OpenAIが直面している財政難に関するHSBCの最近の分析は、同社の考え方の規模がいかに大きいかを示している。すでに200億ドルの利益を上げていると言われている。 ChatGPT インターフェースを提供する新しいデータセンターの建設に 1 兆 4000 億ドルを投資しました。たとえ2030年までに2,000億ドル以上の収益を生み出すことができたとしても、存続するにはさらに2,070億ドルの追加資金が必要となる。
それは膨大な量です。
しかし、最近リスボンで開催された Web サミットでフォーチュンと対談した十数人の AI 関係者は、AI の異なる未来について語った。その未来は、特殊なニッチなタスクを実行する AI 「エージェント」を中心に展開するはるかに小さな AI ワークロードによって特徴づけられ、OpenAI や Google の Gemini や Anthropic の Claude を支える非常に大規模な言語モデルの必要性が排除されます。
「彼らの評価は、大きいほど良いという考えに基づいていますが、それは必ずしも真実ではありません」とコグニザントの最高AI責任者ババク・ホジャット氏はフォーチュンに語った。
「私たちは大規模な言語モデルを使用しています。最大の言語モデルは必要ありません。大規模な言語モデルには、限られたドメインの指示に従い、ツールを使用し、実際に他のエージェントと通信できる点があります。」と彼は言いました。 「その基準をクリアしていればそれで十分です。」
例えば、ディープシークが昨年1月に新モデルを発売した際、開発費用が数百万ドルしかかからなかったため、テクノロジー株の下落を引き起こした。また、OpenAI の ChatGPT よりもリクエストごとに使用するパラメーターが大幅に少ないモデルでも実行されましたが、パフォーマンスは同等であったと Hodjat 氏は述べています。一定のサイズ以下になると、特定のモデルはデータセンターを必要とせず、MacBookで実行できると同氏は述べた。 「それが違いであり、傾向なのです」と彼は言った。
多くの企業は、ユーザーが特定のタスクを実行するために特定のアプリを望んでいることを前提として、AI エージェントまたはアプリを中心にサービスを方向付けています。 CEO の Shishir Mehrotra 氏によると、Superhuman (旧 Grammarly) は、「ブラウザ内、または Grammarly がすでに実行許可を持っている何千ものアプリに存在できる AI エージェント」でいっぱいのアプリ ストアを運営しています。
Mozilla CEO の Laura Chambers 氏も、Firefox ブラウザに対して同様の戦略を立てています。 「『シェイクして要約』機能、モバイルスマートタブのグループ化、リンクプレビュー、翻訳など、いくつかのAI機能があります。私たちが行うことはすべてローカルで実行されるため、データがデバイスから離れることはありません。データはモデルと共有されませんし、LLMとも共有されません。また、作業したい独自のモデルを選択してAIをそのように使用できる小さなスライドアウトもあります。」と彼女は言いました。
チップメーカーARMの戦略責任者兼CMOであるアミ・バダニ氏はフォーチュンに対し、同社はモデルにとらわれないと語った。 「私たちが行っているのは、非常に特殊なユースケースに合わせて、LLM 上にカスタム拡張機能を作成することです。明らかに、これらのユースケースは企業ごとにまったく異なるためです」と彼女は言いました。
高度に集中した AI エージェントが別のビジネスのように動作するこのアプローチは、大規模な汎用 AI プラットフォームとは対照的です。ある情報筋がフォーチュンに語ったところによると、今後はChatGPTを使って特定のニーズに合ったホテルの部屋を予約するつもりだろうか（シャワーや西向きの景色の代わりにバスタブ付きの部屋が欲しいなど）、それともホテルのデータのみを含む数マイルの深さのデータベースを持つ専門のエージェントを利用するのだろうか？
このアプローチは多額の投資資金を集めています。 AIに特化した5億ドルのベンチャーファンドであるIBM Venturesは、企業のあいまいなニッチを埋める、明らかに地味なAIへの取り組みに投資してきた。これらの投資の 1 つは、Not Diamond という会社への投資です。このスタートアップは、AI を使用している企業の 85% が複数の AI モデルを使用していることを発見しました。一部のモデルはさまざまなタスクにおいて他のモデルよりも優れているため、適切なタスクに適切なモデルを選択することは、企業にとって重要な戦略的選択となる可能性があります。 Not Diamond は、作業を自動的に最適なモデルに導く「モデル ルーター」を作成します。
「これを理解するのを手伝ってくれる人が必要です。IBM では、目的に合ったモデル戦略を信じています。つまり、適切なワークロードには適切なモデルが必要です。それを支援できるモデルルーターがあると、大きな違いが生まれます」と IBM のベンチャー部門責任者のエミリー・フォンテーヌ氏はフォーチュンに語った。
