关键
- ChatGPT：OpenAIが開発した生成型AI対話モデルで、新たなAIブームを引き起こしました。
- AIGC：AIによるコンテンツ生成で、AIが直接コンテンツを生成する基本的な形態です。
- Stable Diffusion：オープンソースの拡散型画像生成大規模モデルで、AIによる作画の敷居を下げました。
- 大規模モデル：AIGCを支える核心技術で、AIの能力上限を決定します。
- ビジネスモデル：AIGC分野が直面する重要な課題で、企業の長期的な発展を左右します。
摘要
ChatGPTによって引き起こされた技術軍拡競争が繰り広げられており、テクノロジー大手企業が次々とAIGC分野に参入しています。OpenAIのChatGPTはその強力な対話能力で急速に人気を博し、人々にAIの能力上限に対する新たな認識をもたらしました。一方、Stable Diffusionなどのオープンソースモデルの登場により、AIGCの利用敷居が下がり、ユニコーン企業が次々と生まれています。しかし、資本の熱狂の陰で、AIGCのビジネスモデルは依然として不明確で、多くのスタートアップ企業は収益難に直面しています。それでも、技術、データ、コンピューティングパワーの優位性を持つプラットフォーム型企業や、差別化と補完性に特化したスタートアップ企業は、AIGC分野で自社の道を見つける可能性があります。
洞察
このポッドキャストの内容は、ChatGPTの大ヒットの背景にある業界の現状と未来のトレンドを深く分析しています。AIGCの台頭は単なる技術革命ではなく、ビジネスモデルの探求でもあります。現在、AIGCのビジネスモデルは依然として不明確ですが、コンテンツ作成、マーケティング、ゲームなどの分野での応用可能性は非常に大きいです。また、国内企業は大規模モデルの開発において依然として課題に直面しており、投資を増やし、AI時代での遅れを避ける必要があります。
観点
01「AIGCの核心は大規模モデル」
AIGCはAIの応用形態の一つに過ぎず、その背後にある大規模モデルこそが核心的な競争力です。強力な大規模モデルを持つ企業のみが、AIGC分野でリードする地位を占めることができます。
02 「ビジネスモデルはAIGCの発展の鍵」
現在、AIGC分野では明確で持続可能な収益手段が不足しており、多くの企業が収益難に直面しています。持続可能なビジネスモデルを探求することが、AIGCの発展の鍵となります。
03 「データとコンピューティングパワーはAIGCの基盤」
AIGCの発展には大量のデータによる訓練と強力なコンピューティングパワーのサポートが必要です。データとコンピューティングパワーの優位性を持つプラットフォーム型企業は、AIGC分野で成功する可能性が高いです。
深度
ChatGPTによるAI軍拡競争：AIGCブーム下の機会と挑戦
2023年初頭、ChatGPTというAI対話モデルが急速に人気を博し、世界のテクノロジー界の広範な注目を集めました。このOpenAIが開発した生成型AI製品は、その強力な言語理解と生成能力により、人々にAI技術の新たな高みを見せるとともに、新たなAI軍拡競争を引き起こしました。
ChatGPTの登場
ChatGPTの登場は、長らく低迷していたAI業界に活力を注入しました。2016年にAlphaGoが李世石を破って引き起こしたAIブームの後、AI業界は徐々に冷静さを取り戻し、多くのAIアルゴリズム企業はハードウェア化とデータ化の道を苦しんで模索していました。ChatGPTの登場は、明かりを灯すように、AI業界を再び公の目に置くことに成功しました。
前回のAIブームとは異なり、今回の主役はGoogleのAlphaGoからMicrosoftが支援するOpenAIに代わりました。MicrosoftのCEOであるSatya Nadellaは公に、OpenAIの製品を自社のエコシステムに統合し、ChatGPTをMicrosoftの製品群に組み込む意向を表明しました。その後、MicrosoftはOpenAIに数十億ドルの追加投資を行うことを発表しました。一方、OpenAIもChatGPTの最新のサブスクリプション型ビジネスモデルを発表しました。
ChatGPTの強力な台頭に対して、テクノロジー大手企業は坐立不安になりました。Googleは緊急に対話AIシステムのBardを発表し、Baiduも開発中の文心一言プロジェクトを発表しました。一時期に、多くのテクノロジー大手企業が参入し、AIGCの高地を争いました。
AIGC元年：機会と挑戦の両立
AIGC、つまりAIによるコンテンツ生成は、AIが直接コンテンツを生成する基本的な形態です。実際、生成型AIは新しいものではありませんが、2022年は多くのAI業界関係者によってAIGC元年と呼ばれています。ChatGPTの大ヒットとStable Diffusionなどのオープンソースモデルの登場は、AIGCの発展を大きく後押ししました。
Stable DiffusionはAI企業のStability AIとRunawayが共同開発した拡散型画像生成大規模モデルです。従来の敵対的生成ネットワークと比較して、拡散型モデルは画像生成の速度が速く、質も良いです。Stable Diffusionのオープンソース化により、AIによる作画能力が一般の人々の手に届くようになり、AIGCが現象的に大ヒットする条件の一つとなりました。
AIGCの分野では、OpenAI、Jasper、Stability AIなどのユニコーン企業が次々と登場しました。これらの企業は大規模モデル、文章生成、画像生成などの分野での優位性を活かし、資本の支持を得ています。調査機関のデータによると、2022年に海外の投資家はAIGC分野に少なくとも13.7億ドルを投じ、78件の取引を行いました。
しかし、資本の熱狂の陰で、AIGCのビジネスモデルは依然として不明確です。多くのスタートアップ企業は収益難に直面しており、一部の企業はすでに事業を閉鎖し始めています。例えば、AI作画企業のStalkAIは、ユーザーへのAI作画サービスを停止し、事業転換を始めることを発表しました。
AIGCのビジネスモデルの探求
AIGC分野では、ビジネスモデルの探求は主に以下のいくつかの側面に集中しています。
- API呼び出し：OpenAIはGPT - 3などの大規模モデルのAPIを公開することで、Jasperなどのアプリケーション層の企業を引き付けました。これらの企業は大規模モデルの使用体験を最適化し、一般ユーザーとOpenAIの間の仲介者として機能します。しかし、このモデルはOpenAIの事業調整のリスクや、ユーザーが直接基盤モデルに接続する可能性という課題に直面しています。
- サブスクリプションサービス：ChatGPTは月額20ドルのサブスクリプション版を提供し、ピーク時の待機時間なし、高速応答、新機能や改善の優先利用などの付加価値サービスを提供します。このモデルはChatGPTにとって最も迅速で直接的な収益手段を提供しています。
- B to Bサービス：一部のAI作画企業は、ゲームスタジオや美術スタジオなどのB to Bの顧客にAI作画サービスを提供することを試みています。AI作画は顧客に大量の美術コストを節約することができますが、そのランダム性が大きく、適用範囲が狭いという問題があります。
- C to Cアプリケーション：Lensar AIやMidjourneyなどの企業はAI作画アプリケーションを提供することで、多くのC to Cのユーザーを引き付けています。しかし、C to Cのユーザーは簡単に獲得できるが、新鮮感を維持するのは難しいという課題があります。
国内AIGCの発展が直面する課題
海外と比較して、国内のAIGCの発展は依然としていくつかの課題に直面しています。
- GPTに匹敵する大規模モデルの不足：現在、国内にはGPTに匹敵する大規模モデルがなく、OpenAIのAPIサービスは中国のユーザーには不親切です。
- ビジネスモデルの不明確：国内のAIGC分野のビジネスモデルは依然として不明確で、多くの企業が収益難に直面しています。
- データとコンピューティングパワーの不足：AIGCの発展には大量のデータによる訓練と強力なコンピューティングパワーのサポートが必要です。国内企業はデータとコンピューティングパワーの面で依然として不足しています。
未来展望
多くの課題に直面しているものの、AIGCの発展前景は依然として広大です。技術の進歩とビジネスモデルの改善に伴い、AIGCはコンテンツ作成、マーケティング、ゲームなどの分野でますます重要な役割を果たすでしょう。
AIGC分野の参入企業にとって、未来の発展ルートはおそらく3つに分けられます。
- 基盤モデル開発企業：大規模モデルの開発に特化し、AI能力の基盤インフラを提供します。
- アプリケーション開発者：大規模モデルを基に様々なアプリケーションを開発し、ユーザーのさまざまなニーズを満たします。
- 専門的なAIGCサービスを提供するサプライヤー：AIGCアプリケーションを利用し、ユーザーに専門的なサービスを提供します。
AIGCのブームの中で、データを持つプラットフォーム企業はエコシステムの優位性を持ち、スタートアップ企業は差別化と補完性に特化します。各企業はブームの中で冷静に判断し、前方を見据え、自社の道を見つけて進んでいく必要があります。
注目すべきは、AIGCの発展は著作権問題、倫理問題などの潜在的なリスクももたらします。我々はAIGCを発展させると同時に、これらのリスクの防止と管理を強化する必要があります。