OpenAIは次の巨大企業になれるか?[英エコノミスト]

OpenAIは次の巨大企業になれるか?[英エコノミスト]
会場を歩くオープンエーアイのサム・アルトマン最高経営2023年7月14日(金)、会場を歩くオープンエーアイのサム・アルトマン最高経営責任者(左)、米アイダホ州サンバレーで開催されたAllen & Co. Media and Technology Conferenceにて。写真家 デビッド・ポール・モリス/ブルームバーグ責任者(左)。
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新しい市場の創造は、長いレースのスタートのようなものだ。観客が興奮の渦に巻き込まれる中、競争者たちは順位を競い合う。その後、レースと同じように、市場は落ち着いた第2段階に入る。競争相手は、リーダーと後発に分かれる。観客は少なくなる。

人工知能(AI)の未来を支配する競争では、マイクロソフトの支援を受けたOpen AIが、昨年11月にChatGPTを発表して早々にリードを確立した。このアプリは、それまでのどのアプリよりも早く1億人のユーザーを獲得した。ライバルたちは躍起になった。グーグルとその親会社であるアルファベットは、チャットボット「Bard」のリリースを急いだ。Anthropicのような新興企業も同様だった。ベンチャーキャピタルは2023年上半期に400億ドル以上をAI企業に注ぎ込んだ。その後、熱狂は沈静化した。グーグル検索のデータによれば、AIに対する一般の関心は数カ月前にピークに達した。ChatGPTのウェブサイトへの訪問者数は、5月の2億1000万人から現在は1億8,000万人に減少している(グラフ1参照)。

技術的にOpenAIがまだ先を行っていると見ている。同社の最新AIモデルであるGPT-4は、さまざまなベンチマーク(読解や数学の質問に答える能力など)で他を圧倒している。直接対決の比較では、現在2位のAnthropicのClaude 2に、世界トップのチェスプレイヤーが最も近いライバルと対戦するのとほぼ同等の差を付けている。さらに重要なことに、OpenAIは実際にお金を稼ぎ始めている。オンライン・テクノロジー情報誌『ジ・インフォメーション』によれば、ChatGPTがローンチする前の1年間は、売上はわずか2,800万ドルだったのに対し、今では年間10億ドルの収益を上げている。

OpenAIは、初期の優位性を永続的な優位性に変換し、ビッグテックの仲間入りをすることができるのだろうか? そのためには、ネットスケープからマイスペースまで、初期の成功やつまずきから学んだライバルに追い抜かれた、かつてのハイテク・パイオニアの運命を避けなければならない。また、先発企業であるだけに、同社が下す決断は、黎明期にある業界のより広い方向性についても多くを語ることになるだろう。

OpenAIは不思議な会社だ。現ボスのサム・アルトマンや、テスラの技術に長けた最高経営責任者(CEO)イーロン・マスクを含む起業家たちによって、非営利ベンチャーとして2015年に設立された。その目的は、あらゆる種類の知的作業において人間と同等かそれ以上の能力を持つ汎用人工知能(AGI)を構築することだった。中間目標は「Dota」と呼ばれるビデオゲームをマスターできるAIだった。この問題に取り組む中で、OpenAIの技術者たちは膨大なコンピューティングパワーを利用するシンプルなアプローチにたどり着いたと、退社した初期の従業員は語る。2017年にグーグルの研究者たちが「Transformer(トランスフォーマー)」と命名した画期的な機械学習技術に関する論文を発表したとき、OpenAIのエンジニアたちは、インターネットからかき集めた膨大な量のデータを処理能力と組み合わせることで、それをスケールアップできることに気づいた。その結果、Generative Pre-trAIned transformer、略してGPTが誕生した。

必要なリソースを確保するために、OpenAIは金融工学を採用する必要があった。2019年、OpenAIは非営利組織の中に「上限利益企業」を設立した。そもそも、この事業への投資家は初期投資の100倍を稼ぐことができるが、それ以上は稼げない。同社は株式を分配するのではなく、所有権のない将来の利益に対する請求権(「利益参加ユニット」)を分配する。さらに、OpenAIは、OpenAIの目標であるAGIに到達したと取締役会が判断するまで、すべての利益を再投資することができるという。OpenAIは、これは「ハイリスクな投資」であり、「寄付」に近いものと考えるべきだと強調している。「我々は万人向けではありません」とOpenAIの最高執行責任者で財務の第一人者であるブラッド・ライトキャップは言う。

そうかもしれません。マスクは2018年に撤退した。OpenAIの直近の資金調達ラウンドでは、その複雑な構造に怖気づいた潜在的投資家もいた。しかし、アルトマンとライトキャップは他の投資家を取り込むことができた。より魅力的になるために、同社は利益の上限を年率に基づくものに緩めた(ただし、上限がいくらかは明らかではない)。AGIの意味に関する学術的な議論はさておき、利益参加ユニット自体は通常の株式と同様に市場で売却することができる。同社はすでに、初期の従業員に対してユニットを売却する機会をいくつか提供している。購入を選択した投資家は、同社が成長を続ければベンチャー企業並みのリターンを得られると確信しているようだ。

日本のリスク依存型ハイテク投資会社であるソフトバンクは、OpenAIに大きな賭けをすることに熱心な最新の投資家だと思われる。この新興企業はこれまでに総額約140億ドルを調達している。その大部分(おそらく130億ドル)はマイクロソフトからのもので、同社のAzureクラウド部門はOpenAIに必要なコンピューティング・パワーを提供している。マイクロソフトは、OpenAIの利益の大部分を受け取ることになる。短期的には、OpenAIの技術をライセンスし、世界の大企業を含む自社の顧客に提供することができる。

OpenAIが資金力のある支援者を惹きつけているのは、まさにその通りだ。同社は、よりインテリジェントなモデルを作り続けるために必要なデータとコンピューティングパワーを調達するために、膨大な資金を必要としているからだ。アルトマンは、OpenAIは「シリコンバレー史上最も資本集約的な新興企業」で終わる可能性があると述べている。OpenAIの最新モデルであるGPT-4は、GPT-3の数倍にあたる約1億ドルをかけて開発されたと推定されている。

当面の間、投資家たちはこの事業にさらに資金を注ぎ込むことに満足しているようだ。しかし、彼らは最終的には見返りを期待している。OpenAIは、その使命を達成するためには、他の駆け出しのビジネスと同じように、コストと収益について真剣に考えなければならないことに気づいている。

GPT-4はすでにコスト意識の高さを示している。例えば、調査会社SemiAnalysisのディラン・パテルは、GPT-4は16のパートに分かれており、それぞれ異なる種類のタスクに特化していると指摘する。そのため、モノリシックなモデルよりも設計が難しい。しかし、一度訓練されたモデルを実際に使うには、すべてのスペシャリストが質問に答える必要はないため、コストは安くなる。OpenAIが次の大型モデルであるGPT-5のトレーニングを行っていない大きな理由もコストである。その代わり、GPT-4.5を開発中で、これはGPT-4と「似たような品質」だが、「ランニングコストはかなり安い」と、同社に詳しい情報筋は言う。

模範的セールスマン

しかし、OpenAIが最も変貌を遂げ、最近最も精力的に活動しているのは、収益を生み出すビジネス面である。AIは、AGIの頭脳が人間の頭脳のように多機能になるずっと前に、多くの価値を生み出すことができる、とライトキャップは言う。OpenAIのモデルはジェネラリストであり、膨大なデータに基づいて訓練され、さまざまなタスクをこなすことができる。ChatGPTの大流行によって、OpenAIは消費者、開発者、そして技術を取り入れようとする企業にとってデフォルトの選択肢となった。OpenAIに投資しているベンチャーキャピタル(VC)企業Andreessen Horowitzの調査によると、最近の落ち込みにもかかわらず、ChatGPTは依然として生成AIサイトのトップ50のトラフィックの60%を占めている(グラフ2参照)。

しかし、OpenAIはもはやChatGPTだけではない。OpenAIは、ますます企業間のプラットフォームとなりつつある。投資銀行のモルガン・スタンレーを含む大企業の顧客向けに、独自の特注製品を開発している。11月6日には、初の開発者会議で新しいツールを発表する予定だ。

さらに、同社は1億7,500万ドルの投資枠を持ち、自社のプラットフォーム上でアプリケーションを開発する小規模なAI新興企業に投資している。その技術をさらに広めるために、アルトマンがかつて率いていたシリコンバレーの新興企業育成機関YコンビネーターのAI企業に特典を与えている。OpenAIにも出資しているVC企業、ファウンダーズ・ファンドのジョン・ルティグは、この広大で多様な流通は、技術的な優位性よりもさらに重要かもしれないと考えている。

GPTのようなモデルは固定費が高く、競合他社にとって大きな参入障壁となる。その結果、OpenAIは法人顧客を囲い込みやすくなるかもしれない。自社のニーズに合わせてモデルを微調整するために社内のデータを共有する場合、多くの顧客はサイバーセキュリティ上の理由から、あるいは単に、コンピューティング・クラウド間ですでにそうであるように、あるAIプロバイダーから別のプロバイダーへデータを移動させるのはコストがかかるという理由から、複数回そうすることを望まないかもしれない。ビッグモデルに思考を教えるには、高品質なデータの認識からソースコードを素早くデバッグするコツまで、多くの暗黙のエンジニアリング・ノウハウも必要になる。アルトマンは、真のモデルトレーニングのフロンティアにいるのは世界で50人以下だと推測している。このうち、多くの人がOpenAIで働いている。

これらはすべて本当の利点だ。しかし、OpenAIの優位性を保証するものではない。ひとつには、アルファベット、アマゾン、メタをそれぞれ検索、電子商取引、ソーシャル・ネットワーキングにおける準独占企業に押し上げた、規模がさらなる規模を生むネットワーク効果のようなものがまだ現れていないことだ。GPT-4は膨大な数のユーザーを抱えているにもかかわらず、半年前と現在を比較するとほとんど改善されていない。ユーザーデータを使ってさらにチューニングを重ねることで、レールから外れる可能性は低くなったが、全体的なパフォーマンスは予測不可能な形で変化しており、場合によっては悪化している。

モデル作りの先発者であることは、いくつかのデメリットももたらすかもしれない。モデラーにとって最大のコストは、訓練ではなく実験である。多くのアイデアは、うまくいったものがトレーニングの段階に到達する前に頓挫してしまった。そのため、OpenAIは昨年、GPT-4のトレーニングコストが5分の1であったにもかかわらず、約5億ドルの損失を出したと推定されている。儲からないアイデアのニュースは、すぐに世界中に広まる傾向がある。そのため、OpenAIの競合他社はコスト高となる盲点を避けることができる。

顧客に関しては、その多くがOpenAIの製品に縛られ、その結果OpenAIの言いなりになることを恐れて、OpenAIへの依存度を下げたいと考えている。OpenAIからの離反者によって設立されたAnthropicは、すでに多くのAIスタートアップにとって人気のある第二の選択肢となっている。まもなく、彼らはより最先端の選択肢を手にすることになるかもしれない。グーグルは、GPT-4よりも強力とされるGeminiを開発している。OpenAIとの提携にもかかわらず、マイクロソフトでさえもライバルのような存在だ。マイクロソフトはGPT-4のブラックボックスにアクセスできるし、世界の大企業のIT部門と深いつながりを持つ巨大な販売部隊も持っている。このような選択肢の多さが、OpenAIの価格決定力を弱めている。また、アルトマンの会社は、優位に立ち続けたいのであれば、より良いモデルを開発し続けなければならない。

OpenAIのモデルがブラックボックスであることも、データ・プライバシーを懸念する大企業を含む一部の潜在的なユーザーへの訴求力を弱めている。彼らは、メタのLlama 2のような、より透明性の高い「オープンソース」モデルを好むかもしれない。一方、洗練されたソフトウェア企業は、その挙動を完全に制御するために、独自のモデルを構築したいと考えるかもしれない。

また、汎用性(ひとつのことだけでなく、多くのことをこなせる能力)から離れ、より狭いデータセットや特定のタスクで訓練された、より安価なモデルを構築する企業もある。Replitと呼ばれるスタートアップは、コンピューター・プログラムを書くためだけに訓練されたモデルを開発した。ReplitはDatabricksというAIクラウドプラットフォームの上に設置されており、AI半導体のスペシャリストとして10億ドルの売上を誇るNVIDIAが出資している。Character AIは、実在の人物や想像上の人物に基づいたバーチャルな人格を作り、他のユーザーと会話できるようにするモデルを設計した。ChatGPTに次いで2番目に人気のあるAIアプリだ。

ベンチャーキャピタリストのケビン・クォック(OpenAIの支援者ではない)は、近日中に発表するエッセイの中で、モデルの汎用性からどれだけの価値が得られるかということが核心的な問題だと指摘する。もしそうでなければ、業界はReplitやCharacter AIのような多くの専門企業によって支配されるかもしれない。もし一般的であれば、OpenAIやGoogleのような大きなモデルがトップに立つかもしれない。アルトマンは今も規模を重視している。「私たちは確実に規模を拡大し続けるでしょう」と彼は言う。

Sutter Hill Venturesのマイク・シュパイザー(もう一人の非OpenAI投資家)は、市場は一握りの大規模なジェネラリスト・モデルで終わり、タスクに特化したモデルがロングテール化するのではないかと考えている。このような寡占状態は、グーグルの成功のような天文学的な結果をもたらす可能性を制限するかもしれないが、それでもOpenAIはかなりの金額を手にすることができるだろう。そして、もし同社が人間を超える思考マシンを作るという使命を本当に達成したら? その時は、すべての賭けが外れることになる。■

From "Could OpenAI be the next tech giant?", published under licence. The original content, in English, can be found on https://www.economist.com/business/2023/09/18/could-openai-be-the-next-tech-giant

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