AI業界 | 生成AIにおける隠れた緊縮財政とコスト削減策 – 単語数の削減も含む：少ないほど安い

AIの大いなる幻想：数十億ドルの損失と緊縮財政 ― テクノロジー大手があなたから隠しているもの

人工知能（AI）はかつてないほどのブームを迎えていますが、この技術革命の華やかな表向きの裏には、莫大な財政的課題が潜んでいます。ユーザーが些細な技術的調整と捉えているものも、よく見てみると、大手AIプロバイダーが爆発的に増加するコストを抑制しようとする必死の試みであることが判明します。GoogleとOpenAIは2024年9月にほぼ同時に変更を加えました。一見するとこれらの変更は無関係のように見えますが、業界全体が直面しているより大きな問題を浮き彫りにしています。AIサービスの収益化は、莫大な投資と運用コストに大きく追いついていないのです。

ジェネレーティブ AI (生成型人工知能) は、既存のデータを分析または分類するのではなく、新しいコンテンツを生成することに特化した人工知能の分野です。

この展開は、数十億ドル規模の巨大テクノロジー企業でさえ、自社のイノベーションによる財務的プレッシャーに苦しんでいることを如実に示しているため、特に注目に値します。OpenAIは、評価額1,570億ドルにもかかわらず、2024年には50億ドルの損失を予測しています。一方、Googleはデータ収集と処理のコストを大幅に増加させる対策をひそかに実施しています。一見小さな変化に見えるこれらの変化は、デジタル環境全体に広範な影響を及ぼし、AI業界におけるより大きな構造的危機を示唆しています。

Googleの静かな革命

num=100パラメータを無効にする

2024年9月14日、Googleは近年で最も重要な検索インフラの変更の一つを、ほとんど宣伝されることなく行いました。数十年にわたり100件の検索結果を同時に表示できたURLパラメータ「num=100」が完全に無効化されました。この技術革新は、SEO業界全体とAIアプリケーションに広範な影響を及ぼしました。

このパラメータは一般ユーザーにとって便利な機能でしたが、SEO業界にとっては非常に重要でした。Ahrefs、Sistrix、SEMrush、そして専門のランキングツールなど、ほぼすべての主要SEOプロバイダーが、効率的なデータ収集のためにこのパラメータを使用していました。1回の呼び出しで上位100位までのランキング全体を取得できるため、ページごとに結果を取得するよりも費用対効果が高く、高速でした。

このパラメータの無効化は、SEO業界のコスト爆発につながりました。ランキングツールは、以前は1回のクエリで取得できたのと同じ量のデータを取得するために、現在では10回の個別のクエリを実行する必要があります。これはクエリコストの10倍の増加を意味し、既に複数のツールプロバイダーにとって深刻な技術的および財務的課題となっています。

ウェブサイト運営者への影響

Google Search Console では、その効果はすぐに明らかになりました。調査対象となったウェブサイトの87.7%で、測定されたインプレッション数が大幅に減少しました。同時に、逆説的に、ウェブサイトの平均掲載順位も向上しました。11位から100位までの「低ランクインプレッション」が減少したためです。

多くのパブリッシャーがトラフィックの劇的な減少を報告しています。derwesten.deのようなニュースサイトは検索トラフィックが51%減少し、express.deは35%、focus.deは33%減少しました。理由は複雑です。Googleの技術的な変更に加え、AIによるレビューも影響しており、ユーザーが外部ウェブサイトをクリックする回数が減少しています。

Googleの戦略の背後にある動機

Googleの決定の理由は複雑です。一方では、リクエストごとに処理する必要があるデータが少なくなるため、この変更によってサーバーの負荷が大幅に軽減されます。他方では、ボットやスクレイピングサービスによる大規模なデータ収集が困難になります。これは、AI企業がGoogleのデータにますます関心を寄せていることを考えると、特に重要です。

もう一つの側面はユーザーエクスペリエンスです。Googleは、ユーザーが従来の検索に戻り、複数のページをクリックすることでGoogle環境でより多くの時間を過ごすよう促したいと考えています。これにより、情報提供の中心となる窓口としてのGoogleの地位が強化され、ユーザーを外部ウェブサイトにリダイレクトする必要性が軽減されます。

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OpenAIの必死のコスト管理：引用数の劇的な減少

Googleの変更と並行して、OpenAIはChatGPTに同様に重要な変更を加えました。2024年9月11日以降、このAIチャットボットは外部ウェブサイトへの引用とリンクの表示を大幅に削減しました。この削減は、コンテンツの質やソースのドメインオーソリティに関わらず、あらゆる業界とコンテンツタイプに等しく影響を及ぼしました。

数字は劇的です。分析によると、ChatGPTの引用は最大90%減少しました。特に無料のChatGPTアカウントは影響を受けており、有料版のユーザーは制限が大幅に軽減されています。この変化は、ウェブサイトがGoogleから受け取るトラフィックと、ChatGPTからのトラフィックの大幅な減少との間に既に存在する乖離をさらに悪化させています。

ウェブ検索機能のコストの爆発的な増加

OpenAIは甚大な財政的圧力にさらされています。同社は2024年までに約50億ドルの損失を予想しており、ChatGPTの運用コストは1日あたり最大70万ドルに上ります。ウェブ検索と引用の削減は、ウェブ検索ごとに追加のコンピューティングリソースとAPI呼び出しが必要となるため、明らかなコスト削減策です。

OpenAIのウェブ検索機能のコストが大幅に上昇しました。以前のモデルではウェブ検索への無料アクセスが提供されていましたが、新しいモデルでは検索トークンに対して正規の料金が課金されます。コストのジレンマを示す例があります。GPT-4oを使用したクエリのコストは0.13ドルでしたが、より広範なウェブ検索トークンを使用するGPT-5を使用した同じクエリのコストは74ドルでした。

OpenAIは現在のウェブ検索モデルについて、gpt-4oとgpt-4.1では1,000ビューあたり25ドルを請求していますが、GPT-5やoシリーズといったより強力なモデルでは1,000ビューあたりわずか10ドルです。この価格設定は、OpenAIがウェブベースの情報配信において大幅な削減を行っている理由を明確に示しています。

単語数の減少：少ないほど安上がり

ソース引用の減少に加えて、ユーザーはもう一つ、より微妙な変化に気づいています。ChatGPTの応答が著しく短くなり、詳細度が低くなったのです。一見すると簡潔さを重視する最適化のように見えるかもしれませんが、これは実際には効果的なコスト削減策です。生成される単語、あるいはより技術的に正確に言えばトークンは、計算能力を消費し、直接的なコストを発生させます。OpenAIは、応答を体系的に短縮することで、クエリあたりの運用コストを削減しています。

この傾向は、AnthropicのClaudeやGoogleのGeminiといった競合モデルとの直接比較において特に顕著です。これらのモデルは、同じクエリに対して、より詳細でニュアンスに富み、奥深い回答を提供し続ける傾向があります。一部の競合モデルは依然として詳細な情報量を品質指標として重視していますが、OpenAIは膨大なユーザーベースによる経済的負担に対処するため、意図的に単語数を減らしているようです。

ユーザーにとって、これは追加の作業を意味します。包括的な回答ではなく、表面的な要約しか得られず、必要な詳細情報を自ら抽出するために、ターゲットを絞ったクエリ（いわゆる「プロンプトチェーニング」）を使わなければならないことがよくあります。こうしたフォローアップクエリはそれぞれ新たなトランザクションとなり、個別にはコストが安くても、ユーザーにはより多くの時間と労力がかかります。この対策は、引用削減戦略に完全に合致しています。どちらもユーザーエクスペリエンスを低下させるものですが、組み合わせることで大幅なコスト削減につながり、企業の巨額の財務赤字を相殺することを目指しています。

回答は短く、情報源は少なくなっています。ChatGPT が密かにコストを削減していることにも気づいていますか?

プレミアムサブスクリプションによる赤字事業

特に問題なのは、月額200ドルの高額なChatGPT Proサブスクリプションでさえ、ユーザーが予想以上にサービスを利用しているため損失を出していることです。CEOのサム・アルトマン氏は、この状況を「クレイジー」と呼び、コストを賄うことの難しさを認めました。

OpenAIのCEO、サム・アルトマン氏は、同社が現在200ドルのサブスクリプションで赤字を出していることを認め、「予想以上に多くの人が利用しています」と述べた。この驚くべき発見は、AI企業にとって真の利用コストを予測し、適切な価格設定を行うことがいかに難しいかを物語っている。

両方の変化の驚くべき関連性

両イベントの時間的近接性は単なる偶然ではありません。ChatGPTは応答に最新のウェブ情報を頻繁に利用し、Googleの検索結果に直接アクセスしたり、スクレイピングサービスを介して間接的にアクセスしたりしています。また、num=100パラメータを無効にすると、ChatGPTやその他のAIシステムによるウェブデータの効率的な収集が著しく困難になります。

ChatGPTのようなAIアプリケーションは、広範囲かつ最新のウェブデータを利用して、関連性が高く正確な回答を生成します。num=100パラメータにより、これらのシステムは大量の検索結果を迅速かつコスト効率よく取得し、回答に最適なソースを選択することができました。

このパラメータを無効にすると、AIシステムはより多くの個別のクエリを実行する必要があり、コストが飛躍的に増加します。これが、OpenAIが引用頻度を同時に削減した理由です。最新のウェブ情報を提供するコストは、もはや経済的に採算が取れなくなったのです。

8000億ドルの資金不足

ベイン・アンド・カンパニーの警告予測

ベイン・アンド・カンパニーの最近の調査によると、AI業界における深刻な資金不足が明らかになりました。2030年までに、OpenAI、Google、DeepSeekなどのAI企業は、コンピューティング能力とインフラのコスト上昇を賄うために、年間約2兆ドルの資金を調達する必要があります。しかし、コンサルタント会社は、AI業界がこの目標に約8,000億ドル足りないと予測しています。

ベイン・アンド・カンパニーのグローバルテクノロジープラクティス会長、デビッド・クロフォード氏は、「現在のスケーリングの法則が優勢になれば、人工知能は世界のサプライチェーンにますます大きな負担をかけることになるだろう」と警告している。必要な収益と期待される収益のこの乖離は、AI業界の評価とビジネスモデルに関する根本的な疑問を提起している。

巨額投資と不透明なリターン

米国の大手テクノロジー企業は、AIへの投資をかつてないレベルにまで加速させています。Microsoft、Meta、Googleは、2025年までにAIプロジェクトに合計2,150億ドルを投資する計画です。Amazonはさらに1,000億ドルの投資を発表しました。これらの支出は主にデータセンターの拡張と新たなAIモデルの開発に充てられる予定です。

ChatGPTの立ち上げ以来、投資額は2倍以上に増加しました。2024年までに、世界最大のテクノロジー企業4社はAIに合計2,460億ドルを投資しました。これは前年比63%の増加です。2030年代初頭には、AIへの年間支出は5,000億ドルを超える可能性があります。

エネルギー需要とインフラの課題

ベイン・アンド・カンパニーは、2030年までに世界のコンピューティング能力に対する追加需要が200ギガワットに達し、その半分が米国で発生すると予測しています。AIデータセンターの電力消費量は、2023年の500億キロワット時から2030年には約5,500億キロワット時に増加し、11倍に増加すると予想されています。

この大規模な拡張は、環境に大きな影響を与えるでしょう。再生可能エネルギーの拡大にもかかわらず、データセンターからの温室効果ガス排出量は、2023年の2億1,200万トンから2030年には3億5,500万トンに増加すると予想されています。また、冷却用の水消費量も同時期に4倍近くの6,640億リットルに増加すると予想されています。

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ディープシークショックが転換点となった

中国発の費用対効果の高いイノベーション

中国のスタートアップ企業DeepSeekは、R1モデルでAI業界に衝撃を与えました。推定開発費はわずか560万ドルですが、同社ははるかに高価な米国製モデルに匹敵するモデルを開発しました。ちなみに、OpenAIのGPT-4oの開発費は約8,000万ドルです。

DeepSeekの価格設定は競合他社を大きく下回っています。同社のモデルは、OpenAIの同等のモデルと比べて20～40倍も安価です。DeepSeekのReasonerモデルは入力トークン100万個あたり53セントですが、OpenAIのo1モデルは同じ入力トークンで15ドルです。

業界の動向への影響

DeepSeekの成功は、AI業界における従来の常識を覆すものです。同社は、数十億ドル規模の予算がなくても最先端のAIを実現できることを証明し、既存のプロバイダーに大きな価格圧力をかけています。この展開は、米国の輸出規制による興味深い副作用を浮き彫りにしています。技術的な制約により、同社は利用可能なハードウェアを最大限に活用するためにソフトウェア革新に取り組む必要に迫られたのです。

DeepSeekのAIアシスタントは、数週間のうちに世界のLLMユーザーシェアの21%を獲得し、ChatGPTを抜いてApple App Storeで最も人気のある無料アプリとなりました。この急速な市場浸透は、AI市場の不安定さと、コスト集約型のビジネスモデルを持つ既存のプロバイダーにとっての危険性を浮き彫りにしています。

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ウェブサイトのトラフィックへの劇的な影響

AIの衰退の概要

Authoritasの調査によると、英国のパブリッシャーウェブサイトのクリックスルー率はAIオーバービューの影響で約半減し、大幅に低下しました。調査によると、AIオーバービュー導入後、デスクトップではクリックスルー率が47.5%、モバイルでは37.7%低下しました。ウェブサイトがGoogle AIオーバービューで上位にランクインしたとしても、クリック数の改善はごくわずかです。

SEO専門家のケビン・インディグ氏とUXリサーチャーのエリック・ヴァン・バスカーク氏による新たな研究では、GoogleのAIオーバービューの利用状況を体系的に分析しています。複雑な設定のもと、70人のユーザーが8つの現実的な検索タスクを実行する様子が観察されました。その結果、約400件のAIOインタラクションが抽出され、AIの影響下でのウェブ検索行動の劇的な変化に関する知見が得られました。

AI概要は、外部リンクのクリック率を大幅に低下させます。デスクトップではクリック率が最大3分の2、モバイルではほぼ半分に低下します。特に単純な検索や標準化された検索の場合、ユーザーはAI概要の情報にますます依存するようになっています。

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従来のウェブトラフィックの崩壊

Googleが2024年5月に米国で、2025年3月末にドイツで、生成AIによる回答を検索に統合して以来、ニュースサイト、ブログ、フォーラムなどのコンテンツプロバイダーは、訪問者数の大幅な減少を懸念しています。回答が既に検索ページに掲載されている場合、ユーザーは元のソースをクリックしないことが多いのです。

Publisher Mail OnlineのCTRは、AIオーバービューの影響で56%以上低下しました。一部のウェブサイトでは、オーガニックトラフィックが18～64%減少しました。AI導入により、オーガニックCTRは最大70%低下する可能性があります。

Built Inのレポートによると、パブリッシャーのオーガニック検索トラフィックは2026年までに25%減少する可能性があるとのことです。上位3位でさえ、AI検索機能の導入によりクリック率（CTR）が大幅に低下し、4位から10位では最大50%の低下が見られます。中小企業のウェブサイト1,000件を対象とした調査では、AI検索機能の導入後にオーガニックトラフィックが大幅に減少した企業が68%に上りました。

いくつかの情報源への集中

ChatGPTからウェブサイトへの参照トラフィックは、2024年7月以降52%減少しました。Redditの引用は87%増加し、現在ではChatGPT全体の引用の10%以上を占めています。Wikipediaは7月の最低値から62%上昇し、引用シェアの約13%を占めています。

上位3つのウェブサイト（Wikipedia、Reddit、TechRadar）は、全引用数の22%を占め、わずか1ヶ月で53%増加しました。ChatGPTは現在、少数の「回答重視」の情報源を優先しており、ブランド関連のウェブサイトは可視性を失い、数百万件もの潜在的な参照クリックを逃しています。

時間的プレッシャーによる故障

Googleの画像生成問題

Google Gemini の現在の問題は、様々なレベルで現れています。数週間前から、ユーザーから画像技術の根本的な不具合、特に希望する形式での画像生成における不具合が報告されています。この広範囲にわたる問題は、主に16:9 形式の画像作成に影響を及ぼしています。以前は問題なく作成できていたのですが、現在はサポートされていません。

さらに深刻なのは、画像が生成されたはずなのに表示​​されないという現象です。画像が正常に生成されたという確認メッセージは表示されますが、実際には空白部分やエラーメッセージしか表示されません。この問題はWeb版とモバイルアプリの両方で発生し、画像生成機能が事実上使用不能になっています。

コミュニケーションの失敗と透明性の欠如

Googleのこうしたシステムエラーへの対応は特に問題が多い。数週間前から問題が存在しているにもかかわらず、同社はユーザーに積極的に情報を伝えていない。それどころか、システムはすべての機能が正常に動作していると主張し続けているにもかかわらず、実際のパフォーマンスは著しく低下している。

現在の問題は単独で捉えるべきではなく、GoogleのAIシステムにおける一連の問題の一部です。2024年2月、Googleはジェミニが歴史的に不正確な画像を生成したことを受け、ジェミニにおける人間の表現を完全に無効化せざるを得ませんでした。ドイツ兵はアジア人の顔の特徴で描かれ、バイキングはドレッドヘアで描かれていました。これらのエラーは、トレーニングデータの準備における根本的な問題を明らかにしました。

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AI開発における構造的な問題

出版の急ぎ

度重なる問題は、GoogleのAI開発におけるシステム的な弱点を浮き彫りにしています。同社はOpenAIなどの競合他社に追いつくために多大な時間的プレッシャーにさらされており、その結果、製品のリリースが急ピッチで進められています。こうした「早く動けば壊れる」という考え方自体は、他の技術分野では通用するかもしれませんが、AIシステムでは問題が顕在化しています。なぜなら、エラーはユーザーエクスペリエンスに直接的な影響を与えるからです。

コンテンツのモデレーションとシステム改善を担当する下請け業者の労働条件は、これらの問題をさらに悪化させています。時間的プレッシャー、低賃金、サプライチェーンの透明性の欠如といった報告は、手作業によるシステム最適化の品質に疑問を投げかけています。

システムアーキテクチャの断片化

様々なGoogleサービス間の連携の欠如は、構造的な欠陥を露呈しています。GoogleフォトはAIによる新しい画像処理機能を追加している一方で、Geminiの基本的な画像生成機能は正常に動作していません。この断片化は内部連携の不足を示しており、エンドユーザーにとっての問題を悪化させています。

経済的な影響

さまざまなユーザーグループへの影響

上記の問題は、様々なユーザーグループに具体的な影響を及ぼします。信頼性の高い画像生成に依存するコンテンツ制作者やマーケティング担当者は、代替ソリューションに頼らざるを得なくなります。これは、ワークフローの中断だけでなく、他のツールの追加コストにもつながります。

この状況は、有料版のGemini Proユーザーにとって特に深刻です。高度な機能のために料金を支払っているにもかかわらず、約束されたパフォーマンスよりも低いパフォーマンスしか得られないことがよくあります。約束された改善が実現しなかったため、すでに多くのユーザーがサブスクリプションを解約しています。

AIプロバイダーへの信頼の喪失

システムの信頼性の低さは、AIプロバイダーとしてのGoogleへの信頼の喪失につながっています。サービスの精度と可用性を頼りにしていたユーザーは、代替プロバイダーへの移行を進めています。これは、競争の激しいAI市場におけるGoogleの長期的な地位を弱める可能性があります。

OpenAIのDALL-EとAnthropicのClaudeはより一貫した結果を提供する一方で、Googleは根本的な機能上の問題に苦しんでいます。特に注目すべきは、無料の代替手段でさえ、Googleのプレミアムサービスよりも信頼性の高いパフォーマンスを発揮することが多いことです。

ドットコムバブルとの類似点

同様の市場動向

現在の状況は、2000年代初頭のドットコムバブルと酷似しています。当時は、インターネットの熱狂が株価の急騰を招き、最終的には劇的な暴落に至りました。今日、AI企業は同様の課題に直面しています。天文学的な株価評価と不透明なビジネスモデルが衝突し、投資額と実際の収益のギャップは拡大し続けています。

S&P 500の現在の時価総額は、過去10年間の利益の38倍に相当します。モルガン・スタンレーのストラテジストが指摘するように、これより高かったのはドットコムバブルの時期だけです。ドットコムバブル時代のスターアナリスト、ヘンリー・ブロジェット氏は、現在のAIブームとの不思議な類似点を警告しています。

米国の景気回復の背後にある奇妙な真実

ドイツ銀行のジョージ・サラベロス氏は、衝撃的な表現でこう述べています。「AIマシンは文字通り米国経済を救っている」。彼の分析は、経済成長が革新的なAIアプリケーションからではなく、「AI能力創出工場」の構築からもたらされているという、逆説的な状況を明らかにしています。

特に物議を醸しているのは、このテクノロジー関連支出がなければ、アメリカはすでに景気後退に陥っていただろうと銀行が指摘している点だ。数十億ドル規模の投資で構成された砂上の楼閣が、世界最大の経済を支えている。AI投資へのこうした極端な依存は、テクノロジー業界をはるかに超えたシステミックリスクを招いている。

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解決策と将来の展望

代替ビジネスモデル

コストの上昇により、AIプロバイダーは新たなビジネスモデルの開発を迫られています。OpenAIは、顧客が実際に使用したコンピューティング能力に対してのみ料金を支払う、使用量ベースの料金体系をテストしています。バッチAPIは、時間的制約の少ないリクエストにおいて、既に最大50%のコスト削減を実現しています。

OpenAIは収益性確保のため、様々なサブスクリプションプランの価格引き上げを検討していると報じられています。同社は大幅な値上げを計画しており、ChatGPT Plusは2024年末までに月額20ドルから22ドルに値上げされ、2029年には月額44ドルに達する見込みです。

生存戦略としての専門化

汎用AIシステムのコスト上昇は、特化型ソリューションの開発につながる可能性があります。AIシステムは、すべてのクエリに最新のウェブデータで答えようとするのではなく、より選択的になり、特定のクエリタイプに対してのみコストのかかるウェブ検索に頼るようになる可能性があります。

これによりAI市場の多様化が促進され、様々なプロバイダーがそれぞれ異なる専門分野を開発することになります。あるプロバイダーは最新情報に特化し、別のプロバイダーはインターネット接続なしでも深い専門知識を習得できるようになるでしょう。

新たな協力モデル

AIプロバイダーとコンテンツクリエイターの間では、新たな協業モデルが既に生まれています。一部の出版社は、AI企業と直接ライセンス契約を交渉し、コンテンツ利用の公平な分配を受け取っています。こうした動きは、コンテンツクリエイターがAIシステムにおけるコンテンツ利用に対して直接報酬を受け取る、新たなエコシステムの構築につながる可能性があります。

さまざまな利害関係者への推奨事項

ウェブサイト運営者およびコンテンツ作成者向け

ウェブサイト運営者は、検索エンジンからのトラフィックだけに頼るのではなく、戦略を多様化する必要があります。ニュースレター、ソーシャルメディア、その他のチャネルを通じてユーザーと直接的な関係を築くことがより重要になります。同時に、AIが生成する回答で言及されるコンテンツの質を向上させる必要があります。

量ではなく質がますます重要になっています。コンテンツ作成者は、真の価値を提供する、役立つ独自のコンテンツの作成に注力する必要があります。SEO最適化だけで上位100位以内を獲得できた時代は終わりました。

SEO代理店とツール向け

SEO代理店は、サービス内容を調整し、上位20位に重点を置く必要があります。上位20位は、実際のトラフィックの大部分を生み出しているからです。上位100位を網羅的に分析する時代は終わりに近づいており、より詳細な最適化のためのリソースを確保できる可能性があります。

SemrushやAccurankerといったツールプロバイダーは、システムの適応に懸命に取り組んでいますが、コスト上昇は必然的に顧客に転嫁されます。多くの既存ツールは現在、クロールロジックが古いnum=100パラメータに基づいているため、不完全または不正確なデータを表示しています。

AI企業向け

AI企業は、自社とコンテンツ制作者の双方にとって持続可能なビジネスモデルを構築するという課題に直面しています。現状のコンテンツ無料利用の慣行は、データソースの基盤を損なうものであり、長期的には持続不可能です。

ユーザーの信頼を取り戻すには、Googleのような企業はアプローチを根本的に変える必要があります。まず、システムの問題や計画的なメンテナンスに関するコミュニケーションの透明性を高める必要があります。ユーザーには、機能が正常に動作していないことを知る権利があります。

隠された緊縮財政政策とその影響：テクノロジー大手の新たな力

GoogleとChatGPTにおける一見小さな技術的変化は、デジタル情報環境における根本的な転換点を示しています。インターネットのエコシステム全体が、少数の大手テクノロジー企業の決定にいかに依存しているかを如実に示しています。

これら二つの変化の相乗効果により、リンクベースのインターネットからAIを介したインターネットへの移行が加速しています。この発展は機会とリスクの両方をもたらします。ユーザーは質問への回答をより早く得られるようになりますが、コンテンツ作成の経済的基盤は根本的に疑問視されています。

業界は再編の段階にあり、テクノロジープロバイダー、コンテンツクリエイター、そしてユーザーの間で新たなバランスを確立することが求められています。今後数年間で、どのプレーヤーが変化する状況にうまく適応し、どのような新しいビジネスモデルが生まれるのかが明らかになるでしょう。

ベイン・アンド・カンパニーが予測する8,000億ドルの資金不足は、業界の統合につながる可能性があります。財務的に最も強力な企業だけが生き残り、小規模なプロバイダーやスタートアップ企業は市場から姿を消す可能性があります。AIバブルが制御された調整に発展するか、劇的な崩壊に発展するかは、業界がタイムリーに実行可能なビジネスモデルを構築できるかどうかにかかっています。

大手AIプロバイダーによる隠れた緊縮財政は、はるかに大きな構造的危機の氷山の一角に過ぎません。人々がAIの可能性に魅了され続けている一方で、水面下では企業は経済的生き残りをかけて必死に戦っています。静かな革命は既に本格化しており、その影響は今後何年にもわたってデジタル環境を形作ることになるでしょう。

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