米谷取引所

アメリカの大手科学技術会社も地元の小売を気にしていて、それを突破口にすることを目指している

テクノロジー業界から目をそらし、より広い分野に目を向けても、結論は変わりません。——1.09兆ドルの市場価格のTeslaはハイエンド消費財(家庭用自動車)会社です 6000億ドルの市場価格のNvidiaは、歴史的に、Microsoftはコンシューマー市場への進出に努めてきました。1999年にXboxゲーム本体を発表し、2006年にZuneミュージックプレーヤーを発表し、2009年にBing検索エンジンを発表し、2011年にSkypeを買収し、2016年にLinkedInを買収しました。 この間、Microsoftはゲームの内容に数百億ドルを投入しました。データソース:Alexsoft多くの場合、Amazonによるメディアおよびコンテンツビジネスの拡大は1998年に始まっており、当時の最初の大きな買収目標はIMDb映画データベースでした。 初期のAmazonはオンライン書店だったので、書籍自体にコンテンツ属性がついていた; その後何年も、コンテンツビジネスへの野心を捨てたことはありません。

米科学技術大手の主流ビジネスモデル:2Cを中核とし、2Bおよび「ハードテクノロジー」に拡張司法行動:2件の訴訟だけが一定の進展を遂げた出典:Google Privacy Sandbox公式サイトこれまで、Alphabetの広告収入の増加率は実質的な影響を受けておらず、経営陣もユーザーのプライバシーポリシーが自分の広告業務に重大な制約を与えるとは考えていませんでした。 非常に重要な理由の1つは、Alphabetが前向きな技術開発によって、ユーザーのプライバシー保護の影響をある程度相殺していることです。

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がん治療のような「地獄級の難易度」の応用シーンに比べて、インターネット広告の掲載は「簡単な難易度」である。このシーンでは、監督管理と倫理的な問題ははるかに少なく、効果を出すのははるかに容易であり、多くの間違った節の既得権益も存在しない。 世界最大の検索エンジン、地図、ネット連合サービス業者として、Alphabetは自らエンドユーザーを把握し、機械学習技術の実用チェーン全体を把握しています。 機械学習の進歩は、広告プッシュの効率を高め、広告主を喜ばせた 検索結果の精度も上がり、消費者を喜ばせた。 IBMは医療、交通などのシーンでは実現できなかった好循環が、広告シーンでは比較的スムーズに実現した。

簡単に言えば、科学技術大手がクラウドから顧客に機械学習ツールのセットを提供することで、顧客は自分で研究し、自分で適切な技術を導入する必要がなくなります。 たとえば、Amazon機械学習サービスは、お客様が自然言語を処理したり、チャットボットをリリースしたり、時系列予測モデルを構築したり、グラフィックやビデオの分析を行ったり、テキスト/音声変換サービスを提供したりするのを支援します。これは、機械学習が現在備えているほぼすべての機能です。

しかし、メタの市場価格と収入規模は依然として大手5社以外の他の米国インターネット会社よりはるかに高く、実際に墜落しても一朝一夕に起こるわけではない。 少なくとも今後2-3年以内に、MAGAまたは「ビッグファイブ」の概念は依然として私たちを伴います。