大手テクノロジー企業の最高経営責任者(CEO)らが共同でAI開発の減速を呼び掛け、これに応じてAIセクターが下落した。

📅 2026-09-14

要約:

アンスロピックのダリオ・アモデイ最高経営責任者(CEO)がAI機能の研究開発のペースを緩めるよう呼びかけ、他のテクノロジー大手の幹部らもこの提案への支持を表明したことを受け、月曜日、世界のAI関連株は下落した。投資家は、業界全体がAIの研究開発の進捗を遅らせれば、業界チェーン内のさまざまな企業に連鎖的な影響を及ぼし、技術の実装と応用の規模が阻害されるのではないかと懸念している。

2026 年 2 月 16 日、Anthropic はインドのバンガロールで開発者サミットを開催しました。同社の共同創設者兼 CEO の Dario Amodei が出席しました。イベント。
2026 年 2 月 16 日、Anthropic はインドのバンガロールで開発者サミットを開催しました。同社の共同創設者兼最高経営責任者(CEO)のダリオ・アモデイ氏がイベントに出席した。

アジア市場では、韓国の大手企業 SK ハイニックスとサムスン電子がそれぞれ 6% 以上、4% 以上下落しました。 OpenAIへの重要な投資家であるソフトバンクは日本市場で10%下落した。

半導体やその他の AI 関連株も欧州取引序盤で急落した。半導体製造装置大手ASMLは4%超下落、ノキアは約5%下落、インフィニオンは6%超下落した。データセンター建設業界チェーンの他の企業の株価も下落した。

米国株式市場の主要な AI ターゲットも市場開始前に軟化しました。メモリチップメーカーのマイクロンは約 5% 下落し、インテルは約 6% 下落し、エヌビディアは 2% 以上下落しました。

この一連の売りのきっかけは、AI モデルの高速反復のリスクに関する市場での激しい議論に端を発しており、この世論の波は先週最高潮に達しました。かつて OpenAI で働いていた Anthropic 研究者の Jacob Coxon は、Anthropic と OpenAI は「人類の運命を賭けている」と公に述べました (36 Krypton)。

これらの発言の後、人類安全保障研究者エヴァン・ヒュービンガー氏が発言した。同氏は、今後10年以内にAIが「全人類の滅亡につながる」可能性は10%以上あると考えている。

関連する投稿はソーシャル メディアで大騒ぎを引き起こし、AI 業界のトップが一斉に自らの立場を表明するようになりました。ダリオ・アモデイ氏は「最先端AIの開発ペースをコントロールしなければならない」と題したブログ投稿を公開し、AI機能の反復速度の減速を求めた。

アモデイ氏は次のように述べています。

「AI モデル機能の反復を遅くする必要があります。」

テクノロジー業界の幹部らは一致して景気減速を支持

Amodei の記事は、競合する AI 企業の幹部の間で珍しいコンセンサスをもたらしました。 OpenAIの最高経営責任者(CEO)サム・アルトマン氏は土曜日、AI企業は研究開発を完全に停止するのではなく「最先端技術の進歩のペースをコントロールする」必要があると述べ、アモデイ氏の見解に同意する立場を表明した。

SpaceX CEO のイーロン・マスク氏は、AI の潜在的なリスクについて長年警告してきました。彼はソーシャル プラットフォーム X に「ダリオは正しい」と投稿しました。

市場は、AIの研究開発のペースが鈍化すると、チップ調達やコンピューティング電源調達など多くの分野に影響が出るのではないかと懸念しており、関連分野では数千億ドル規模の設備投資が実施されている。

ロイヤル・バンク・オブ・カナダの子会社、RBCブルーイン・ドルフィンズのシニア・ディレクター、ゾーイ・ガレスピー氏は月曜日、番組「ヨーロピアン・スコーク・ボックス」で、「今回の株式市場の上昇は主にAIの成長と生産性向上への期待に基づいている…この成長ロジックが揺らぐと、その後の株式市場のパフォーマンスが圧迫される可能性がある」と述べた。

「今日の株価収益予想は、これらの企業の将来の収益成長を主に織り込んでいます。ひとたび収益成長が脅かされると、市場は混乱に陥る可能性があります。」

Amodei が

研究開発を完全に停止するのではなく、最先端の AI 機能の反復を遅くすることを提唱していることは注目に値します。

、「技術の進歩は今後も比較的速いペースを維持するだろう」と明言しました。

ソーシャル プラットフォームに投稿されたウルトラマン

Quilt Cheviot の技術研究グローバル責任者、Ben Ballinger 氏は記者団に対し、「研究開発のペースは鈍化しているかもしれないが、業界の変化の規模は依然として大きい」と語った。 「たとえモデルのトレーニングと立ち上げのペースが遅くなったとしても、業界には依然として巨大な

推論コンピューティング能力

が存在します。 ギャップ、つまり需要が供給よりもはるかに大きいのです。したがって、研究開発のペースが多少鈍化しても、企業の収益には影響しない可能性がある。 ”

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