技術革命に賭ける「木頭姐」163ページの重厚な年次報告は何を語っているのか

2024-02-20 20:25:18

コレクション

AI、公共ブロックチェーン、多オミクスシーケンシング、エネルギー貯蔵、ロボット——これらは相互に融合し、世界の経済活動を変えています。2030年までに、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、総市場価値の16%から60%以上に増加する可能性があります。

共有する

WeChatでQRコードをスキャン

著者：iBloomberg

ウォール街のスター基金マネージャー、アーク・インベストメント・マネジメントのCEOキャシー・ウッド（Cathie Wood）は、彼女のARK研究チームと共に「Big Ideas 2024」という報告書を予定通り発表しました。

ウッドの会社が運営するフラッグシップファンドARKイノベーションETF（ARKK）は、2024年以降68%の上昇を記録し、同類ファンドの中で1位にランクインしています。

この163ページに及ぶ報告書の中で、「木頭姐」は引き続き「破壊的イノベーション技術」の分野に焦点を当て、技術の融合、AI、デジタルウォレット、精密医療、3Dプリントなどが世界のあらゆる側面を変えると予測しています。2030年までに、テクノロジーは世界経済を加速させ、成長率は7%に達するとしています。

破壊的技術革新プラットフォーム

報告書は、破壊的技術の融合が次の10年の発展を定義すると指摘しています。5つの主要な技術プラットフォーム------AI、公共ブロックチェーン、マルチオミクスシーケンシング、エネルギー貯蔵、ロボティクス------が相互に融合し、世界経済活動を変革し、経済成長率は過去125年の平均3%から今後7年で7%に加速する可能性があります。

5つの革新技術プラットフォーム

技術の融合は、第一次および第二次産業革命よりも影響力のあるマクロ経済構造の変化をもたらす可能性があります。世界的に見て、ロボットの登場が製造業を再活性化し、ロボットタクシーが交通輸送を変え、AIが知識労働者の生産性を向上させ、実際の経済成長が加速します。

AI技術の突破口によって、2030年までに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、総市場価値の16%から60%以上に増加する可能性があります。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年までに40%を超える可能性があります。今後7年で、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測されています。

報告書は、AIやロボットなどの破壊的技術の融合が経済に与える影響は、以前の蒸気機関、鉄道、電力、電話の普及技術を超えると述べています。これらの破壊的技術は互いに融合し、影響を及ぼす程度も異なります。ある技術は非常に高い融合度を持ち（例えばAI）、他の技術は比較的低い（例えば精密医療）です。AIの融合度は、コア技術の触媒としての地位と役割を示すことができます。

AIの発展速度は市場の予想を上回っています。2019年には市場は一般AIの登場まで80年かかると予測していましたが、2020年には80年から50年、2021年には34年に短縮されました。GPT-4の登場後、予想時間はさらに8年に短縮されました。Arkは、一般AIが早ければ2026年、遅くとも2030年には登場すると予測しています。

Arkは、個々の破壊的技術の進展が相互に融合することで巨大な新市場機会を生む可能性があると考えています。例えば、一般ロボット市場や自動運転タクシー市場です。

神経ネットワークとバッテリー技術の融合は、自律移動デバイス（例えば自動運転タクシー）のスケール化を促進します。バッテリーとAIのサポートが必要なだけでなく、一般ロボットにはモーター、センサーなどの部品も必要です。自動運転タクシーのスケール化が進むにつれて、これらの技術コストも低下し、一般ロボット市場は急速に発展するでしょう。

産業用ロボット、インターネット情報技術、蒸気エンジンなどの技術と比較して、破壊的技術、特に人工知能は経済に対する影響が非常に大きいと考えられています。報告書は、破壊的技術革新が世界の株式市場の時価総額を支配すると予測しています。2030年までに、破壊的技術は時価総額を約3倍に拡大し、主導的な力となるでしょう。

人工知能

人工知能は、今日の技術革命の中心的な推進力の一つとして、前例のない速度で人間の生活様式、働き方、社会構造を変えています。その急速な発展は、新しい産業やビジネスモデルを生み出すだけでなく、伝統的な業界にも深刻な変革を引き起こしています。ARKは報告書の中で、AIのトレーニングコストの急速な低下とテクノロジー大手のオープンソース化のおかげで、AIがもたらすのは効率の向上だけでなく、世界経済の高速成長を促進すると指摘しています。

AIのコア技術には、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータビジョンなどが含まれます。特に、深層学習は近年画期的な進展を遂げ、AIの画像認識、音声認識、自然言語理解などの性能が大幅に向上しました。これらの技術の進展は、AIの広範な応用のための堅実な基盤を築いています。

ARKは、ChatGPTの登場が企業を驚かせ、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ています。GitHub、Copilot、ReplitAI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、これらの登場はソフトウェア開発者の作業効率と作業状態を向上させました。

文生図の大規模モデルの急速な発展は、グラフィックデザインを再構築し、画像モデルの出力効果は専門のグラフィックデザイナーに匹敵するようになりました。文章作成のコストも急激に下がっており、過去1世紀にわたり、書面コンテンツの作成コストは実質的な価値に基づいて比較的安定していました。しかし、過去2年間で、大規模言語モデルの執筆品質が向上するにつれて、コストも低下しました。パフォーマンスの優れた従業員に対して、以前はパフォーマンスが低かった従業員がAIの登場からより多くの恩恵を受けています。

ARKは、AIの応用分野が広がるにつれて、研究者がAIのトレーニングと推論、ハードウェアとモデル設計の革新を進め、性能を向上させ、コストを削減していると指摘しています。推論コストは年率約86%の速度で低下しているようです。2030年までに、ハードウェアとソフトウェアの融合により、AIのトレーニングコストは年率75%の速度で低下する可能性があります。

企業規模のユースケースに基づくと、推論コストは年率約86%の速度で低下しており、トレーニングコストよりも早いです。現在、GPT-4 Turboに関連する推論コストは、1年前のGPT-3よりも低くなっています。

ライトの法則によれば、加速計算ハードウェアの改善は、毎年人工知能関連計算ユニット（RCU）の生産コストを53%低下させるべきです。また、アルゴリズムモデルの改善は、毎年トレーニングコストを47%低下させます。言い換えれば、ハードウェアとソフトウェアの融合は、2030年までに人工知能のトレーニングコストを毎年75%低下させる可能性があります。（注：ライトの法則の核心内容は、ある製品の累積生産量が倍増するごとに、コストが一定の割合で低下するというものです。自動車分野では、生産量が倍増するごとにコストが15%低下します。）

報告書は、オープンソースモデルがクローズドソースモデルと競争していると指摘しています。全体的に見て、オープンソースモデルの性能はクローズドソースモデルの性能よりも早く向上しています。オープンソースモデルの分野では、リーディング企業MetaがOpenAIやGoogleのクローズドソースモデルに挑戦しています。

2023年、オープンソースモデルは性能ベンチマークテストで急速に進展し、大企業、スタートアップ、学術機関の開発者からの継続的な支持を得ています。Arkは、2024年にオープンソースコミュニティが達成する成果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規模言語モデルのトレーニングデータが枯渇し、その性能が制限されるのではないかという懸念について、Arkは報告書の中で、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ています。EpochAI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年に枯渇する可能性があると見積もっていますが、同時に未開発の視覚データが大量に存在しています。

マイクロソフトのCEOナデラは、マイクロソフトの財務報告の中で、AIのマネタイズに向けた準備について初めて言及しました。Arkは今年の報告書の中で、カスタマイズされたAI製品がより多くの価格設定権を享受すべきだと述べています。

オープンソースの代替品の登場とコストの低下により、企業がAIソフトウェアを開発・カスタマイズするためのサプライヤーは、マネタイズを実現しやすくなるでしょう。一方、機能が単純なAIアプリケーションは急速に商品化され、激しい競争の中で収益性が低下するでしょう。

Arkは報告書の中で、知識労働者の生産性を継続的に向上させる観点から、AIソフトウェアサプライヤーの潜在的な機会は1兆ドルに達し、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考えています。2030年までに、AIは知識駆動の職業における多数のタスクを自動化する可能性があり、従業員の生産性を大幅に向上させるでしょう。自動化と知識作業タスクを加速するソフトウェアソリューションのサプライヤーは、主要な受益者となるべきです。新たなAIアプリケーションの革新者が今日と同様の価格設定能力を持ち、AIの生産性向上が想像通りに意義深いものであれば、2030年までに世界のソフトウェア市場は10倍に成長する可能性があります。

自動運転

人工知能の突破口は、自動運転タクシーが都市の移動を根本的に変え、個人の自動車購入の需要を大幅に変えるか、減少させることになります。これは、個人自動車販売に依存する自動車ローン市場にも影響を与えます。ARKの研究によれば、ロボットタクシーのプラットフォームは個人の移動を再定義し、今後5〜10年で28兆ドルの企業価値を創出するとされています。

推定によれば、スケール化された自動運転タクシーのコストは1マイルあたり0.25ドルまで低下する可能性があり、この低コストは自動運転タクシーの広範な採用を促進するでしょう。

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、大規模言語モデルや生成AIの応用が自動運転技術の発展を加速させると指摘しています。

自動運転車の事故率は、人間の運転手の事故率よりも80%低く、これによりアメリカでは年間約4万件、世界では約135万件の自動車関連の死亡事故が減少します。

完全自動運転（FSD）モードでは、テスラの地上での安全性は手動モードの5倍、全米平均の16倍です。Waymoの自動運転車は全国平均よりも約2〜3倍安全です。

GPT-4で訓練されたロボットタスクを実行する神経ネットワークは、83%のタスクで人間の専門プログラマーよりも優れた性能を示し、改善幅は52%に達しています。大規模言語モデルは、テキストに基づくトレーニング、検証、自己説明をサポートし、これが規制の承認を促進する助けとなるでしょう。

マルチモーダルモデルは、画像とテキストを通じて自動運転車をトレーニングすることができ、システム性能を向上させる可能性があります。生成的人工知能は、自動運転車の安全性をシミュレーションしてトレーニングおよび検証することができます。

Arkの報告書は、自動運転タクシーの市場シェアの向上がアメリカの自動車ローン業界を覆すだろうと強調しています。2030年までに、自動運転プラットフォームの企業価値は28兆ドルに達し、2023年のすべての自動車メーカーの時価総額の9倍に相当します。過去3年間で金利の上昇により、新車の月々の自動車ローン支出は約27%増加し、581ドルから739ドルに上昇しました。これにより、60日以上の自動車ローンの延滞件数が最近歴史的な高水準に達しました。電動車の価格が引き続き下がる中、より多くのユーザーが自動運転タクシー技術を利用し、燃料車の価値が低下しています。

ロボット技術

Arkは、AIとハードウェアの融合がロボットのより広範な分野での応用を促進する可能性があると考えています。一般ロボットは新たな市場機会を迎え、年間の収益規模は24兆ドルを超えると予測されています。

Arkは、ロボットの性能の急速な進展とコストの大幅な低下が工場のロボット導入を刺激していると指摘しています。ロボットの性能向上は、工場の産業用ロボットの需要をさらに刺激しています。コンピュータビジョンと深層学習の進展により、ロボットの性能は7年間で33倍向上し、ロボットの性能は人間の2倍以上に達していますが、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を活用することで、ロボットは非構造化環境で経済的に効率的に運用できるようになるはずです。低価格は産業用ロボットの需要を刺激し、ロボットの生産量が倍増するごとに、産業用ロボットのコストは50%低下します。

Arkは、人間と協働するロボットが「S曲線の臨界点」と呼ばれる重要な発展段階に達し、急速な成長段階に入ると述べています。

S曲線は、新技術や製品の市場採用率が時間とともに増加する様子を示すために一般的に使用されるグラフで、初め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字型を形成します。新技術の市場シェアが10%から20%に近づくと、急速な成長段階に入ることを示しています。

アマゾンが展開するロボットの数を例にとると、アマゾンは2023年にロボットの使用量を大幅に増加させ、歴史的な最高点に達し、人間の従業員数に近づいています。

ロボットの使用は生産能力にも大きな影響を与えています。アマゾンの倉庫の効率を見ると、顧客がクリックしてから商品が出荷されるまでの時間は78%短縮されました。

したがって、Arkは、今後の一般ロボットは家庭用ロボットだけでなく、製造業のロボットも含まれると考えており、2030年までに世界の製造業GDPはロボットの導入によって28.5兆ドルに達することを予測しています。

デジタル消費者

ARKの研究によれば、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年間で年率19%の複合成長率で成長し、2023年の7兆ドルから2030年には23兆ドルに達するとされています。報告書は、以下の5つのトレンドがその成長を促進すると述べています。

スマートテレビ（CTV）での広告投資額は年率17%の複合成長率に達し、2023年の250億ドルから2030年には730億ドルに増加します。
ソーシャルプラットフォームの電子商取引収入は、年率32%の複合成長率で成長し、2023年の7300億ドルから2030年には5兆ドルを超えると予測されています。
消費者のスポーツ賭博に対する需要は依然として強く、高速成長を維持するとされています。
AI支援のゲーム創造は、ゲーム業界の新たな波となり、Robloxのような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創作がゲームコンテンツの爆発的な増加をもたらす可能性があります。Robloxは世界中で4.7億回以上の体験を提供しており、PC、ゲーム機、モバイルアプリゲームの総数の52倍に達しています。
AI+ハードウェア時代の到来により、今後はウェアラブルデバイスが再定義される可能性があります。もし仮想現実（VR）デバイスが調整を続けるなら、新しいAIハードウェアデバイスが必ず登場するでしょう。

Arkは報告書の中で、AIの登場が平均労働時間をさらに短縮し、デジタルエンターテインメント消費を刺激すると指摘しています。生成的AIは、1人当たりの労働時間を平均1.3%短縮し、2022年の1日あたり5.0時間から2030年には4.5時間に減少させると予測されています。したがって、消費者はオンラインエンターテインメントにもっと多くの時間を費やすことができ、オンラインでの時間の生活における占有率は2023年の40%から2030年には49%に増加するとされています。

デジタルウォレット

Arkは報告書の中で、主要な垂直ソフトウェアプラットフォームが双方向市場を通じて消費者から商業者、商業者から従業員、従業員から商業者への閉じた取引システムを構築していると指摘しています。これらのプラットフォーム上のデジタルウォレットは、完全に閉じた支払いエコシステムを実現し、C2Bデジタルウォレットの支払い総額は年率20%で成長し、2030年には約7兆ドルに達すると予測されています。

コアビジネスの運営を支援するだけでなく、Block、Shopify、Toastのような垂直ソフトウェアプロバイダーも商業者のために金融サービスを統合しています。デジタルウォレットを中心に、銀行やフィンテック企業と協力（または自社の銀行ライセンスを持つ）し、商業者と伝統的金融機関との間の非効率な相互作用を排除しています。

今後7年間で、C2Bデジタルウォレットの支払い総額は年率20%で成長し、2023年の約2兆ドルから2030年の約7兆ドルに増加すると予測されています。閉じた支払いの占有率は4%から25%に増加し、BlocksSquare、Shopify、Toastの支払い収入予測は35億ドルから210億ドルに増加し、年率29%の成長率を示しています。

Arkは、双方向市場が消費者と商業者の間で金融循環を閉じることができ、閉じた支払いエコシステムが3つの方法で内部振替を実現すると考えています。

消費者から商業者、商業者から従業員、そして従業員（同時に消費者）から商業者へ。これらの支払いエコシステムを構築するために、プラットフォームは次の要件を満たす必要があります：1）大規模で参加度の高い双方向ネットワーク、2）商業者の運営と財務に対するエンドツーエンドの可視性、3）垂直産業の専門知識。

デジタルウォレットは、消費者の企業（C2B）支払いエコシステムにおける地位を代替する可能性があります。デジタルウォレットを使用した取引は、銀行やクレジットカードネットワークを回避でき、支払い機関、商業者、消費者の交換手数料を節約します。規模のある消費者と商業者のエコシステムを持つ垂直ソフトウェアプラットフォームは、デジタルウォレットを利用して閉じた取引を促進します。

垂直ソフトウェアプラットフォームは商業者に金融サービスを提供できます。デジタルウォレットを通じて、これらのプラットフォームは便利さを向上させるだけでなく、預金の貨幣化を実現し、支払い承認から商業者の決済までのステップを16から5に減少させ、プラットフォームの収益率を倍増させています。

精密医療

Arkは、過去20年間で精密医療、CRISPR遺伝子編集、RNA治療、標的タンパク質分解の新しいモデルが急増し、人工知能（AI）、CRISPR遺伝子編集、新しいシーケンシング技術の推進により、革新的な治療法が開発され、いくつかの本来は標的薬物治療が不可能とされていた病気が新たに開発された薬で治療可能になり、特定の病気に新たな可能性を提供していると指摘しています。

精密医療分野の企業は、顕著な成長を遂げると予測されています。精密医療は、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物分子レベルでの深い研究と応用を含みます。

ARK投資研究会社の予測によれば、2023年から2030年にかけて、精密医療に特化した企業の企業価値は年率28%で成長し、企業価値は約8200億ドルから約4.5兆ドルに増加するとされています。

過去30年間で、全く新しい作用機序を持つ治療法が次々と登場しています。これらは治療可能な病気の数を拡大するだけでなく、効果と安全性を向上させています。2023年には、25%以上の臨床試験が新しい治療モデルを利用しています。

Arkの研究によれば、新しい治療モデルと研究開発方法、さらに規制当局による「精密」治療の承認により、製薬業界の投資回収率の低下傾向は今後逆転するでしょう。

ますます多くの精密治療がマルチオミクスと治癒を目指し、その作用機序はDNA、RNA、タンパク質を超えています。ARKの研究によれば、精密医療に特化した企業の企業価値は今後7年間で年率28%で成長し、2023年の8200億ドルから2030年の4.5兆ドルに増加するとされています。

精密医療には、RNAベースの薬物や「標的タンパク質分解剤」（TPDs）が含まれ、人間のゲノムにおける薬物治療可能なタンパク質の数を拡大し、治療可能な組織の種類も増加させています。

Arkは、過去10年間で生物学的ツールと技術の進展と改善が続いており、高スループットプロテオミクス、人工知能（AI）、単一細胞シーケンシングの3つの技術の進展が生物学研究と医療技術の発展を推進する重要な力となっていると指摘しています。これにより、薬物の研究開発支出は25%以上削減される見込みで、今後7年間で精密医療分野の企業価値は年率26%で増加し、2023年の約8200億ドルから2030年の約4.5兆ドルに達するとされています。

これらの技術の組み合わせは、研究と開発作業の生産性と効率を向上させ、病気の診断、治療の個別化、新薬の開発などの医療応用の精度を高めています。

ARKの研究によれば、人工知能と自動化は薬物開発に対してより強力なサポートを提供しており、技術の進展により各薬物の開発コストが大幅に削減される見込みです。

過去10年間で、質量分析装置とバイオインフォマティクスの進展は、プロテオーム分析を大幅に改善し、解像度、正確性、複数のサンプルを同時に分析する能力を向上させました。

ライトの法則はプロテオミクスコストの低下を予測しており、これにより健康と病気におけるプロテオームを詳細に探求できるようになり、癌のバイオマーカーの発見と標的療法の開発が加速されます。単一細胞RNAシーケンシングは、人間の癌に対する理解を根本的に変えています。

Arkの報告書は、人工知能と自動化の発展が薬物コストを低下させ、承認プロセスを簡素化するだろうと述べています。同時に、基礎生物学、人工知能、自動化、試験設計の進展は、前臨床薬物開発コストを大幅に削減することができるでしょう。薬物開発プロセスの初期段階で潜在能力のない薬物を排除し、下流の研究開発資金の不適切な配分を防ぎ、発見段階の初期により大きなスペースを創出します。

今後10年間で、これらの技術を十分に活用する企業は、各承認のコストを50%近く削減できる可能性があり、その一因は臨床試験に進む候補薬の成功率が2倍以上に向上することです。

電気自動車

Arkの報告書は、バッテリーコストがサプライチェーンの混乱により上昇した後、現在バッテリーコストがライトの法則に従って低下しており、電気自動車（EV）の価格が下がると指摘しています。2030年までに電気自動車は車両総数の95-100%を占め、今後7年間で電気自動車の販売台数は年率33%で成長し、2023年の1000万台から2030年には7400万台に達すると予測されています。

電気自動車は内燃機関車から市場シェアを奪い続けています。電気自動車が燃料車のシェアを持続的に奪う場合、燃料車メーカーは再編成と統合を余儀なくされる可能性があります。

ライトの法則によれば、キロワット時の生産量が倍増するごとに、バッテリーコストは28%低下します。リン酸鉄リチウムバッテリーは、富ニッケルバッテリーの市場シェアを奪っており、これはバッテリーの化学成分が変化し続ける中で商品価格を予測することが非常に困難であることを示しています。

ライトの法則は、電気自動車の充電速度がより速くなることを指し示しており、電気自動車の充電速度は全体的な性能、効率、航続距離、出力をよく表しています。

過去5年間で、200マイルの航続距離を持つ充電速度はほぼ3倍向上し、40分から12分に短縮され、今後5年間でさらに3倍に短縮され、4分に達する可能性があります。電気自動車の充電速度が受け入れ可能なレベルに達するにつれて、メーカーは自動運転、安全性、エンターテインメントなどの他の機能を最適化する可能性があります。

以下は「Big Ideas 2024」報告書の主要なハイライトです：

人工知能、公共ブロックチェーン、マルチオミクスシーケンシング、エネルギー貯蔵、ロボティクスの5つの技術プラットフォームが相互に融合し、世界経済の成長率は過去125年の平均3%から今後7年間で7%を超える可能性があります。
破壊的イノベーションに関連する株式の時価総額は年率40%で成長し、現在の世界株式市場の16%から2030年には60%以上に急増し、時価総額は現在の約19兆ドルから2030年には約220兆ドルに増加します。
2030年までに、ハードウェアとソフトウェアの融合により、AIのトレーニングコストは年率75%で低下する可能性があります。2030年までに、世界のソフトウェア市場は10倍に成長する可能性があります。
2040年までに、AI分野のハードウェア投資規模は1.3兆ドルに達し、この巨額の投資がAIソフトウェアの売上を13兆ドルに押し上げ、ソフトウェア業界の粗利益率を75%に維持するでしょう。
ロボットタクシーのプラットフォームは個人の移動を再定義し、今後5〜10年で28兆ドルの企業価値を創出し、年間販売台数は約7400万台に達し、自動車市場の大部分を占めます。
製造業の統合が進む中、バッテリーコストが低下し、自動車の価格を押し下げています。バッテリーは電気自動車の価値の20%を占め、バッテリー製造業者が電気自動車のOEMに提供する収益は年間300億ドルです。
3Dプリント技術のおかげで、自動車生産は前例のない領域に入り、開発時間を50%短縮し、金型設計検証コストを97%削減すると予測されています。
精密医療は新たに上場する薬物の25%を占め、2030年までに薬物の収入は15%増加し、約3000億ドルに達します。
人工知能強化型マルチオミクス技術の全面的な浸透により、薬物開発に関連する研究開発効率は2倍向上します。2035年までに研究開発の実際の回収率は10%向上します。
複数の癌を早期に検出する血液検査が治療基準となり、特定の年齢層における癌死亡率が25%低下しました。先進市場では、30%の患者が新しい診断制度の恩恵を受けています。
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年間で年率19%の複合成長率で成長し、2023年の7兆ドルから2030年には23兆ドルに達すると予測されています。
2030年までに、スマートデバイス、エンターテインメント、ソーシャルプラットフォームの収入は5.4兆ドルに達し、そのうち広告と商業収入が80%を占めるとされています。