2022年11月30日から、米国のOpenAI社がChatGPTを発表した後、このAIアプリはすぐに世界中で大流行し、最も急速に成長している消費者アプリケーションの一つになりました。第1回開発者カンファレンスDevDayによると、OpenAIは現在、92％以上のフォーチュン500企業を含む200万人以上の開発者を引き付けています。現在、ChatGPTには週に約1億のアクティブユーザーがいます。

同時に、それは非常に高い生産性解放の潜在能力を示しており、多くの業界を急速に促進し、その多様な新しいビジネスモデルを短期間で生み出しました。

最近、準備万端のGoogleは、長い噂を経て、「キラーパンチ」を発表しました。GPT-4を凌駕すると称する最強の汎用AIモデルGemini 1.0です。多様性のあるGeminiは、Googleの最大のモデルで、テキスト、ビデオ、音声などの多くの分野での表示成果で、自己だけでも非常に強力なGPT-4を凌駕しています。

AIの発展は、もはや信じられない、想像を絶するなどの言葉で表現されるようになりました。AI競争の大流行とともに、ピラミッド型の多層的な比較と競争が始まりました。

上層部は、技術、アルゴリズム、コンピュータパワーを中心として、科学技術巨大企業による競争です。より下層になるほど、ユーザーレベルに近づき、実際の問題を解決するためのAIアプリケーションです。

大規模モデルからAIアプリケーションまで、200日以上の猛ダッシュの後、より明確な視野と答えが得られました。

新世代の基盤である大規模モデルは、自己で直接価値を生み出しません。知能時代の未来は、大規模モデルを生態系化、シーン化、および垂直化したものになるでしょう。

AIの時代にあって、ビジネスの世界にとって、より多くの認知の転換と思考の変化について語られます。

有名な投資家である李国飛氏が提唱する極端簡素な投資思考に従い、95％以上の勝率を誇る企業だけに注目すべきだと述べています。

彼が話したこの言葉は素朴であり、非常に正確です。最後までいける企業の大部分は、初期段階で十分な勝率と優位性を完全に明確にしています。現在、多くの企業が自分たちがAIと密接に関係していると宣伝しているため、実際には、この技術をうまく活用して「真の金と銀を稼ぐ」上場企業は希少です。

この状況に対して、筆者はシンプルで実用的な2つのフィルタリング基準を提案します。1）正の利益+高い収益率、2）ビジネスモデルがAIと深く融合していること。

大規模モデルを所有し、融合度が高い上場企業のリストからは、知名度の高いインターネット企業であるBaidu以外に、大半の人が予想しなかった百融云が登場しました。

百融云自身にとっては、これは普通な出来事である可能性があります。この低調な企業は、AIの意思決定に賭け、自分自身を「業界で一番早い」と言わせ、市場に追いつきました。

百融云にとっては、これは普通な出来事である可能性があります。この低調な企業は、AIの意思決定に賭け、自分自身を「業界で一番早い」と言わせ、市場に追いつきました。

01大規模モデルの収益：前半は厚みを持たせ、後半は幅を取ろう。

大規模モデルのパフォーマンスは、一般的にアルゴリズム、コンピュータパワー、データの3つの重要な要素によって決まります。コンピュータパワーは、ソフトウェアとハードウェアの融合した演算基盤として、一般的にクラウドサービスで購入されます。その上で、大量のデータトレーニングを実施することによって、AIは強力な大規模モデルアルゴリズムを習得することができます。アルゴリズム、コンピュータパワー、およびデータを総合的に積み重ねることにより、かなりのサイズのパラメータを持つ大規模モデルが得られます。

したがって、市場には多くの大量のパラメータを持つ大規模モデル会社が現れていますが、それにもかかわらず、実際に益を得ることができるものは少ないです。最も本質的な理由は、大規模モデルの価値がパラメータ規模だけに依存するのではなく、モデルの実際の効果とシーン適応性に基づいていることです。言い換えるなら、大規模モデルの価値はモデルのパフォーマンスと「ビジネスの太さ」によって決まります。この点において、百融云は業界で初めて収益を上げることができました。同社は革新的な技術のストックだけでなく、「長期主義」に基づくビジネス価値の創造を継続的に追求しています。

大規模モデルの収益は、前半は厚みを持たせ、後半は幅を持たせることが重要です。

技術自体については、各プレイヤーの経路は大きく異なります。例えば、百融クラウドが自主開発したAIインテリジェント音声ロボット（Chatbot）は、商業化が最初に実現されたのは2017年であり、ChatGPTと同じ基礎技術を共有しており、生成ベースのAIのコンテンツプロデュース方法であり、相互作用効果は「人間レベル」の対話体験を提供できます。BR-LLM産業大モデルは、Transformerフレームワークを基盤としており、NLP、インテリジェント音声などの技術を組み合わせて、深い微調整により数十億のパラメータのトレーニングをサポートすることができます。

以上のように、百融クラウドは、AIの広い世界で重要な地位を占めています。

商業価値を生み出し、ビジネス厚みを実現する方法について、私たちは多様なプレイヤーが異なる方法を持っていることを見ています。

Bairong Cloudの独自性は、 '先に着陸してから拡大する'という核心戦略に固執して、まず産業の深度に注力し、次に業界の幅に焦点を当て、ビジネスをより広範な業界に徐々に拡大していくことです。

最初の垂直産業は、金融産業です。金融機関は、海量のデータ、多様なビジネスシナリオ、高い成長率のデジタル変革ニーズなどの条件を備えているため、金融はAIの自然な着陸シナリオです。

Bairong Cloudは、大規模モデルの前半戦では、産業を深めることに重点を置いています。

AIを生成して決定するために最初に理解し、使用する科学技術のプラットフォームの1つとして、Bairong Cloudは、金融などの垂直産業を深く調査することで、豊富なノウハウと高品質のデータを蓄積しています。パラメータサイズの増加のみを追求するトレンドと比較して、同社は先進技術と業界の利点を巧みに組み合わせ、それらをDeep Learning Transformerフレームワークに基づくBR LLM大規模モデルに結び付けました。

この大規模モデルは、産業ニーズに高度に合わせており、主にシーンドライブで、実際のシーンでビジネス価値を生み出すことに注力しています。この大規模モデルは、実際のビジネスシナリオに適用される過程で、着陸中に学習と適合性を常に向上させ、自己反復を完了できます。

海通国際証券のBairong Cloudの研究レポートによると、「垂直領域では、実際の応用シナリオでのモデル自己反復が、大規模モデルが実際にスケーリング可能なビジネス着陸に必要なキーであり、あらゆる権威的な評価ランキングを追求するだけでなく、会社の垂直AIGC能力の城壁を逆に構築できます。」

このビジネス着陸と自己反復に相互に影響し合う正のフィードバックループにより、Bai Rong Cloudは金融大規模モデル領域で高い障壁を築き、競合他社が突破することができなくしています。

同社は引き続き、AI能力をより広く金融シーンに拡大しています。銀行のクレジットカード業務から、消費者ローン、さらには普及金融やリッチマネジメントに至るまで、様々な金融シーンに再利用しています。銀行業界の大規模小売店舗システム、銀行業務のコンサルティング、可視化マネジメント、および多数の銀行ユーザーの運営およびクロスセルマーケティングまで...深い防壁、高度に再利用可能な能力。これら2つの要素は、Bairong Cloudが持続的な収益を生み出すための信頼できる基盤を作り上げ、企業の下限を確立します。

産業の下半期に入ると、AI企業の上限は何で決まるのでしょうか？

Bairong Cloudの副社長である冯勇氏は、同社がいつも実用的でビジネスの価値を提供する企業遺伝子を持っていると言いました。「現在、デジタル従業員、デジタルアシスタント、デジタル人、プログラムアシスタント、セルフサービスデータ分析など、さまざまな生産性シーンにアプリケーションの着陸を実現しています。」

彼は、このような企業遺伝子とビジネス布局は複製できると述べています。 '判断型AI選択+音声ロボットアプローチ'モデルの製品とサービスは、金融会計、リマインダー、顧客回収などの中核的なビジネスプロセスにすでに適用されており、これは多くの他の業界にも適用できます。金融業界の成功を他の業界でも複製できれば、会社の上限は制限されなくなります。

実際、業界を広げることが数年間の戦略的重点になっています。前半では、Bairong Cloudは、垂直分野を深く掘り下げ、大規模モデルを磨き上げ、大規模モデルのレベルをリードするようにしました。今日、ChatGPTは世界で人工知能技術の波を起こし、大規模モデル産業の上下流が急速に発展しています。大規模モデルの生産効率は著しく向上し、業界は下半期に入っています。下半期の開始時点で、会社は大規模モデルをさらに多くの業界に広範に展開するための十分な条件を備えており、「深く、広く」大規模モデルを展開することができます。

結果的には、同社は、金融分野から多様な産業に展開して、深さから広がりを実現しました。現在までに、約3分の1の企業の顧客が金融以外の分野から来ており、2,000以上の非金融機関、電子商取引、自動車、採用、旅行など、さまざまな分野の顧客が含まれています。

持続的な改善の財務成績は、同社が正しい軌道に乗っていることを示しています。2022年、Bairong Cloudは総収益20.54億元を達成し、前年比27%増加しました。調整後の純利益は2.94億元で、前年比108%増加しました。今年の最初の3季度、Bairong Cloudの収入は198.3億元に達し、前年同期比33%増加し、去年の年間売上高にほぼ追いついています。

MaaSとBaaSは、AI工業時代を開始することになります。

以前の人工知能技術は、モデルパラメータが小さく、一般化能力が低く、通常、特定のシーンに特定のモデルが必要でした。カスタマイズされた方法を採用すると、さまざまな長尾アプリケーションシナリオに適用しにくく、生産モードは「手工作業場式」と類似しています。

一方、大規模モデルを基盤とする新しい発展段階では、すべてのAI産業が「工業化生産」モードに入りました。従来のAI開発モードとは異なり、大規模モデルは大量のデータセットによる事前学習後に一般的な能力を備え、わずかな微調整で効果を大幅に向上させることができます。これは、大規模モデルの生産効率が大幅に向上し、多様化、断片化したアプリケーションシナリオにもよりよく対応できることを意味しています。

AI企業が大規模モデルに注力していると主張しているにもかかわらず、実際には、新しい商業モデルを採用することは非常に難しく、一般的には、1つのシナリオに1つのモデル、または1つの顧客にまで適用されます。しかし、新しいビジネスモデルが急速に形成されており、一部の企業は新しい世界の扉を開いています。

MaaSとBaaSは、現在、期待される2つの新しいAIの新興産業であり、大規模モデルサービス化され、複雑なモデルの使用プロセスとアプリケーションコストを大幅に簡略化する可能性があります。

MaaS（Model-as-a-Serivce，モデル即サービス）は、モデルをサービスに梱包化することで、開発者は複雑なモデルのダウンロード、インストール、および管理を気にしなくて済みます。代わりに、APIインターフェースを介して簡単にモデルの出力結果を取得できます。BaaS（Business as a service、ビジネス即サービス）は、MaaSビジネスを更に進めて、顧客により便利で迅速な統合型AIソリューションを提供します。

例えば、百融（bairong）の決定型AIドライブを利用したMaaSクラウドプラットフォームでは、顧客は独自のクエリニーズに応じて、様々なモデルをMaaSクラウドプラットフォームの標準APIを介して自由に組み合わせることができます。すでに存在するモデル製品を呼び出し、産業アプリケーションに直接使用することもできます。また、大規模モデルをベースにして自社の製品を「微調整」し、簡単にユーザーのKYC（know your customers）およびKYP（know your products）評価を実施することもできます。これにより、使い勝手が大幅に向上します。

百融（bairong）クラウドは、予めトレーニング済みの大規模モデルを開発するだけで、AI分野の多様なユーザー向けにより便利で多様なサービスを提供することができます。そのうえ、必要に応じて微調整することで、柔軟かつ高性能なサービスを提供することができます。目的は、個々のニーズに合わせて迅速かつ柔軟にサービスを提供し、多様なニーズに適応することです。

MaaSとBaaSは本質的に「All For Everyone」の理念に非常に適合しています。簡単に言えば、前世代のAIプロダクトと比較して、MaaSとBaaSはより使いやすく、コストパフォーマンスに優れています。これらのサービスは主に効果と使用量に基づいて課金されます。そのような柔軟性と高性能性により、企業は関連サービスを試して、受け入れ、および購入しやすくなります。

現時点では、OpenAIのすべてのビジネス化にはMaaSサービスを提供する形式を採用しています。OpenAIの牽引により、世界的なテクノロジージャイアントは次々とMaaS布局に取り組み始めており、これらのメーカーは基本的に一般的な領域に焦点を当てています。ただし、垂直業界で強力なMaaSおよびBaaSビジネスエコシステムを構築するには、まず強力な産業モデルを備える必要があります。これは、非常に挑戦的なタスクです。

副総裁の冯勇氏によると、「効果に応じて支払う」ことが最も良いビジネスモデルであるが、このようなモデルは製品や技術に非常に高い要求を課すため、顧客のニーズや業界のニーズを深く理解する必要があります。顧客に本当の価値を提供した場合にのみ、価値の中に分け前を取ることができます。そのため、比較的成熟し、持続的な収益を上げているMaaSおよびBaaSエコシステムは、垂直産業において依然として希少な資源です。この市場は、依然として大きな蒼海の市場であり、能力を持つ者が手に入れることを待っています。

05結語

AI新浪潮が起こり、以前の業界競争構造が覆されています。

前世代のAI企業にとっては、幸運と不幸の双方があります。幸運なことに、これらの企業のほとんどは利益を上げていなかったため、彼らは新しいテクノロジー革命を通じて運命を変えることができ、新しい資本ブームに追随し、再度資金調達を行うことができます。

残念なことに、新時代では、彼らが直面する競合相手は、百融（bairong）などのより高いAI統合度を持ち、すでに比較的よく機能している新種類の企業です。彼らが突破して生き残る確率は、想像することができます。

新しい世代の企業の中で、ビジネスモデルがうまく機能し、儲かる企業はまだほとんど存在しません。彼らが前世代のAI企業の運命を逃れることができるかどうかは、まだ分かりません。

しかし、最終的な勝者を見つける最も簡単な方法は、常に勝ち続けている選手を見つけることです。