AIに対する大衆的関心が非常に低い日本
https://www.kjclub.com/jp/board/exc_board_9/view/id/3846165
国家別企業の AI 投資比較
https://www.kjclub.com/jp/board/exc_board_9/view/id/3846176
生成AIプロジェクト、3分の1が2025年までに中止か—ガートナー予測
Tiernan Ray （Special to ZDNET.com） 翻訳校正： 佐藤卓 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-09-04 09:16
企業はすでに着手した生成人工知能（AI）プロジェクトから価値を見出すのに「苦労」しており、最終的には3分の1のプロジェクトが中止されることになると、調査会社のGartnerが最近のレポートで報告した。
「2023年の一大ブームを経て、企業の幹部は生成AIに対する投資からの見返りを心待ちにしている。だが、企業はその価値を証明して収益化するのに苦労しているのが現状だ。プロジェクトの間口が広がるにつれて、生成AIモデルの開発と導入に金銭的負担を感じることが増えている」と、Gartnerの著名なアナリストであるRita Sallam氏は、この調査結果をまとめたプレスリリースで述べている。
このレポートでは、2025年末までに生成AIプロジェクトの少なくとも30％が概念実証の段階を経て中止されるとしている。
Sallam氏によれば、コストがプロジェクトの導入に対する大きな圧力になっており、初期投資の金額は500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）に達するという。
例えば、一般公開されているモデルを利用する生成AIのAPIを用いてコーディングを支援するといった低コストのプロジェクトでさえ、10万〜20万ドル（約1500万〜3000万円）の初期投資と、ユーザー1人あたり年間最大550ドル（約8万円）の追加コストが必要になると、Gartnerは見積もっている。
「基盤」となるAIモデルを調整したりカスタムモデルをゼロから構築したりするような、高コストのプロジェクトなら、500万〜2000万ドル（約7億3000万〜29億円）の初期投資に加え、ユーザー1人あたり年間8000〜2万1000ドル（約120万〜300万円）のコストがかかる可能性がある。
もっとも、Gartnerの調査で大きな課題が指摘されているとはいえ、生成AIにとって悪いニュースばかりではない。売り上げの増加やコストの削減、生産性の向上など、生成AIのメリットをすでに享受している企業もある。
ただし、このようなメリットには別の警告が伴っている。Gartnerによれば、成果の測定が難しい場合があるという。
「生成AIでは、短期的な投資利益率よりも、将来の間接的な投資基準に対する許容度がより強く求められる」と、Sallam氏は言う。
「歴史的に、多くの最高財務責任者（CFO）は、将来の間接的な価値のために投資を続けることを快く思わない。このような抵抗感のために、投資の配分が戦略的な成果ではなく、戦術的な成果に偏ってしまう可能性がある」（Sallam氏）
また、コスト以外にも、AIプロジェクトを失敗に導きかねない要因として、「不十分なリスク管理」や「質の低いデータ」があるとGartnerは指摘している。
また逆神残飯kunが炸裂中ｗｗｗ
AI에 대한 대중적 관심이 매우 낮은 일본
https://www.kjclub.com/jp/board/exc_board_9/view/id/3846165
국가별 기업의 AI 투자 비교
https://www.kjclub.com/jp/board/exc_board_9/view/id/3846176
생성 AI프로젝트, 3분의 1이 2025년까지 중지나--가트나 예측
Tiernan Ray (Special to ZDNET.com) 번역 교정： 사토 타카시 요시타케 미노루 남편 (갈릴레이) 2024-09-04 09:16
기업은 벌써 착수한 생성 인공지능(AI) 프로젝트로부터 가치를 찾아내는데 「고생」하고 있어, 최종적으로는 3분의 1의 프로젝트가 중지되게 되면, 조사회사의 Gartner가 최근의 리포트로 보고했다.
「2023년의 일대 붐을 거치고, 기업의 간부는 생성 AI에 대한 투자로부터의 담보를 손꼽아 기다리고 있다.하지만,기업은 그 가치를 증명해 수익화하는데 고생하고 있는 것이 현상이다.프로젝트의 폭이 퍼지는 것에 따라,생성 AI모델의 개발과 도입에 금전적 부담을 느끼는일이 증가하고 있다」라고, Gartner의 저명한 어널리스트인 Rita Sallam씨는, 이 조사 결과를 정리한 프레스 릴리스로 말하고 있다.
이 리포트에서는, 2025년말까지 생성 AI프로젝트의
Sallam씨에 의하면, 코스트가 프로젝트의 도입에 대한 큰 압력이 되어 있어, 초기 투자의 금액은 500만~2000만 달러( 약 7억 3000만~29억엔)에 이른다고 한다.
예를 들면, 일반 공개되고 있는 모델을 이용하는 생성 AI의 API를 이용해 코딩을 지원한다고 하는 저비용의 프로젝트조차, 10만~20만 달러( 약 1500만~3000만엔)의 초기 투자와 유저 1명 당 년간 최대 550 달러( 약 8만엔)의 추가 코스트가 필요하게 되면, Gartner는 추측하고 있다.
「기반」이 되는 AI모델을 조정하거나 커스텀 모델을 제로로부터 구축하거나 하는, 고비용의 프로젝트라면, 500만~2000만 달러( 약 7억 3000만~29억엔)의 초기 투자에 가세해 유저 1명 당 년간 8000~2만 1000 달러( 약 120만~300만엔)의 코스트가 들 가능성이 있다.
무엇보다, Gartner의 조사에서 큰 과제가 지적되고 있다고는 해도, 생성 AI에 있어서 나쁜 뉴스 뿐만이 아니다.매상의 증가나 코스트의 삭감, 생산성의 향상 등, 생성 AI의 메리트를 벌써 향수하고 있는 기업도 있다.
？`스이고, 이러한 메리트에는 다른 경고가 수반하고 있다.Gartner에 의하면,성과의 측정이 어려운 경우가 있다라고 한다.
「생성 AI에서는, 단기적인 투자 이익율보다,장래의 간접적인 투자 기준에 대한 허용도가 보다 강하게 구할 수 있다」라고, Sallam씨는 말한다.
「역사적으로, 많은 최고 재무 책임자(CFO)는, 장래의 간접적인 가치를 위해서 투자를 계속하는 것을 기분 좋다고 생각하지 않는다.이러한 저항감을 위해서, 투자의 배분이 전략적인 성과가 아니고, 전술적인 성과에 치우쳐 버릴 가능성이 있다」(Sallam씨)
또, 코스트 이외에도, AI프로젝트를 실패로 이끌 수도 있는 요인으로서「불충분한 리스크 관리」나 「질이 낮은 데이터」가 있다와 Gartner는 지적하고 있다.
또 역신잔반 kun가 작렬중 www