あんパンが人気なのがわかりますね！でも、あんパンの後ろの大きなモデルの髪がこんなにカールしていることに気が付きませんでした！

2024年の大規模なAIモデルの進歩に関しては、「AIの1日は現実世界の1年と同じくらい価値がある」と言っても過言ではありません。過去1年間、AIに関するいくつかの予測が次々と検証されました。Nvidiaは、インテリジェントコンピューティングの波に乗って、時価総額3兆ドルクラブに参入することに成功しました。中国のオープンソース勢力が台頭し、Tongyi の大規模モデル DeepSeek が Llama と正面から対決。国内のAI動画生成モデルの能力が急上昇し、Soraと競合している。携帯電話や PC のメーカーがハードウェアカーニバルを開催しました...

大型モデルメーカーの中で、比較的「沈黙」していたByteDanceが大型ビーンバッグモデルで登場し、あっという間に国内外の多くのプレーヤーを圧倒し、世界第2位、中国第1位を獲得した。この功績は、多くの友好的な競争相手を本当に恥じ入らせた。結局のところ、開始時間や準備プロセスの点でも、ByteDance は AI、特に大規模モデルへの賭けにおいて競合他社より数歩遅れをとっています。しかし、わずか1年余りで、Doubaoは飛躍し、多くの競争相手を追い抜いてしまいました。この成果は疑う余地がない。

「後発」の豆宝はどうやってトップに立ったのか？

今年11月のAIビッグモデルの月間アクティブランキングでは、Doubao AppはMAU5998万人で世界第2位、OpenAIのChatGPTに次ぐ第2位、中国では第1位となった。海外版「Cici」もMAU1,267万人で22位となっている。今年初め、Doubaoの月間アクティブユーザー数はわずか173万人だった。では、新星豆宝はどのようにしてこれほど成功したのでしょうか?

まず、ByteDanceは社内で迅速に合意に達し、リソース、人材、メカニズムなどの面で豆宝大型モデルの開発に全面的なサポートを提供しました。このAI技術革命に追いつくために、ByteDanceは戦略レイアウトを迅速に調整し、大規模なAI人材の採用、専用のAI部門Flowの設立、社内リソースの統合、競馬メカニズムの実装など、一連の措置を講じて豆宝大型モデルの研究開発プロセスを加速しました。

一連の「奇跡を起こす」作戦を経て、今年3月までに豆宝のダウンロード数と月間アクティブユーザー数はともにトップに達した。この傾向は昨年11月まで続きました。 ChatGPTは月間アクティブユーザー数（アプリ+ウェブユーザー）が3億人を超えており、依然として他社を大きくリードしていますが、Doubaoの台頭は競合他社よりもはるかに速いです。国内のアプリである「Kimi」「Wenxiaoyan」「Tongyi Qianwen」も、ユーザー規模の面ではDoubaoに遅れをとっています。 Doubao の月間アクティブユーザー数は、後者 3 社を合わせた数よりも多いです。 Doubaoの開発において、ByteDanceが時間枠をうまく捉え（オープンソースリソースを有効活用し）、有利な要素を全面的に動員し、新しい技術を迅速に最終成果に変換することに長けていることは容易にわかります。

第二に、具体的な戦略としては、「ロール」を核心として、あらゆる方向から相手に突撃するべきである。国内の百式戦の勃発により、技術と製品の反復速度、そして商品化効率をめぐる競争が本格的に始まりました。時差を埋めるために、ByteDanceは費用を惜しまず、あらゆる面で総合的な取り組みを開始しました。これは、C エンドのボリューム ユーザー、B エンドのボリューム価格、および対戦相手のボリューム計算能力に具体的に反映されます。

例えば、ByteDanceはDoubaoユーザーの成長を促進するために、Cエンドのトラフィックコストに10億人民元以上を投資しました。この集中的な市場投資により、Doubao はソーシャルメディア、検索エンジン、ショートビデオプラットフォームでユーザーの注目を素早く集め、強力なブランド記憶ポイントを作り出すことができました。 Bエンドの戦場では、豆宝が価格破壊兵器まで投入した。今年5月に開催されたVolcano Engine FORCE Power Conferenceでは、Doubao Pro 32kモデルが1000トークンあたり0.8セントで正式価格設定され、Doubao Pro 128kモデルが1000トークンあたり0.5セントで正式価格設定され、国産大型モデルのトークン価格設定は「センチメートル」時代を迎えました。この大幅な値下げは競合他社を驚かせ、彼らも追随せざるを得なくなった。

さらに、大規模モデルをめぐる競争は、計算能力をめぐる競争でもあります。勝利を確実にするために、ByteDanceのAIへの設備投資は単独で800億元に達し、これはBAT3社の合計（約1000億元）に近い額だ。 ByteDanceが公開した最新データによると、ByteDanceの設備投資は2025年に1600億元に増加し、そのうち900億元はAIコンピューティングクラスターの購入に、700億元はIDCインフラストラクチャとネットワーク機器に使用される予定だ。 ByteDance の飽和攻撃が同社の成功の主因であることは容易に分かる。

勝者総取りモデルが大規模に再登場

国内大型模型の継続的な進歩に伴い、国内大型模型会社が多数誕生しています。 2024年を通じて、国内の大型モデル界では200億元の資金を集めた大型モデルの「六小虎」が誕生しただけでなく、AI大型モデルアプリケーションを統合した一部のAIハードウェア企業も多額の資金を獲得しました。必要なものがすべて揃っていた大企業は、さらに優れた業績を上げました。公開データによると、2024年11月初旬の時点で、百度文心ビッグモデルの1日平均通話量は15億回を超え、1年以上前と比べて約30倍に増加しました。 2024年12月中旬現在、Doubao Universal Modelの1日あたりの平均トークン使用量は4兆を超え、7か月前の最初の発売と比較して33倍に増加しました...

しかし、2024年後半になると風向きが急変し、かつて人気を博した大型模型「六小虎」も厳しい実試練に直面した。資金調達が妨げられただけでなく、商業化も厳しい課題に直面しました。同時に、技術先進企業群が急速に台頭し、大手メーカーの攻勢もますます激しくなっている。 AI大規模モデルの分野でも、業界の盛衰の法則が再び現れ始めています。

一方、主流の大手メーカーは、一般的に、ユーザー、シナリオ、コンピューティング能力の面で対応する比較優位を持っています。たとえば、Baidu には独自のスーパー APP と独自の大規模な検索リソースがあり、Baidu Smart Cloud などのクラウド サポートもあります。 Alibaba には、Alipay、Taobao、Tmall、Cainiao などの優れたアプリケーションが多数あり、Alibaba Cloud もサポートしています。テンセントとバイトダンスにも同じ利点があります。贅沢なリソースを多く持つ大企業は、大型モデルの製造に関しては安心できます。

対照的に、多くのスタートアップは依然としてサードパーティのプラットフォームからデータリソースを取得する必要があり、これには多額の投資とトラフィックコストがかかるだけでなく、相手側がそれを簡単に利用してしまうことにもなります。モバイルマーケティングプラットフォームAppGrowingのデータによると、2024年以降（11月15日現在）、Kimi、Doubao、Xingyeなど10の国内大手モデル製品は、合計15億人民元を投資し、合計625万回以上の広告を配信した。しかし、トラフィック チャネルを所有する大企業にとっては、それほど多額の資金を投資する必要はまったくありません。自社のトラフィック優位性に頼るだけで、競合他社を直接打ち負かすことが可能です。

有名人AIモデル会社Kimiを例に挙げてみましょう。今年初めにはDouyinやBilibiliなどのコンテンツアプリで人気を博し、多くのユーザーを獲得した。しかし、その年の後半には、キミはDouyinに制限され、快手などのプラットフォームに切り替える必要がありました。 「AIニューリスト」公式アカウントの統計によると、10月29日現在、キミの過去3か月間の広告総数は2,500件を超えた。そのうち、2,100以上のコンテンツがKuaishouプラットフォーム上でリリースされ、総リリース量の約84％を占めました。 Bエンド市場での優位性はさらに明白です。大手インターネット企業は、新興企業よりもトークンコストが低いため、B サイドのユーザーが非常に低価格で「新製品を試す」ことを迅速に提供できます。これらの利点は、小規模なスタートアップ企業とは比べものにならないほどです。

一方、先端技術企業や大手メーカーは、自らの優位性を生かして、自社のビジネスモデルでスタートアップ企業の生存空間を圧迫し続けています。たとえば、API の販売は、多くの大規模な AI モデル企業にとって重要なビジネス モデルです。関連データによると、OpenAI は 2024 年に API から 5 億ドルの収益を上げ、総収益の 15% を占めると予想しています。 CNBC によると、Anthropic は API への依存度が高く、総収益の 60% ～ 75% がサードパーティによる API 呼び出しから得られると予想しています。

しかし、中国で大型モデルAPIを提供することは、モデルメーカーが市場を掌握するための手段となっており、大きな利益を生み出すことは期待されていない。 2024年5月、DeepSeekはDeepSeek-V2をリリースし、価格は入力トークン100万個あたり1元、出力トークン100万個あたり2元に直接引き下げられました。その後すぐに豆腐もそれに追随し、価格はさらに下落して「センチ」の時代になりました。価格競争に直面して、阿里通易前文は直接価格を97％引き下げ、百度は2つのモデルを無料にすることを直接発表した。

こうした大幅な値下げは、多くの大型モデル新興企業を窮地に追い込むこととなった。例えば、百川知能の創設者である王小川氏は、価格戦争には従わないと述べた。ゼロワンワンウーの創業者、李開復氏は「技術が良くなく、単に価格を下げて赤字を出すビジネスでは、勝者は出ない」と語った。大手B社の民営化展開においては、新興企業は有利ではない。現在、受賞企業には、通信大手3社、百度、テンセント、ファーウェイ、iFlytek、その他の国有企業や大手企業が含まれている。 Zhipu AI のようなスタートアップ企業の落札数はわずかです。

具体的な技術競争であれ、商業競争であれ、強力な技術力やリソースを持つ大企業がスタートアップ企業の生存空間を圧迫していることに気づくのは難しくありません。この傾向が続けば、この分野でも勝者総取りモデルが繰り返される可能性があります。

大型モデルの再編が加速期に入った

他の新技術の進化の傾向と同様に、ビッグモデルの前半は、業界のリソースの無駄遣いを引き起こしても、必死になって「ハンマーを作る」ことに費やされました。しかし、さまざまな大型モデルの登場により、市場全体が急速に変革し、商業化と先端技術の推進が徐々に加速し、市場全体の市場クリアランスが加速しています。

まず、技術研究開発費の増加と資金調達の難しさにより、メーカーは大型モデルの商品化を加速せざるを得なくなりました。新興企業の観点から見ると、市場競争環境の変化により、これまで資金調達にゴーサインが出ていた新興大型モデル企業が、年半ばから「寒波に遭遇」し始めた。資本注入の不足により、新興企業の商業化プロセスが加速しました。大企業の場合、数百億、数千億の計算能力やネットワーク設備への投資は企業の基本的な基盤に影響を与えることはないものの、それでもかなりの出費となります。

もちろん、ビッグモデル技術自体の面では、ビッグモデル推論のコストが急速に低下し、軽量ビッグモデルやMOE（混合エキスパートモデル）の人気が高まるにつれて、多くのビッグモデルがより低コストでより良い結果を達成できるようになりました。

これは実装の最前線に反映されています。過去には数千万元規模の受注が減り、200万～300万元規模のプロジェクトが増えている。一部の大規模モデルを 1 つのシーンに適用する場合のコストは数十万元程度で、これは早期導入者が受け入れられる価格帯です。 2025年までに、大規模モデル推論のコストが下がり続けるにつれて、大規模モデルの実装速度がさらに加速すると予測する人もいます。

具体的なデータに反映されると、大規模なモデルプロジェクトの急増として現れます。 Cloud Headlinesの情報によると、今年最初の11か月間で、大型モデルの受賞プロジェクト数は728件に達し、2023年通年の3.6倍に達しました。同時に、商業化も業界全体を広範囲にカバーすることから、単一の業界を深く探求することに移行しました。サービス形態は、大量発注による購入から「効果の応用」と付随サービスへと変化しました。

第二に、大規模なモデルの進化の必要性に基づいて、実質的な助けを提供しない大規模なモデルは不要な「花瓶」となり、進化と反復の能力を失い、徐々にユーザーによって放棄されることになります。 2024年の1年間の激しい競争を経て、国内外の大型モデル企業は基本的に基本的な大型モデルレベルで形を整えました。例えば、米国では現在、OpenAI、Anthropic、Meta、Google、xAI のみが残っていますが、中国では、基本的な大規模モデルは、Baidu、Alibaba、Zhipu、ByteDance、iFlytek、Tencent などの企業に集約されつつあります。

基本的に、1年間の激しい競争の後、基本的な大規模モデルに基づく裁定取引スペースは消滅しました。将来的には、影響力のある AI アプリケーションを作成できるかどうかが勝敗を左右するでしょう。業界の観点から見ると、AI 絵画、AI 詩、AI 書道などのアプリケーションはこれまでにも業界で登場していますが、その適用シナリオは比較的狭いです。ユーザーが新鮮さを感じなくなると、アプリをアンインストールしてしまいます。アプリケーションはすぐに「不要な」花瓶になり、反復する能力を失います。

また、ビジネス能力の面では、事前トレーニングのコストが高額であることや、海外のサブスクリプションモデルが機能しないなど、新たな課題もあります。大企業とスタートアップの実際の状況を考えると、こうした外部からの課題への対処方法は明らかに大きく異なります。スタートアップが戦略的なミスを犯すと、淘汰される可能性があります。当初の「百機種戦争」を経て、国内の大型模型市場は新たな大再編を迎えることが予想される。