LLM間の性能差は急速に縮まりつつあります。
中国のAIスタートアップは、資金力や計算能力でテクノロジー大手と競争することができないため、独自のデータ優位性を持つ分野のAIアプリケーションに注力しなければなりません。
中国のAI市場の動向は、世界的なAI競争において資金と計算資源が限られる新興市場にとって有用な参考例です。
TikTokは、世界のユーザーが最も長い時間を費やすソーシャルネットワークかもしれませんが、TikTokのインフルエンサーで、その親会社であるByteDance（バイトダンス）が、世界トップ10のモバイルアプリであるもう一つのアプリ、動画編集アプリのCapCut（キャップカット）も保有していることに気づいている人はほとんどいません。2024年後半までに、総ダウンロード数はCapCutは全モバイルアプリの中で4位にランクインし、FacebookやInstagram、TikTokに次ぐ順位でした。
CapCutが現在人工知能（AI）を活用していることを理解している人はさらに少ないでしょう。対応するAI生成コンテンツソフトウェアのDearmina（ドリーミナ）は、テキスト入力を動画コンテンツに変換するOpenAIのSoraに匹敵します。
5月下旬、ByteDanceは自社の大規模言語モデル（LLM）を発表し、OpenAIのように、AI市場に衝撃を与えました。同社は主力モデルの「Doubao（豆包）」を、中国の大手テクノロジー企業の類似製品より大幅に低い価格で提供しました。同社は、Doubao LLMが200万文字（中国語の文字）を、RMB 1（0.14ドル）で、125万トークンに相当する量の処理が可能だと主張しています。
中国の他のテクノロジー大手、例えばAlibaba（アリババ）やTencent（テンセント）も、すぐに大幅な値下げで追随しました。一部の企業は、性能の低いLLMへのアクセスを無料で提供しました。
同週に発表されたOpenAIの最先端のマルチモーダルモデルGPT-4oは、処理される入力トークン100万個あたり5ドルです。AIにおいて、トークンはアルゴリズムによって処理されるデータの基本単位です。中国のLLMでは、通常、1トークンは1〜1.8文字の中国語に相当します。
中国のこの価格競争や、米国における同様の動向（Metaのオープンソースモデル「Llama」やxAIの「Grok」など、無償で公開されたモデルがOpenAIにモデル価格の引き下げを迫っている）は、LLM間の性能差が急速に縮まっていることを示しています。
LLMの基盤モデル自体が汎用化されると、様々な企業は、それらをオペレーティングシステムやプラットフォームとみなすことができ、これらのモデルを基盤として、まだ本格的に登場していないAIアプリケーションを開発する大きな機会があります。
したがって、中国のAI市場では、ほとんどの参入企業がアプリケーション、つまりLLMの「商用化」に注力しています。異なる業界分野における特定のタスク向けのAIアプリケーションに関しては、性能を決定する唯一の要因はモデルの規模ではないかもしれません。
アーキテクチャ、学習データ、ファインチューニング技術などの他の要素も、重要な役割を果たす可能性があります。価格競争はスタートアップのLLMコストを削減し、利益率を高めています。
もちろん、このようなイノベーションの方向性の転換は、多くの中国のAIスタートアップにとっては必要に迫られたものでもあります。米国の制裁により、NVIDIA（エヌビディア）のGPUなどの最先端チップは入手が困難になっています。
また、中国の景気減速により、スタートアップにとって「ベンチャーキャピタルの冬」が訪れています。資金力や計算能力ではテクノロジー大手と競争できません。そのため、以下のような独自の優位性がある分野のAIアプリケーションに注力しなければなりません。
既存のデータ資源
データはアルゴリズムやモデルを差別化し、独自のデータは持続可能なAIの参入障壁となります。AIでは、高品質な検索、分類、予測、パーソナライゼーション、異常検知など、さらに多くのユースケースがデータに依存しています。したがって、TikTokとByteDanceの比類のないショート動画プラットフォームと提携しているCapCutが、優れた動画編集ソフトウェアであることは驚くことではありません。
CapCutのAIツールであるDreamina（ドリーミナ）は、最近中国語名の「即梦（Jimeng）」にリブランディングされ、その間にAI描画およびAI動画編集機能の本格的なローンチを完了しました。OpenAIのSoraと同様に、ユーザーはテキストによる説明を画像に変換できます。
さらに、即梦は「ストーリー作成」機能の導入を計画しており、ユーザーがAI技術を使って個別化されたストーリーを作成できるようにすることで、製品ラインを強化します（この今後導入される機能は、まだテスト中です）。この機能は明らかに、TikTokのショート動画のDNAを受け継いでいます。
堅固な顧客データ基盤の整備と、企業固有のモデル向けのデータキュレーションへの投資
中国のスタートアップであるFancyTech（ファンシーテック）は、LVMHの2024年イノベーション賞を受賞しましたが、これは3D製品モデルから動画を生成する生成AIを活用したプラットフォームであり、この好例です。
FancyTechの創業者たちは、eコマースプラットフォームのTmall（天猫、アリババグループの一部）で働いていた際に、グローバルブランドの悩みを理解しました。在庫にある100製品に対して100本の動画が必要になることもあり、従来の制作方法では、それを行うことはほぼ不可能でした。
現在、生成AIがこの悩みに対する強力なツールを提供しており、HublotのTmall旗艦店のようなブランドでは、FancyTechを使って作成された複数の動画が掲載されています。
最も重要なのは、広告動画の制作と配信のプロセス全体が完全に自動化されており、人による品質管理が不要であることです。その秘訣は何でしょうか。FancyTechは、自社のAIアプリケーションを学習させるために高品質なデータセットをキュレーションすべく、データラベリングチームに多額の投資を行いました。その結果、ブランド向けに高品質な動画コンテンツが生成されます。
企業は、検索拡張、プロンプトと応答によるファインチューニング、自己教師あり事前学習という3つの方法でAIアプリケーションを改善できます。理想的な導入は、これら3つすべてを組み込むことですが、それには大きなデータラベリングの負荷がかかります。
世界経済フォーラムは、人工知能のためのガードレールをどのように構築しているのでしょうか。
AI卓越性センターは、急速に進化する人工知能と、それが経済や社会に与える影響を理解するために、各分野のリーダーをつないでいます。AI導入に関連する機会、リスク、トレードオフについて、情報に基づいた対話を支援しています。
信頼できる場や協働的な取り組みを通じて、センターはパートナーが共通の理解を構築し、AIのイノベーションと利用に対する責任あるアプローチに向けて協働できるよう支援しています。
小さいことが新しい大きさになる
テクノロジー大手が規模の大きい大規模言語モデルの開発を競う中、驚くべき潮流が生まれています。それは、より小型のモデル、すなわち小規模言語モデル（SLM）です。SLMは特定の用途により適しています。LLMモデルは数千億のパラメータを誇りますが、SLMは約数百億のパラメータです。2023年がLLMの年であったとすれば、2024年はSLMの年になる可能性が高いでしょう。
SLMは、リアルタイムアプリケーションに不可欠な適応性と応答性をある程度提供します。ドメイン固有の質疑応答などの特定のタスクにおいて、これらのコンパクトで効率的な、目的に特化したSLMは、速度、コスト、精度という3つの主要な指標にわたって優れた性能を発揮できる可能性があります。最大規模のLLMが一流大学の博士号取得者を目指すのであれば、より小型のSLMは専門学校の卒業生で満足なのです。
中国のAI関係企業がSLMに注力しているのは、「モノのインターネット」（IoT）とエッジコンピューティングの時代が静かに到来しているためです（接続された人間よりも接続されたモノの方が多い）。小型であるため、リクエスト処理の遅延が少なく、速度が重要となるIoT向けのエッジAIコンピューティングに理想的です。中国のECサイトでは、様々なAIコンパニオンロボットがすでに販売されており、そのほとんどが100ドル未満です。
要約すると、中国のAI市場はハイブリッドAIエコシステムを発展させつつあり、多くの場合、資金や計算資源が限られている中でも、企業が生成AIのもたらす機会を活用できるようにしています。
これらの企業はオープンソースモデルを最大限に活用しながらLLMを利用していますが、より特定のアプリケーションやSLMに重点を置いています。SLMは小型で、高度に独自のデータを用いて学習させることができるため、オンプレミス（例：スマート農業）や仮想プライベートクラウド上で運用されることが多くなっています。
その結果、中国では、様々な業界においてPMF（プロダクト・マーケット・フィット）を実現したと主張するAIアプリケーションが次々と登場しています。中国はデジタルインフラの整備に注力し、データを経済の基本要素として位置付けているため、そのデータ資源はさらに標準化、体系化され、統合が進んでいます。その産業政策は、過去10年の「インターネット+」から「データ×」へと最近移行しました。中国の全体的なデータ基盤は、2024〜2025年を「展開と拡大」の年とする態勢が整っています。
中国のAI市場の動向は、世界的なAI競争において資金と計算資源が限られる新興市場にとって有用な参考例です。
企業向けに対応したアーキテクチャがAIを真に活用できる段階に、ようやく到達しつつあります。そのため、今こそ新興市場が既存のデータ資源を活用し、デジタルインフラに投資して、AIを創造的に導入する好機です。
独自のデータや専門知識という、LLMモデルが持たない貴重な資源を活用することで、新興市場は現在のAIブームを生かし、デジタルトランスフォーメーションにおいて飛躍的な発展を遂げられる可能性があります。
