出すと予想される 2029 年までは利益が得られないと予想していることが示されています。それまでの間、OpenAI は、2023 年から 2028 年までに累積で 440 億ドルに達する大幅な損失を毎年見込んでおり、2026 年には最大損失が 140 億ドルになると予想されています。
The company’s most significant expense is computing power—the infrastructure required to train and run its artificial intelligence (AI) models. Spending in this area alone is projected to reach $9.5 billion annually by 2026; these costs can be divided into high-performance computing resources (computer chips), energy consumption (electricity), data storage and continuous algorithm development.
同社の最も重要な支出はコンピューティング能力、つまり人工知能 (AI) モデルのトレーニングと実行に必要なインフラストラクチャです。この分野への支出だけでも、2026 年までに年間 95 億ドルに達すると予測されています。これらのコストは、高性能コンピューティング リソース (コンピューター チップ)、エネルギー消費 (電力)、データ ストレージ、および継続的なアルゴリズム開発に分割できます。
The report also says that OpenAI allegedly presents investors with an alternative projection showing that the company is profitable in 2026 when you strip out expenses like the cost of training its models.
同報告書はまた、OpenAIがモデルのトレーニング費用などの経費を差し引いた場合、2026年には同社が黒字になるという別の予測を投資家に提示しているとされているとも述べている。
While it’s definitely a positive sign that analysts see profitability in OpenAI’s future—especially amid widespread concerns about when leaders in the AI space would begin turning a profit—it also raises the critical question: Will OpenAI make it to 2029 without significant financial restructuring? It is no secret that the company has a substantial cash burn, and this new report underscores the scale of its expenditures.
アナリストが OpenAI の将来に収益性があると見ていることは間違いなく明るい兆しであり、特に AI 分野のリーダーがいつ利益を上げ始めるかについての懸念が広がる中、同時に重要な疑問も生じます。それは、OpenAI は大幅な財務再編なしに 2029 年までやっていけるのかということです。同社が多額の現金を浪費していることは周知の事実であり、今回の新たな報告書はその支出の規模を浮き彫りにしている。
Even though OpenAI recently raised over $6 billion at a $157 billion valuation, that’s a fraction of the projected $44 billion it has to spend before reaching profitability. Unless the company alters its business model, discovers innovative ways to reduce operational costs, or secures additional funding, OpenAI will likely need to raise capital at least once more before turning a profit in five years.
OpenAIは最近、評価額1,570億ドルで60億ドル以上を調達したが、それは収益性を達成するまでに費やさなければならないと予想される440億ドルのほんの一部にすぎない。同社がビジネスモデルを変更したり、運営コストを削減する革新的な方法を発見したり、追加の資金を確保したりしない限り、OpenAIは5年後に黒字化するまでに少なくとももう一度資本を調達する必要があるだろう。
Two scientists, John Hopfield and Geoffrey Hinton, have been awarded the Nobel Prize in Physics for their contributions to machine learning.
ジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンという2人の科学者が、機械学習への貢献によりノーベル物理学賞を受賞した。
Hopfield developed a neural network capable of storing and reconstructing patterns, offering insights into how the human brain recalls memories when provided with partial information; his work modeled associative memory, bridging the gap between neuroscience and computational models.
ホップフィールドは、パターンを保存および再構築できるニューラル ネットワークを開発し、部分的な情報が提供されたときに人間の脳がどのように記憶を思い出すかについての洞察を提供しました。彼の研究は連想記憶をモデル化し、神経科学と計算モデルの間のギャップを橋渡ししました。
Years later, Hinton created the Boltzmann machine, a type of neural network that uses random decision-making to learn internal data representations; this innovation enhanced the network’s ability to recognize complex patterns and improve future decision-making. Hinton, who left his research role at Google (NASDAQ: GOOGL) in 2023 due to concerns about AI’s potential risks to humanity, has been a vocal advocate for ethical considerations in AI development.
数年後、ヒントンは、内部データ表現を学習するためにランダムな意思決定を使用するニューラル ネットワークの一種であるボルツマン マシンを作成しました。この革新により、複雑なパターンを認識するネットワークの能力が強化され、将来の意思決定が改善されました。 AIが人類に及ぼす潜在的なリスクへの懸念から、2023年にGoogle(NASDAQ:GOOGL)での研究職を辞めたヒントン氏は、AI開発における倫理的配慮を声高に主張してきた。
This year’s physics laureates’ breakthroughs stand on the foundations of physical science. They have showed a completely new way for us to use computers to aid and to guide us to tackle many of thechallenges our society face.
今年の物理学賞受賞者の画期的な成果は物理科学の基礎の上に成り立っています。彼らは、私たちがコンピューターを使用して、社会が直面する多くの課題に取り組むのを支援し、導くまったく新しい方法を示してくれました。
Thanks to their work humanity now has a new item in… pic.twitter.com/0sGCbEoMsS
彼らの働きのおかげで、人類は新たなアイテムを手に入れました… pic.twitter.com/0sGCbEoMsS
Although computer-driven, both networks used and were inspired by physics and physics problems. Hopfield says that he did not imagine the work would be useful in machine learning but acknowledges that there are natural crossovers between biology, physics and AI.
コンピュータ駆動ではありますが、両方のネットワークは物理学と物理学の問題を使用し、それらからインスピレーションを受けました。ホップフィールド氏は、この研究が機械学習に役立つとは想像していなかったが、生物学、物理学、AIの間に自然なクロスオーバーがあることは認めていると述べた。
The fact that the Royal Swedish Academy of Sciences—the entity that awards the Nobel Prize in Physics—decided to tie this year’s prize to machine learning and AI reflects the current climate of innovation and shows that there is still a lot of global attention on artificial intelligence. Although consumer-facing AI technologies like chatbots have dominated recent headlines, scientific advances in AI often have a more profound impact on the world.
ノーベル物理学賞の授与機関であるスウェーデン王立科学アカデミーが、今年の賞を機械学習とAIに結び付けることを決定したという事実は、現在の技術革新の状況を反映しており、人工知能に対する世界的な注目が依然として高いことを示している。知能。チャットボットのような消費者向けの AI テクノロジーが最近の見出しを独占していますが、AI における科学の進歩はしばしば世界にさらに深刻な影響を与えます。
Meta (NASDAQ: META) has announced that it will launch Meta AI in six new countries: the Philippines, Bolivia, Guatemala, Paraguay, the United Kingdom and Brazil—the two nations where it previously suspended AI operations due to data and privacy concerns.
Meta (NASDAQ: META) は、新たに 6 か国で Meta AI を開始すると発表しました。フィリピン、ボリビア、グアテマラ、パラグアイ、英国、ブラジルです。この 2 か国は、以前データとプライバシーへの懸念から AI の運用を停止していました。
Users in these countries will now have access to Meta AI through Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger apps, the Meta.ai website and the Ray-Ban Meta Glasses. Meta AI is an assistant that handles text and voice queries and analyzes images, effectively offering functionalities similar to those of other advanced AI chatbots on the market.
これらの国のユーザーは、Facebook、Instagram、WhatsApp、メッセンジャー アプリ、Meta.ai Web サイト、Ray-Ban Meta Glasses を通じて Meta AI にアクセスできるようになります。 Meta AI は、テキストと音声のクエリを処理し、画像を分析するアシスタントであり、市場にある他の高度な AI チャットボットと同様の機能を効果的に提供します。
Previously, Meta faced significant obstacles in launching its AI services in the U.K. and Brazil due to concerns from each country’s data privacy watchdog. However, the company has found a data privacy loophole by asserting that Meta AI constitutes a “legitimate interest” in business operations. This allows Meta to justify its use of consumer data without their consent because they claim it is necessary for fulfilling its business objectives; in particular, Meta claims this data will help its AI better reflect the diversity of the population, which is crucial to its commercial operations.
以前、Meta は英国とブラジルで AI サービスを開始する際に、各国のデータプライバシー監視団体の懸念により大きな障害に直面していました。しかし、同社はメタAIが事業運営における「正当な利益」を構成すると主張し、データプライバシーの抜け穴を発見した。これにより、Meta はビジネス目標を達成するために必要であると主張するため、消費者の同意なしに消費者データを使用することを正当化することができます。特にメタ社は、このデータは自社のAIが人口の多様性をより良く反映するのに役立つと主張しており、これは同社の商業運営にとって極めて重要である。
For a while, I was unsure how companies like Meta would proceed in data privacy-focused countries like the U.K.. I wondered if the regulations would be considered too prohibitive and that AI service providers would opt out of operating there altogether
しばらくの間、私はメタのような企業が英国のようなデータプライバシーを重視する国でどのように事業を進めていくのか確信が持てませんでした。この規制が法外すぎるとみなされて、AI サービス プロバイダーがそこでの運営を完全にやめるのではないか、と疑問に思いました。
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