ChatGPTの誕生三周年：大規模モデルの戦いは一段落、真の競争優位はどこにあるのか？

OpenAIのChatGPTAIは3年前から存在しています。 本当の戦場は、コンピューティング能力、コスト、エコシステムに移っています。 最終的な勝者または敗者は、モデル自体ではなく、誰がAIを持続的に機能する完全なシステムにすることができるかかもしれません。 (あらすじ:ChatGPTは2026年にPayPalの口座引き落としをサポートし、Openaiの電子商取引帝国のパズルの最後のピース)(背景補足:Openaiのネイティブブラウザ「ChatGPT Atlas」の3つの主要な機能を一度に、AIエージェントはChromeの覇権を揺るがすことができる? 2022 年 11 月 30 日の ChatGPT のローンチからちょうど 3 年が経過した現在、テクノロジー業界は圧倒的なペースで進化しています。 当時、AI競争は純粋な「モデル戦争」になるだろうと誰もが考えていました:より大きなモデルパラメータ、より厚いデータ、より暴力的な計算能力を持つ人がこの市場で王になるでしょう。 しかし、3年経って振り返ってみると、その初期の想像力は実は単純化されすぎていたことに気づきます。 本当の競争は、「誰が最大のモデルを作れるか」ではなく、「誰がモデルを完全なシステムに変えることができるか」です。 着陸でき、商品化でき、コストを負担でき、コンピューティングの消費電力をサポートでき、エンタープライズワークフローで生き残ることができる一連のシステム。 過去3年間、大型モデルの技術曲線はほぼ肉眼で見えてきましたが、AI企業の商業化は追いついておらず、多くの人が予想していたよりもさらに遅くなっています。 その理由は、技術が足りないからではなく、業界全体がモデルの比率から「夜明け前のプレッシャーに耐えられるのは誰か」という戦場にシフトしてしまったからだ。 モデルパワー、コンピューティングパワーサプライ、推論コスト、ユーザーの期待、これら4つの曲線は、弦でいっぱいの弓のように、同時に激しく上昇します。 そして、すべてのAI企業が糸の上にあり、長持ちし、持ちこたえ、コストをサポートできる企業が真の勝者です。 パラメトリックな軍拡競争から効率競争まで AIの最初の年は、誰もが目にはパラメータしかありませんでした。 モデルが大きいほど、より高度になります。 高価であればあるほど、ハイエンドになります。 当時の主流の言説は、パラメータ量を一種の「尊厳」とさえ見なしており、あたかも超大型モデル自体が技術的なリーダーシップを表しているかのように見えました。 しかし、2024年以降、状況は微妙に変わり始めました。 企業は、モデルが大きくないことはもはや重要ではなく、モデルが「安定して、安価に、迅速に」タスクを完了できるかどうかが重要であることに、実際の展開後にのみ認識します。 モデル自体の知能の向上は、もはや前年ほど直線的ではありません。 それどころか、進行はゆっくりとした調整のようになります。 モデルが大きいほど、推論コストが膨大になり、デプロイのしきい値が高くなり、企業が支払う意欲が低くなります。 逆に、より効率的にトレーニングされ、圧縮され、通常のGPUで実行できる小さなモデルは、2025年に企業にとって最も人気のあるAI製品になるでしょう。 多くの企業が、オープンソースの方が強力だからではなく、オープンソースが「価格/パフォーマンス」の面ですべての期待を打ち破っているため、社内のクローズドソースAPIをオープンソースモデルに置き換え始めています。 コンピューティング能力要件の軽減、イテレーション速度の高速化、デプロイ方法の柔軟性の向上により、もともとクローズドソースモデルに依存していた多くの企業は、「本当にそんなに支払う必要があるのか」と考えるようになりました。「オープンソースモデルの能力の80%と内部チューニングで十分ではないでしょうか?」 モデル競争は「パワーレース」から「効率レース」へと移行しています。 誰が強いかではなく、誰がビジネスをより手頃な価格にするかが重要です。 GPUはもはやハードウェアではなく、権力構造です モデルが3年で神話からコモディティになったとすれば、GPUはこの3年間で直接「戦略商品」にアップグレードされました。 AI企業が最も恐れているのは、モデルが遅れていることではなく、GPUが不足していることです。 モデルが大きくなり、推論が大きくなり、ユーザーの期待が高まるにつれ、すべての AI 企業が NVIDIA のサプライ チェーンにぶら下がっています。 チップが足りない場合、新しいモデルをトレーニングすることはできません。 チップが十分でない場合、推論速度を向上させることはできません。 チップが足りない場合、ユーザーベースを拡大することは不可能です。 チップが足りず、資金を調達するのも難しいのは、投資家が「計算能力がなければ未来はない」と明確に知っているからです。 これにより、AI競争は非常に奇妙な状態になります:テクノロジーは明らかに進歩していますが、ボトルネックは電力、チップ、サプライチェーンにあります。 市場全体がアクセルを踏み、同時にブレーキをかけ、息を呑むような速度で前進しているように見えますが、チップのギャップがあると、会社は一瞬で失速する可能性があります。 これは、AI業界で最も現実的で、最も低いレベルの問題点です:競合他社と競争しているのではなく、サプライチェーンと競争しているのです。 したがって、推論コストは企業の生死に関わるラインになっています。 モデルが強力であるほど、推論のコストが高くなり、ユーザーが多いほど、損失が多くなります。 AI企業は直感に反するビジネスモデルになり、人気が高まれば高まるほど損失を被り、利用すればするほど危険性が増します。 だからこそ、ここから本当のAIの堀が見えてくるのです。 3年後、市場はついに、モデル自体の能力がもはや最も重要な堀ではないという、ほぼ残酷なコンセンサスに達しました。 なぜなら、モデルはコピー、圧縮、微調整を行い、オープンソースコミュニティに追いつくことができるからです。 勝者と敗者を本当に区別できるものは2つだけです。 1つ目は「流通」です システムレベルの入り口を持つ企業は、市場を支配するために最強のモデルを必要としません。 Googleは検索エンジンとエコシステム全体を使用してGeminiのトラフィックが安定していることを確認し、MicrosoftはWindowsとOfficeを使用してCopilotを世界への自然な入り口にしています。 Metaはさらにクレイジーで、オープンソースモデルをInstagram、WhatsApp、Facebookに直接詰め込み、直接的にディストリビューションを支配しています。 流通は、テクノロジーの世界で最も伝統的で現実的な競争力です。 入り口があれば、発言する権利があり、それが新興ブランドのOpenai、Perplexity、Manusなどのユニコーンが現在ますます圧力にさらされている理由です。 2つ目は「AIに本当に物事をやらせることができるか」です チャット能力は長い間明るいスポットではなく、マルチモーダル性はもはや珍しくありません。 本当に重要なのは、モデルがツールを適切に呼び出し、プログラムを作成し、ファイルを分析し、APIを接続し、タスクを分解し、企業で実際の作業パフォーマーになることができるかどうかです。 モデルが、プロセスを完了し、意思決定を行い、タスクを自分で実行できる「エージェント」に進化した瞬間、それは真に生産的です。 完全なツールチェーンを構築できる企業は、今日のクラウドプラットフォームと同様に、将来的にはかけがえのない基盤となるインフラストラクチャになります。 3年後、堀はついに明らかになりました:誰が最強のモデルを持っているかではなく、誰がAIをうまく機能する一連の作業システムにすることができるかです。 AI市場の将来のパターンは徐々に3つのエコシステムに分岐していますモデル機能のギャップが縮小し、計算能力への圧力が高まり、コストが中核になるにつれて、AI企業は静かに3つの陣営に分割され、将来的には存在しますが、彼らの運命はまったく異なります。 1つ目はプラットフォームレベルの巨人で、必ずしも最強の初期モデルを持っているわけではありませんが、圧倒的なエコシステムの利点と、後で追いつくことができる特効薬を持っています。 Microsoft、Google、Meta、およびこれらの企業は、グローバルな配布ポータルを持ち、独自のクラウドを持ち、GPUリザーブを持ち、データパイプラインを持ち、統合された製品を持っています。 彼らにとって、モデルは製品ではなく、「エコシステムに付随するツール」です。 OpenAI、Anthropic、Mistral などの企業は、主要なモデル機能を備えた純粋なテクノロジー プレーヤーですが、OS が不足し、携帯電話が不足し、検索エンジンが不足し、ソーシャル プラットフォームが不足しており、「配布」が不足しています。 彼らのモデルがどれほど強力であっても、大勢のユーザーにリーチするためには、他の人々のエコシステムに結びつく必要もあります。 今後3年間で…