6ペンスを狙う6匹の小さなトラの大きな模型

最先端技術、デジタル経済

文｜魏林華

編集者：王一蘇

「我々は断固としてToCに従事し、損失をもたらすToBには断固として従事してはならない」と李開復氏は語ったが、その言葉は今も記憶に新しい。わずか半年でゼロワンエブリシングは初めてToBの解答用紙を配布した。

外部からの疑念の圧力に直面して、ゼロワンエブリシングは昨日の記者会見で、企業向けに2つの解決策を提示しました。

1つ目は、コストパフォーマンスが極めて高い大規模モデルのAPIサービスを提供することです。公式声明によると、同社が独自に開発したYi-Lightningモデルは、国際的に権威のあるブラインドテストリストLMSYSでGPT-4oを上回ったという。同時に、このモデルはより有利な価格も提供しており、100万トークンあたり0.99元という価格設定となっている。

2つ目は、収益を生むB面アプリケーション製品を作ることです。ゼロワンワンウーは小売や電子商取引などのシナリオに焦点を当て、「AI 2.0デジタルヒューマン」を発表しました。これは、AIコンパニオン、IP画像、電子商取引ライブブロードキャスト、オフィス会議など、複数のセグメント化されたアプリケーションシナリオをカバーしています。「AIブレイン」を提供することで、デジタルヒューマンのインタラクションはよりインテリジェントになります。

「当社には多くのソリューションはありませんが、当社が作るすべてのToBソリューションが、販売ごとに損失を出すのではなく、それ自体が利益を生むものになることを願っています」と、Zero One EverythingのCEO、Kai-Fu Lee氏は語った。

商業化のペースを加速させているのはゼロワンワンウーだけではない。

MiniMaxは、海外と国内の両方でAI製品の導入のビジネスチャンスを見出しています。「Talkie」や「Xingye」に代表されるAIコンパニオントラックに注力するこの大手モデル会社は、Cエンド製品からかなりの収益を得ているようだ。海外メディアFinancial Timeによると、MiniMaxの従業員は、年末までにMiniMaxの年間収益が7000万ドルを超えると予想していると語った。

大規模モデルのスタートアップ企業は決して象牙の塔に住んでいるわけではありません。生き残るためのプレッシャーが彼らを前進させるのです。

大規模モデルの基盤技術における技術革新のペースが徐々に鈍化するにつれ、大手企業は資金調達の繰り返しとさらなるトレーニング費用の負担を強いられることになります。つまり、企業はより多くの市場の質問に答え、自社の健全な運営を確保できる商業化の道筋を見つけなければならないのです。

手の届かない空の満月を眺めながら、「六匹の小虎」は頭を下げて地面のペニー硬貨を探さなければなりませんでした。

基本的な大規模モデルではスタートアップの渇きを癒すことはできない

「 シリコンバレーではもう大型モデルを販売している人はいません。誰もが製品を販売しています。」 360 の会長である周紅毅氏は、ここ数日シリコンバレーで見聞きしたことをこのようにまとめた。

今年を振り返ると、Character.AIがGoogleに買収され、事前トレーニングを放棄してサードパーティのモデル企業との提携に転じると発表するなど、海外の大手モデル企業が合併や買収、倒産の危機に瀕していました。 AIユニコーンInflection AIがマイクロソフトに買収される。ヴィンセントイメージオープンソースモデルを立ち上げたStability AIは、1四半期で3,000万ドル以上の損失を出し、「身売り」の報道もあった。

「アプリケーションがなければ、オープンソースであろうとクローズドソースであろうと、基本モデルだけでは価値がありません。」李延紅氏は今年の世界人工知能会議（WAIC）で上記の判断を下した。

商業的な観点から見ると、基本的な大型モデルで利益を上げるという光輪は、わずか 2 年で打ち砕かれました。それはセクシーで良いビジネスではありません。

たとえば、大手スタートアップ企業である Open AI は、モデルアーキテクチャの最適化とトレーニングコストの削減により、大規模モデルの機能を同じレベルに維持しながら、提供するトークンの価格を大幅に引き下げました。今年7月、Open AIはGPT-3.5 Turboよりも60％安いGPT-4o miniモデルを発売しました。

100万トークンあたりの大型モデルの価格は引き続き下落しています。出典: Open AI

「情報へのアクセスコストは非常に低い。」ウルトラマンはエックスに向かって叫んだ。

国内市場では大型車種の価格競争が激化している。大企業の支援を受け、コンピューティングリソースを自由に使えるクラウドベンダーは、非常に魅力的な低価格を提供します。

しかし、公開された情報から判断すると、国内の大型モデルの価格競争は健全な競争とは言えない。 Caixinによると、Alibaba CloudやBaidu Smart Cloudを含む複数のクラウドベンダーの幹部は、今年5月に大手メーカーが値下げした後、推論コンピューティングパワーの粗利益率がマイナスに落ち込んだことを明らかにした。

一方では、大企業はクラウドコンピューティングのリソースの利点を活用して、価格コストを低いレベルにまで広げることができます。一方、クラウドベンダーにとっての利益の戦場は、大規模モデルではなく、「水を売る」ことにあります。つまり、大規模モデルの価格優位性を活用して、基本的なクラウド製品を宣伝する機会を活用することです。

上記のような利点を持たない大規模モデルのスタートアップの場合、基本的な大規模モデルの価格設定は必然的にクラウド ベンダーと競合することになります。

Open AI でさえ、API サービスを収益を生み出す主な事業にすることはできません。現在、Open AI のテクノロジーを利用しているサードパーティの協力者は 100 万人を超えると報告されています。しかし、Open AIの予測によれば、同社の今年の収益は37億ドルと予想されており、そのうちCエンドが収益の大部分を占め、27億ドルに達すると予測されている。調査機関 FutureSearch の調査によると、Open AI の API サービスによってもたらされる収益は、同社の総収益のわずか 15% を占めるに過ぎません。

収益構造において、API 呼び出しはわずか 15% を占める出典: FutureSearch

一般的な大型モデルを会話型製品にパッケージ化し、そのままテーブルに提供するだけでは、ユーザーの多様なニーズに応えることはできません。アプリケーションの観点から見ると、カバーできるユーザーグループはまだかなり限られています。さらに、現在中国で一般的に販売されている大型対話型製品はすべて無料で発売されています。

会話型製品は基本的な製品であるため、収益を直接収益化することはおろか、企業がトラフィックを購入するために費用を費やす必要が依然としてあります。

ジェネリックは役に立たない。

その結果、オープンAIから国内大手モデル企業まで、特定分野向けの製品が数多く発売されるようになりました。

製品ルートに関しては、依然として B エンドと C エンドの 2 つの方向に分かれています。

B面の商品化、先導

プレッシャーの下で、ビッグモデルのスタートアップは、基本的なビッグモデルのレベルに追いつきながら、商業化について考えることを決してあきらめませんでした。

過去6か月間の進展から判断すると、大型モデルの「6匹の小虎」のうち2匹が商業化の道の空白を埋めました。

Cエンド製品の開発を進めてきたDark Side of the Moonは、2か月前にエンタープライズ向けAPIをリリースした。 Zero One Everythingは、「二足歩行」のプロセスを加速する、収益性の高いBエンドソリューションを発表しました。

現状では、ほとんどのスタートアップは、方向性を選択する際にはToBがToCよりも優先されるというコンセンサスに達しているようです。

ビッグモデルの「六小虎」の中でも、B面ビジネスに注力する者が大多数を占めている。 ToB市場を拡大するという強い決意のもと、Zhipu AIとBaichuan Intelligenceはそれぞれ独自の発展の方向性を見つけました。

Zhipu AIのCEOである張鵬氏は、Bサイドビジネスに強く傾倒している。彼はかつて、C エンド製品を宣伝する主な目的は B エンドの顧客に機能を実証することであると認めました。張鵬氏は世界人工知能大会で、同社の現在の収益は主にBサイドから得られており、金融、教育、インターネット、小売、自動車、エネルギー、伝統的製造など数十の分野をカバーしており、現在1,000社以上の顧客を抱えていることを明らかにした。

ZhipuのCEO、張鵬氏。画像出典: Zhipu

6大モデル企業の中で、Zhipu AIが最も速いスピードで商業化を進めている企業であることは間違いありません。

メディアの不完全な統計によると、2024年までにZhipu AIは金融、エネルギー、自動車などの分野で数十件の受注を獲得しており、そのほとんどは中央国有企業からのものだという。

Guangcone Intelligenceからの独占情報によると、9月にZhipu AIは一連の社内チーム調整を完了した。調整の目的は、過去 2 年間の急速な拡大後に段階的に最適化を行い、コストを削減して効率を高めることです。

調整の直前と直後、Zhipu AIは投資前の評価額が200億元で、数百億元相当の新たな資金調達ラウンドを完了したと報じられた。この資金調達ラウンドでは、国有資産が再び参入した。このラウンドのリード投資家は、海淀区政府が設立した市場志向の投資プラットフォームである中関村サイエンスパーク社だった。

国有資産の参入は、中央国有企業の将来の商業拡大の基盤を再び築いた。

おそらく、大規模モデルのスタートアップが Zhipu AI から学ぶべき最も価値のあることは、同社が B サイド向けの包括的な営業チームを設立していることだろう。

Zhipu AIはクラウドベンダーと同様に営業チームを分割し、ByteDance Feishuの元最高業務責任者であるWu Weijie氏を引き抜いて、営業チームを華北、華東、華南に分割し、各地域に異なる重点を置いていると理解されています。例えば、中国東部地域では、消費が重要な焦点となっています。

2023年11月中旬現在、Zhipu AIの商用化チームは数十人から数百人へと急速に成長し、ソリューションを含め、プリセールスからアフターセールスまで一貫したチームを構築しています。

大手モデル企業が商業化で直面する困難に直面しているが、Zhipu AIの共同創設者兼COOである張帆氏は比較的楽観的だ。彼はかつて、Lightcone Intelligence に対し、 大規模モデルは当然ビジネスとテクノロジーの両面で良いサイクルを生み出すと語ったことがある。

Jieyuexingchenは、従来のTo Bトラックには参加しないと述べた。上記2社とは異なり、傑悦星塵は伝統的なカスタマイズと民間展開のルートを放棄し、国泰君安と協力して大規模な証券モデルを作成するなど、金融、オンライン文学などの分野にのみソリューションを提供しています。

B面の戦略的なレイアウトに関しては、Zero One EverythingのKai-Fu Lee氏も独自の考察を述べています。

「世界的に見ると、ToBサプライヤーは基本的に地元の企業だ」とリー・カイフー氏は言う。「ToBを行うには、中国で行う必要があります。デジタル人材を活用して小売やケータリングなどを行い、完全なソリューションを提供するなど、ブレークスルーの余地がいくつかあることを私たちは発見しました。」

中国のデジタルヒューマン市場ではすでに競争が激しくなっていますが、大規模なモデルの基礎能力を本当に備えている企業は多くありません。これはゼロワン万武にとって突破口となるチャンスかもしれないが、良い結果を得たいのであれば、デジタルヒューマン市場の後発企業が評価額数百億の大型モデルのストーリーを支えるのは到底無理だ。

Baichuan Intelligenceは医療分野に重点を置いています。百川智能のCEOである王小川氏は、医療は「ビッグモデルの最高の宝石」であり、ビッグモデルの商業化にとって最良のシナリオの1つであると考えています。

ユーザーに提供される健康管理アプリケーションから企業向けのMaaSおよびAaaSソリューションまで、Baichuan Intelligenceは医療分野におけるビッグモデル技術のさまざまな応用を模索しています。今年8月、百川智能は北京市児童病院と提携し、児童健康+4AIスマート児童サービス製品の大型モデルを発売する予定だ。

Cエンドの商品化：テキストより動画、国内より海外販売が好調

大型モデルの基本性能は海外市場のそれに近づいているものの、CエンドAIネイティブアプリケーションの王座は依然として空席のままです。待望の「10億DAU」製品はまだ誕生していないが、このチャンスを逃したくない人はいないだろう。

「ToC市場はToB市場の10倍の規模になるだろう」と王小川氏はかつて語った。

しかし、この甘いケーキの一部を獲得したいのであれば、トラフィック量の多い大企業が先行者利益を得ることになります。「アプリ」工場として知られるByteDanceとそのDoubaoアプリが前例となっている。 AI製品リストデータによると、9月にDoubaoの月間アクティブユーザー数は4,700万人に達した。比較すると、Kimi の月間アクティブユーザー数はわずか 571 万人で、前者の 15% 未満でした。

ToCを行う際は、海外展開が第一選択肢となります。李開復氏は、国内のAIアプリケーションの顧客獲得コストの上昇と海外ユーザーの成熟した支払い習慣の利点を考慮し、上記の理由に基づいて、ゼロワンワンウーのCエンド製品は現在、主に海外市場で展開されていると述べた。

Cエンドの大規模な「六小虎」の配置から判断すると、ほとんどのメーカーはPMF（製品と市場の一致）の機会を求めてホットな方向への熱意を維持しています。 中でも、AI検索、AIコンパニオンシップ、AIビデオ、AI生産性ツールなどの分野での競争は特に激しいです。

AI検索トラックを例にとると、初期段階の障壁が高くない場合、大規模モデルのスタートアップは依然としてそれを実装するためのより良い方法を模索しています。

おそらくOpen AI o1モデルに触発されて、 AI検索のブレークスルーポイントは、複雑な問題を分解して分析する能力の進化に焦点を当てたスローシンキングに移行し始めています。

今月、Dark Side of the MoonはKimi Exploration Editionをリリースし、Zhipuの子会社であるQingyan AIも「AI Search」機能をリリースしました。前者は、人間の推論と思考のプロセスをシミュレートし、複雑な問題を複数のレベルで分解し、深い検索を実行できます。後者は「思考の連鎖」を強みとし、オンライン検索をベースに深い推論機能を追加します。まず複雑な問題を複数の小さなステップに分解し、次に複数の論理的推論と相互検証を通じて包括的に答えを導き出し、答えの精度を向上させます。

キミを複数のステップで分解することで複雑な問題を解決する出典: Dark Side of the Moon

大規模な言語モデルを持つ製品はCエンドでは商品化が難しいが、AIビデオなどのマルチモーダル分野では改善がみられている。

大規模モデルのスタートアップのマルチモーダル探索の進捗状況はさまざまですが、レイアウトアクションの見積もりや新製品の発売などがあります。

今年7月、Zhipu AIは6秒以内の動画生成をサポートするAI生成動画製品「Qingying」をリリースし、その後、動画モデルCogVideoXをオープンソース化しました。 MiniMax は先月、Conch AI で利用可能なビデオモデル abab-video-1 をリリースしました。統計によると、MiniMaxビデオモデルは現在、VBench（ビデオ生成モデル評価システム）でKuaishou KeLingを上回り、総合ランキングで1位になっています。