家スターバックスのコーヒー豆販売業者のようなサプライヤーが台頭し、AIブームが市場リーダーを脅かす
AI基盤モデルはどれほど重要なのか？
奇妙な質問に聞こえるかもしれないが、AIスタートアップは、基礎モデルを独自の資産ではなく、交換可能な商品と見なすようになってきている。当初は単なる「GPTラッパー」と見なされていた多くのビジネス（ChatGPTのような既存モデルの上でインターフェースを開発するビジネス）は、現在ではモデルの優位性よりもタスク固有のカスタマイズやユーザー体験を優先している。このシフトはBoxWorksでも明らかで、そこでは基礎となるAIアーキテクチャよりもアプリケーションレイヤーのイノベーションが議論の中心となっていた。
この傾向にはいくつかの要因がある。基礎モデルの核となる利点である、大規模な事前学習による指数関数的な利益は頭打ちになった。AIの進歩は続いているが、ハイパースケーリングの初期のリターンは減少しており、微調整と強化学習に焦点が当てられている。AIコーディング・ツールを例にとると、インターフェイスの改良に投資する方が、事前学習に何十億ドルも注ぎ込むよりもROIが良くなっている。Anthropicのような基盤モデル企業でさえ、この分野では秀でているが、こうした能力はもはや永続的な優位性を保証するものではない。
AIの競争環境は、大手ラボの優位性を侵食するような変革期を迎えている。万能の人工知能（AGI）を追い求めるのではなく、近い将来はソフトウェア開発から企業データソリューションまで、特化したアプリケーションに属するようになる。一時的な先行者利益だけでなく、基礎的なモデルはこれらの領域ではほとんど競争力を発揮しない。さらに悪いことに、オープンソースの代替は価格決定力をコモディティ化する可能性があり、OpenAIやAnthropicのような大企業を、ある創業者が「スターバックスにコーヒー豆を売る」ような、利益率の低いインフラ・プロバイダーに成り下がらせる可能性がある。
これは、AIの経済力学にとって激震的な変化を意味する。これまでは、AIの成功は基盤モデルのパイオニアであるOpenAI、Anthropic、Googleと切り離せないように思われていた。AIの変革力を信じることは、これらの企業がテクノロジーの未来を支配する、世代を決定付ける企業になることに賭けることを意味した。
初期の仮定は、この結果を支持していた。基礎モデルの開発はAIの主要事業であり、急速な進歩が一見難攻不落のリードを生み出していた。シリコンバレーのプラットフォーム優位の考え方は、モデル作成者がAIの商業的応用から不釣り合いな価値を獲得するという期待を強めた。
最近の動向は、この物語を複雑にしている。盛んなサードパーティーのAIサービスは現在、基盤となるモデルを交換可能なコンポーネントとして扱っている。スタートアップ企業は、GPT-5、クロード、ジェミニを展開の途中でシームレスに切り替えるが、ユーザーはその違いに気づかない。基礎となるモデルが進歩し続ける一方で、単一のプレーヤーが業界の永続的な覇権を確立できるようには見えない。
Disrupt 2025で10,000人以上のテックおよびVCのパイオニアとつながる
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、Sequoia Capital、Elad Gilの業界の巨人たちが、スタートアップの成長戦略を満載した200以上のセッションに参加します。TechCrunchの20周年を、テック業界の聡明な頭脳とともに祝おう。9月26日までに割引チケットを確保すれば、668ドル割引となる。
Disrupt 2025で1万人以上のテック企業やVCのパイオニアとつながろう
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、Sequoia Capital、Elad Gilの業界の巨匠たちと、スタートアップの成長戦略を満載した200以上のセッションに参加しよう。TechCrunchの20周年を、テック業界の聡明な頭脳とともに祝おう。9月26日までに割引チケットを入手すれば、668ドルの割引が適用される。
AIにおける先行者優位性を否定する証拠が続々。a16zのマーティン・カサドが指摘するように、OpenAIはコーディング、画像、動画生成モデルのパイオニアでありながら、3つのカテゴリーで競合他社に敗れている。「我々の調査は、AIの技術スタックには固有の堀がないことを示唆している」とカサド氏は指摘する。
とはいえ、基盤となるモデル企業は、ブランド認知度、インフラ規模、莫大な資本準備といった強みを保持している。OpenAIのコンシューマー・ビジネスは、コーディング・ツールよりも守備範囲が広く、予期せぬ優位性が生まれる可能性がある。AIの急速な進化に伴い、今日のトレーニング後の焦点は数カ月以内に変わるかもしれない。最も予測不可能なのは、製薬や材料科学におけるAGIのブレークスルーが、AIモデルの価値を再定義する可能性があることだ。
今のところ、基礎となるモデルの絶え間ない拡張はますます疑わしいものになりつつあり、メタの10億ドル規模のギャンブルは特に危険視され始めている。
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コメント (3)
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![JuanJackson]()
Интересная аналогия со Starbucks, но вот меня больше волнует этическая сторона. Когда базовые модели становятся «товаром», кто отвечает за их предвзятость или вредоносный вывод? Идея, что «поставщики кофейных зёрен» выигрывают, кажется немного наивной, ведь реальная власть всё равно у тех, кто контролирует данные и вычислительные мощности. 🤔 Кстати, эта гонка уже напоминает «золотую лихорадку» — многие стартапы сгорят, а выживут единицы.
![RogerJackson]()
이 기사 읽으면서 스타벅스 원두 공급자 같은 비유가 참 흥미롭네요. AI 모델이 상품화되는 추세가 명백한데, 지금은 누가 '래퍼'인지 '진짜 혁신'인지 구분하기 점점 어려워지고 있어요. 개인적으로는 단기적인 투자 열풍보다 실질적인 산업 적용 사례가 더 궁금합니다. 🧐
![NicholasLewis]()
Ich verstehe nicht ganz, warum KI-Grundlagenmodelle mit einer Kaffeebohne verglichen werden. Das Bild ist zwar clever, aber irreführend. Ein Auto wird nicht weniger wertvoll, nur weil seine Einzelteile von verschiedenen Zulieferern kommen. Genauso sind die eigentlichen Anwendungen, die auf diesen Modellen aufgebaut werden, denke ich, entscheidend. Ist die eigentliche Sorge vielleicht, dass die 'Hersteller' ihre Macht verlieren, so wie es bei Tesla mit traditionellen Herstellern ist? Interessanter Artikel, der zum Nachdenken anregt. 🤔
AI基盤モデルはどれほど重要なのか？
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この傾向にはいくつかの要因がある。基礎モデルの核となる利点である、大規模な事前学習による指数関数的な利益は頭打ちになった。AIの進歩は続いているが、ハイパースケーリングの初期のリターンは減少しており、微調整と強化学習に焦点が当てられている。AIコーディング・ツールを例にとると、インターフェイスの改良に投資する方が、事前学習に何十億ドルも注ぎ込むよりもROIが良くなっている。Anthropicのような基盤モデル企業でさえ、この分野では秀でているが、こうした能力はもはや永続的な優位性を保証するものではない。
AIの競争環境は、大手ラボの優位性を侵食するような変革期を迎えている。万能の人工知能（AGI）を追い求めるのではなく、近い将来はソフトウェア開発から企業データソリューションまで、特化したアプリケーションに属するようになる。一時的な先行者利益だけでなく、基礎的なモデルはこれらの領域ではほとんど競争力を発揮しない。さらに悪いことに、オープンソースの代替は価格決定力をコモディティ化する可能性があり、OpenAIやAnthropicのような大企業を、ある創業者が「スターバックスにコーヒー豆を売る」ような、利益率の低いインフラ・プロバイダーに成り下がらせる可能性がある。
これは、AIの経済力学にとって激震的な変化を意味する。これまでは、AIの成功は基盤モデルのパイオニアであるOpenAI、Anthropic、Googleと切り離せないように思われていた。AIの変革力を信じることは、これらの企業がテクノロジーの未来を支配する、世代を決定付ける企業になることに賭けることを意味した。
初期の仮定は、この結果を支持していた。基礎モデルの開発はAIの主要事業であり、急速な進歩が一見難攻不落のリードを生み出していた。シリコンバレーのプラットフォーム優位の考え方は、モデル作成者がAIの商業的応用から不釣り合いな価値を獲得するという期待を強めた。
最近の動向は、この物語を複雑にしている。盛んなサードパーティーのAIサービスは現在、基盤となるモデルを交換可能なコンポーネントとして扱っている。スタートアップ企業は、GPT-5、クロード、ジェミニを展開の途中でシームレスに切り替えるが、ユーザーはその違いに気づかない。基礎となるモデルが進歩し続ける一方で、単一のプレーヤーが業界の永続的な覇権を確立できるようには見えない。
Disrupt 2025で10,000人以上のテックおよびVCのパイオニアとつながる
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Disrupt 2025で1万人以上のテック企業やVCのパイオニアとつながろう
Netflix、Box、a16z、ElevenLabs、Wayve、Sequoia Capital、Elad Gilの業界の巨匠たちと、スタートアップの成長戦略を満載した200以上のセッションに参加しよう。TechCrunchの20周年を、テック業界の聡明な頭脳とともに祝おう。9月26日までに割引チケットを入手すれば、668ドルの割引が適用される。
AIにおける先行者優位性を否定する証拠が続々。a16zのマーティン・カサドが指摘するように、OpenAIはコーディング、画像、動画生成モデルのパイオニアでありながら、3つのカテゴリーで競合他社に敗れている。「我々の調査は、AIの技術スタックには固有の堀がないことを示唆している」とカサド氏は指摘する。
とはいえ、基盤となるモデル企業は、ブランド認知度、インフラ規模、莫大な資本準備といった強みを保持している。OpenAIのコンシューマー・ビジネスは、コーディング・ツールよりも守備範囲が広く、予期せぬ優位性が生まれる可能性がある。AIの急速な進化に伴い、今日のトレーニング後の焦点は数カ月以内に変わるかもしれない。最も予測不可能なのは、製薬や材料科学におけるAGIのブレークスルーが、AIモデルの価値を再定義する可能性があることだ。
今のところ、基礎となるモデルの絶え間ない拡張はますます疑わしいものになりつつあり、メタの10億ドル規模のギャンブルは特に危険視され始めている。
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