Why AI Will Spark Exponential Economic Growth | Cathie Wood | TED

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TED


下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。

翻訳: Kenichi Shimoji 校正: Eriko Tsukamoto
00:04
Well, today, something is happening in technology
0
4000
6048
さて 今日技術分野では
00:10
that has never happened before.
1
10048
1960
未だかつてないことが起こっています
00:14
Five innovation platforms are evolving at the same time.
2
14344
4463
5つの イノベーションプラットフォームが 同時に進化しています
00:19
Never happened before.
3
19933
1209
未曾有の現象です
00:21
You have to go back to the early 1900s
4
21142
3254
3つのプラットフォームが 同時に進化したことを確認するには
00:24
to see three platforms evolving at the same time.
5
24437
3671
1900年代初頭に戻らなくてはなりません
00:28
You might call them general-purpose technology platforms.
6
28108
3044
それらは汎用技術プラットフォームと いえるかもしれません
00:32
Back then, it was telephone, electricity, automobile.
7
32487
4338
当時の 電話 電気 自動車です
00:36
Game-changing.
8
36825
1168
それらは 画期的でした
00:38
Well, today we have five innovation platforms evolving at the same time.
9
38952
5839
今日 5つのイノベーション プラットフォームが同時に進化しています
00:45
And they're changing growth dynamics incredibly.
10
45667
4546
それらは 成長のダイナミクスを 驚くほど変化させています
00:50
So they are highly catalyzed by artificial intelligence
11
50547
4546
ご覧のように それらは人工知能により
00:55
as you see here.
12
55135
1543
強力に促進されています
00:56
But robotics, energy storage, AI,
13
56720
4754
ロボット工学、エネルギー貯蔵、AI
01:01
blockchain technology and multiomic sequencing.
14
61516
3629
ブロックチェーン技術、 マルチオミクス解析です
01:05
The growth dynamics are changing
15
65145
2252
成長のダイナミクスは ある意味で変化しており
01:07
in a way, it reminds me, I got early in the business,
16
67439
4171
そのことは 私に ビジネスの 世界に入った初期の頃の
01:11
the 1980s,
17
71610
2210
1980年代のことを思い出させます
01:13
I was in meetings
18
73820
2628
私は会議に出席しており
01:16
where the going assumption was growth,
19
76489
5047
そこで前提とされていたのは 成長はたとえ加速したとしても
01:21
if it accelerated,
20
81536
1710
01:23
it would decay very quickly back down to nominal GDP growth.
21
83288
4421
急速に低下して僅かなGDP成長率まで 戻ってしまうということでした
01:28
And that was a function of the horrors we had been through in the '70s.
22
88126
4505
それは70年代に私たちが経験した 恐怖が作用したものでした
01:32
So it was very hard to get investors to believe
23
92672
3587
そのため 生産性の向上に貢献し
01:36
that there were companies out there
24
96301
2169
実際に持続的な成長率を維持している
01:38
that were going to help generate productivity growth
25
98511
3087
企業が存在していることを
01:41
and actually have sustained growth rates.
26
101640
2919
投資家に信じさせるのは 非常に困難でした
01:44
We get into the internet time,
27
104601
4713
インターネット時代に入り
01:49
and we begin this experiment with AI:
28
109356
6548
私たちは この実験をAI すなわち
01:57
recommendation engines, predictive AI,
29
117530
2670
レコメンデーションエンジン 予測型AI から始めます
02:00
some people would say “pretend AI.”
30
120241
2670
それらを「AIもどき」と 言う人もいるでしょう
02:02
And still again, after the tech and telecom bust,
31
122952
4588
繰り返しになりますが ハイテクと通信ブームの破綻後
02:07
we're back in the same kind of environment
32
127582
3128
成長が持続できるとは 誰も信じていなかった
02:10
where no one believed that growth could be sustained.
33
130710
4713
あの環境と同じような環境に 私たちは戻っています
02:15
And of course, the poster child became Amazon --
34
135465
4504
そしてもちろん Amazonが象徴的存在となり
02:20
20-25 percent compound annual growth rates
35
140011
3754
その20~25年間の年平均成長率は
02:23
over 20-25 years.
36
143807
2252
20~25パーセントでした
02:26
So it was possible.
37
146101
2544
つまり 可能だったのです
02:28
And by the end of all of this, and actually today,
38
148645
4880
そして 最終的には そして実際に今日でも
02:33
many people do believe in the FAANGs
39
153566
2419
多くの人がFAANGsの5社を信頼し
02:36
and that growth will be sustained forever.
40
156027
2961
その成長は永遠に持続すると 思っています
02:39
And yet we're in another transformation.
41
159030
3420
しかも 私たちは別の変革の 真っ只中にいます
02:42
We're into real AI.
42
162450
4630
私たちは本物のAIへ移行しつつあります
02:47
So generative AI.
43
167122
2377
とても生成力のある AI です
02:49
And we're also seeing these platforms,
44
169541
3962
また 私たちは これらの プラットフォーム つまり
02:53
these general-purpose technology platforms, converge.
45
173545
4337
汎用技術プラットフォームが 統合されるのを目撃しつつあります
02:58
So AI, and I know you're hearing a lot about it here,
46
178341
3253
AIについてよく耳にすると思いますが
03:01
according to our work, our chief futurist Brett Winton and his team,
47
181636
5047
私たちの研究 チーフフューチャリストの ブレット・ウィントンと彼のチームによると
03:06
artificial intelligence training costs are dropping 70 percent per year.
48
186725
4504
人工知能のトレーニングコストは毎年 70パーセントずつ下がっています
03:11
What used to happen with Moore's law in two years
49
191604
5172
かつてムーアの法則で 2年間かけて起きていたことが
03:16
is now happening in six months.
50
196818
2461
今では 6か月で起きています
03:19
We're moving from linear growth, which was that first,
51
199904
4964
私たちは 最初の段階の直線的な成長から
03:24
to this belief that exponential growth,
52
204868
3211
Amazonの場合のように急成長に支えられた
03:28
so sustained rapid growth in the case of Amazon,
53
208121
4504
指数関数的な成長へと移行しつつあり
03:32
finally believe that, in the investment community,
54
212667
3212
最終的に 投資コミュニティにおいて 私たちは
03:35
the FAANGs are the poster children
55
215920
2253
FAANGsは象徴的存在であり
03:38
we're in this new world with generative AI,
56
218173
3128
生成AIがあるこの新しい世界で
03:41
five platforms converging here.
57
221301
3670
5つのプラットフォームが 統合されつつあると信じるに至りました
03:45
And investors now think that those same companies
58
225513
4505
そして今投資家たちは 同じそれらの企業が
03:50
are going to be the big beneficiaries this time.
59
230018
2669
今度は大きな受益者になる と考えています
03:53
Now, some might, but the history of technology is, they probably won't.
60
233646
5422
いくつかの会社はそうなるかもしれませんが 技術の歴史からおそらくそうはならないでしょう
03:59
If you look at technology indices
61
239110
2670
20年前 30年前の技術指標を見ると
04:01
from, you know, 20 years ago, 30 years ago,
62
241821
4129
技術分野であっても上位10社は
04:05
the top 10, even in technology, are typically not the top 10 today.
63
245992
5756
今日の上位10社ではないのが普通です
04:11
I think Microsoft has been a very big exception to that.
64
251748
3837
マイクロソフトはその 大きな例外だったと思います
04:16
So here we are.
65
256544
1961
さあ そこでです
04:18
And what does this mean?
66
258505
2502
これは何を意味するのでしょうか?
04:21
Convergence, generative AI.
67
261049
2794
統合と生成AI
04:24
Well, it means explosive growth opportunities.
68
264177
3462
つまり 爆発的な成長機会が あるということです
04:28
I’m going to give you one example:
69
268097
2837
一例を挙げましょう
04:31
autonomous taxi platforms.
70
271810
2627
自動運転タクシープラットフォームです
04:35
Autonomous taxi platforms are going to be the convergence
71
275563
4588
自動運転タクシープラットフォームは
04:40
of three of these major, general-purpose technology platforms:
72
280151
6256
これら主要な汎用技術プラットフォームのうち 次の3つを統合したものになるでしょう
04:46
robotics,
73
286449
1668
すなわち ロボット工学
04:48
autonomous vehicles are robots;
74
288117
2753
自動運転車はロボットであり
04:50
energy storage, they will be electric;
75
290870
3337
エネルギー貯蔵 それらは電動であり
04:54
and artificial intelligence,
76
294207
2085
そして人工知能
04:56
they will be powered by AI.
77
296334
2628
それらはAIを搭載します
04:59
This one opportunity, we think,
78
299462
3045
私たちは この1つの機会が
05:02
in the next five to 10 years
79
302507
2627
今後5から10年のうちに
05:05
is going to scale to a revenue opportunity
80
305176
4171
今日の実質的に何もない状態から
05:09
of eight to 10 trillion dollars, from essentially nothing now.
81
309389
4379
8から10兆ドルの収益機会に 拡大すると考えています
05:13
Now for perspective, global GDP today,
82
313768
4129
さて 概観すると 今日の世界のGDP
05:17
all of global GDP today,
83
317897
2127
今日の世界のGDPの全ては
05:20
is not much more than 100 trillion dollars.
84
320066
3796
100兆ドルをはるかに超える ものではありません
05:23
And here, we're telling you, in the next five to 10 years,
85
323903
4254
ここでお伝えしたいのは 今後5から10年で
05:28
we're going to see up to 10 trillion in gross revenues,
86
328157
3963
総収入が最大 10 兆ドルにも達し
05:32
with the platform companies getting half of that.
87
332120
3503
その半分をプラットフォーム企業が 獲得することになるということです
05:35
If the platform companies get half of that, four to five trillion,
88
335623
4922
プラットフォーム企業がその半分 即ち4兆から5兆ドルを獲得した場合
05:40
they're probably going to be worth
89
340545
3378
それらの企業の企業価値は
05:43
somewhere in the 20 to 50 trillion-dollar range.
90
343965
4046
20兆ドルから50兆ドルの範囲となるでしょう
05:48
Now, that's just one example of convergence
91
348052
4088
これは 統合と
05:52
and generative AI combining
92
352140
3211
生成AIとが組み合わされて
05:55
to create an explosive growth opportunity.
93
355393
4171
爆発的な成長機会を生み出す 一例に過ぎません
05:59
Now, for the economy as a whole,
94
359606
4379
現在 経済全体としては
06:04
we believe that GDP growth is going to accelerate.
95
364027
4671
GDP成長率は加速するだろうと信じています
06:08
Now we've been in an environment
96
368698
1543
現在 私たちは何年もの間
06:10
of two to three percent growth on average for years.
97
370283
4796
平均して2から3パーセントの成長率 という環境にありました
06:15
And if you go back in history,
98
375747
2335
歴史をさかのぼると
06:18
the history of technology
99
378124
1668
技術の歴史は
06:19
is you get jump starts in growth
100
379834
5297
成長率が飛躍して全く新しい変化率へと
06:25
to completely new rates of change.
101
385173
2294
変化する歴史でした
06:28
And very often the jump is between three and five times
102
388259
4505
また多くの場合 その飛躍は
06:32
what the previous growth rate was.
103
392805
2253
それ以前の成長率の3から5倍でした
06:35
We think we're in such a time now
104
395350
2252
私たちは今そのような時代にいると思います
06:37
because the artificial intelligence
105
397602
3337
なぜなら 人工知能と
06:40
and the convergence of these platforms
106
400980
4004
これらのプラットフォームの統合が
06:44
is going to generate enormous productivity growth
107
404984
3671
生産性の大幅な向上をもたらすからです
06:49
the likes of which we have never seen.
108
409614
2210
これまでに見たことのないようなことです
06:51
So there are today roughly a billion knowledge workers,
109
411824
6757
今日 世界中に約10憶人の ナレッジワーカーがおり
06:58
and their wages and compensation,
110
418623
5005
その賃金と報酬は
07:03
roughly 32 trillion dollars
111
423670
3253
約32兆ドルにのぼります
07:06
around the world.
112
426965
1501
07:08
We think they're going to become four times more productive.
113
428508
4254
私たちは彼らの生産性が 4倍向上すると考えています
07:13
And typically,
114
433388
1918
そして通常
07:15
productivity gains result in rapid growth gains
115
435348
5631
生産性の向上は 予想される インフレ率をはるかに下回る
07:20
much lower than expected inflation.
116
440979
2919
急速な成長をもたらします
07:24
And if we're right,
117
444315
2169
私たちの考えが正しければ
07:26
the GDP growth --
118
446484
1543
GDPの伸びは ―
07:28
and I know this sounds crazy,
119
448027
1669
馬鹿げているように聞こえるでしょうし
07:29
and most people think we’re crazy when we say things like this --
120
449737
3921
このように言うと ほとんどの人が 頭がおかしいと思うでしょうが―
07:33
but we really do believe that real GDP growth around the world
121
453658
5422
私たちは本当に信じているのです 世界中の実質GDP成長率は
07:39
is going to accelerate from that two to three percent range
122
459122
4212
その2から3パーセントの範囲から
07:43
into the six to nine percent range,
123
463376
2669
6から9パーセントの範囲に加速し
07:46
and a lot of that will be productivity-driven.
124
466087
3545
その多くは生産性向上によりもたらされると
07:50
With productivity comes tremendous wealth creation.
125
470258
3670
生産性向上には途方もない 富の創出が伴います
07:54
Productivity can end up in three places.
126
474345
3170
生産性向上は最終的に 三つの場所に行きつきます
07:57
It can end up in profits.
127
477557
3628
利益に繋がることもあります
08:01
It can end up in wages going up as employees become more productive.
128
481185
6423
従業員の生産性が向上するにつれて 賃金上昇に繋がることがあります
08:07
And we think that will happen as well.
129
487650
2002
私たちはそれも同様に 起こるだろうと考えています
08:09
And/or,
130
489986
1668
そして/または
08:11
and it's probably all three,
131
491696
1752
おそらくこれで3つ全てですが
08:13
lower prices, deflation.
132
493448
2669
価格の低下 すなわち デフレーションです
08:16
That’s the other thing I don’t think people are expecting out there:
133
496993
3253
それは 人々が起こると 期待していないだろうもう一つのこと
08:20
deflation.
134
500246
1168
デフレなのです
08:21
We think we're heading into a highly deflationary period.
135
501456
3169
私たちはきわめてデフレ傾向の強い時期に 向かっていると考えます
08:25
And all you hear today is inflation, inflation.
136
505126
4046
そして 今日耳にするのは インフレ インフレだけです
08:29
And you've got monetary policy focused on lagging indicators of inflation
137
509213
5923
そして 金融政策は インフレの遅行指標と 金利の引き上げに
08:35
and jacking interest rates up.
138
515178
2878
重点が置かれています
08:38
So yes, this is why the financial markets are in a funk.
139
518097
5381
そう これが金融市場が混乱している理由です
08:44
The Fed believes we're in an inflation-prone economy like the '70s.
140
524062
6297
FRBは 現在の経済が70年代のように インフレ傾向にある考えています
08:50
We are not.
141
530359
1252
私たちはそう思いません
08:51
We went through a massive supply chain shock
142
531652
4672
過去数年間に 私たちは大規模な サプライチェーンショックを経験し
08:56
in the last few years,
143
536365
1961
08:58
and we believe that is unwinding.
144
538367
3504
それは解消しつつあると 私たちは考えています
09:01
And that Fed policy is going to ensure that we end up with falling prices,
145
541871
5214
そして FRBの政策で 最終的に価格が下落し
09:07
which means margins are falling.
146
547085
2627
つまり利益が低下するでしょう
09:09
Innovation solves problems.
147
549754
2586
イノベーションが問題を解決します
09:12
AI and these new technologies will enhance margins.
148
552340
5547
AIとこれらの新しい技術が 利益を拡大するでしょう
09:17
So we think, during this time,
149
557887
2211
そしてその間
09:20
and I think we're seeing it empirically,
150
560139
3712
私たちは経験的に
09:23
that these innovations are gaining more traction today:
151
563851
6131
これらのイノベーションは今日さらに 注目を集めているとみています
09:30
better, faster, cheaper,
152
570024
1668
より良く より速く より安く
09:31
more productive, more creative products and services.
153
571734
3837
より生産性が高く より創造的な 製品やサービスなどです
09:36
And so we're pretty excited about the next few years.
154
576072
4212
ですから 私たちは今後数年間に 非常に興奮しています
09:40
And do believe that the Fed is making a mistake,
155
580785
3670
そして FRBは間違いを犯していると
09:44
that something out there,
156
584455
2544
私たちは信じており
09:47
we thought it was the regional bank crisis in early March,
157
587041
4213
私たちはそれが3月初旬の 地方銀行危機だと思っていましたが
09:51
no,
158
591254
1376
それは違い
09:52
something out there will telegraph to the Fed,
159
592672
4629
それはFRBに知らせるでしょう
09:57
that the fight now is not against inflation,
160
597301
4129
現在の戦いはインフレに 対するものではなく
10:01
and that real growth is not inflationary.
161
601472
4254
実質的な成長は インフレ傾向のものではないと
10:05
In fact, if you get real growth, productivity-driven, real growth,
162
605768
4046
実際 実質的な成長 生産性主導型の実質成長が実現すれば
10:09
it is disinflationary if not deflationary.
163
609814
3795
デフレ傾向ではないにしても ディスインフレ傾向になります
10:13
So we're pretty excited about the next five to 10 years.
164
613943
6924
そのため 私たちは次の5年から 10年間ついてかなり興奮しています
10:20
And so what's the bottom line of all of this,
165
620908
2836
では その全ての根底にあるのは 何でしょうか?
10:23
if we're so excited
166
623786
1335
私たちがこれほど興奮しマクロ環境を 超えていけると考えているとすれば
10:25
and think we're going to get beyond the macro environment?
167
625163
4504
10:29
So this is what we think is going to happen
168
629709
3587
つまり これが私たちが
10:33
thanks to the convergence of those five
169
633296
5255
これら5つの汎用技術 プラットフォームの統合によって
10:38
general-purpose technology platforms.
170
638593
2460
実現されるだろうと考えていることです
10:42
What you see here is a chart,
171
642138
3253
ここに表示されているグラフで
10:45
and the blue part is disruptive or transformative innovation.
172
645433
6715
青い部分は破壊的または 変革的イノベーションです
10:52
Today, it is valued in the global equity markets,
173
652190
5505
今日 世界の株式市場では
10:57
both public and private,
174
657737
1585
公開および非公開の双方で
10:59
at roughly 13 trillion dollars.
175
659322
3336
約13兆ドルの価値があるとされています
11:04
That's a little more than 10 percent
176
664118
3295
これは 全ての株式市場評価額の
11:07
of all global equity market valuation.
177
667455
4421
10パーセントを少し超える大きさです
11:12
We believe that is going to scale,
178
672293
3003
私たちはその規模が
11:15
thanks to the convergence of these platforms
179
675296
3211
これらのプラットフォームの統合と
11:18
and the explosive growth opportunities that they will provide,
180
678507
4046
それらによってもたらされる 爆発的な成長機会によって
11:22
to more than 200 trillion dollars.
181
682553
3128
200兆ドル以上まで拡大する と信じています
11:25
That is a 40 percent compound annual growth rate.
182
685723
5672
それは40パーセントの 年平均成長率です
11:32
It's very hard to believe, I know.
183
692355
2377
信じがたいことですよね
11:34
In the markets, they do think we're a little crazy.
184
694774
3211
市場では 私たちは少し頭が おかしいと思われています
11:38
But the building blocks of our confidence here,
185
698027
6465
しかしこの 私たちの自信は これらのプラットフォームに関する
11:44
comes from our research around these platforms.
186
704533
2795
調査に裏付けられたものです
11:47
40 percent compound annual rate of growth
187
707787
2669
40パーセントの年平均成長率は
11:50
makes sense in the world of accelerated real GDP,
188
710456
5297
実質GDPが加速し
11:55
very low inflation
189
715795
2294
インフレ率がきわめて低く
11:58
and very high productivity.
190
718089
2627
生産性が非常に高い世界では 理にかなっています
12:00
And the number I threw out
191
720758
2211
自動運転タクシープラットフォーム だけについて
12:03
just for autonomous taxi platforms is in that 200 trillion.
192
723010
4880
私が算出した数値は その200兆ドルに含まれています
12:07
It's somewhere,
193
727890
1210
それは
12:09
alone, that one opportunity is between 20 and 50 trillion dollars.
194
729100
5172
その一つの機会だけで20兆ドルから 50兆ドルの間のどこかでした
12:14
Now what's the other message from this chart?
195
734313
2628
さて このチャートからのもう一つの メッセージは何でしょうか?
12:16
The other message is
196
736941
2461
もう一つのメッセージは
12:19
that besides disruptive innovation
197
739443
4547
破壊的イノベーションは
12:23
being a very good place to invest,
198
743990
3420
投資するのに非常に良いというだけでなく
12:27
is that the other side of disruptive innovation
199
747451
3754
破壊的イノベーションの他の側面は
12:31
is creative destruction.
200
751247
2210
創造的破壊であるということです
12:33
And we're going to -- I just described autonomous taxi platforms,
201
753958
4755
そして 先ほど自動運転タクシー プラットフォームを説明しましたが
12:38
that is going to transform all of transportation
202
758754
3796
それは 交通とモビリティの全てを
12:42
and mobility completely.
203
762591
1669
完全に変革します
12:45
The convergence of artificial intelligence,
204
765136
4588
人工知能
12:49
multiomic sequencing
205
769724
1835
マルチオミクス解析
12:51
and one the other technologies underlying, CRISPR gene editing,
206
771559
5630
および 基礎となる他のテクノロジーの 1つであるCRISPR遺伝子編集の統合は
12:57
is going to transform health care.
207
777189
2002
ヘルスケアを変革するでしょう
12:59
We think blockchain technology and artificial intelligence --
208
779525
4838
私たちはブロックチェーン技術と 人工知能ーー
13:04
we did a fascinating podcast
209
784405
3503
私たちはこれら2つの間の統合について
13:07
on the convergence between those two --
210
787950
2795
魅力的なポッドキャストを制作しましたがーー
13:10
is going to transform not only
211
790745
3962
これら2つの統合は
13:14
the entire financial services sector,
212
794749
3920
金融サービス部門全体を 変革するだけでなく
13:18
but is going to lead to a whole new area
213
798711
5172
デジタル領域における財産権の まったく新しい分野に
13:23
of property rights in the digital realm.
214
803924
3170
つながるでしょう
13:27
A lot of young people today
215
807136
1919
今日 多くの若者は
13:29
spend more than half of their discretionary time online.
216
809096
3754
自由時間の半分以上を オンラインで過ごしています
13:33
That's where they're interested in staking out property rights.
217
813934
3504
彼らはそこで財産権を確保することに 興味を持っています
13:37
So we're pretty excited about that as well.
218
817480
3169
ですから私たちもかなり興奮しています
13:40
Many people ask me,
219
820691
2586
多くの人が私に尋ねます
13:43
we have a lot of doubters out there,
220
823277
1752
皆さんも知っていると思いますが
13:45
which I think you probably know about,
221
825071
2377
世の中には疑う人がたくさんいて
13:47
how we maintain our conviction in this kind of forecast.
222
827490
4588
このような予測の中でどうやって 信念を維持しているのかと
13:52
And our conviction has not wavered.
223
832411
1710
そして 私たちの信念は 揺らいでいません
13:54
In fact, it's increased over the last five years,
224
834121
2419
実際 過去5年間にわたり増加し
13:56
and the numbers have grown larger
225
836582
1585
その数値は
13:58
because of the breakthroughs in AI
226
838209
2836
これほどまで速く実現するとは 予測していなかった
14:01
that we didn't even expect to happen this quickly.
227
841087
2836
AIの飛躍的進歩により大きくなりました
14:04
The courage of our conviction comes from our research.
228
844673
3671
私たちの信念の勇気は 私たちの研究から生じています
14:08
First principles research,
229
848386
2293
第一原理研究
14:10
white sheet of paper,
230
850721
1794
調査報告書
14:12
you know, how is this new world going to work?
231
852515
3169
そして この新しい世界はどのように 機能するか についての研究です
14:16
So as I say, make sure,
232
856560
3254
ですから 私が言うように
14:19
given all the creative destruction
233
859855
1961
これから起こるでしょう 全ての創造的な破壊を前提として
14:21
that there is going to be out there,
234
861816
2377
14:24
to get on the right side of change and hang on for the ride.
235
864193
6381
変化の正しい側に立って 警戒を続けて下さい
14:30
Ignore the noise.
236
870574
1710
雑音は無視してください
14:32
Because truth will win out, and the opportunities are enormous.
237
872284
5172
真実が勝ち チャンスは膨大だからです
14:37
Thank you.
238
877456
1168
ありがとうございます
14:38
(Applause)
239
878624
2503
(拍手)
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