PCの歴史とAI：エッジハードウェアの未来を予測する

This content originates from a sharing session by IceWhale Technology within FreeS Fund. It aims to review the key transformations, development trends, critical events, and the underlying constant consumer demands of Silicon Valley’s PC industry in the 1980s. The article is quite long, covering the state of chips in the 1980s, the start and penetration of PCs, the changes in DOS and Windows 1.0 systems from 1980-1990, early PC killer apps, and cold start scenarios. We hope you can read it patiently, striving to inspire your investment decisions and product innovations in AI hardware and applications.

Borrowing a quote from Ray Dalio of Bridgewater Associates:

The Rise of the PC, the Process of Informatization, and the Four Key Elements

Computer History Museum, 1980s Silicon Valley

Apple I – 1976

$666

Author: The wub
License: Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0

Apple II – 1977

MOS Technology 6502, 8-bit, color, $1200+, 8 expansion slots

Author: Rama
License: CC BY 2.0

IBM PC – 1981

Intel 8088, 16bit, 16 MHz, $1500

Author: Rama & Musée Bolo
License: CC BY-SA 2.0 fr

Commodore 64 – 1982

$595 ->$299

Author: Bill Bertram
License: Creative Commons Attribution-Share Alike 2.5

今日、OpenAI、Google、Microsoftが大規模モデルに基づく「知能の時代」を定義する中、まず1976年に誕生したPCによって築かれた初期の「情報時代」に戻りましょう。その瞬間にApple Iが誕生しました。このコンピュータはスティーブ・ジョブズとスティーブ・ウォズニアックによって、Homebrew Computer Clubという技術者コミュニティで発売され、価格は600ドルでした。Apple Iのクラブでの発売は、今日のKickstarterのオンラインクラウドファンディングプロジェクトのようなものでした。対象は技術者のみで、部品の手動組み立てが必要なキット形式で、初期の販売台数は200台強に過ぎませんでした。しかし、この製品はAppleの基盤を築き、ジョブズと彼のチームが最初のシードユーザーを獲得するのに役立ちました。

1977年に間もなく、AppleはApple IIを発売しました。この世代は外観がより洗練され、カラーディスプレイを追加しただけでなく、拡張スロットと一体型ケースを備え、技術者が拡張やDIYをしやすくしました。しかし、他の主要な仕様はあまり変わりませんでした。Apple IIの発売は画期的な出来事であり、価格は1250ドルで、当時の高価な商用コンピュータよりはるかに安価でした。

4年後、市場の圧力を受けたとされるIBMは、12人の精鋭チームを派遣し、「Project Chess」と呼ばれるプロジェクトを立ち上げ、業界リーダーとしての地位を主張しました。リーディングカンパニーとして強いメッセージを発信する必要がありました。彼らはIntelプロセッサを搭載したIBM PCを導入し、オープンハードウェアアーキテクチャを採用しました。これにより他のメーカーが互換機を製造できるようになり、Wintelエコシステムの形成を促進しました。IBMのオープン戦略は市場に受け入れられ、PC標準としての地位を確立しました。

1982年のCommodore 64も注目すべき企業ですが、あまり長続きしませんでした。初期にはいくつかの重要な戦略を正しく見抜いていました。競争力のある595ドルの価格で先進的なグラフィックスとオーディオ性能を提供し、好評を博しました。同時に、Commodoreはヨーロッパ市場の拡大を優先し、収益の半分以上をヨーロッパから得ていました。現地の流通ネットワークと広告を活用して急速に人気を獲得し、世界のホームコンピュータ市場での存在感を確立する土台を築きました。

今日、ChatGPT、LocalLLM、Stable Diffusionのような大規模モデルのためのRedditのサブチャンネルが多数存在するように、あらゆる時代の初期には、多くの才能ある個人やアイデアがオンライン・オフラインのコミュニティから生まれました。これは今日の世界にとっても馴染み深いことで、多くのテックジャイアントはインターネット初期にBBSフォーラムで交流し、その後さまざまな業界に散らばっていきました。現在、トップ大学の大規模モデルを取り巻くコミュニティも同様の特徴を持っています。

しかし、さらに興味深いのは、このようなクラブは10年ほどで徐々に消えていく傾向があることです。新しいカテゴリーが登場すると、その分野に熱心な愛好家たちが集まり、コミュニティ内で活発に活動し、さまざまなアイデアを提案し、初期の製品プロトタイプを作成します。大企業が介入し、イノベーションが商業化に向かうにつれて、こうしたボトムアップでコミュニティ発のアイデアは徐々に成熟し、形を成していきます。しかし、これらのコミュニティには「運命」があり、活発なイノベーション期には非常に繁栄しますが、業界が成熟し大手が台頭すると人気は衰えていきます。Homebrew Computer Clubや、今日の模型産業、3Dプリント、クアッドコプターの発展も、この「ブームと衰退」のパターンに従っています。

著者：ZyMOS クリエイティブ・コモンズ 表示-継承 4.0

Intel 8088は1979年に発売されたクラシックなプロセッサで、IBM PCに使用されました。 8ビットデータバス、16ビット内部処理：内部は16ビットでしたが、外部データバスは8ビットを使用しており、これによりハードウェアコストが削減されました。 4.77 MHzのクロック速度：当時のワードプロセッシングや簡単なゲームを支えるのに十分な処理速度。 1MBのメモリをサポート：最大1MBのメモリにアクセス可能。 x86命令セット互換：後のx86シリーズプロセッサと互換性があり、PCの標準化の基礎を築いた。 40ピンパッケージ、低消費電力：当時のデスクトップコンピュータのニーズに合った小型で低消費電力。

次に、その時代のチップを見てみましょう。これらはPCカテゴリーの基盤でした。PCの定義は、チップコストの継続的な低下と「十分な」計算能力の両方から切り離せません。使いやすく手頃な価格であったため、PCはマスマーケットに進出できました。Intel 8088は典型的な例です。8088は前身の8086に比べてバス幅を調整し、コストを下げたことでIBM PCの中核チップとなりました。

当時、IBMの主な商用および軍用コンピューティング機器は非常に大きく強力でしたが、個人市場には完全に「過剰性能」でした。対照的に8088は一段階下の製品で、コストを抑えつつバランスの取れた計算能力を提供し、今日のNAS（ネットワーク接続ストレージ）デバイスのように商用サーバーを家庭用に適したサイズと計算能力に簡素化し、個人が小規模なコンピューティング環境を持てるようにしました。

もし今日NVIDIAのH200が商業的リーダーなら、AI PCやAI NASのようなさまざまなコンピューティング端末にモデルをもたらすASICチップは誰が開発しているのでしょうか？

システムの進化 – すべての世代が「ユーザーフレンドリーなインターフェース」を謳う

今日のすべての企業が「インテリジェントシステム」を持っていると主張するのと同じように

著者：Vadim Rumyantsev
パブリックドメイン

Apple II DOS – 1978年

技術愛好家、小規模事業者

コマンドラインインターフェース

著者：leighklotz
クリエイティブ・コモンズ 表示 2.0 ジェネリック

Xerox Star OS – 1981年

企業ユーザー

GUIを初めて導入した製品；16,595ドルの高級品…

著者：香港のエリック・チャン
クリエイティブ・コモンズ 表示 2.0

マッキントッシュ – 1984年

一般消費者、クリエイティブプロフェッショナル、教育

GUIの普及

第三に、初期のオペレーティングシステムを見てみましょう。今日の人々がモデルを「微調整」しているのと同じように、当時は基本的にエンジニアだけが触れるものでした。1978年から79年頃、シリコンバレーでDOSシステムを扱っていたエンジニアは約1万人ほどで、これらは完全にコマンドラインベースでグラフィカルインターフェースはありませんでした。この段階では、オペレーティングシステムは企業や一般の人々の日常利用にはほど遠く、今日のAIモデルがまだ一部の技術オタクの手にあるのと似ています。

1981年にIBMの初代PCが発売されて初めて、DOSシステムは徐々に注目を集めましたが、それでもGUIのないコマンドライン版でした。したがって、当時の計算シナリオは今日のAIに非常に似ており、多くの技術オタクやエンジニアが特定のアプリケーションを実現するために繰り返し調整と統合を行う必要がありました。PCとオペレーティングシステムを企業レベルに押し上げたのは、Xerox Starのグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）であり、これが最初の本格的なユーザー拡大の波を引き起こしました。

1984年、Appleがリリースしたグラフィカルインターフェースシステムは、ユーザーベースをクリエイティブ、教育、その他の専門分野にさらに拡大し、オペレーティングシステムの大衆的な応用を徐々に開きました。しかし、この期間中、DOSとGUIシステムは長期間共存し、企業は異なるニーズに応えるために2つの別々のシステムを維持していました。

1980年代初頭のアプリケーションエコシステム、今日「キラーアプリ」と呼ばれるもの

第四に、システムとハードウェアの能力とともに徐々に発展したアプリケーションエコシステム！ここに代表的なアプリケーションとPC生産性革命におけるその普及の軌跡を紹介します。

これら初期のUIシステムでは、市場はまだ消費者向けの規模には達しておらず、主に生産性向上のシナリオで構成されていました。いくつかのアプリケーションが頭角を現し始め、例えば有名な財務管理ソフトでありExcelの初期バージョンでもあるLotus 1-2-3があります。1985年にリリースされたWordPerfectは主に法務や学術分野で使われていました。しかし、これらの編集操作は洗練されたグラフィカルインターフェースを通じて行われたのではなく、DOSのコマンドラインに依存していました。知識労働者は編集作業を完了するために関連するコマンドライン操作を習得する必要がありました。

学術研究分野では、文書のデジタル化や共同作業にPCを使用することで大幅な効率向上がもたらされました。そのため、1988年までには、ファイル転送、電子メール通信、テキスト編集などのシナリオで学術界におけるPCの普及率は非常に高くなっていました。しかし、CPUの計算能力とGUIの処理能力が向上した1989年になって初めて、印刷や広告デザインなどの産業に大きな影響を与え始めました。これは今日の状況に似ており、OpenAIがビデオワールドモデルをリリースしたものの、計算資源とGUI技術の成熟には時間がかかるため、実用的なシナリオへの急速な適用はまだ進んでいません。

新しいコンピューティングプラットフォームの初期段階では、垂直シナリオに深く掘り下げたアプリケーションの革新は依然として業界にとって非常に価値があります。現在に例えるなら、来年、PCのTPU計算能力が整い、標準的な中間オペレーティングシステムとしてのWindowsが上位層アプリケーションに強力なAI計算能力を提供できるようになると、エッジ上で直接動作するAI関連のCopilotのようなPCアプリケーションの新たな波が現れると私は考えています。

この文脈で、QuickenはLotusを基にビジネスシナリオでの体験をさらに深めました。元のDOSシステムのインターフェースと設定可能性を改善し、財務管理や小規模ビジネスのニーズに深く対応しました。これにより、これらの初期アプリケーションは生き残るための良いスペースを得ました。

しかし、これらのアプリケーションの価格は非常に高価でした。例えば、Lotus 1-2-3は1985年に約500ドルで販売されており、非常に高価なソリューションでした。これは、初期の生産性シナリオが主に強い購買力を持つ消費者によって推進されていたことを示しています。

さらに、Windowsの「Flight Simulator」のような熱狂的なユーザー向けのゲームやシミュレーターもあり、より多様で軽量な製品機能を提供し、探求や実験を好む新しいユーザーを引きつけました。したがって、初期のPCエコシステムは、重厚な生産性ツール、中小企業への浸透、産業および学術研究、そしていくつかの興味深いブレイクアウトアプリケーションの組み合わせによって構築されたことがわかります。しかし、このプロセスのタイムラインは非常に長く、基盤となるDOSおよびGUI技術の発展が比較的遅かったためです。

具体的には、Lotusのようなアプリケーションベンダーが重要な役割を果たしました。彼らはオペレーティングシステムのベンダーではなく、後者はシステムの信頼性、リソーススケジューリング、スケーラビリティの構築に注力していました。1982年から1990年の8～9年の間に、Lotusは市場の隙間を埋める機会をつかみました。AppleやMicrosoftが完全なOfficeスイートをリリースし始めたのは1990年代であり、これらのシステムレベルのアプリケーションは7～8年の市場優位性を持っていました。彼らはIBM PCとDOSシステムの人気を活用し、企業ユーザーや財務会計などの分野に迅速に参入しました。これらのユーザーは強力なデータ処理ニーズを持っており、新しいコンピュータとLotusのソフトウェアの組み合わせはこれらのシナリオで完全に浸透しました。

Windows 1.0とバルマーの「クレイジー」なセールストーク

1985年に戻ると、Lotusの市場シェアはすでに50％を超えていました。495ドルという高価格に直面し、スティーブ・バルマーがWindows 1.0を宣伝する際に強調した理由は明白です：「チェスゲーム、スプレッドシート、画像処理をわずか99ドルで提供します。500ドルや600ドルではありません。」当時、ソフトウェアの価格設定はマーケティングにおける非常に魅力的なセールスポイントでした。オペレーティングシステムを販売する際、CorelDRAWのような専門的なグラフィックスソフトウェアは、後のPhotoshopに似たプロフェッショナルな画像処理機能をユーザーに提供しました。

買収したMS-DOS 1.0からWindows＋Officeへ

マイクロソフトの台頭は初期製品によるものではなく、優れたビジネス戦略によるものかもしれません。初期からマイクロソフトは鋭いビジネス感覚を示し、86-DOSというサードパーティのOSを買収しました［そう、彼らはそれを買ったのです…］。この動きによりIBMの重要なパートナーとなりました。しかし驚くべきことに、マイクロソフトは2年目に急速に拡大し、他のハードウェアメーカーとも協力を始めました。これは今日テスラが業界標準を定義した後、多くの企業が追随し、ODMエコシステム全体とAIPC標準の確立を促進しているのと似ています。

マイクロソフトが標準を定義した後、ハードウェアメーカーが動き始めました。今日のAI PCトラックやエッジAIアプリケーションに戻ると、40 TOPSのAI計算能力を持つ多くのノートパソコンが市場に登場し、クアルコムも同様の動きを見せています。これにより新たな変数が生まれます。一方でハードウェアがアップグレードされ、他方で中間層のOSの重要性が浮き彫りになります。OSは40 TOPSの計算資源を効果的に割り当て、多くの上位アプリケーションのニーズに応えなければなりません。マイクロソフトはOS開発に多大な投資を行い、長期間ロータスやWordPerfectと競合する時間を持ちませんでした。

マイクロソフトがWordPerfectを模倣し始めたのは3年目になってからでした［システムは主要なアプリケーションを吸収します］。この状況は1989年まで続きました。8年間にわたり、マイクロソフトはシステムのサードパーティライセンスを確立し、1985年にはWindows 1.0を独立して販売し始めました。Windows 1.0はゼロックスのGUIシステムから実に4年遅れてリリースされたことは、OS開発の長いプロセスを示しています。初期のWindowsは主にハードウェアとバンドルされ、最初の2〜3年で数万台の販売を記録し、8年で累計500万〜600万台の出荷に達しました。

生産性革命と一般家庭への普及

当時、PCの主な市場は北米に限らず、ヨーロッパの先進国も海路でこれらのデバイスを輸入していました。ユーザーベースは主に重い生産性シナリオに集中していました。1989年まで、画像処理などのアプリケーションが登場し始めるまでは新しい利用ケースは促進されませんでした。GUIシステムが登場しても、すぐに大量消費者市場に入ったわけではありません。一般家庭への本格的な普及は1994年前後、Netscapeブラウザとインターネットの台頭により、仕事でコンピューターを使っていた人々が家庭用にデバイスを購入し始めた時期です。

この技術進化の道筋は、生産性革命から消費者爆発へとPC時代に明確に見て取れます。今日、情報は急速に広がり、AIがすべての消費者シナリオに力を与えられるかはまだ時間をかけて検証する必要があります。初期段階では、生産と供給側の変化により注意を払う必要があるかもしれません。

もう一つの重要な要素は、人間とコンピューターのインタラクションの進化です。マウスの導入は新しい人間とコンピューターのインタラクションモードを生み出し、PCの普及に大きな影響を与えました。同様に、現在の構造をマイクロソフトの開発軌跡から振り返ることができます。もし今日のOpenAIがクラウド上のAIオペレーティングシステムの可能性を検証しているなら、エッジではオペレーティングシステムの支援なしに上位層のアプリケーションは成長が難しいでしょう。オペレーティングシステムとハードウェアが重要な突破口を達成すると、下流のアプリケーションは爆発的な成長を遂げるかもしれません。

今日、私たちは自然言語やビデオストリームを通じてやり取りを行っており、これらの新しい変数はAIの応用シナリオにも影響を与えます。簡単にまとめると、マイクロソフトが1981年から1989年までDOSとGUIを並行して開発した理由は、多数のハードウェアデバイスとの互換性を確保する必要があったからです。これがスティーブ・ジョブズがかつてWindowsシステムを複雑で美的でないと見下した理由でもあります。しかし、ビジネスの観点から見ると、マイクロソフトは着実に歩みを進めました。コードを取得しGUIを立ち上げ、ロータスから8年後にOfficeをリリースすることで、あらゆる面でエコシステムの地位を固めました。

Windows NTの視点から見た現在のWindowsアーキテクチャの一端

Windows NTアーキテクチャ図（コンポーネント翻訳済み）

ユーザーモードサブシステム：アプリケーション互換性 WindowsマネージャーとGDI：ユーザーインターフェースとウィンドウ管理 電源マネージャー：電源管理 PnPマネージャー：プラグアンドプレイデバイスマネージャー プロセスマネージャー: プロセスを管理 VMM: 仮想メモリマネージャー IPCマネージャー: メッセージパッシングのようなプロセス間通信 セキュリティリファレンスモニター: 認可とセキュリティ I/Oマネージャー: デバイスの入出力要求を管理 オブジェクトマネージャー: ファイル、プロセス、デバイスなどのオブジェクトに対する統一的な制御とセキュリティを提供 マイクロカーネル: OSのコア機能、プロセス間通信、スレッド管理 カーネルモードドライバー: ハードウェアと直接やり取りし、システムにハードウェアインターフェースを提供 HAL: ハードウェア抽象化レイヤー、ハードウェアの違いを隠蔽

4つの要素のまとめ – 変数と不変の需要を見通す

チップ、システム、アプリケーション、デバイス

この過程で、いくつかの重要な要素に注目すべきです。まずはストレージと計算ユニットの進化です。初期のチップやストレージのコストは下がりましたが、ムーアの法則の進展に関連して大幅には下がりませんでした。今日、エッジコンピューティングの展開も技術の発展が一定の転換点に達したためです。

第二に、オペレーティングシステムは重要なミドルウェアとして、リソース管理やデバイス適応などの重要な役割を担います。初期のシステムは強力ではありませんでしたが、その重要性は明白でした。

第三に、初期のキラーアプリケーションは収益を上げることができましたが、深く開発されなければ最終的に置き換えられる可能性があります（現在よく言われる垂直シナリオ、深さが求められるものです）。アプリケーションベンダーがオペレーティングシステム層にまで浸透できるかどうかは、依然として考える価値のある問題です。

最終的に価値は商用の乗り物によって獲得されます。初期には人々はハードウェアを乗り物として購入しましたが、システムプラットフォームの確立により、ハードウェアの重要性は相対的に低下しました。「プラットフォームが王様」の時代において、オペレーティングシステムは価値を共有するだけでなく、豊かなアプリケーションエコシステムを育成しました。この現象はモバイルインターネット時代にも検証されました。

これらの4つの要素—ハードウェア、オペレーティングシステム、アプリケーション、人間とコンピュータの相互作用—を現在のAIの発展に当てはめることができます。供給側では、人々がなぜコンピュータを必要とし、なぜAIモデルを必要とするのかを考えるべきです。不変の需要は、効率的で便利な情報の保存と編集にあります。あらゆる世代のコンピューティング機器は、より自然で簡単な人間とコンピュータの相互作用を追求しており、これは永遠のテーマです。

最後に、情報の普及と共有も技術発展を促進する重要な要因です。初期の電子メールから後のブラウザに至るまで、普及方法の進化は人々の深いデジタル化ニーズに応えてきました。今日、私たちは一般的に情報革命の過去のように、知能化の波にあると考えており、歴史的なパターンを用いて類推し、将来の方向性を考えることができます。

• 技術基盤層（ストレージ/コンピュートの鍵）： プロセッサ（計算能力）やストレージ（記憶媒体）などのコアハードウェア技術の発展。
• プラットフォーム層： PCの基本プラットフォームであり、ハードウェアとのインターフェースと上位アプリケーションの実行環境を提供。
• アプリケーション層： アプリケーションソフトウェアはユーザーがPCを購入する主な動機であり、特定のプラットフォームにユーザーを引きつける重要な要素。
• 取引手段： ハードウェア製品はエンドユーザーが購入する物理的なデバイスであり、ユーザーが選択し購入できる。

需要 – デジタル化：

• 保持： 情報を永久に保存するための便利な媒体。
• 生産： 生産性シナリオにおけるテキスト、データ、画像、情報処理の効率化の絶え間ない必要性。
• 普及： 協力の効率化。

1990年以降の主なイベントとトレンド

上の表は非常に興味深い情報を明確に示しています！1990年代に入り、インテルのPentiumプロセッサの発売、インターネットアプリケーションの爆発的普及、Windows 98の誕生、USB 1.1、ネットブック、ウルトラブックの登場を迎えました。これら一連の技術革新は、コンピュータの発展における変わらぬ傾向を示しています — インターネットが本当にすべての家庭に浸透したのです。

この期間中、CPUはさらに軽量化され、USB 1.1の登場により周辺機器の拡張がより便利になり、マウスなどのデバイスの接続が簡単になりました。インターネットの普及により、多くの消費者がパーソナルコンピューティングデバイスを使い始めました。PCの発展には明確な傾向が見られます。それは軽量化と携帯性です。携帯電話の初期の縮図はPDAでした。

デスクトップコンピューター – 2000年

ノートパソコン – 2005年

ウルトラブック – 2012年

上の画像はAI生成のシミュレーションです

1990年代のPDA革命は興味深い視点を提供します。時間が限られているためここでは詳述しませんが、この軌跡を振り返ることで、AI PCやAI NASの将来の進化経路に関する重要な類推が得られるかもしれません。

レノボの同僚とこの話をしました。彼らの初期の市場浸透はすでにブラウザを含んでいました。2000年、レノボはダイヤルアップインターネットアクセスを簡単にするプログラムを開始し、ネットワーク設定と接続を簡素化し、より多くのユーザーがインターネットにアクセスできるようにしました。これにより市場を迅速に獲得しました。その後、ブランドPCの時代が到来しました。

PC進化の中での一つの不変は、携帯性と薄型化へのシフトであり、個人がいつでもどこでもデジタル世界にアクセスできるようにしたことです。もう一つのトレンドは、初期の重厚な生産からマルチシナリオへの浸透へのシフトです。では、AIはどの垂直産業に最初に注力するのでしょうか？いつ広く普及するのでしょうか？これは基盤となる計算能力、デバイスの形態、OSの成熟度と密接に関連しており、これらはすべて相互に関連しています。PC時代の後半は、このマルチシナリオ浸透を体現しています。

今日は、GPU、TPU、RISC-Vの内蔵NPUなどの新たな変数がシステム進化を促進し、これらのシステム変化はアプリケーション層に浸透します。適切な時期が来れば、多くの興味深いAIネイティブアプリケーションが登場し、ローカルのCopilotをさらに強力にします。しかし、業界チェーンには多くの重要な要素があり、主要プレイヤーの変化を深く考察し観察する必要があります。

変わる要素、変わらないトレンド

• 1. 携帯性：重いものから携帯可能なものへ、低消費電力、軽量化—デジタル世界への参入コストを大幅に削減。
• 2. マルチシナリオ：ゲーム、描画、プログラミング、関連周辺機器—デジタルアプリケーションの境界を大幅に拡大。

新しいカテゴリーを確立する鍵は何か？専門特化型デバイス vs. 汎用コンピューティングデバイス

この過程で、興味深い疑問に気づきました。今日の多様な形態のAIハードウェアは、過去のPC開発とどう比較されるのでしょうか？どのデバイスの革新がPCに飲み込まれ、どれがそうならないのでしょうか？当時PCは非常に支配的でしたが、今はスマートフォン、ノートパソコン、クラウドコンピューティングがそうです。では、専門特化型デバイスと汎用デバイスの間で分岐が起こり、最終的に単一の統一デバイスに置き換えられなかったのはどのようなシナリオでしょうか？

1983年に任天堂が発売したゲームコンソールは、実はApple IおよびIIと同じチップを使用していましたが、専門機器となりました。今日でもPS5やXboxを購入する際のロジックは同じです。したがって、垂直的なシナリオが計算ニーズ、システム要件、適用シナリオにおいて十分な深さを持つ場合、独立した専門機器のカテゴリーを形成できます。1999年のPDAもその一例です。当時のPDAは比較的旧式で低消費電力の機器を使い、パーソナルデジタルアシスタントのニーズを満たしていました。PDAはまだ電話ではなく、スケジュール管理や連絡先管理の低コストツールに過ぎませんでしたが、PCよりはるかに安価で、携帯機器の小さなエコシステムを占めており、携帯電話の前身と見なせます。しかし、後のノートパソコンに完全に取って代わられたわけではなく、携帯電話の発展がそれを凌駕しました。

1980年から2000年の間に、コンピュータ業界で単一の統一された計算機器は登場したのでしょうか？キーワードは「シーンの深さ」です。

NES – 1983年

MOS Technology 6502

PDA – 1999年

Motorola DragonBall 16 MHz

専門機器と汎用機器の境界は私たちに考えさせます：今日のAIスマートハードウェアのうち、どれがAIフォンに飲み込まれ、どれがAIトイのような新しいカテゴリーに独立して分岐するのか？シーンの深さと資産投資の観点から、ゲームコンソールやPDAを例に深く考えることができます。

ちなみに、初期の8ビットプロセッサは、今日のARMプロセッサには到底及ばない計算性能であり、家庭用冷蔵庫や電子レンジのディスプレイコントローラと同等でした。1980年のコンピュータは、基本的に家庭用冷蔵庫の計算レベルにありました。要点は、振り返ると想像ほど強力ではなかったものの、PC産業全体とインターネットの発展の基礎を築いたということです。

今日のAI PC、アプリケーション、新たな機会

現在に戻ると、産業チェーンの要素は変わっても、人々のデータの保持、生産、伝播に対する需要は変わりません。抽象的なレベルでは、人々のニーズはGUI操作から、競合者やインテリジェントエージェントが自動的にコードやタスクを完了することへとシフトしています。変わらないのは情報の取得と保存の必要性です。Copilotの導入により、クリエイターはある程度のコンテキストを入力し、機械に創造的なスクリプトを手伝わせたり、仲間が何をしているかを理解したりできます。

例えば、ある企業がエージェントを使って関連する業界のイノベーションをリアルタイムで追跡し、週次レポートを自動生成することができます。こうした生産データの保持と取得の方法は、よりスマートでインテリジェントになっていくでしょう。そして、そのキャリアは従来のPCとは異なり、常時稼働するリアルタイムコンピューティングデバイスになるはずです。かつては生産性を発揮するためにマウスとGUIが必要でしたが、知能が直接コンピューティングデバイスに組み込まれると、それは自律的に動作できます。つまり、人間とコンピュータのインタラクションはもはやマウスやディスプレイに依存する必要がなくなります。タスクを送れば、それを直接完了できます。

そして、これらすべてを実現する過程は、過去40年のミクロコスモスに見られるパターンを明らかにします。したがって、これらの根底にあるシーンの需要には一貫性があります！GPTによって駆動される新しい生産性は、DOS時代のLotus 1-2-3のように、初期段階では依然として生産性シナリオが支配的です！この基盤の上に新しい生産変数を加え、可能な初期応用シナリオを見つけることができます。先に述べたゲーム産業、画像処理産業、データの生成・取得・伝播の方法と組み合わせて、理論的にあらゆる可能性を探求できます。

新しい生産要素

現在、4つの新しい生産要素が現れ始めているのが見えます：GPUとTPUの開発、新しいオペレーティングシステムモデル、データのプライベート化、そして保持されるユニークなユーザーデータの量です。これらの要素が組み合わさることで、モバイルフォンやノートパソコン、さらにはパブリッククラウドとは異なる位置づけの「計算とストレージが統合された」全く新しいコンピューティングデバイスの誕生を見るかもしれません。その特徴を表に明確に示してみます。

• プライベートデータ：組織内の高品質な独自データ資源や機械が個別に取得したデータは、AIモデルのトレーニングと最適化における重要な資産です。
• 大規模モデル能力：理解、生成、推論の能力があり、さまざまなタスクやシナリオに適応可能。
• GPUまたはASICの計算能力：推論のための専門的な高性能ハードウェア。
• AIアプリケーション：LLMに基づく新しいアプリケーションで、さまざまなシナリオに統合されています。

シナリオとキャリア – 一覧表

バッテリー寿命の制約により、コンピューティングはますます軽量化が進んでおり、これが今日のスマートフォンやノートパソコンにつながっています。したがって、技術開発の軌跡は常に携帯性と協調性に向かっており、これは人々の長期的なニーズです。電子商取引の発展と同様に、人々はより高品質なブランドと軽量な体験を求め、より携帯しやすいバッテリーや電話を望んでいます。しかし、コンピューティングパワーとバッテリー寿命はエネルギーと消費電力の制限によって制約されており、これがデバイス上で動作可能なモデルの知能レベルを制限しています。現在は通常3Bパラメータレベルです。

これはつまり、Windowsや次世代のAndroidシステムが準備できたとき、それらはおそらく3BレベルのモデルとCopilotをベースにし、新しい世代のAIアプリケーションを刺激するでしょう。例えば、AI駆動のブラウザやメール返信ツールなどです。これらのアプリケーションのスペースは限られていますが、裏で3Bレベルのモデルしか動かせないため、それでも非常に興味深いものになるでしょう。これは携帯電話やノートパソコンが必然的に通る段階であり、シリコンプロセスの観点から、ワットあたりのAI計算能力が急激に変わることはないからです。

一方で、純粋なクラウドコンピューティングも存在します。しかしクラウドの問題は、Notion、Slack、Larkのようなプラットフォームからのデータをクラウドベンダーに渡すことにあなたが本当に同意するかどうかです。または、淘宝（タオバオ）、WeChat、金融アカウントへの完全なアクセスを単一のクラウドサービスプロバイダーに許可するかどうかです。これは明らかに大きな心理的な意思決定コストを伴います。したがって、クラウドは最上位に存在し、API呼び出しを通じて最も知能的なモデル機能を提供し、大企業に浸透しカバーします。

その一方で、新しいオペレーティングシステムを構築する機会が現れました。このオペレーティングシステムはインテリジェントエージェントのキャリアとして機能し、24時間稼働するデバイス上で動作します。あなたはスマートフォンやノートパソコンからタスクを送信でき、それをバックグラウンドで自動的に実行します。膨大なデータストレージ容量を持ち、計算能力の制約がないため、100ワットレベルのGPUを搭載でき、約200 TOPSのAI計算能力を提供します。TPUやNPUの進化により、計算能力のコストはさらに低減され、初期の8088チップの進化に似ています。

この基盤の上に、リアルタイムで十分に知能的なモデルを構築し、誰にでもサービスを提供することができます。現在に当てはめると、これは皆がリリースしている7Bから100Bレベルの大規模モデルであり、量子化後は200 TOPSの計算アーキテクチャ上で完全に動作可能です。適切なオペレーティングシステムのサポートがあれば、豊富なインテリジェントエージェントアプリケーションのエコシステムが生まれます。これらのシステムレベルのモデルは細かく調整されており、私たちがよく「エッジモデル」と呼ぶものです。産業チェーンには多くの要素がありますが、この新しいデバイスは明確な位置づけを持っています。購入するノートパソコンのように、さまざまなアカウントにログインしてもデータセキュリティの問題をあまり心配する必要はありません。なぜなら、それはあなたの個人用コンピューティングデバイスだからです。24時間あなたにサービスを提供するのに十分賢いのです。

クリエイター、エンジニア、知識労働者

クリエイター

フリーランサー

コーダー

メガネやヘッドホンのようなフロントエンドの革新はさておき、バックエンドでは個人用コンピューティングデバイスが登場し、生産性から消費者利用へと移行する可能性が高いです。これは純粋なコンピューティングから計算とストレージが統合されたデバイスへのシフトです。今日、データの移動性とコラボレーションが強化され、計算能力の需要も増加しています。計算とストレージが統合されたデバイスは、個人用インテリジェントエージェントの必要不可欠なキャリアとなります。

当初、このようなデバイスはクリエイター、エンジニア、知識労働者のようなグループに焦点を当てて市場に参入する可能性が高いです。彼らは通常、大量のリッチメディアデータと資産管理のニーズを持ち、ストレージやコラボレーションの課題を解決する生産性ツールを必要としています。これは初期のPCの浸透経路に似ており、支払意欲があり生産性への強い需要を持つユーザーをターゲットにして新たな戦場に参入します。

ZimaCube – クリエイターのプライベートクラウド

最近、多くのクリエイターやコンテンツ専門家へのさらなるインタビューを行い、より幅広いアプリケーションシナリオを明らかにしました。実際、このカテゴリは非常に長いパイプラインを持っています。ZimaCubeのアプローチはAppleの垂直統合に近く、異なる段階での進め方を再考する必要があります。現在、NAS（ネットワーク接続ストレージ）はAIのキャリアとして機能しており、独自の反復プロセスを持っています。このプロセスの中で、クリエイターのプライベートクラウドソリューションの垂直統合を通じて商業化を実現しています。

ハードウェアは障壁ではなく出発点であり、一定の独自性が必要です。	システムとアプリケーションはシナリオに奉仕します。

ハードウェアが出発点です。ハードウェアから始まりますが、シナリオの価値はアプリケーションにあります。オープンなアプリケーションエコシステムは、Lotus 1-2-3のようなさまざまな新興アプリケーションを早期に取り込むのに役立ちます。多くのリソースをアプリ開発に急いで投資する必要はなく、プラットフォームを構築し、コミュニティベースの運営で促進すべきです。

システムとサードパーティアプリケーション

オープンな姿勢を保ち、LocalLLMコミュニティの主流アプリケーションを取り入れ、ドキュメントと独自のアプリケーション基準を備えたアプリストアを構築しましょう。

グローバルビジネスの文脈におけるシステムとコミュニティの融合の必要性

しかし、ハイブリッドなハードウェアとソフトウェア製品の創出は確かに難しいものです。今日の中国では、多くの革新的な企業が二重の能力を必要としています。組織能力の面では、一方でハードウェアのコストとリスクを管理するために「ウォーターフォール」的な管理と生産プロセスを遵守し、他方でソフトウェアシステムを週次または月次で更新するためのアジャイルで反復的なロジックを構築する必要があります。

コミュニティは、世界中のユーザーのニーズやフィードバックをソフトウェアシステムに反映させる優れた手段となり得ます。ハードウェア自体は頻繁なアップデートを必要としないかもしれません。例えばモバイルバッテリーを販売する場合、Amazonの評価やウォーターフォール管理が製品定義と1年の販売サイクルを完結させることができます。しかし今日、ハードウェア供給だけに依存するクリエイティブな企業のニッチはほとんどありません。規模の経済に依存する多くのカテゴリーは巨大企業に支配されており、市場を急速に拡大できる新たなトラフィック構造も存在しません。

普遍的な挑戦：次世代プラットフォームビルダーへの呼びかけ

歴史は、すべてのコンピューティング時代が最終的に一つまたは複数の支配的なプラットフォームによって定義されることを教えています。今日、この新しいプラットフォームを構築することは、世界中のすべてのイノベーターにとって共有された機会であり挑戦です。これには境界を超えた前例のない包括的な能力が求められます。

ハードウェアとソフトウェアの深い統合：これはハードウェア開発の「ウォーターフォール」的厳密さとソフトウェアの「アジャイル」な反復を完璧に融合させることを意味します。成功するイノベーションはもはや単なるハードウェアかソフトウェアの問題ではなく、シームレスに統合された「ハイブリッド製品」にあります。

エコシステムとコミュニティの共創：Homebrew Computer ClubがPC革命を引き起こしたように、今日のオープンソースコミュニティ（LocalLLMのような）は次世代の「キラーアプリ」の揺りかごです。閉じたシステムは一時的に勝つかもしれませんが、未来を勝ち取るのはオープンなエコシステムだけです。

したがって、1980年代からの究極の教訓は地理ではなくビジョンにあります。その時代の勝者はシリコンバレーにいたから勝ったのではなく、チップ、システム、アプリケーションを統合し、人々に力を与え新たな時代を切り開くプラットフォームを成功裏に構築したからこそ勝利を収めたのです。

今日、舞台は整いました。世界中の起業家や投資家にとって、本当の問いは「どこで」イノベーションを起こすかではなく、「どのように」プライベートデータ、AIモデル、アクセス可能な計算能力といった新たな生産要素を効果的に組織し、人間中心のプラットフォームとして創造性を解き放つかです。これは単一の国や地域の独演ではなく、私たち全員に関わるグローバルな取り組みであり、コンピューティングの未来を再構築することを目指しています。