本レポートは、2024年2月20日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #403」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。
1. スポットビットコインETFの勢いが止まらない
By Yassine Elmandjra | @yassineARK
Director of Digital Assets
承認から1ヵ月が経過し、機関投資家やアセットアロケーターにとって、スポットビットコインETFは大きな変革をもたらしたことが明らかになっています。ビットコインの時価総額は2021年11月以来初めて1兆米ドルを突破[i]し、ブルームバーグによると、スポットビットコインETFの取引量と流入額の合計は、ライフサイクルの現時点で、歴史上のどのETF資産の立ち上げ[ii]よりも高くなっています。 1月11日の開始以来の取引量と流入額で測定すると、スポットビットコインETFはすでに金に次いで2番目に大きいコモディティETF[iii]となっており、銀を上回っています。流出したグレイスケール・ビットコイン・トラストETF（GBTC）を除くと、出来高では439億米ドル[iv]、つまり186億米ドルを生み出しています。GBTCを除く純流入額は115億米ドルであり、GBTCを含めると47億米ドルとなりました。
広範なデューデリジェンスなしにビットコインへのエクスポージャーを制限するマンデートに縛られている最大手のフルサービス証券会社やファイナンシャルアドバイザーの一部は、ゴーサインを待っています。今後3ヵ月から6ヵ月の間に、この十分に分散されたポートフォリオの機会が、新しい資産クラスでリスク調整後のリターンを増加させる可能性があることをデューデリジェンスチームが理解するにつれて、ビットコインETFへの流入は増加し続けるはずです。
ARKは、21SharesとResolute Investment Managersのパートナーとともに、引き続きビットコインと従来の金融業界の秩序の間にあるギャップの橋渡しを続けることにワクワクしています。
2. OpenAIの動画生成AIモデル「Sora」は画期的な成果
By Andrew Kim | @andrewkimARK
Analyst
先週、OpenAIはテキストを動画に変換するAIモデル「Sora（ソラ）」をリリースしました。これは、AI 動画制作の分野における画期的な成果です。Soraは、そのPixar品質のアニメーションと風景の写実的な動画でもって、Google、Runway、Pikaが提供するモデルを凌駕しています。テキストから動画の生成に加え、Soraが行なえること[v]には、画像入力のアニメーション化、ビデオ入力の時間的前方または後方への拡張、ビデオ入力の変換、2つのビデオ入力のシームレスな接続、画像の生成、物理的世界と仮想世界のシミュレーションなどがあります。
当社のリサーチによると、大規模な言語モデルとテキストから画像への拡散モデルにより、テキストと画像の制作コストはゼロになりました。Soraは動画制作のコストをさらに削減し、スタジオ級のAI対応動画コンテンツ制作へのアクセスを増やしています。したがって、生成AIツールは、ユーザー生成コンテンツを集約するプラットフォームなど、クリエイターコミュニティにとって恩恵をもたらすものと私たちはみています。
3. Soraのコンテンツ生成能力が、ロボティクスに重要な用途をもたらす可能性
Frank Downing & Tasha Keeney | @ARKInvest
Director of Research, Next Gen Internet & Director of Investment Analysis
OpenAI社の新しい生成AI動画作成モデルであるSora[vi]は、ユーザーが実際に見なければ信じられないような品質と詳細を備えたコンテンツを生成します。同社のテクニカルレポート[vii]によると、OpenAIは、テキストプロンプトを使って画像や動画を生成するDALL-Eスタイルの拡散モデル技術と、ChatGPTを支えるトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせました。特筆すべき点は、標準化された解像度とアスペクト比でトレーニングされた以前のテキストから動画へのモデルとは異なり、Soraは、様々な時間、解像度、サイズの動画でトレーニングされていることです。OpenAI社の成功は、Soraのトレーニングデータの多様性により、他のモデルよりも効果的にシーンを組み立てて構成し、より多様な入出力モダリティに対応できることを示唆しています。拡散モデルと変換モデルの両方における専門知識を活用し、膨大な量の生映像と画像データをトレーニングすることで、OpenAI社は最先端の技術を新たなレベルに引き上げたようです。
映像があれば、Soraはそのシーンを時間の前後に拡張して、シーンの前後で何が起こったか、または起こるかを予測できる可能性があります。そして、この機能は、自動運転アプリケーションにおける歩行者や車両の動きを予測するのに役立つ可能性があります。要するに、Soraは、特にロボティクスにおいて、より広範なユースケースを実現できるシミュレーション機能を実証しているようです。
Sora は明示的に物理学を取り入れたことはありませんが、人や物体が遮られたりフレームから外れたりした場合でも、その動きを正確に視覚化できるビデオを生成します。これはロボットのシミュレーションベースのトレーニングに役立つ可能性があります。物理世界の理解はまだ完全ではありませんが、Soraは、すでに自動運転において有用であることが証明されている[viii]マルチモーダルモデルにとって飛躍的な進歩であると思われます。
[i] Dale, B. 2024. “Bitcoin's market cap breaks $1T, taking overall crypto market to $2T.” Axios.
[ii] Balchunas, E. 2024. “Here’s the updated version…” X.
[iii] Bitcoin Archive. 2024. “Just In Bitcoin…” X
[iv] BitMex Research. 2-24. “Bitcoin ETF Flow – 15th Feb.” X
[v] OpenAI. 2024. “Video generation models as world simulators.”
[vi] OpenAI. 2024. “Creating Video From Text…”
[vii] OpenAI. 2024. “Video generation models as world simulators.”
[viii] Wayve. 2023. “Introducing GAIA-1: A Cutting-Edge Generative AI Model for Autonomy.”
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