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この現象は再び強力な消費業務が「ハードテクノロジー」の研究開発にとって重要な意義を証明した——Appleは販売台数が膨大で、各種類のユーザーレベルをカバーする消費電子製品ラインを持っているため、余裕を持って自研チップの応用シーンを選び、着実に秩序正しくチップ業務の拡張を実現することができる。 製造面では、Appleの重要性とボリュームにより、台湾積体電路製造は真剣に対応しなければならず、品質を保証して出荷を完成させなければならない。 もし独立したメーカーが高性能なPCクラスのARMアーキテクチャチップを設計したとしても、コンシューマービジネスのサポートが不足している状況では、短期間でそれを普及させることは難しいと想像できます。 2020年6月にAppleが公式にM1シリーズチップの交換を発表してから、2022年3月にMacシリーズ全体の入れ替えが完了するまで、わずか21ヶ月しかかかっていないことを知っておいてください。クラウドコンピューティング市場のリーダーシップがなければ、Microsoftがゲームビジネスに引き続き投資したいと思っていても、大きな勝算はありません。 これは、To B業務がTo C業務を反すうする最良のケースである。 見方を変えると、Xboxクラウドゲームサービスが市場の主流になれば、Azureの内部および外部の需要をより多く生み出し、AWSとの差をさらに縮めることができる。 現実はこんなに奇妙で、「企業に必要に応じて計算能力を提供する」ことと「消費者のリビングを占領する」ことは、関係のない二つのビジョンが、真実で深遠な相乗効果をもたらした。

Alphabetは世界最大の広告プラットフォーム（一つもない）であり、人工知能と機械学習の分野で世界最大の成果を上げている企業の一つでもある。 これらの両方が渾然たるものと言えます。広告はもともと機械学習の最も早く、最も重要な応用シーンの一つだからです。 アルファゴが囲碁のような複雑な知的スポーツで人間を打ち負かしたのは、特筆すべきことであることは言うまでもありません。問題は、アルファボットが囲碁でお金を稼ぐのではなく、囲碁よりも複雑な天気予測やがん治療でお金を稼ぐのでもないということです。 お金を稼ぐのは主に検索エンジンや地図などのシーンに広告を搭載することで、お金を稼ぐ効率は広告のプッシュの精度に依存します。

逆に言えば、なぜAmazonのTo CからTo Bへの拡張は、効果が明らかに速く、コストも小さいのでしょうか？ 運の要素は重要で、この成功は広範な指導的意義を持たないかもしれない。——GoogleとメタによるTo B業務の拡大はそれほど効率的ではない。 しかし、Amazonの成功にはまだ学ぶべき点がたくさんあり、その中心的な推進力は「消費インターネット会社の天然活力」と呼ぶことができる。既存の医療情報やデータシステムに統合できない。 MD Andersonがんセンターでは、Watsonは電子カルテシステムにアクセスすることさえできない； イギリスでもWatsonは実際のカルテを読み取ることができないことが多い。 原因は監督管理(患者のプライバシー保護)である一方、医療システムの複雑さにある。 Watsonをすべての病院の医療情報システム（HIS）にアクセスさせるのは全く天に登るのが難しい！

以上の分析から、AmazonはTo BとTo Cの両方の方向で拡張を行っているが、情勢の複雑さは全く異なることが分かる。 To B分野では、AWSの優位性は依然として明らかであり、主に既定の軌道に沿って投資を増やし、より多くの国でより多くのサービス種類を提供すると同時に、SaaS層での存在を強化することである； これは非常に難しいことではなく、主に実行力を競う。

野心的なIBMはWatsonを利用して、西洋世界で最も複雑で資源の浪費が大きい業界である医療を改造することにしました。そして、すぐに最も難易度の高い癌診療に焦点を当てました。 2013年、テキサス大学MD Andersonがんセンターを含む3つの大手医療機関はWatsonと契約して協力した； IBMの市場価格の歴史的最高点も、ちょうどこの年に現れた。 2015年、Watson Healthは正式にIBM傘下の独立部門になった。 それと同時に、Watsonは教育、交通、工事、政務、天気予報などの分野でも一定の応用を得た。 IBMは機械学習産業化の最大の受益者の一つになると信じられている理由がある。