本レポートは、2023年9月11日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #383」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
By Sam Korus | @skorusARK
Director of Research, Autonomous Technology & Robotics
今年、SpaceX社はわずか43回の打ち上げで約44万7千kgを軌道上に打ち上げましたが、これは宇宙船全体の打ち上げ質量の約80％を占めており、他のすべての宇宙軌道打ち上げを合わせても、そのほぼ4倍になります。そして、今年上半期の実績を年率換算すると、Starship（スターシップ）は合計90万kgを軌道に打ち上げることができます[1]。
今問題になっているのは、SpaceX社の「供給が将来の打ち上げに対し、自ら需要を生み出す」かどうかです[2]。地球低軌道衛星の寿命は約5年[3]であるため、SpaceX社はコンステレーション（衛星群）の成長に合わせて補充できる打ち上げ能力を備えている必要があります。しかし、仮にStarshipが1日おきに打ち上げられたとしても、同社は軌道上に7万3千基の衛星コンステレーションを作り、維持することができます。これは、当初の目標である4万2千基の衛星のほぼ2倍に相当します。
したがって、消費者と政府の両方の需要を満たすために、SpaceX社が軌道上の衛星の数を現在の計画以上に拡大しても、なんら不思議ではありません。
By Frank Downing | @downingARK
Director of Research, Next Generation Internet
先週、Visa社は自社の決済ネットワークにステーブルコインを統合するパイロットプログラムを拡大[4]しました。Circle社のUSDCを活用して時間のかかる通貨変換プロセスを回避し、国際送金手数料を回避したCrypto.comとの取り組み[5]に基づき、Visa社は、USDC[6] が2つの加盟店アクワイアラーであるWorldpay（ワールドペイ）社とNuvei（ニューベイ）社との処理、および決済時間を短縮することを期待しています。
パブリック・ブロックチェーン・インフラにより、従来の仲介者を介さずにインターネット経由で直接価値を移転することが出来ます。Visaは自社のレガシーカードネットワークを中断させる可能性が高いですが、ブロックチェーン決済インフラと統合することにより、新たな決済の世界で利用可能な技術を活用しながら、決済帝国である同社へのダメージを抑えることができるはずです。
Visa社の動きは、アルゴリズムによるステーブルコインUSTの破綻や、ステーブルコインを利回り商品に活用していたCelsius（セルシウス）社やBlockFi（ブロックファイ）社のような暗号資産ネイティブの金融業者の倒産を受け、供給量が2022年の1,800億米ドルをピークに32%減少している[7]いるにもかかわらず、ステーブルコインの根底にある需要が強いことを示唆しています。2022年のレバレッジサイクルの緩和を受けて、利回りを求める人々は、分散型金融よりも短期国債に高い金利を見出しました。
ステーブルコインは国際的に大きな注目を集めています。Circle社は最近、ラテンアメリカのMercado Libre（メルカドリブレ）社のデジタルウォレットプロバイダーであるMercado Pago（メルカドパゴ）と提携し[8]、チリの顧客にUSDCへのアクセスを提供しました。ハイパーインフレに対するヘッジとして、アルゼンチン[9]やトルコ[10]のような国におけるステーブルコインの需要も特に顕著です。
これとは対照的に、米国では規制の不透明さがステーブルコインの進展を妨げ続けています。最近、下院でステーブルコインの規制枠組みを明記した法案[11]が可決された後、民主党幹部らがこの法案を頓挫させてしまいました。
By Brett Winton | @wintonARK
Chief Futurist
オープンソースのAIモデルのライブラリを基盤として、Meta社は最近、オープンソースのエキスパートAIコーディングアシスタントである「Code LLaMa[13]」をリリース[12]しました。そのパフォーマンスは OpenAI社のGPT-3.5 とほぼ同等です。この結果を得るために、Meta社は最新のオープンソース大規模言語モデルLLaMa2をコード固有のデータセットで微調整し、モデル自体によって生成された合成データで強化しました。
Code LLaMaは商用展開のために無料で利用できるだけでなく、それを使用するための計算推論コストも競合モデルよりもはるかに低くなります。計算操作コストの代用として、最大のCode LLaMaモデルの330 億個のパラメータは、報告されているGPT-3.5のサイズの約20%、GPT-4のサイズの約5%です[14]。それにもかかわらず、Code LLaMaの最高性能の公開バージョンは、標準的なAI コーディングベンチマークで競争力のあるスコアを記録し、GPT-3.5の48%、GPT-4の67%と比較して、最初の試行で54%の質問に回答しました[15]。
Meta社はオープンソースのAI戦略を推進しており、大規模な言語モデルの収益化を目指す企業を破壊する態勢を整えている可能性があります。Code LLaMaのような有能なコーディングアシスタントがローカルで無料で使えるのに、なぜGithub CoPilot[16]に毎月10米ドルも支払う必要があるのでしょうか。新興企業がMeta社のAIアーキテクチャで実験し、最適化することを許可する一方で、Meta社のライセンス条項により、巨大テクノロジー企業がそのモデルを採用することはできません。最終的にこの戦略は、公開データで訓練されたオープンソースのモデルを、独自のデータで微調整しているMeta社に利益をもたらすはずです。さらに、オープンソースコミュニティは、Meta社のアーキテクチャに基づいてツールを構築し、社内システムの好循環を生み出す可能性が高いと言えます。
[1] Bryce Tech. 2023. “Global Orbital Space Launches Q2 2023.”
[2] See Say, J. P. 1803 (1971). “A Treatise on Political Economy, Or, the Production, Distribution, and Consumption of Wealth.” August M. Kelley, Publishers. See also The Investopedia Team. 2022. “Say’s Law of Markets: Theory and Implications Explained.” Investopedia.
[3] Pultarova, T. and Howell, E. “Starlink satellites: Everything you need to know about the controversial internet megaconstellation.” Space.com.
[4] Visa. 2023a. “Visa Expands Stablecoin Settlement Capabilities to Merchant Acquirers.”
[5] Visa. 2023b. “By settling in USDC, Crypto.com is setting a new course.”
[6] USDC, or USD Coin, is a digital stablecoin pegged to the United States dollar.
[7] See CoinGecko. Stablecoins by Market Capitalization. Data as of 09/09/23. See also Federal Reserve Bank of New York. 2023. “Runs On Stablecoins.” Liberty Street Economics.
[8] Circle. 2023. “Circle Teams Up with Mercado Pago to Introduce USDC to Chile Customers.”
[9] Engler, A. 2022. “Argentines Take Refuge in Stablecoins After Economy Minister Resignation.” Coindesk.
[10] Szalay, E. and Yilmaz, U. 2023. “Turkish Investors Looking for Haven Turn to Stablecoin Tether.” Bloomberg.
[11] Lang, H. 2023. “US congressional committee advances stablecoin bill.” Reuters.
[12] Meta AI. 2023. “Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding.”
[13] Meta AI. 2023. “Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding.”
[14] Brown, T.B. et al. 2020. “Language Models are Few-Shot Learners.” arXiv. Patel, D. and Wong, G. 2023. “GPT-4 Architecture, Infrastructure, Training Dataset, Costs, Vision, MoE.” SemiAnalysis.
[15] Meta AI. 2023. “Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding.”
[16] GitHub Docs. 2023. “About billing for GitHub Copilot.”
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