- AI をインターネットやモバイルと同規模の変化と捉える Benedict Evans が、なぜ多くの人が AI の影響を過度に（または過少に）見積もっているかを解説する。
- 現在は 1997 年のインターネット黎明期に相当し、基礎モデル企業の利益率は長期的に圧縮される一方、応用層でこそ価値が生まれるという産業構造の見立てが核。
- 雇用喪失の懸念、反 AI 感情、テック産業の収斂メカニズムなど、過去の技術革新と比較しながら、冷徹かつバランスの取れた将来像を提示する。
論点をもう少し詳しく読む
AI の規模感を正しく理解する—インターネット / モバイルとの比較
Benedict の最初の立場は「AI はインターネットやモバイルと同等の大きな変化だが、産業革命ほどではない」というもので、これが一部のテック業界人から反発を受けている。重要なのは、1997 年の時点でインターネットがどう展開するかは誰も正確に予測できなかったこと。同じく 2000 年のモバイル予測も大外れしたという歴史的謙虚さから、今の AI 予測も多くの部分で間違っているはずだという考え方が貫かれている。この枠組みを理解することで、確実な事実と不確実な推測を分ける見方が生まれる。
雇用喪失の不安は本当か—自動化と新規雇用の歴史的パターン
「AI で仕事が消える」という懸念に対し、Benedict は過去の技術導入サイクルを引き合いに出す。新しい技術が登場するたびに既存の仕事が自動化される一方、それまで存在しなかった新しい職種が生まれてきた。OpenAI をはじめ AI 企業でさえ人員を増やし続けている事実が紹介され、「Twitter の悲観論者は『ChatGPT を買ったら 2 週間で全員クビ』と言うが、現実はそうではない」という整理がされている。ただし「自動化される職種は正確には予測できない」という限定も忘れられていない。
基礎モデル企業の利益率が長期的に圧縮される理由
最も興味深い産業分析は、OpenAI や Anthropic などの基礎モデル企業の競争環境に関するもの。これらの企業は互いに著しい差別化ができず、競争が続く限り価格支配力を持ちにくいという見立て。さらに、AI に基づく千のアプリケーションがすべてモデル企業によって構築されることはあり得ず、多くは第三者が開発するようになる。その結果、産業構造は Windows （一社支配）ではなく Cloud （競争的インフラ）に近づくと予想。1990 年代の低利益率オンライン小売業者の例も引かれ、科学の深さがあっても商品化されると低利益率になる可能性が示唆されている。
過去のテック革新から学ぶ—収斂と応用層への価値シフト
Benedict は個人的に 20～30 台の古い携帯電話やスマートデバイスを所有しており、iPhone 以前は多種多様な形状や設計があったことを示す。風洞が発明される前の自動車のように、基本形が決まるまでは差別化が激しく、その後は一つの形に収斂するというパターンが繰り返されている。電話市場でも、2001 年の日本製カメラ付き携帯（J-Phone）は革新的だったが、iPhone の登場後は基本デザインが統一された。同じメカニズムが今後 AI にも起こるだろうという予測で、この理解が基礎モデル企業の利益率圧縮と応用層への価値移動を支える論理になっている。