今週、人工知能（AI）は物理学と化学でノーベル賞を受賞し、様々な分野での影響力の増加を示しました。しかし、この承認は、これらの科学分野におけるAIの適合性について研究者の間で論争を引き起こしています。 天体物理学者ジョナサン・プリチャードは、SNS上で懐疑的な意見を表明し、これらの賞を物理学の発見とは見なしづらいと述べ、それがAIの流行を反映していることを示唆しました。通常、ノーベル賞は人類に大きな恩恵をもたらした長年の研究に授与されます。 物理学賞は、人工ニューラルネットワークにおけるAIの進化の基礎を築いた1980年代の仕事で、AIの先駆者ジェフリー・ヒントンと物理学者ジョン・ホップフィールドに授与されました。化学賞は、長年のタンパク質構造予測問題を解決したAIシステムを開発したGoogle DeepMindのデミス・ハサビス、ジョン・ジャンパー、ワシントン大学のデイビッド・ベイカーに授与されました。ハサビスは記者会見で、AIは現時点でデータを分析するだけであり、科学的調査には人間の創造性が重要であると強調しました。 AIが物理学や化学の領域に適合するかどうかについての議論が存在します。MindBigData

人工知能（AI）サーバーの出荷数は近年急増しており、クラウドサービスプロバイダーによるAIモデルの訓練と展開のためのインフラストラクチャへの大規模な投資が推進しています。TrendForceによれば、世界のAIサーバー市場は今年、1870億ドルの収益に達する可能性があり、2023年から69％の増加となります。Nvidiaなどのチップメーカーや、Broadcomのようなカスタムチップメーカー、Dell Technologiesのようなサーバーソリューションプロバイダーを含むさまざまな企業が、この成長から利益を得るでしょう。 この記事は、AIサーバー向けの重要なコンポーネントを生産する重要なプレイヤーであるマイクロンテクノロジーとマーベルテクノロジーに焦点を当てています。 マイクロンの高帯域幅メモリ（HBM）チップは高い需要があり、データ転送を高速化することで性能を向上させ、消費電力を下げます。マイクロンは今年と来年のHBMキャパシティをすでに完売しており、新しいHBM3Eチップによって2026年までにはより多様化した収益プロファイルを期待しています。HBM3Eチップは、競合製品に比べ20％の消費電力削減と50％の容量増加を提供します。マイクロンは来年までにHBM市場の20％から25％を占めることを目指し、今年度の収益を52％増の380億ドルにすることを予測しており、1株当たり利益を1

初めて、個人が自分の人生や願望について、写真のアバターを使った高度なAIチャットボットを通じて、未来の自分と対話できるようになりました。 この「Future You」プロジェクトは、MITメディアラボの研究者と国際的なパートナーによって開発され、60代から70代の自分がどのように見えるかをAIを使用してシミュレートします。このプロジェクトの詳細は、10月1日にプレプリントアーカイブarXivで公開された論文に記されています。 ユーザーはテキストインターフェースを通じてAIと交流し、現在の状況、信念、そして視点に基づいて目標を達成する方法を議論できます。研究者はこのツールを作成して、個人が未来の自分とのつながりを感じられるようにしました。 共同研究者であるUCLAのマーケティング専門教授、行動意思決定、心理学を専攻とするハル・ハーシュフィールドは、標準的なAIチャットボットではなく、自分の年をとった自分からの指導を受けることが、未来に対するより前向きな見通しを育むと強調しました。彼は、「プラットフォームのインタラクティブで鮮明な面が、潜在的な不安な思考をより具体的で生産的な体験に変えるアンカーポイントをユーザーに提供します」と述べました。 Future Youの最初の要素はStyleClipと呼ばれる画像生成モデルです。ユーザーが自分の写真をアップロードすると、年齢進行アルゴリズムを使用して60歳の外見を予測し、シワや白髪といった特徴を取り入れます。 チャットボットのトレーニングデータは、ユーザーが現在の生活状況、人口統計、将来の願望について答えた質問から取得されます。これらの洞察はOpenAIのChatGPT、GPT-3

人工知能（AI）をめぐる議論はヒートアップしており、それが世界にとって有益か有害かについての見解は分かれています。この議論の中心にいるのが、「AIのゴッドファーザー」として知られるヨシュア・ベンジオです。60歳のカナダの計算機科学者は、神経ネットワークと深層学習を大きく進歩させ、ChatGPTやClaudeのような現代のAIモデルの基礎を築きました。最近のインタビューで、ベンジオは人間レベルのAIの潜在的な危険性を強調し、悪意のある手に渡るリスクや自律システムの制御を失う可能性について警告しました。 2018年に著名なチューリング賞を共有し、2022年には最も引用された計算機科学者に選ばれたベンジオが、投資家の間でAIへの熱狂が高まる中、慎重なアプローチを提唱しています。たとえば、Nvidiaの株価は今年162%急騰しています。AI分野の主要な技術プレーヤーを評価する中で、ベンジオは倫理的に最も責任のある会社としてAnthropicを指摘し、安全性と透明性へのコミットメントを挙げていますが、すべての企業が公共の安全よりも競争優位を優先するプレッシャーに直面していると認識しています。 彼はまた、AI株の価値の急騰と、制御されないAI市場の崩壊の影響についても懸念を示しました。チップ技術に関しては、AIの未来におけるその重要な役割を強調し、高性能AIチップへの大きな投資の必要性を予測しています。Salesforceが2026年までに10億の自律エージェントを展開するという野心的な目標について言及し、適切な規制と技術的な安全策なしにそのような自律性を達成することへの懸念を表明しました。 最後に、彼はカリフォルニア州知事ニューサムによるSB 1047の拒否を批判し、この法案がAI開発に必要な規制と説明責任を確立することを目的としていたと表現しました。彼は全体的に、リスクを軽減し、安全な進展を確保するために慎重で透明なAI開発アプローチを求めています。 Yahoo Financeの上級記者ヤスミン・コーラムもこの議論に貢献しました。

人工知能（AI）技術の株式を探している投資家にとって、NvidiaはAIチップ開発での早期参入により、この利益性の高い市場で支配的なプレイヤーとしての地位を確立しているため、しばしば思い浮かぶ。しかし、Nvidiaの高い評価は一部の投資家を株式購入から遠ざけ、代替案を探るきっかけとなる可能性があります。 考慮すべき潜在的な競争相手の1つは、Advanced Micro Devices（AMD）です。Nvidiaの支配を脅かすために、AMDはMI300シリーズのAIアクセラレータを自社で投入し、Nvidiaの高額なチップを購入できない顧客にコスト効果の高いオプションを提供しています。最近、OracleがOCI Compute SuperclusterインスタンスにAMDのMI300Xチップを選択したことは、AMDの市場における強化された地位を示しています。さらに、AMDは今年後半にMI325Xチップを導入し、メモリ容量とデータ帯域幅を大幅に向上させる計画です。2025年には、AMDは計算能力を強化するとされる更新されたCDNAアーキテクチャをリリースする予定です。 現在、AMDの全体的な財務業績は大したことがないかもしれませんが、年初6ヶ月で収益が6％増加したものの、AIチップに焦点を当てたデータセンター部門は大幅な成長を見せ、収益は前年比で98％増の52億ドルに達しました。このセグメントは今やAMDの収益のより大きな部分を占めており、AIアクセラレータが成長をますます駆動しているNvidiaの動向を反映しています。 今年の株価上昇がNvidiaの驚異的な155％の上昇に比べてわずか15％上昇に留まっているにもかかわらず、AMDはNvidiaのP/Sレシオ33に対し、より魅力的なP/Sレシオ12で取引されています。AIチップの生産で差を縮め、苦戦しているゲーミングおよび組み込みセグメントを成長に戻すことができれば、この株には大きな上昇の可能性があります。 まとめると、NvidiaはAI投資のトップの選択肢として見られているかもしれませんが、AMDは特にAIチップの提供を強化し、セグメント全体で財務業績を改善するにつれて、成長の見込みが相当にあります。

Nvidia（NVDA）は過去5年間でS&P 500のトップパフォーマーとして浮上し、その株価は2,890％急騰しました。この間、同社は2021年7月に1株を4株に分割し、2024年6月に1株を10株に分割するという2回の株式分割を実行しました。これらの利益にもかかわらず、ウォール街は楽観的であり、Nvidiaを調査している65人のアナリストのうち92％が買いを評価し、8％が保有を推奨しています。中央値の株価目標は1株あたり150ドルで、現在の132ドルの価格から14％の上昇が見込まれています。 Nvidiaは、グラフィックス処理ユニット（GPU）の市場で支配的なプレイヤーであり、AIの作業に必要な複雑な計算を実行するキーデバイスであるため、人工知能分野で重要な役割を果たしています。データセンターAIプロセッサーの市場シェア80%以上を占めており、同社の成功はそのCUDAプログラミングモデルに大きく依存しています。これにより、コンピュータグラフィックスを超えた多様な用途が可能になりました。Nvidiaは開発者向けに専門的なライブラリを提供し続けており、IntelやAMDなどの競合他社との差別化を図っています。 最近では、NvidiaはAI FoundryやAI Enterpriseといったソフトウェアやサービスにも進出しており、企業が大規模な言語モデルをカスタマイズし、AIアプリケーションの開発を簡素化するための支援を行っています。CEOのJensen Huang氏は、同社のソフトウェアソリューションが今年末までに20億ドルの実行レートを生み出すと予想しています。 さらに、Nvidiaは、データセンターハードウェアや生成AIネットワーキング機器において影響力を拡大しており、スーパーコンピュータークライアントの間で新しいGraceサーバーCPUの需要が高まっています。Nvidiaの幅広い製品ポートフォリオは、単なるチップメーカーとしてではなく、包括的な加速コンピューティング企業としての競争優位性をもたらしています。 最新の収益報告で、Nvidiaは300億ドルの収益を報告し、122％の増加を示し、非GAAP収益は1株あたり0

クラフトハインツは、時の試練に耐えたブランドを持つ消費者向け製品のリーディングカンパニーであり、人工知能（AI）を運営に組み込むことでサプライチェーンの効率化の課題に取り組んでいます。私は最近、北米オペレーションのシニアバイスプレジデントであるヘレン・デイビス氏と、ピクルスの理想的なサクサク感を確保することを含め、AIがどのように会社のプロセスを革新しているかについて話しました。 クラフトハインツのAI戦略の中心となるのは、「自動運転サプライチェーン」の開発です。このプロジェクトは、リアルタイムの混乱に適応可能なレジリエントなサプライチェーンを構築することを目指しています。デイビス氏は、同社が生産から消費までの包括的な可視性を提供するために、トランザクションデータをクラウドシステムにフィードするさまざまなデジタルツールを利用していることを強調しました。これにより、需要の変化に応じて生産や原料の注文を迅速に調整することができます。 クラフトハインツでのAIの注目すべき応用の一つは、クラウセンのピクルスの生産です。同社は、工場でAIビジョンシステムを実装してキュウリの品質を処理前に評価し、仕上がりが一貫してサクサクしていることを保証しています。このシステムは、生産ラインに優れたキュウリだけを導くことで効率を向上させます。 クラフトハインツのAIイニシアティブは、ピクルスにとどまりません。同社は、需要予測や輸送最適化を含むさまざまなサプライチェーン機能を自動化しています。さらに、従業員のトレーニングプロセスを合理化し、業務の一貫性を高めるために、AI生成のビデオ作業指示にも取り組んでいます。 AIと自動化に重点を置いていますが、デイビス氏は人間の関与の重要性を強調しました。彼女は、自動化が実際に従業員のエンゲージメントを高め、価値のある業務に集中できるようにしていると述べました。このシナジーは、会社の改善を目指すより動機づけられた労働力につながります。 同様の戦略を採用しようとする組織に対して、デイビス氏はいくつかの洞察を提供しました：リーダーシップのサポートを確保し、失敗から学ぶことに開かれた姿勢を持ち、正しい才能を持ち、技術会社とのパートナーシップを形成すること。クラフトハインツは、デジタル変革努力を支援するためにマイクロソフトなどの企業と協力しています。AIを既存の管理システムに統合することは、洞察を効果的に適用するために不可欠です。プロセス全体を通じて高い従業員エンゲージメントを維持することも必要です。 将来を見据えると、クラフトハインツは、リアルタイムの従業員インサイトのための生成型AIや、保守プロセスのさらなる自動化を検討しています。この進化は、消費者製品セクターにおけるトレンドを反映しています。企業はAIを利用して品質、効率、持続可能性を向上させています。 次回クラフトハインツの製品をお楽しみいただく際には、その家への旅を保証した精巧なAI駆動のサプライチェーンを考えてください。技術が日常の製品や経済をどのように再構築しているかを示しています。