本記事は、Andreessen Horwitzが書いたブログ「ジェネレーティブAIのプラットフォームを所有するのは誰なのか？（Who Owns the Generative AI Platform?）」のレビューブログの3回目です。 第1回目のブログはこちら、第2回目のブログはこちらをご覧ください。 Andreesson Horwitzは、大規模AIモデルがいかにとてつもないバズを起こしているかを取り上げています。 しかし、興味深いことに、収益面での同じような盛り上がりはまだ実現していません。 これは非常に近いうちにやってくるかもしれません。 AI市場のモデル開発セグメントで誰が勝者になるかを評価する際に考慮すべき要素があります。 生成AIとその急速な成長は、Google、OpenAI、Stabilityで行われた驚くべき研究とエンジニアリングによるものです。これらの組織は、モデルアーキテクチャの境界を押し広げてきました。 また、トレーニングパイプラインを拡張するための多大な努力も行ってきました。その結果、一般消費者や労働者が驚くような新しい機能を利用できるようになったのです。 大規模な言語モデル（LLM）と画像生成モデルは、労働者の思考と日常業務の遂行方法を変えています。 しかし、これらの企業が生み出す収益は、広く使われ、話題になっていることに比べれば、まだまだ微々たるものです。

生成AIの商業的規模がまだ証明されていない？

画像生成の分野では、Stable Diffusionがコミュニティの爆発的な成長をとげています。 ユーザーインターフェース、ホスティングソリューション、微調整方法などのエコシステムも有しています。一方、Stabilityの基本方針は、主要なチェックポイントとアクセスを無料で提供することです。 マネタイズの優先順位は今のところ低くなっています。 自然言語モデルの分野では、OpenAIがGPT-3/3.5とChatGPTモデルで牽引しています。 現在、OpenAIのプラットフォームで作られた例外的なアプリケーションは、ほんの一握りしか存在しません。 そして、価格はすでに引き下げられているのです。 しかし、忘れてはならないことがあります。これらの技術が進化するのは、まだごく初期のことです。 方向性やトレンドは非常に速く変化する可能性があります。 Stabilityは比較的新しい会社で、まだ収益化戦略を優先事項としていません。 OpenAIは、巨大なビジネスになる可能性を持っています。 NLPのカテゴリーで全体の収益のかなりの部分を獲得できる立場にあります。 さらに画期的なアプリケーションが開発されれば、その勢いは加速するでしょう。 OpenAIのマイクロソフト製品への統合は、まだ完了していません。 それが順調に進めば、市場シェア獲得にさらなる弾みがつくかもしれません。 大規模な収益が得られる日もそう遠くないかもしれません。 StabilityやOpenAIのような組織の利用状況、影響力、財政的成功の関係を考えると、興味をそそられますね。 現在、収益化が遅れているとはいえ、大幅な成長と収益性の可能性が目前に迫っています。 これらの企業が収益化戦略をどのように進め、その結果、より広範なAIエコシステムがどのように発展していくのか、非常に興味深いところです。

商業化とホスティングの相関関係とは

議論されているように、AIの導入と成長を促進する多くの力があります。 しかし、それに対抗する勢力は何でしょうか？ オープンソースのモデルは、どのような企業でもホスティングすることができます。 そのため、大規模なモデルのトレーニングにかかるコストがかからないというメリットがあります。モデルトレーニングは、数千万円から数億円の費用がかかることもあります。 しかし、クローズドソースの持続可能性や競争力については、まだ不透明な部分があります。Anthropic、Cohere、Character.aiなどの企業は、OpenAIの性能レベルに近づく大規模言語モデル（LLM）を開発しています。 Stable Diffusionの成功は、オープンソースモデルがプロプライエタリな代替品に圧力をかけることができることを示唆しています。この状態が続けば、プロプライエタリなモデルは長期的に競争するのに苦労するかもしれません。 さらに、商業化とホスティングの間に強い相関関係があることも、一つの傾向として見られています。OpenAIに代表されるプロプライエタリなAPIに対する需要が急速に高まっています。 Hugging FaceやReplicateのようなオープンソースモデルのホスティングサービスは、価値あるプラットフォームとして台頭してきています。 これらのサービスは、モデルの共有や統合を容易にします。これらのホスティングサービスは、モデルの生産者と消費者の間に間接的なネットワーク効果をもたらすことさえあります。

モデルプロバイダーの課題

モデルプロバイダーが取り組まなければならない重要な質問がいくつかあります。

1. コモディティ化

多くの人が、AIモデルは最終的に性能的に収束すると考えています。 しかし、現実にはテキストモデルと画像モデルの両方に強力なリーダーが存在します。これらのリーダーの優位性は、独自のモデル・アーキテクチャに起因するものではありません。むしろ、高い資本要件、独自の製品インタラクションデータ、そしてAI人材の希少性から利益を得ています。しかし、これらの要因が長期的に持続可能な優位性をもたらすかどうかは疑問が残ります。

2. リスクの拡大

アプリケーション企業は、ビジネスを開始し成長させるために、モデルプロバイダーに依存することが多いもの。アプリケーション企業が規模を拡大するにつれて、独自のモデルを開発したり、ホストしたりするインセンティブが働くようになります。多くのモデルプロバイダーは、顧客分布が非常に集中しています。 少数のアプリが収益の大部分を占めています。そのため、想定される課題が発生する可能性があります。 アプリケーション企業が自社でのAI開発に移行することを決めた場合、これはモデルプロバイダーにとってリスクとなり得るのです。

3. 財務的な考慮の重要性

生成的なAIに関連する潜在的な害は、多くのモデルプロバイダーに影響を与え、非営利に焦点を当てた法人構造を採用しています。  驚くことに、これらの構造は、資金調達の確保を妨げてはいないのです。

まとめ

これらは、ジェネレーティブAIの市場ダイナミクスを分析する際に考慮し理解すべき重要な質問です。これまでの技術トレンドには存在しなかった独自の検討事項があります。 あなたはすでに毎日、仕事でジェネレーティブAIを使用しているのではないでしょうか。もしそうなら、可能な限りの生産性向上をご自身の目で確かめていることでしょう。 実際、これを書いている今、日本の横須賀市では、テストの結果ChatGPTを正式に採用しました。労働者の作業スピードが上がり、全体の労働時間が短縮されたのです。 つまり、投資家、会社設立者、あるいはこの市場で次の職場を探しているのであれば、コモディティ化、リスクの拡大、金融利益と公益性のバランスがこの業界の進化をどのように形作るかを評価することが不可欠である、ということです。 Ichizokuのミッションは、日本のテクノロジー企業と共に、高いパフォーマンスを発揮するエンジニアリングチームを構築することです。 私たちは、AIについて、そしてAIをビジネスや開発チームに取り入れる方法について、企業に教育する機会を提供しています。本記事について気になることがあれば、Ichizokuまでお問い合わせください。   原文：Who Owns the Generative AI Platform?