AI大モデル分野の熱気が持続的に高まっており、各国が次々と配置を進めている

先月、AI分野ではMetaのLlamaとアラブ首長国連邦のテクノロジー革新研究所のFalconによって引き起こされた「動物戦争」が勃発しました。この2つの大規模言語モデルは、オープンソースLLMランキングで激しい競争を繰り広げています。

Llamaはそのオープンソース特性から開発者に非常に人気があります。日本のNECはLlamaを基に迅速に日本語版ChatGPTを開発しました。一方、Falconは5月に40Bバージョンを発表しランキングのトップに立ち、9月には180Bバージョンを発表してさらに高い順位を獲得しました。

興味深いことに、Falconの開発者はテクノロジー企業ではなく、アラブ首長国連邦の研究機関です。アラブ首長国連邦の人工知能大臣は、その後『タイム』誌のAI分野で最も影響力のある100人に選ばれました。

現在、AI分野は百家争鳴の段階に入り、多くの国や企業が地元版ChatGPTを開発しています。湾岸地域だけでも、サウジアラビアは国内大学向けに3000枚以上のH100チップをLLMトレーニング用に購入しました。

この「百モデル戦争」の状況は、当時のインターネット起業ブームに非常に似ています。その背後にある理由は、2017年にGoogleが発表したTransformerアルゴリズムの論文であり、それが現在すべての大規模モデルの基礎となっています。

Transformerは、従来のニューラルネットワークが長文を処理する際の効率性の問題を解決し、AIに文脈を理解する能力を与えました。これにより、大規模モデルは理論研究からエンジニアリングの問題に変わり、参入障壁が低くなりました。

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、主要なモデルの性能は同質化する可能性があります。今後の競争優位性は、エコシステムの構築や純粋な推論能力により多く反映されるでしょう。

しかし、高額な計算力コストは業界の発展の障害となっています。推定によると、世界のテクノロジー企業は毎年大規模モデルインフラにおいて2000億ドルを支出する可能性がありますが、関連する収入は最大で750億ドルであり、大きなギャップが存在します。

現在、少数の企業を除いて、大多数のAI企業はまだ信頼できる収益モデルを見つけていません。業界の巨人であるマイクロソフトやAdobeでさえ、AI製品の価格設定に苦戦しています。

将来的には、単純な大規模モデルの供給者はより大きな圧力に直面するかもしれません。真の価値は、モデル自体ではなく、AIに基づく具体的なアプリケーションシーンにより多く反映されるかもしれません。