AI陣営 点将録

大規模言語モデルがもたらすAI革命は、スマートフォンと同じくらい、いやそれ以上に人類を大きく変えようとしています。3月から4月初旬にかけて怒涛のように押し寄せたAI関連ニュースを経て、ごく初歩的な観察からではありますが、今後の影響と投資の布石について見えてきたものがあります。

OpenAIはユーザー数1億超えで大きくリード、グーグルが猛追

現時点で最も重要なのはOpenAI・マイクロソフト陣営です。この陣営が最も先行しており、最後に笑うのもこの陣営かもしれません。主な理由は、OpenAIはすでに1億人を超えるユーザーを抱えており、みなが日々せっせとOpenAIのモデル訓練データを提供し続けていることにあります。大規模モデルが関わる社会的な範囲はあまりに広く、たとえば規制や失業・転職の問題など、単純な技術の話では済みません。OpenAIのトップ、サム・アルトマンのインタビューを見ると、彼が社会や哲学について非常に深い理解を持っていることがわかります。少なくとも今のところ、彼はプロダクトを乗りこなしながら、技術が先に進みすぎたことで生じるさまざまな社会問題についてもしっかり考えている——単なる技術オタクとは一線を画す人物です。これが長期的にOpenAIが優位に立てる根拠かもしれません。地球規模のビジネス展開には、超巨大な社会課題への対応力が問われるからです。

OpenAIの最大の競合はグーグル陣営です。グーグルは一般にAI業界で最も強力な組織とされており、もしOpenAIが突如として現れていなければ、誰もが「いつかグーグルが汎用人工知能を作り上げるだろう」と予測していたはずです。今回のAI革命の基礎概念であるTransformerも、そもそもグーグルが提唱したものです。

しかし実際には、グーグルとOpenAIの間にはパフォーマンスの差が生じています。主な理由は、グーグルの既存事業があまりに成功しすぎていることです。今回のAI革命はすでに社会・環境面の深いところまで踏み込んでおり、グーグルは非技術的な要素を多く考慮せざるを得ません。とはいえ、グーグルもそれほど大きく後れを取っているわけではなく、手持ちのデータ量は依然として誰よりも多く、まだまだ大いに可能性があります。

もう一つ、個人的に注目すべきだと思うのが、Twitter陣営とMeta(旧Facebook)のLlamaオープンソース陣営です。Twitterのオーナー、イーロン・マスクはロケットやテスラを手がける傍ら、AI事業への進出も表明しています。Metaは、すでに明確な成果を上げているLlamaを世に送り出し、しかもそれをオープンソース化しました。

Twitterと聞くと、突飛なテック系ニュースの発信源というイメージを持つ人が多いかもしれませんが、私はTwitter陣営のAIチャンスは非常に有望だと考えています。Twitterのデータの性質は非常に良く、大規模モデルの訓練に極めて適しています。しかも今この瞬間も、無数のユーザーがコンテンツをアップロードし続けており、それが大規模モデルを鍛えるための底力となっています。一方、Metaのオープンソースモデルは実証面で非常に高い評価を得ており、実際にOpenAIではカバーしきれない領域に切り込んでいます。すでに多くの開発者が使用し、ブレークスルーを達成しています。さらにMetaのビジネス姿勢は最も攻めの姿勢を取っており、より大胆なAI製品を打ち出しています。こうしたやり方は、一気に形勢を逆転させる可能性を秘めています。

Twitterは要注目、Metaなどオープンソース陣営にも期待

続いてアマゾン、アップル、その他の組織を見てみましょう。アマゾンはクラウド事業を主な生業としているため、基本的にはオープンソースモデルとの連携で進めています。アップルはまだ大きな発表をしていません。その他の国家レベルのプロジェクト(台湾も含む)は、いずれも一種の保険的な計画にとどまっており、目的はシリコンバレーの巨頭たちに取って代わることではなく、テック巨頭による独占がもたらす問題を懸念してのものです。その他の小規模なテック大手(この言い方自体は矛盾していますが、先頭を走る巨頭に比べればそれ以外はすべてこのカテゴリーに入ります)も、同様の保険的なロジックで動いています。

ここで一つ疑問が生まれます。オープンソースモデルを使うメリットはそれほど大きいのでしょうか。現時点で見る限り、オープンソースモデルの最大の利点は、一度デプロイしてしまえば、その後は大手に払い続ける必要がないという点です。ただし、一部の熱心なユーザーや特殊なケースを除けば、商業的にはまだ解決すべき課題が山積みです。データ量と計算能力の問題から、前述の本物の大手が提供する大規模モデルとの実力差は依然として非常に大きいのが実情です。それでもオープンソースモデルには一つ強みがあります。効果がある水準に達しさえすれば、大手モデルとの差は「良い」と「非常に良い」の違いに過ぎなくなり、その「良い」レベルのコストやデプロイの優位性によって、後発でも逆転できる可能性があるのです。また一部のオープンソース大規模モデルは、Metaのように背後を大手が支えているケースもあり、この戦いはまだまだ続きそうです。

以上の大手をまとめると、本来OpenAI・マイクロソフト陣営は大きく後れを取っているはずでした。データ量ではグーグルとアップルが最多、顧客数ではMetaが先行、クラウド計算力ではアマゾンがトップクラス。しかもアマゾンは音声データを持ち、グーグルとアップルはあらゆるデータを握っています。本来ならOpenAIの出る幕などなく、超富裕なマイクロソフトを引き入れたところで、手持ちのデータ量では他の大手にかないません。

もっと悲惨な展開もあり得ました。主要な出資者だったイーロン・マスクらは、OpenAIのトップ、サム・アルトマンと袂を分かちました。アルトマンによれば、マスクはOpenAIがあまりに遅れを取っているため「もう続けられない」と判断したのだといいます。この判断自体、間違っていたとは言い切れません。初期段階では、OpenAIとグーグルDeepMindの予算差は最大50倍に達していました。機械も人員も50倍差がついていて、どうして勝てるでしょうか。

しかし、OpenAIの状況がまだあまり芳しくなかった時期に、アルトマンは二つの判断を下しました。一つはマイクロソフトと組んで資金問題を解決したこと、もう一つは正しい技術路線——大規模言語モデルの方向でブレークスルーを狙う道——を選んだことです。この技術路線は当時、多くのAIの大御所たちからも見下されていましたが、この正しい選択がその後の成功に非常に大きな影響を与えました。逆に言えば、マイクロソフトは資金以外に目立った強みがなかったとも言えますが、自らの弱点を理解し、独りよがりに閉じこもって突っ走ることをせず、正しく小さな会社OpenAIとの提携先を見出して形勢逆転を果たした——これはマイクロソフトのトップ、サティア・ナデラの見事な手腕だとも言えるでしょう。

これはまさに小エビの成功物語だと思います(もっとも、このエビはクジラサイズで、ただ他のクジラがさらに大きいだけですが)。ひとまず言えるのは、少なくとも大規模言語モデルの分野では、先頭集団とそれ以外の差は段階的に開いていく可能性が高く、投資の布石においてもそれを踏まえた対応が必要だということです。