AI分野は群雄割拠の時代に突入しましたが、ビジネスモデルはまだ模索中です

先月、AI業界で「動物戦争」が勃発しました。一方はMetaが発表したLlamaモデルで、そのオープンソース特性から開発者に人気があります。もう一方はFalconという大規模モデルで、今年の5月に登場し、Llamaを押しのけてオープンソースLLMランキングのトップに立ちました。

興味深いことに、「ファルコン」の開発者はアラブ首長国連邦の科学技術革新研究所です。アラブ首長国連邦の人工知能大臣はその後、『タイム』誌が選出した「AI分野で最も影響力のある100人」に選ばれました。

現在、AI分野は「群魔乱舞」段階に入っています。多くの国や企業が自らの大規模言語モデルを構築しています。湾岸地域だけでも、サウジアラビアは国内の大学のために3000枚以上のH100チップを購入してLLMのトレーニングに使用しています。

この現象の出現は、2017年にGoogleが発表したTransformerアルゴリズムに関する論文のおかげです。Transformerは初期のニューラルネットワークの多くの欠点を解決し、現在のすべての大規模モデルの基礎となりました。これにより、大規模モデルは理論研究から純粋な工学的問題へと変わりました。

オープンソースコミュニティがますます活発になるにつれて、各LLMの性能はおそらく収束するでしょう。本当のコア競争力はエコシステムの構築や純粋な推論能力にあります。現在、GPT-4は性能面で他のモデルを圧倒的にリードしています。

しかし、高額な計算能力のコストは業界の発展の障害となっています。セコイアキャピタルは、世界のテクノロジー企業が毎年大規模モデルのインフラに支出する金額は2,000億ドルに達すると推定していますが、収入は最大でも750億ドルにとどまり、大きなギャップがあります。

少数の例外を除いて、ほとんどのAI企業は明確な収益モデルを見つけていません。マイクロソフトやアドビのようなソフトウェアの巨人でさえ、AIサービスの価格設定において困難に直面しています。

総じて言えば、AI革命はまだ始まったばかりですが、単純な大規模モデルの供給者が直面する商業的な課題は悪化しています。今後の鍵は、AI技術を実際の応用シーンとどのように結びつけ、真のユーザー価値を創造するかにあるかもしれません。