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皆さんこんにちは、草のみぎです。 宮武徹郎です。
Off Topicは、アメリカを中心に最新テックニュースやスタートアップ、ビジネス情報を緩く深掘りしながらご紹介する番組です。今回のトピックは、メタの大型投資する理由について話していきたいと思います。
はい、引き続きメタの…はい。
そうですね、今日は実はメタの話はもちろん色々やるんですけど、メタ以外の話も結構するので、今日はこのメタがやってる大型投資について色々話すんですけど、まずはちょっとAIについて話して、実はAIもかなり出資してるので、そこについて話してから、
もちろんこの大型投資というと、メタに関しては名前まで変更したので、メタバース領域について話していきたいなと思うんですけど、今日は特にメタバースについては、それが良い悪いっていう話以前に、とてつもない金額を投資する理由だったり投資する意味は何かっていうのを話していきたいなと思うんですよね。
メタバースとかそういうことに投資してることですか?
そうですね、はい。
一応、今回結構お金の額の話が出てくるので、一応、普段はオフトピックでさらっとお金の話を言いますけど、今日は一応ちょっとコンテキストを出すために、1ビリオン、これUSTの1ビリオンはだいたい1,400億円ぐらいの数字で。
分かりやすい。
で、10ビリオン、USTが1兆円以上、1.4兆円とか。なので、結構そこら辺のレンジの数字がいっぱい出てくるので、何兆円規模とか。
頭で換算してくださいと。
一応こっちもできるだけ何兆円っていう数字とか出すようにするんですけど、一応念のため、ちょっと僕が全部言わないかもしれないんで。
大きくなると分からない。
そうなんですよね。10ビリオン、何兆円とか何十兆とかのあたりが分かんなくなるんですよ。
なんで1トリリオンっていくらでしたっけとか、そこら辺が分かんなくなっちゃうんで。
なので、一応1ビリオンが1000億円ぐらいで、10ビリオンが1兆円、100ビリオンが10兆円っていう感じで。
その中で今日話していくのが、結構メタ以外にもやっぱり多くのGAFAっていうのは大型投資しているので、それが果たしてなぜそこまで今投資しているのかっていうところと、
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そもそも市場に勝ち抜くためにはそういう投資が必要なのかっていうところをしていくんですけど、まずAIから、メタのAI投資から始めますと、
2023年、今年の2月にマークさんが発表したんですけど、メタがAIに、特にAI生成技術に関する新プロダクトチームを作りましたと。
そこに対して、今現在ですとCTOのボズさん、CEOのマークさん、そしてCPUのクリス・コックさんはそのAIチームと最も多くの時間を過ごしていますと、他の事業部より。
でも明らかにそのAIに関してはすごい興味を持っていて、もちろんオープンソースのモデルとかそれはちょっと後ほど話すんですけど、
今はその同時にそのAIプロダクトを作ってそれを商業化するっていう話をしていて、で、主に3つのカテゴリーのAIについて開発してるんですけど、メタは。
これはモデル以外の話ですけど、1つ目がAIアシスタント、2つ目がコンテンツ制作のツール、3つ目が社内ツールっていうところで。
それぞれちょっと説明すると、AIアシスタントっていうのは、マークさんはこれはずっと言ってる話ですけど、
オープンAIとかGoogleとかマイクロソフトとはちょっと違ったボットが出てくるんじゃないかっていう仮説を持っていて、
そうですね、ちょっと違うっていうのは、オープンAIとかGoogle、チャットGPT、Bird、Bingっていうのは1つのAIに対してのやり取りをしますと。
で、マークさんに関しては複数のAIと関係性を持つんじゃないかと。
うーん、じゃあまさに前々回から話したトピックにちょっと近いですね、考え方的に。
まさにそうですね。なので旅行に詳しいAIとか、そういうのをそれぞれ話すんじゃないかと。
結局リアルな人間と似たような、いろんなアプリとかいろんな人と関係性を持つっていうところ。
で、特にビジネス化としてはそれがより重要で、ブランドとしてはブランドがAIを提供した場合に、自社じゃないプロダクトをレコメンドしてもらうの嫌じゃないですか。
特に競合サービスとかレコメンドしてしまうと。なのでそういう意味合いでも複数のAIが出てくる必要があるんじゃないかっていうのがマークさんの考えで。
で、もちろんそれがAIアシスタントで。で、コンテンツ制作に関しては前回も話したような広告で使うようなクリエイティブの生成でしたり、
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AIによってクリエイティブの編集とかができるようになりますと。
さらにその複数のAIとかと話すときによく出てくるのが、それこそオフトビッグのSNSの多分エピソードでも出たと思うんですけど、なんかAIが友達になるのかみたいな。
で、それをメタが提供するのかみたいな、そのフレンドアザサービス的な。
提供しようとしてるんですか。
提供しますかっていうのを聞かれたりするんですけど、マークさんが。
何て答えてるんですか。
もちろんなんかそのAIが友達に今後になる可能性はあるっていうのを言ってるんですけど、彼らはもうちょっとその人をつなげるためのツールを作りたいと。
なので、例えば今Facebook上ですとその友達があの誕生日で通知が来るじゃないですか。
今後はそのAIアシスタントみたいなのを作ると、その通知だけではなくて、この友達は最近これにはまっていて、なんでもしかしたらこういうプレゼントとかこういう声をかけた方がいいんじゃないですかっていうのをレコメンドしてくれたりとか。
そういうAIアシスタントを作ることによってよりいい友達になれる。
なるほど、アシスタントですね本当に。
そうですね、なんでそっちの世界の方がメタとしてのポジショニングがいいんじゃないかというのをマークさんが話していて、なんでその友達になるっていうよりもメンターになったりとかライフコーチになったりとかアドバイザーになったりとか、場合によっては応援団になったりとかするっていうところで、その実際の友達の役よりは人間ですと。
なんか、アップルで新しいジャーナルみたいなアプリ。
出ましたね。
あれもなんかライフコーチみたい、日記のアプリっぽいんですけど、まとめてパーソナルな情報をまとめて何かしてくれるのかなみたいな感じがあって、そういうところにみんなやってくるのかなって聞いてて思いました。
でもやっぱりそういう方向性に向かってますよね。
明らかに。
マークさんとしては、よりソーシャル上の中でどうコミュニケーションをより良くするのかっていうのを考えている人で、例えば翻訳とかも一部に関わると思うんですけど、結局ソーシャルなテクノロジー、フェイスブックとかインスタグラムとか含めてだと思うんですけど、
ソーシャルなテクノロジーって人間の表現をより表現しやすくするっていうのが多分目的であって、結局今って人間が何か表現するときにいろんな障壁があったりいろんな制限があったりするんですよね。
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なので、言語も表現するためのツールであるんですけど、やっぱり完璧ではないので。
完璧ではないっていうのはどういう。
結局そのアイディアを表現するために、場合によっては絵が必要だったり。
そのアウトプットするときにそれ表現。
なんで時にはアートだったり、時にはコードだったり、いろんな形で人間って表現の仕方をしてると思うんですけど、
でもなんかやっぱり限界があったりとか制限があったりとかするので、
マークさんが例えたのが赤ちゃんはなぜ泣くのかと。
赤ちゃんが泣く理由っていうのは、何か不満を感じたりとか何かを感じてるんですけど、それをちゃんと伝えられないから泣くっていう。
方法がそれしかない。
方法がそれしかないっていう。まさにそうですね。
なんで、それもしかも結局赤ちゃんだけではなくて、大人も表現しにくいときとかいっぱいあると思うんですよ。
自分の考え方とか感情とかを。
なんでそれをより表現しやすくするのもこのテクノロジーの一つのアンロックだと。
それを実現するためにこういういろんなツールとか、それこそAIアシスタントとかそういうのを使えるんじゃないかというのがマークさんの見解で。
結果なんかそのテクノロジーを使うと、例えばですけど、Googleを使い慣れることによってファクトをみんな忘れてしまうみたいな。
例えば何年にこれが起きたっていうのが覚えなくてよくなるみたいな。
Googleを検索すればいいからっていう話があるんですけど。
それが多分、Google検査が出て10年以上経ってますけど。
10年前と比較すると全体的に人間のキャパってたぶん伸びていて。
Googleとかのおかげで。
別にそれって悪いことではないかなと思うので。
コードもコードを書くのは全く同じだと思うんですけど。
僕と草野さんはコードを書かないですけど、もともとコードって全部覚えないといけなくて。
それってめちゃくちゃめんどくさいので。
だからスタックオーバーフローとかがやったことってすごいよくて。
ここのコードの書き方はこういうふうに書けばいいんですよって場合によってコピペしたりとかできるんですけど。
結局マークさんとかも、マークさんはコードを書く人なので。
何かを作るときにどのライブラリーとかどのリソースをインポートするべきなのかっていうのを考えないといけないんですけど。
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そもそもこのライブラリーって存在したっけっていうのを覚えないといけないっていう作業が超めんどくさいっていうのをマークさんが言ってて。
なるほど。
だったらもう聞きたいですと。聞けて答えが出てくるんだったらそっちの方が絶対いいので。
何かいちいち全部それを覚える必要ってないんじゃないかっていうところですね。
確かに。
メタって社内でコード生成ツールを開発してるんですけど、それだけではなくて、
全体のコードだったりそれ以外のナレッジベースをサマリー化できるようなAIツールとか作っていて。
なんでその社内の情報の流れをより良くするため、一人当たりの生産性を上げるための施策もいろいろやっていますと。
それはなんか働きやすいかもですね。エンジニアの人からしたらどうなんだろう。
そうですね。働きやすいと思います。
面白そうですね。
より新しいことを考えるっていう時間を増やすっていうのがやろうとしていることだと思うんですけど、
もちろんトレードオフっていうのはあるので、何かをサマリー化したりとかすると特にそうなんですけど、ニュアンスがちょっとなくなったりとか。
例えばオフトピックのポッドキャストを1回分を全部聞くのとサマリーを聞いた場合って、
もちろんサマリーを聞くとだいぶ楽で、場合によっては10分とか15分で済むかもしれないですけど、
その分、小さいニュアンスとかどういう表現をしたのかっていうのが失われるので、そこのトレードオフだと思うんですけど。
メタはこのAIをいろいろ開発してますけど、そのためにもともとからずっとデータセンターっていっぱい自ら抱えてましたけど、
今までのデータセンターってCPUベースだったので、既存のサービスを運営するにはすごい良かったんですけど、
やっぱりこのAIになってくるとGPUのデータセンターが必要になってくるので、それは数年前から投資していたんですけど、
今年のAIに対しての投資額っていうのは予想を、今年の第一市販期でCFOのスーザン・リーさんが話してたんですけど、その額が33ビリオン。
なので日本円になんとなく計算すると4.7兆円。めちゃくちゃな額をAIに投資しますと。
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それどうやって予算決めてるんですかね。
結局結構サーバーコストとかいろいろかかるっていうところあるので、あと何を開発したいかとか、結果それがどう売上とかに影響するかっていうのをしっかり見てる会社なので。
でもそれですごいですよね。本当に。なんかその経営人とか会社全体がそこに絶対投資すべきだっていう認識じゃないとなかなか通せない。通せないというかすごい額ですもんね本当に。
まあしかも何兆円っていうレベルの投資ですからね。これはしかもいろんなものにブレイクダウンして合計が4.7兆円なので。
はい。
なので例えばなんですけど、結構最近他のガーファーもやってますけど、メタって今自社のチップを作っていて。
うーん。
やっぱAIチップを作るっていうのが、もう自社で作るのが結構流行になり始めてるので。
アップルとかも。
アマザンも3つぐらいチップ作ってますし、Googleも作ってますし、マイクロソフトも作ってるので。
アップルは昔から作ってますけど。ただアップルとはちょっと違って、メタは自社で作ったチップを商業化する目的がないので。
なので本当に自社、社内だけで使うみたいなところなんですけど、それ以外にも集積回路を自社で作ったりとか。
これは動画とかライブ配信用ですけど、あとは行動生成ツールとかも作っていて、今多分社内だけで検証してるんですけど、それも今のところうまくいってるっぽくて。
それ以外にもAIモデルをいろいろメタを開発してるんですけど、メタのAI戦略の中ですごい興味深いのがこのモデル戦略で。
今年はLAMRっていうLLMをオープンソースしたりとか、これは最終的にリークされたので、基本的にオープンソース化して、それ以外にもいくつもモデルを作っていて、ほとんどオープンソース化してるんですよ。
例えばセグメントエニシンっていうモデルを作って、それは画像の中のものを認識するAIモデルで、次にDino V2っていうのを出して、それはコンピュータービジョンとかのもので、アニメーテッドドローイングって絵を描いてそれをアニメーション化する。
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ありましたよね。
そういうのとか、あと前回インターフェースのエピソードで話した複数のテキストとオーディオとビジュアルデータとか、確か気温とか、いろんなデータを統合してモノの認識をしてくれるようなAIモデルとか、いろんなものを実は出していて。
これは絶対計算してやっているので。
向井 自社の開発者をもっと増やすためにみたいな。
オープンソース化するっていうのがいくつか理由があるんですけど、一つはマークさんも言ってるんですけど、メタはクラウドプロバイダーではないですと。
AWSとかGoogleとかみたいに。メタの事業って何かというと、人にコンテンツを作ってもらって、それを消費してもらうことですと。なのでコンテンツを作るのが、よりやりやすい環境を作るためにこういうツールを作っていますと。
なのでそれを違う目線で考えると、ビジネスモデルときにオープンAIとかなり違うところが分かるんですよね。
オープンAIのビジネスモデルって、最もいいAIモデルを作らないと成り立たないんですよ。
向井 それがプロダクトですもんね。
そうですよね。結局GPT-4が他社よりも圧倒的にパフォーマンスが良くないと、結局GPT-4を使ってくれません。
GPT-4を使うためにそのチャットGPTに毎月20ドル払う人たちはそれを期待してやっているので、
メタってそうではなくて、そもそも複数のモデルがあった世の中の方が彼らにとってはメリットがあって。
例えばなんですけど、アップルが今年とか来年とかに自社のAIモデルを作りましたと、
例えばStable Diffusionを使って自社の画像生成モデルを作って、それをiPhone上でローカル上で作れますと、画像生成できますと。
そうなった場合って、オープンAIはかなり事業、ビジネス的に傷つくんですよね。
結局iPhone、ローカル上で作ればいいじゃんっていう人もいるので。
ただメタからすると、それによってInstagramとFacebookでいろいろな画像を作ってアップしてくれる。
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なので、より多くのユーザーがより簡単にコンテンツを作れる世の中になった方が彼らにとってはいいですと。
それはすごい良い戦略。良い戦略ってか、一人勝ちしないと勝てないみたいな世界じゃないっていうのは面白いですね。
そうですね。メタに関しては、メタの今のポジショニングに関してはそうなので、
だからこそ彼らはめちゃくちゃ大量のオープンソースのモデルを出してるんですよ。
いろんなクリエイターにその人に適切なモデルをいっぱい出して、
しかもオープンソースにすることによってどんどんそれにコミュニティが改善したりとか、
開発者が集まってくれますし、ユーザーも集まってくれると。
それを使ってくれるとメタのブランディングも上がりますし、場によっては、
であればメタとより仕事しようと。そうすると、そういう新しいサービスとかのメタの新しいサービスのアーリーアクセス権をもらって、
そこに対してコンテンツ制作をしてくれますと。
確かに新しい産業というか、ジャンルの開発者に好かれることって大事ですもんね。
好かれるというか、そこに集まってもらう。
めちゃくちゃ大事ですよね。
いや、めちゃくちゃ大事です。
そういうベッドを今、メタがAI領域ではやってるんですけど、
33ビリオンってすごい額ですし、これからメタバースの額も言いますけど、それ以上の額ではないですけど、年間ベースで言うと。
ただやっぱりとてつもない額なので、
一つ背景として考えるべきことは、これはジェフ・ペソスが言ってたことなんですけど、
会社がスケールすると同時に、他のものもいろいろスケールしないといけないですと。
で、その他のものっていう中に含まれるのは、
リスクを取れってこと?
リスクを結局大きなリスクを、会社が大きくなるときにより大きいリスクを取らないと、
そのリスクを取ると、
失敗する規模感も大きくならないといけない っていうのは彼が言ってるんですよね
リスクを取れってこと?
リスクを結局大きなリスクを その会社が大きくなる時により大きいリスクを取らないと
結局それがうまくいっても会社にとってそんなに変化がないっていう
なのでどんどん大きくなるにあたり どんどん大きなリスクを取ることによって
その分大きな失敗が生まれてくるのは当たり前ですと
それが難しいんですよね
大きくなったら周りに入りたくないのが普通ですよね
そうですよね
それができてるからすごいリクテックが伸びてるっていう感じですよね
アップルも車に投資してるし
24:01
失敗するかも成功するかもわからないのをずっと続けてるって
メタもそうですけどすごいですよね本当に
本当にすごいですよね
本当に何千億何兆円っていうレベルで皆さん投資してるので
メタバース事業メタのメタバース事業っていうのはやっぱり結構の投資をしてるんですけど
2012年あたりからオキラスを2ビリオンぐらいで買収してから始まったとよく言われてますけど
今ですとリアリティラブズT事業部になって
そこの数字周り特にコスト周りっていうのは2019年から今現在まで公開はしていて
ただその前はそこまで公開してないので
ただなんとなく予想ですと予想されているのは2012年から2023年の第一四半期まで
なんでまあ11年ぐらいですね10年ちょっとかのメタがメタバースに使った額が52.7ビリオン
何兆円だ
7.5兆円ぐらいですね
なんじゃないかと
でその中で約45から50ビリオンの赤字なんじゃないかと
なんでまあ7兆円ぐらいの赤字ですよね
すごいですね
もちろん売り上げは何千億円って場によって1兆円ぐらいあるかもしれないんですけど
お金かかるんだな
めちゃくちゃお金かけてますと
でえっともちろんなんか今年と来年に関してはリアリティラブの売り上げはおそらくなんですけど
去年とか一昨年よりも上がるはずなんですよ
おそらくなんですけど
でなぜかというとまずメタクエスト3が今年の秋に出てきますと
でまあ500ドルなのでより安いのでより多くの人がもしかしたら購入するかもしれないですと
そこら辺に関してはちょっと来週また話すんですけど
あと同時に秋にメタストアいわゆるメタのクエスト3用のストアですね
にロブロックスが出てきますと
それはすごい
これは非常に興味深い話でロブロックスがおそらくですけど
まあ1,2年場によって1年もかかんないかもしれないんですけど
27:04
おそらく最も人気なVRアプリになるんじゃないかなっていうのは思ってますと
アップルって出してましたっけロブロックスって
アップルは出してますiOSで使えるので
ここはちょっとどうなるかはそもそもロブロックスのユーザーがどこまでVRを使うかっていうところはすごい気になるので
そこは非常に重要なんですけど
リアリティラボ数字に戻ると2023年第1市販期で4ビリオンぐらいの赤字
6千億円ぐらいですかね
5千から6千億円ぐらいの赤字になっていて
その前の市販期もその前の市販期もだいたい同じぐらいなので
そうすると年間16ビリオンぐらいの赤字をメタを出していますと
今現在メタバースで
まだまだこれから投資するっていうのを言ってますしマークさんは
なんでおそらくなんですけど次の10年間で
おそらくメタの合計メタバース費用
費用っていうのかわかんないですけどコストっていうのは200ビリオンぐらいになるんですよ
投資額ってことですか
はい
30兆円ぐらいですね
合計してってことですか
合計して
やば
この200ビリオンって数字ってなかなか何の数字だろうって思っちゃうんですけど
これなんか聞いてもなんかでかい数字だなっていうのは思うんですけど多分
結果比較しないとわからないっていうところだと思うので
そうですねもうやばそうっていうことでしかちょっとわからなくて
でもどうなんだ会社やってる人とかやられてる方とか特に上場企業の方とか
これ投資してるのやばいなって思うんですかね
なんかVR業界の人たちからすると行け行けって多分言ってると思うんですよね
なんかそれによって業界が進むので
会社実際メタにいる人とかに関しては人によってだと思うんですけど
なんかちょっとやりすぎじゃないかっていう人もいれば周りの投資家からも似たような声とかも出たり
そこは結局どこまでメタバースを信じるかっていう話ですけど
この額を使うのって結構な額なんですよまず
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ここに対しての比較っていうのはいろんな人が分析とか出してますけど
なので一部ソーシャルキャピタルの茶松さんっていう方のめちゃくちゃ面白い図があったりとか
あとそれ以外のいろんなプロジェクトと比較しますけど
まずAppleからいきますと
Appleは2004年から2007年にかけてiPhoneを作りましたけど
iPhoneを開発した額はだいたい3.6ビリオンって言われてるんですよ
なので4500億円ぐらいですかね
でAppleのすごいところは2世代目以降は全部過去のバージョンからの利益を使って開発してるんですよね基本的には
すごい回ってますねちゃんと
そうなんですよちゃんと回ってるんですよ
でもなんかありがとうって気持ちになりますね
消費者からしたら
すごいですよね
なんかみんな持ってるけどすごいテクノロジーをギュって詰めたデバイスじゃないですか
そう考えたらこんな投資されてるんだなって
ありがとうって気持ちになりますね
でも200ビリオンと比較するとめちゃくちゃ小さいですよね
確かにその話ちょっと邪魔してしまいました
しかもこれはiPhoneだけの数字じゃないんですけど
でも結構iPhone率が高いと思うんですけど
AppleはiPhoneを出した2007年から2022年末まで915ビリオン分のキャッシュフローを作ってるんですよ
そもそも赤字ではないっていうところでめちゃくちゃキャッシュを作れているっていうのがAppleですし
Teslaに関してはキャッシュフローをポジティブにするまでに25ビリオンぐらいかけたっていう話も話があったり
あとGoogleってアルファベットになってからアザーベッツ
っていうカテゴリーができたと思うんですけど
いろんな変なプロジェクトとかに投資したりとかしてますけど
過去10年間のGoogleのアザーベッツの使った額を合わせると40ビリオンぐらいなんですよね
なんでこれでさえやっぱり全然200ビリオンにいかないと
すごいそう考えたら確かにすごいですね
めちゃくちゃな額なんですよ
めちゃくちゃな額確かに
そもそもGoogleのアザーベッツって売り上げの1から3%ぐらいになってるのが
メタですとこの16ビリオンとかっていうのは13%とか10%とかそのぐらいになるので結構な差ですと
33:11
GoogleもAndroidはもともとあった会社なんで
何とも言えないんですけど数百億かけてAndroidを作ったりとか
Xboxに関してはMicrosoftは4ビリオンぐらいかけて開発して
すごい20ヶ月でコンセプトからローンチまでいったんですけど
ソニーもプレイステーションにかけた研究開発費が5ビリオンぐらいと言われていたりとか
なんでこのメタバス事業に対しての使ってる額
過去10年間ですと50ビリオンこれからですと150から200ビリオンぐらいと言われている額は
どれくらいの規模感なのかっていうのを見ると
実はあまりテック業界と特に次の10年間にかける額を見ると比較対象があまりなくて
ちょっと抜けてますもんね
そうなんですよ抜けているので
例えばマンハッタン計画ってあったじゃないですか原子爆弾を作る
あれって23ビリオンかかったんですよ
でボーイングの787のドリームライナーでさえ32ビリオンなんですよ
やっぱり1個桁が違くて
唯一ソーシャルキャプターのチャマスさんが似た予算感で何かを作ったプロジェクトがあったのが1つあったんですよ
それアポロ計画なんですよ
アポロ計画は1960年から1973年までアメリカ政府が253ビリオンかけてアポロ計画を成し遂げたっていうところで
その規模を民間でやってるっていうのがすごいですね
その規模を民間でやってます
全部国のなんかでかいプロジェクトの規模と並ぶぐらいってことですもんね
でもそれ以降出てないぐらいの投資っていうことも言い方もできます
そうですね特に今後の投資に関してはそうですけど
これ結構重要なポイント今後の投資に関しては結構エグい額になってくるんですけど
今までの投資で見ると実はなんかめちゃくちゃな数字感でもないんですよ
過去の10年間50ビリオンっていう数字ってもちろんすごい額に聞こえるんですけど
実はそこまでで
36:03
例えばですけど
Amazonとかに関しては
ファイアフォンとかあれは失敗しただけなので
あれは多分数百億ぐらいのミスですけど
AWSも数十ビリオンぐらいかかったって言われてますし
プライムビデオも今年間で7000億のコンテンツ予算ですし
一番大きいのがやっぱり音声アシスタントですね
そもそもめちゃくちゃ売れたのは売れたんですけど
多分累計で3億台ぐらい売れたって言われてるんですけど
なんでスマートスピーカー市場だと3分の2ぐらい占めてるんですけど
そんなに
らしいです
安いですもんね確かに
そうなんですね
結構売上げ的には結構な額だったんですけど
音声アシスタントのPLをAmazonで公開したことないんですけど
ビジネスインサイダーが社内レポートとかを取得できたらしくて
それによるとAmazonのデバイスとサービス事業っていうのがあって
その中にもちろん音声アシスタント以外にも
例えばKindleとかLunaとかいろんなものが入ってるんですけど
Kindleはクルーズ化してるので
ただそれを全部合わせて
去年デバイスとサービス事業部は10ビリオンの赤字だったっていう話なんですよ
ウォールストリートジャーナルが予想してるのは
音声アシスタント領域だと
Amazonは8ビリオンぐらいの赤字だったんじゃないかっていう
実は2012年から2022年
11年ぐらいのスパンですと
Amazonは音声アシスタントで
43ビリオンぐらいの赤字だったんじゃないかと
それは想定外の
これは想定です
6兆円弱の赤字っていうところは
実はメタの7兆円とそんなに変わらないっていう
でも結果史上3分の2取れてるっていうのはすごいですね
ただ大赤字踏んだままなので
Amazonに関しての音声アシスタントの最大のミスが
コマースにそんなに繋がらなかったっていう
そこが繋がっていればその投資をし続けられたと思うんですけど
39:02
結構音声事業部からレイオフが行われたって言われてますけど
それの理由はおそらくそこの繋がりが
想定以上弱かったからっていうところかなと思いますね
予想外の赤字ってことなんですかね
そうですね結局そのデバイスが赤字でも
それによってよりAmazonで購入してくれる人が増えたら
いいって多分なってたはずなんですよ
あんまり連携してるイメージは確かにないかもしれない
そうなんですよね
結局天気とか音楽とかポッドキャストとか
聞くために使うケースが多いと思うので
それがAmazonですと
Amazonも結構な額を使ってますと
じゃあGoogle 次いきますとGoogle Cloud
AWSの競合ですよね
Google Cloudって2010年から始まってるんですけど
そこ2010年から今現在までの赤字額が35ビリオンなんですよ
5兆円の赤字なんですよ
Amazonと同じくらい
そうですね
もちろんちょっとずつ改善はしてるので
赤字額とかも落ちてますし
2023年の第一四半期ですと初めて黒字化したので
一四半期ですけど
ただ黒字化してこれからも多分多少ない黒字化して動くと思うんですけど
どんどんそこから利益が上がると思うんですけど
今までの投資分いわゆる今までの赤字分を
全部合わせてトントンにするまで2030年までかかるんですよ
結構
そうなんですよ
そこからいわゆるリターンが出るっていう話なので
それは結構長いんですかね
めちゃくちゃ長いですよね
結局リターンがある程度出始めるのが2030年代半ばなので
そうするとゼロからリターンある程度のリターンを出すまで
25年間かかったっていう話なんですよ
そう考えたiPhoneの回収の速さすごいですね
すごいやばいですよね
でもそれぐらい投資しているとGoogleクラウドは
でもしてよかったしていい感じ
おそらくしていいんですよ
ただ25年間かかりますとリターンを出すまで
それって短くすべきなんですかね
42:01
ここは多分短くそこまでできないと思うんですよ
iPhoneの場合は消費者がどんどん払ってくれるので
積み上げっぽいビジネス
クラウドは結構アップフロントのコストが多いので
データセンターとかサーバー代とか色々お金かかるものが
アップフロントで多いので
もうちょっとiPhoneの場合はサイクルが早いっていうところで
ちょっと違うんですけど
マイクロソフトに関しても
マイクロソフトはよくオープンAIの10ビリオン
すごい額っていうのをよく皆さん言いますけど
実はそれではない領域にもっとすごい額を使っていて
ちょうど前回メタが
モバイルアプリストアを作った方がいいんじゃないか
みたいな話をしたと思うんですけど
AppleのiOSストアとGoogle Playのストアの
競合サービスを立ち上げた方がいいみたいな話をしたと思うんですけど
マイクロソフトは早ければ来年中に
モバイルゲームストアをローンチしますっていうのを言ってるんですよね
これは前回も話したように
ヨーロッパの規制によって
AppleとGoogleは他社のストアからも
アプリのダウンロードを許さないといけないっていう話なんですけど
マイクロソフトがここに至るまでに
やっぱりめちゃくちゃ投資をしていて
そもそもまだゲームストア開いてないのに
そもそもXboxに投資しましたと
マインクラフトを買収しましたと
去年に関しては75ビリオンかけて
アクティビジョンブリザードを買収してるんですよね
結局できたんでしたっけ
このエピソードを収録中は
EUが
イギリスが合意したのかな
イギリスが合意したんですけど
アメリカとEUがまだ戦ってます
大変だな
大変ですよね
各地域でOKを取らないといけないんで
今まさにこれを話してる最中に
FTCアメリカ連邦委員会が
裁判してるんですけど
そこでもともとマイクロソフトって
ジンガを買収することを検討してたらしくて
ジンガがダメだった
ジンガがTake2に買収されたので
アクティビジョンブリザードに行ったっていう話なんですけど
それは完全にモバイル領域に彼ら入るためだったので
そこだけで75ビリオン使ってるっていうところですね
Appleに関しては年間の研究開発費が25ビリオン
45:04
めちゃくちゃな額を使っていますと
これって数時間で比べると
メタのReality Labsの投資の1.5倍ではあるので
もちろんこれって例えばビジョンプロだけの数値ではないので
これは全体の研究開発費用ですけど
過去10年間で140ビリオンぐらい
研究開発費用で使ってるのでAppleは
売り上げの7パーぐらいですかね
でもそこもちょっとずつ伸びてるんで
もともとたぶん2、3パーぐらいだったのが
今7パーぐらいなんで
そこもAppleもめちゃくちゃ使っていますと
ここの共通点としてはGaufferをほぼ全社
めちゃくちゃお金を使ってるっていうところなんですけど
なぜかというと
今現在の世界で最も価値がある会社の
共通点って何かっていうと
全社ほぼ全社デジタルプラットフォームを抱えている
そのデジタルプラットフォーム上で
何億人単位の人たちが毎日使っていますと
なのでAppleに関してはiOS
Googleに関してはAndroid
Google検索Chromeとか
MicrosoftはWindows
Azure
AmazonはFireOS
AWS
Amazonですね
Facebookに関しては
世界最大級のアイデンティティプラットフォームを
抱えてたりするので
エコシステムをどんどん成り立たせると
競合として入りにくくなるんですよね
2010年にAmazonとMicrosoftって
両者ともスマホを作ろうとしたんですよね
ありましたね
iOSとAndroidを対抗するために
ありましたよね
失敗してるじゃないですか
いわゆるエコシステムを作れなかったので
なんで結局そのプラットフォームを
新しいプラットフォーム
特に今の既存のものを対抗する
エコシステムを作るのには
やっぱめちゃくちゃ体力とお金が
かかるようになり始めてますと
やっぱり
体力とお金がかかるようになり始めてますと
例えばなんですけど
一つの失敗例を言うと
ショピファイ
ショピファイは
フルフィルメントネットワークを
何千億もかけて
Amazonに対して対抗しようとしましたと
デリバーっていう会社を買収したりとか
何社か買収していたんですけど
本当に何千億円単位で使っていたものを
最終的に
おそらくですけど
買ってないと思って
ロジスティックス事業を売却してるんですよね
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ショピファイでさえも
ショピファイでさえもやっぱり厳しいですと
ここのたぶん重要なポイントっていうのは
大型のプラットフォームを作るっていうのは
もちろん売り上げとか利益ベースでもいい
っていうところもあるんですけど
同時に守りとしてもすごい重要で
他社がめちゃくちゃ入りにくくなるんですよね
だからどんどんお金をかけても
長期的にビジネスが長生きするっていう
それは成功するまで通し続けるみたいな
成功した後も通し続けるっていうところです
でもそこに対するリターンが
それだけ出てくるっていうところで
いわゆる直近ですと
似たようなものがもうちょっと小規模
小規模って言っても何億とか何千億単位で
行われてるんですけど
バイトダンスシーンの中央企業が
めちゃくちゃお金をかけてユーザー獲得してますと
いわゆるアプリ広告を出してユーザー獲得をして
iOSランキングで1位になったりとかしてるんですけど
それをやることにとりあえずユーザーをめちゃくちゃ集めて
全員無理やりでもネットワーク効果を作らせて
それでいわゆる他者が入れなくなるっていう
さつたわの戦い
なかなか厳しい戦いですよね
でもやっぱり時間もそうですしお金も本当に
体力がある企業じゃないとできないことですよね本当に
でもすごいのがしっかりリターンは出るときは出るので
例えばアップルしかもそのリターンがどんどん大きくなるんですよ
で例えばなんですけどアップルの2010年から2019年の
その10年間2010年代の10年間の営業利益って
600ビリオンなんですよ
80兆円なんですよそれもとてつもないすごい数字なんですけど
それを2020年代で同じ600ビリオン作るために
5年しかかからないんですよ
明らかにスピードアップしていて
お金持ってる大きな企業が勝ち続けるゲームになってませんか
プラットフォームを持つ投資はそこにあるっていうところですね
大きくなれる立ち位置に入るとどんどんどんどん大きくなれるっていう
AWSも同じで過去20年間のAWSが作った利益
51:06
その25%は過去12ヶ月間で作られてるんですよ
なんでどんどんどんどん大きくなるとどんどん利益が作れて
どんどん他社との差をつけられますと
なのでやっぱりそうするとめちゃくちゃな投資額が必要になってきますと
そこに対して勝つためには
ただその分のリターンが勝てば待っているっていう
だからこそこれだけ投資をガーファーしていますっていうところですね
なんで結局今S&P500の20%ぐらいを占めてるのが
Apple Microsoft Google Amazonなので
その4社がトップ500社のうち20%の価値を占めてるのが4社なので
それはやっぱり圧倒的なプラットフォームを作れてるからっていうところで
それに対抗してやっぱりオープンAIも100ビリオンぐらいの調達をしたいとか
色マスクも予想してましたけど
スターリンクが黒字化するためには
30ビリオンぐらいの投資が必要みたいな話をしているんですけど
なんでやっぱりそういう大型プラットフォームを作るには
ある程度のコストがかかってしまいますと
すごいですね
スタートアップとしてどう戦うのかというと
一部ちょっと残念なところが
若干時期が過ぎた部分があって
一番戦えたのが2021年とか2020年とかだったんですよね
リリースがほぼゼロのタイミングで
お金を調達するのが簡単な時代
そのタイミングで資本主役的なサービスを作るべきだったので
まさに最近打ち上げて
オフトピックのデイリーメモでも書いた
宇宙で工場を作るVALDAとか
そこも2021年にアイデアを思いついて
でもそのアイデアを思いついたのは
いわゆるこのリリースの環境が
お金が安くなったから
だから今のタイミングで宇宙機を作ったほうがいいと
じゃあもう手遅れってことですか
一部マクロ環境的には手遅れですと
ただもちろんそれ以外のやり方いろいろあるので
VCとかもVCによっては結構ファンディングしてくれたりもするので
54:01
あと結局スタートアップってマイルストーン型なので
どんどん大きくなるっていうところだと思うので
SpaceXとかも一応スタートアップですけど
どんどん大きくなってるので対抗は全然できると思いますと
ただもちろんとてつもない額を使うことになると思いますと
プラットフォームが失敗するときって
投資額が足りなかったとかそういう話ではないんですよね
10ビリオンじゃなくて100ビリオンかければ解決できたかもっていう話ではなくて
単純に資金のアロケーションする場所が間違ってたっていうのが一番多くて
投資する場所を間違えた
はいいわゆるユーザーのコードを読み間違えたりとか
それによって違うところに投資したりとかだと思うんですけど
マイクロソフトのWindowsモバイルとかブラックベリーとかもそうですけど
結局スマホ市場に勝つには何日間も持つバッテリーが必要っていうのを考えたりとか
データは人はそんなに利用しないだろうって思ったりとか
パソコンの方をより使うので
もうちょっとコンパニオン的なデバイスにするべきだとか
読み間違え
全く違いますよね
全部全く違うところに行ったので
なんでそこに対しての別途の問題なんですよね
まあでもそれが分かったら
そうですね
でも結論としてお金の額の問題ではなくて
どこに投資するかっていう問題で
なので例えば1990年代にiPhoneを作っても多分売れなかったんですよ
3Gがなかったので
なるほど
なんで結局そのタイミングとかそのユーザーの行動を読み取って
そこに大量の資金を入れ込むっていう話だと思いますと
この大型投資とかを止めにかけようとしている人たちはもちろんいて
それが先ほど話したアメリカの連邦委員会とかFTCとかですよね
そこでも読めるの大変ですね
なんか難しいのがそのFTCが考えている理論は一部納得できて
一方でその大型ガーファーとかの考えも一部その理論は受け入れられて
FTC側の話ですとやっぱり大企業がいろんな買収とか
いろんなその大型投資をし続けることによって
イノベーションが止まるんじゃないかと
57:02
これこそ過去のバイツでも話したと思うんですけど
リープモーションのファウンダーで
最近だとミッドジャニーのファウンダーですね
のデイビッドホルツさんがVR市場が大手テック企業がスタートアップ買収しすぎたからこそ
未だにいいヘッドセットがないんじゃないかっていう指摘をしてたりとか
結局スタートアップがもっと出ていればもっとバリエーションがあったので
より検証ができたと
逆側で言うと大手テック企業が小さい会社を買収することによって
エキジットをしっかり作っているっていうところと
あと場合によってはイノベーションにつながったりもするので
結局今のYouTubeの精度がある程度高い理由は
Googleが過去にDeepMindっていう会社を買収したからでもあって
DeepMindのアルファフォールドっていうものを作ったりとかしてるんですけど
それも結局一スタートアップとしていれば
もしかしたら売上を作れとかすごいプレッシャーを与えられて
それで研究ができなくなってたかもしれないですと
ただ同時に言えるのがそういう会社を買収したのにもかかわらず
Googleは特にこのAI生成領域に関しては遅かったですと
Googleはトランスフォーマーの論文を自ら作った
作ったっていうか書いた会社ですけど
結局オープンエイに遅れたじゃないですか
それはやっぱりGoogleの社内のいろんな問題とかそういうのがあった話で
元Googleブレインの結構小枝さんの話曰く
もしGoogleがトランスフォーマーモデルに
もうめちゃくちゃ投資した場合
その2017年にあの論文って出てきましたけど
あそこにもうここにかけますと
って言った場合にいつぐらいだったら
今のGPT-4のモデルを作れたかっていう質問があって
それの回答が2019年なんですよ
おー結構昔
そうなんですよ
なんでもしかしたら3、4年前にGPT-4が出てきていたかもしれないんですよ
わー歴史が変わってたかもしれない
変わってますよねそれは
それは状況変わってますねいろんなエフェクトが起きてる
でもやっぱりそこまでGoogleっていうのは遅かったっていう意味合いでもあるので
1:00:02
なんでどっちが正しいのかというのは正直難しい話だと思うんですけど
でもこういうのをいろいろ見てるとメタに関しては
そもそも買収戦略をちょっと変えないといけないのかなっていうふうに思っていて
もっとApple風の買収戦略
なんかもっとApple風の買収戦略
今ですと例えば直近ですとウィズインっていう会社を買収して
あれはVRスタジオですねなんでコンテンツ制作してる会社ですけど
400ミリオンぐらいの額で買収したんですけど
アメリカ連邦委員会FTCがすごい懸念を懸念してブロックしようとして
結果通ったんですけど
明らかにFTCがメタに対してすごい批判的な考えを持っているんですよ
これは個人的な印象ですけど
そもそもウィズインの買収を止めようとした時に
FTCが使った専門家が証言したのが
VR市場を独占するためにはフィットネスから始まるんだみたいなことを言ってて
それは違いますよねっていう感じだと思うんですけど
結局直近のビジョンプロってフィットネスって一切出してないですし
その証言は何だろうってすごい思っちゃったんですけど
噂曰くですけどこれは実際に
僕も一部実際
国境の場でも話してたくさん話しているんですけど
リナカーンさんFTCの会長も
Facebookのどんな買収をしてもブロックするべきだっていう
何が何でも
何が何でもっていうスタンスを持っているっていうのは
それはおかしい話なので
もしそれが本当であれば
なのでそこら辺を
その状況があることを理解しながら
メタってでも買収しないといけないので
Appleの買収戦略って基本的に50ミリオン以下の買収がほとんどなんですよね
技術ベースにって感じですかね
技術と人材獲得のためっていうところで
直近ですとLAのAR系のスタートアップのミラっていう会社を買収したりとか
任天堂ランドのAR
マリアカートの乗り物のARヘッドセットを作ってる会社ですけど
あと2017年に今の多分Vision Proで結構重要になった
バーバナっていうARヘッドセットメーカーを
1:03:00
20ミリオンぐらいに買収したりとかしているので
メタとしても似たようにもっと静かな買収をやり続けるっていうところに
もしかしたらフォーカスしないといけないですと
じゃあこの話を踏まえて
メタのメタバース事業の投資学についていろいろ話しましたけど
Appleは最近出したVision Proに対してどれくらいお金を払ったのか
これは単純に予想額しか出せないので
いろいろこの数字は公開してないので
ただめちゃくちゃ投資してるはずなんですよ
一番いくつか数字を出すと
先ほども話したように2010年以降
Appleは研究開発費で140ビリオンかけてますと
去年2022年は25ビリオンでしたと
Vision Proに対して少なくとも2000人ぐらいの従業員がいるんじゃないかと言われていますと
Appleに関してはやっぱりこれだけ研究開発費を出しているので
めちゃくちゃ多くの特許申請をしてるんですよね
去年アメリカだけで2000以上の特許申請を出していて
メタの倍ぐらいなんですよ
それを踏まえてなんとなく予想してみると
Vision Proは大体2017年2018年ぐらいから開発されて始まってるんですけど
2018年以降Appleはアメリカで1.2万件の特許申請を出してるんですよ
その期間中に97ビリオン分の研究開発費をかけてるんですよね
Vision Proを発表したときにAppleが出した数字の中で1つが
Vision Proを作るために5000以上の特許申請を出しましたと
もちろん1特許申請が全部同じ額とは限らないですけど
もしそうだった場合
いわゆるその97ビリオン
2018年以降の研究開発費の97ビリオン÷1.2万3千の
1万2300件の特許申請を割ると
1特許申請あたりいくら研究開発費を平均的に使ったのかが分かりますと
AppleがVision Proでかけた5000の特許申請を出すと
1:06:02
すごいなんとなくなVision Proにかけた額が出るんですよね
その額が39.43ビリオンなんですよ
なので40ビリオン弱というところで
これはいくらだ
5.6兆円とかですかね
もちろん本当にそうかって言われたらあれなんで
例えば半分にしましょうと
なので20ビリオンかけましたと
20ビリオンかけたって考えると
過去5年間で20ビリオンかけてるわけなので
メタに関しては過去10年間で50ビリオン使ってますと
なのでAppleも5年間で20ビリオンかけてるので
10年間にした場合に40ビリオン使ったことになるので
実はメタのコストとほぼ同じなんですよね
ただ一社は何も言われず
一社はめちゃくちゃ批判されるんですよ
なんでなんですかね
Appleは公開してないからなんですよ
公開してないのでこの数字は結局結果分かんないので
本当かどうかは
もしかしたら1ビリオンかもしれないですし
もしかしたら100ビリオンかもしれないですけど
メタも公開しなきゃいいんじゃないですか
ただ公開しちゃったので
なんでなんですかね
結果これがすごい重要っていう話を見せるためにも
それを出したかったっていうところで
なるほど
あと当時の環境が良かったので
それを出してもっていう話はあったと思うんですよね
なのでここで今日は終わらせたいと思うんですけど
結局メタでめちゃくちゃお金かけてますっていうのは
それは確かにそうなんですよ
めちゃくちゃお金かけててこれからもっとかけると考えると
本当にアポロ計画並みの予算かもしれないですと
メタバースに関しては
ただ実態を見ると
それって他のGAFAと比較しても
過去10年間のメタバース事業に対しての消費
コストをかけたコストっていうのは
実はめちゃくちゃ変な数字ではないっていうところ
しかもアップルでさえ似たような額を使ってるんじゃないかと
結果的にそれを全GAFAが使ってる理由は
次の大きなコンピューティングプラットフォームとか
次の大きなプラットフォームになるには
それだけのコストをかけても
それ以上のリターンが絶対出てくると
1:09:00
彼らはその次の5年間とか
次の場合によっては10年間っていう数字を見てなくて
次の30年間で結論リターンが出ればいいっていう
そういうレベル感で見てるので
数年で1兆円とか2兆円とか使うっていうレベル感ではなくて
30年後にしっかりリターンが返ってくるのか
Google Cloudの場合25年ぐらいかかると今だと予想されてますけど
やっぱりそのレベル感で見ると
メタのメタバース投資っていうのが見えてきますと
来週このメタバース事業について話し始めるんですけど
ほとんどのメタのメタバース投資ってハードウェアなんですよね
なのでまずはハードウェアの方から始めて
もちろんVision Proも出たので
そこに対する比較っていうところもあるんですけど
そこに対してメタはしっかりと
ハードウェアもそうですし
全体のメタバース戦略も
しっかりとした次のプラットフォームになる戦略を持ってるからこそ
これだけ投資してるのかなと思いますと
今後どうなるか気になりますね
そうですね
じゃあそんな感じで今回も聞いていただきありがとうございました
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それではまた次回お会いしましょう
さよなら
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