「ムーム姉さん」が技術革新に賭ける！ 163 ページの大ヒット年次報告書はこちら

テクノロジー株の輝きは、ウォール街のスターファンドマネージャーであり、アーク・インベストメント・マネジメント・カンパニーのCEOであるキャシー・ウッド氏の注目も集めています。（キャシー・ウッド） 2023年に生まれ変わった同社の主力ファンドARKイノベーションETF（ARKK）は年間68％上昇し、同様のファンドの上位1％にランクインした。

「失われた2年」から抜け出した後、「シスター・ムー」は最近、ARK研究チームを率いて予定通り「ビッグアイデア2024」と呼ばれるレポートを発表した。

この163ページの報告書では、「ムームジエ」は引き続き「破壊的革新技術」の分野に焦点を当てており、技術統合、AI、デジタルウォレット、精密治療、3Dプリンティングなどが2030年までに世界のあらゆる側面を変えると予想されている。テクノロジーにより、2020 年の世界経済成長率は 7% にまで加速します。

主なハイライトは次のとおりです。

破壊的技術革新プラットフォーム

ARK の調査によると、AI、パブリックブロックチェーン、マルチオミックスシークエンシング、エネルギー貯蔵、ロボティクスという 5 つの主要なテクノロジープラットフォームが相互に作用し、破壊的テクノロジーの融合が次の 10 年の開発を定義づけることになります。経済成長は過去 125 年間の平均 3% から、今後 7 年間で 7% に加速する可能性があります。

AI テクノロジーの躍進により、破壊的イノベーションに関連する世界の株式市場の価値は、2030 年までに時価総額の 16% から 60% 以上に増加する可能性があります。その結果、破壊的イノベーションに関連する年率換算の株式リターンは、2030 年に 40% を超える可能性があります。今後 7 年間で、その市場価値は現在の約 19 兆ドルから 2030 年には約 220 兆ドルに増加すると予想されます。

報告書によると、次の図は蒸気機関、鉄道、電信、電気、電話や無線局などの一般的な技術の経済的影響を示しています。今日、AI やロボットなどの破壊的テクノロジーの統合が経済に与える影響は、以前の汎用テクノロジーの影響を超えるでしょう。

これらの破壊的テクノロジーには、統合の度合いや相互に与える影響も異なり、非常に高度な統合を実現するテクノロジー (AI など) もあれば、比較的統合の度合いが低いテクノロジー (高精度治療など) もあります。 AI の統合の程度によって、コア技術の触媒のステータスと役割を示すことができます。

報告書は、AIも市場の予想よりも速いスピードで発展していると指摘した。 2019年には汎用AIの登場まで80年かかると市場では一般的に予想されていたが、2020年には80年から50年に短縮され、2021年には34年に短縮された。 GPT-4 の出現後、予想される期間はさらに 8 年に短縮されました。アークは、一般的な AI が早ければ 2026 年、遅くとも 2030 年に登場すると予想しています。

アークは、個々の破壊的テクノロジーの進歩が相互に統合されれば、一般ロボット市場や自動運転タクシー市場など、巨大な新たな市場機会をもたらす可能性があると考えています。

報告書では、AIハードウェアへの投資規模は1兆3000億ドルに達し、AIソフトウェアの売上高は13兆ドルに達し、粗利率は75％を維持するとみている。

人工知能: 仕事の再定義

2023年には、ChatGPTによって引き起こされたAIの波は「次から次へと」起こり、AIは人々の生活のあらゆる側面に急速に統合されるだろう、とARKはレポートの中で指摘している。 AIのトレーニングと大手テクノロジーメーカーのオープンソースは、AIの効率向上をもたらすだけでなく、世界経済の急速な発展を促進します。

ARK は、ChatGPT の出現が企業を驚かせ、ユーザーを満足させ、生産性を大幅に向上させたと指摘しました。

GitHub、Copilot、Replit AIなどのプログラミングアシスタントは一定の成果を上げており、その登場によりソフトウェア開発者の作業効率や作業状況が向上しました。 Vincent の大規模モデルの急速な開発により、グラフィックデザインも再構築され、画像モデルの出力効果はプロのグラフィックデザイナーの出力効果に匹敵するようになりました。単語を生成するコストも、過去 1 世紀にわたって実質ベースで比較的安定していましたが、劇的に低下しています。しかし、過去 2 年間で、大規模な言語モデルを作成する品質が向上したため、コストは低下しました。高いパフォーマンスを持っている従業員と比較して、以前はパフォーマンスが低かった従業員は、AI の出現からより多くの恩恵を受けています。

ARK は、AI アプリケーションの分野が拡大するにつれて、研究者は AI のトレーニングと推論、ハードウェアとモデルの設計において革新を行って、パフォーマンスの向上とコスト削減を図っており、推論コストは年間約 86% の割合で低下しているようだと指摘しました。 2030 年までに、ハードウェアとソフトウェアの統合により、AI トレーニングのコストが年率 75% 削減できると予想されています。

エンタープライズ規模のユースケースにもよりますが、推論コストは年間約 86% で減少しているようで、これはトレーニングコストよりもさらに速いです。現在、GPT-4 Turbo に関連する推論コストは、1 年前の GPT-3 の推論コストよりも低くなりました。ライトの法則にあるように、高速化されたコンピューティングハードウェアの改善により、人工知能関連のコンピューティングユニット (RCU) の製造コストが年間 53% 削減され、アルゴリズムモデルの改善により、トレーニングコストがさらに年間 47% 削減されるはずです。言い換えれば、ハードウェアとソフトウェアの融合により、AI トレーニングのコストは 2030 年まで毎年 75% 減少する可能性があります。（注：ライトの法則の中心的な内容は、ある製品の累積生産量が2倍になるたびに、コストは一定の割合で低下するというものです。たとえば、自動車分野の累積生産量が2倍になるたびに、原価価格は下がります） 15% 増加します。)

レポートでは、オープンソースモデルはクローズドソースモデルと競合しており、全体として、オープンソースモデルのパフォーマンスはクローズドソースモデルよりも速く向上していると述べています。

オープンソースモデルの分野では、大手企業Metaが主導し、OpenAIやGoogleのクローズドソースモデルに徐々に挑戦しつつある。 2023 年、オープンソースモデルはパフォーマンスベンチマークで急速な進歩を遂げ、大企業、新興企業、学術機関の開発者から継続的なサポートを獲得しました。私たちはまた、オープンソースコミュニティが 2024 年に何を達成するのかを非常に楽しみにしています。

現在投資家が懸念している大きな言語のトレーニングデータ不足によりデータが不足し、パフォーマンスが制限されるのでしょうか？アーク氏はレポートの中で、モデルの最適化にはより多くのトレーニングデータが必要であると指摘し、Epoch AIは書籍や科学論文などの高品質な言語/データソースが2024年までに枯渇する可能性があると推定しているが、同時に大量のトレーニングデータがまだ存在していると予想している。未利用のビジュアルデータの量。

Microsoftのナデラ最高経営責任者（CEO）は、Microsoftの財務報告書の中で、AI収益化に対するMicrosoftの準備について初めて言及した。アークは今年のレポートで、カスタマイズされた AI 製品の価格決定力がさらに高まるはずだと述べています。

オープンソースの代替手段が台頭し、コストが低下すると、ベンダーは企業が収益化できるように AI ソフトウェアを開発およびカスタマイズすることが容易になるはずですが、逆に、単純な機能を備えた AI アプリケーションは、激しい競争に直面してすぐにコモディティ化され、収益性が低下します。

したがって、知識労働者の生産性を継続的に向上させるという観点から、AI ソフトウェアサプライヤーにとっての潜在的な機会は数兆ドルに達し、世界のソフトウェア市場は 10 倍に成長する可能性があるとアークはレポートを信じています。

デジタル消費者はデジタルエンターテイメントへさらに移行

ARK の調査によると、デジタルレジャー支出は実体経済からより大きな市場シェアを獲得し、今後 7 年間で 2023 年の 7 兆米ドルから 2030 年の 7 兆米ドルまで、年平均成長率 19% で成長すると予想されています。。レポートでは、次の 5 つのトレンドが成長を促進すると述べています。

1. スマート TV (CTV) における広告の年間複利成長率は 17% に達し、2023 年の 250 億米ドルから 2030 年には 730 億米ドルに増加すると予想されます。 2. ソーシャルプラットフォームからの電子商取引収益は、年平均成長率 32% で増加し、2023 年の 7,300 億米ドルから 2030 年には 5 兆米ドルを超えると予想されます。 3. スポーツ賭博に対する消費者の需要は依然として強く、今後も急速な成長を維持するでしょう。 4. AI 支援によるゲーム制作は、ゲーム業界の新たな波となるでしょう。Roblox などのユーザー生成コンテンツ (UGC) プラットフォームでのゲーム制作は、ゲームコンテンツの爆発的な成長につながる可能性があります。Roblox は世界中で 4 億 7,000 万人以上のユーザーに提供されています。これは、PC、コンソール、モバイルアプリケーションゲームの合計数の 52 倍です。 5. 将来のウェアラブルデバイスを再定義する可能性のある AI+ ハードウェア時代が始まり、仮想現実 (VR) デバイスが調整を続ければ、必然的に新しい AI ハードウェアデバイスが登場します。

アーク氏はレポートの中で、AIの出現により平均労働時間がさらに短縮され、デジタルエンターテインメントの消費が刺激されると指摘した。

ロボット技術

アークでは、AIとハードウェアの融合により、より幅広い分野でロボットの応用が進む可能性があると考えており、一般ロボットは新たな市場機会をもたらし、年間収益は24兆ドルを超えると期待されている。

アーク氏は、ロボットの性能の急速な進歩とコストの大幅な削減が工場のロボット導入を促進していると指摘した。

ロボットの性能向上により、工場における産業用ロボットの需要はさらに高まっています。コンピュータービジョンとディープラーニングの進歩により、ロボットの性能は 7 年間で 33 倍向上し、すでに人間の性能を 2 倍以上上回っていますが、その上限がどこにあるのかは不明です。 AI とコンピュータビジョンの助けを借りて、ロボットは構造化されていない環境でもコスト効率よく動作できるはずです。価格の低下により産業用ロボットの需要が刺激されています。ロボットの生産量が 2 倍になるたびに、産業用ロボットのコストは 50% 低下します。

アーク氏は、人間と協働するロボットが「S字カーブ臨界点」として知られる開発の重要な段階に達しており、急速な発展段階に入ろうとしていると強調した。

S カーブは、新しいテクノロジーや製品の市場採用の時間の経過に伴う成長を説明するために一般的に使用されるグラフです。最初はゆっくりと成長し、その後急速に増加し、最後に再び減速して S 字を描きます。新しいテクノロジーの市場シェアが 10% から 20% に近づくと、通常、そのテクノロジーが急速な成長段階に入ろうとしていることを示します。 Amazon が導入したロボットの数を例にとると、Amazon は 2023 年にロボットの使用を大幅に増やし、過去最高を記録し、人間の従業員の数とほぼ同じになったことがわかります。ロボットの使用は生産能力にも大きな影響を与えており、Amazon の倉庫の効率から判断すると、顧客がクリックして注文してから商品が出荷されるまでの時間が、数分で 78% 短縮されました。

したがってアークでは、将来的には一般ロボットに家庭用ロボットだけでなく製造用ロボットも含まれるようになると考えており、世界の製造業のGDPはロボットの活用により恩恵を受け、2030年には28兆5,000億米ドルに達すると予想している。

デジタルウォレット: 両面市場が閉ループ消費システムを生み出す

アーク氏は報告書の中で、ヘッド垂直ソフトウェアプラットフォームが両面市場を通じて閉ループ消費システムを構築し、消費者から販売者、販売者から従業員、従業員から販売者までの閉ループ取引を促進すると指摘した。これらのプラットフォーム上のデジタルウォレットにより、完全にクローズドな決済エコシステムが可能になり、C2B デジタルウォレットの合計支払い額は年率 20% で増加し、2030 年には約 7 兆ドルに達すると予想されます。

アークは、両面市場によって消費者と販売者の間の金融ループを閉じることができ、クローズドループの支払いエコシステムは次の 3 つの方法による内部送金によって実現されると考えています。

精密治療とマルチシーケンス開発

アーク氏は、過去20年間で精密治療、CRISPR遺伝子編集、RNA治療、標的タンパク質分解などの新しいモデルが急増し、人工知能（AI）、CRISPR遺伝子編集、新しい配列決定技術によって革新的な治療法が増加していると指摘した。研究開発その代わり、当初は標的薬物では治療できないと考えられていた一部の疾患が、現在では新たに開発された薬物で治療できるようになり、特定の疾患に新たな可能性がもたらされています。

高精度治療分野の企業は大幅な成長を遂げると予想されています。精密療法は、患者の特定の遺伝情報に基づいて治療計画をカスタマイズする医療方法であり、DNA、RNA、タンパク質などの複数の生体分子レベルの詳細な研究と応用が含まれます。

ARK Investment Research によると、精密治療に注力する企業の企業価値は 2023 年から 2030 年にかけて年率 28% で増加し、企業価値は約 8,200 億米ドルから約 4 兆 5,000 億米ドルに増加すると予想されています。

マルチオミックスのツールとテクノロジー: 生物学的洞察をヘルスケアと経済的価値に変換する

アーク氏は、過去10年間、生物学的ツールと技術が継続的に開発、改善されており、その中でもハイスループットプロテオミクス、人工知能（AI）、単一細胞シークエンシングの3つの技術の進歩が原動力となっていると指摘した。医薬品の研究開発費は25%以上減少すると見込まれており、今後7年間で精密治療分野の企業価値は50%以上増加すると予想されています。年間平均成長率は 26% で、2023 年の約 8,200 億米ドルから 2030 年の約 8,200 億米ドルまで。 4 兆 5,000 億ドル:

これらのテクノロジーを組み合わせて使用すると、研究開発作業の生産性と効率が向上し、病気の診断、治療の個別化、新薬開発などの医療アプリケーションの精度が向上します。

ARK の調査によると、人工知能と自動化は医薬品の研究開発をより強力にサポートしており、技術の進歩により各医薬品の研究開発コストの大幅な削減が可能になるはずです。

バッテリーコストの低下により電気自動車の人気が高まる

同報告書は、バッテリーのコストはサプライチェーンの混乱により上昇した後、現在はライトの法則に従って低下しており、電気自動車（EV）の価格を押し下げ、2030年には全車両の95～100台をEVが占めると予想されると指摘している。、電気自動車の販売台数は今後 7 年間で年率 33% で増加し、2023 年の 1,000 万台から 2030 年の 7,400 万台に達すると予想されます。

自動運転タクシー: 都市交通を変える

人工知能の躍進により、自動運転タクシーが都市交通に革命をもたらし、個人が車を購入する必要性が大きく変化または減少し、個人の車の販売に依存する自動車ローン市場に影響を与えるでしょう。 ARK の調査によると、ロボタクシープラットフォームはパーソナルモビリティを再定義し、今後 5 ～ 10 年間で 28 兆ドルの企業価値を生み出すでしょう。

私たちの試算によれば、大規模な自動運転タクシーの 1 マイルあたりのコストは 0.25 ドル程度になる可能性があり、このような低コストが自動運転タクシーの普及を促進する可能性があります。

報告書は、自動運転車は人間が運転する車よりも安全であり、大規模な言語モデルと生成型 AI の適用により自動運転技術の開発を加速できる可能性があると指摘しています。

「ムートウジエ」氏は報告書の中で、自動運転タクシーの市場シェアの拡大は米国の自動車ローン業界を転覆させるだろうと強調し、2030年までに自動運転プラットフォームプロバイダーの企業価値は自動車全車に相当する28兆ドルに達する可能性があると述べた。 2023 年に製造業が成長。事業の市場価値の 9 倍:

過去 3 年間の金利上昇により、新車の月々の自動車ローン支払額は 581 ドルから 739 ドルへと約 27% 増加しました。これにより、最近では60日以上延滞している自動車ローンの件数が過去最高を記録している。電気自動車の価格が下がり続けるにつれて、より多くのユーザーが自動運転タクシー技術に注目し、ガソリン車の価値を低下させています。