本文の著者：申思琦

出典：ハードAI

AI業界は静かな変革を経験しています。大手のテクノロジー企業は、強力な資金力と豊富な計算リソースを活用し、AI分野でリーダーシップを確立しています。一方で、GoogleやMetaなどの大手企業の元研究者によって設立されたAIベンチャー企業は、生存の課題に直面しています。

業界内の一部の買収は、AIベンチャー企業が困難に直面している可能性を示しています。

例えば、前Googleの研究者によって設立されたフランスのAI代理開発会社、H社は、2億2000万ドルのシードラウンド資金調達を発表した数ヶ月後、共同創業者のうち3人を失いました。

一方、Inflection、Adept、Characterなど、設立してから3年未満のAI企業は、大手のテクノロジー企業に買収されるか、ほぼ買収されるかの状況にあります。このような傾向は、現在の市場環境下でAIベンチャー企業が直面する巨大な圧力を浮き彫りにしています。

1. ベンチャー企業の生存の課題、学術的な背景と商業的な現実の矛盾

多くのAIベンチャーの創設者は、Googleなどの大企業の研究部門から来ており、これらの部門は営利を目指すビジネスというよりも学術研究機関に似ています。学術的な環境から起業への転換にはまったく異なるスキルセットが必要であり、研究者にとっては大きな挑戦です。

以前、HardAIは「AI独角獣が大企業に身を売る」という記事で、David Luanと彼のAdept AIチームが独立の開発と経営、特に財務的な独立性を放棄してアマゾンに加わるという決定は容易なことではありませんでした。しかし、現在の市場環境では、彼らには他の選択肢がありません。

Adept AIは企業のブログで次のように述べています。「最初の計画である有用な汎用的なインテリジェンスの構築とマルチエージェントAI製品の開発を続けるためには、基礎モデルの資金集めに多くのエネルギーを注がなければならず、これは製品ビジョンの実現速度に影響します。」

Adept AIの従業員の1人はメディアに「現在の状況では、独立して発展することがますます困難になっています。アマゾンに参加することで、技術の進歩を保証し、資金不足のために停滞しないようにできる」と語りました。

これらの大企業から出てきた「科学者」たちは、資金調達に時間をかけるだけでなく、日常のビジネス運営にも大きな挑戦を感じるでしょう。

フランスのAIエージェンシー開発会社Hの創設者たちは、2億2000万ドルを調達した後、「運営とビジネスの相違」という問題が浮上し、4人のうち3人が辞職しました（そのうちの4人はGoogle出身です）。

もう1つの典型的な例はIdeogramです。この企業は、テキストを画像に変換する技術によってポスター業界を一新し、最近リリースされた新バージョンの製品によってMidjourneyが無料サービスを提供し始めました。

技術力が非常に優れているにもかかわらず、経営陣も退職意向を抱いています。The Informationによると、元Google社員4人によって設立されたこのAI画像開発会社は、Ideogramの売却について少なくとも1社と交渉を行っているものの、具体的な進展はありません。

2. 高い開発コストと激しい競争

AI技術の開発には大量の資金と計算リソースが必要であり、一次および二次市場の投資家は保守的な傾向にありますが、インターネット大手企業だけが高額の研究開発費用を維持しています。

ベンチャー企業も、Google、Amazon、Microsoftなどの大手企業からの激しい競争に直面しています。これらの企業は、巨大な顧客グループと強力なテクノロジーインフラを持っています。

あるAI業界の投資家は指摘していますが、多くのAIベンチャー企業は、大手のテック企業の財務とクラウドコンピューティングのサポートなしでは生き残ることができません。

一方、大規模なモデルのトレーニングコストは増加しています。

AnthropicのCEOは以前に述べており、現在のAIモデルのトレーニングコストは10億ドル規模に達しており、将来3年以内にはその数字が100億ドル、さらには1000億ドルに上昇する可能性があると述べています。

一方、アプリケーションの収益化の進展は遅れています。

人工知能関連の収益をほとんど生み出せないため、アメリカのソフトウェア企業はAIアプリケーションのリードインジケーターにおいて市場の期待を裏切り続けています。

モルガンスタンレーは最近のレポートで、AlphaWiseの米国/ヨーロッパの最高情報責任者（CIO）の調査によると、人工知能の実装に必要な時間が徐々に遅れていると述べています。

2024年上半期に実装される最初のプロジェクトのCIO比率は2023年第四半期の34％から2024年第二半期のわずか10％に大幅に低下すると予想されています。

一方で、アプリの商品化が困難な一方で、訓練コストが急速に上昇しており、これはventureにおけるリソースの不利をさらに際立たせています。

Cohereを例にとると、この企業は最近大規模な資金調達を行い、企業評価は55億ドルに達しましたが、競合他社と比較して収益は相対的に低いため、投資家のビジネスモデルの持続可能性に対する疑念を引き起こしました。

昨年、リスク投資家はGoogle、Meta、または他の有名なAI研究所出身の研究者に数百万ドルを投資することを意図していたようですが、AIの収益に対する疑念が高まるにつれて、投資家はより慎重になり始めました。

Rekaを例にとると、この企業は今年初めにSnowflakeとの買収交渉が失敗し、この取引は企業評価を10億ドルに引き上げる可能性がありました。これは投資家がAI startupの企業評価の期待が低下していることを示しています。

別の例としてEssential AIはあります。transformer技術の発明者を含む創業チームでありながら、この企業は同種の企業と比較してはるかに低い6,500万ドルの資金調達にとどまっています。

中国も注目されており、AI計算力の価格が99％大幅に下落したことで、ほとんどの大規模モデルの初期ベンチマークの企業はベンチマークの商品化

モデルからアプリケーションへの戦略（主にB2C）に移行していますが、財務状況から見ると、これらの中国企業のキャッシュフローはしばらくの間サポートすることができます。

3.ビッグカンパニーの買収戦略、トップ人材の獲得

大手テクノロジーカンパニーは、AIベンチャーカンパニーを買収してトップの人材を再び獲得しています。

GoogleはCharacter.AIを買収、MicrosoftはInflection AIを買収、AmazonはAdept AIを買収などの事例は、この傾向を示しています。

このような「逆転的な採用」（reverse acquihire）戦略により、大手企業はすばやくAI研究開発チームを拡大することができ、同時に伝統的な買収に伴う文化統合の問題を回避することができます。

注目すべきは、Character.AIの共同創設者であるNoam Shazeerがこの取引により数十億の富を手にする可能性があり、トップクラスで不足しているAI人材の価値実現は困難ではありません。

人材だけでなく、大手企業はAI技術を強化するために買収も行っています。例えば、Appleは少なくとも3つのAIベンチャーカンパニーと潜在的な買収について会談を行っています。AI分野で比較的遅れている大手テクノロジーカンパニーでも競合他社に追いつくために買収を積極的に探しています。

特に注目されるのはビデオ生成AI分野で、Pika Labs AIなどの企業も大手テクノロジーカンパニーの買収対象となる可能性があります。

例えば、アップルはApple TV+を通じて多くの専門ビデオコンテンツの著作権を持っており、Pikaの技術を利用して新しいiPhoneの機能を開発したり、新しい番組コンテンツを生成したりするかもしれません。

中国から見ると、このような傾向も起こっているようです。

メディアによると、バイトダンスは大規模なモデル研究所の設立を準備し、一流の人材を積極的に集めているようです。現在、AI分野の多くの専門家がこの研究所に参加し、直接张一鸣に報告しています。

注目すべきは、前壁のAIコアメンバーである秦禹嘉と前ゼロワンの万物コアメンバーである黄文灏がバイトダンスの大規模モデルチームに参加しているが、彼らがまだ設立予定の大規模モデル研究院に所属するかどうかは明確ではないことです。

4、ベンチャー企業の対策

巨大企業の攻勢に対して、いくつかのAIベンチャー企業は、巨大企業と直接競争することを避けるために特定のニッチ市場に特化することを選択しています。

例えば、Cohereは企業向けに高精度なマルチ言語モデルの開発に特化しており、企業市場で自身のポジショニングを見つけています。AI21 Labsは企業向けのテキスト生成モデルの開発に特化しており、実際のビジネスで年間数千万ドルの収益を上げています。

大企業との戦略的なパートナーシップの構築は、生存戦略の一つです。例えば、RekaはSnowflakeとOracleと協力し、彼らのプラットフォーム上で製品を提供しています。このような協力は、ベンチャー企業がより多くのリソースと顧客を得るのに役立ちます。

Cohereも同様の戦略を取り、Oracle、Nvidia、Salesforceなどの企業と投資や協力関係を築いています。

革新と技術リーダーシップを維持し続けることは、投資家や潜在的な買い手を魅了する鍵です。ビデオ生成AIに注力するPika Labs AIなどの会社は、その技術の独自性と潜在能力により、大企業の買収の対象となっています。

5. 統合のトレンドは続くでしょう

AI技術のさらなる発展と応用範囲の拡大に伴い、業界の統合のトレンドは続く可能性があります。大企業は買収を通じて自社の市場地位を強化し、一部のベンチャー企業は退場戦略としての買収を選択するかもしれません。

報道によれば、Salesforce、Oracle、Nvidiaなどの企業がAIに関連する買収を検討しており、これは今後数ヶ月で新たなM&Aの動きが出ることを示唆しています。

課題を抱えながらも、AI業界はまだ多くの機会を秘めています。ビデオ生成AIやマルチモーダルAIなどの新興領域は、新しい成功を収めるベンチャー企業の育成を可能にするでしょう。これらの領域で技術リーダーシップを維持できる企業は、巨大企業との競争で優位に立つ機会を得るでしょう。例えば、フランス国家AI戦略の一翼を担うMistral AIは特異な地位を持つため、さらなる支援と成長の機会を得る可能性があります。

業界の発展に影響を与える可能性がある別の要因は、規制環境の厳格化です。

これは、ベンチャー企業にチャレンジをもたらすだけでなく、新たな機会を創造することもあります。規制の変化に迅速に適応できる企業は、将来の競争で優位に立つでしょう。データプライバシーやAIの倫理面で革新的な取り組みを行う企業は、ユーザーや規制当局の信頼を得て、市場で独自の競争優位性を獲得する可能性があります。

その他に、EUと米国が反トラスト審査を強化することについては、大手企業に買収されて投資機関が脱退することを期待している人にとっては積極的なサインではないかもしれません。もちろん、これは短期的な買収ラッシュを加速する可能性もあります。

結論

人工知能業界は今、まさに転換点に位置しています。ベンチャー企業は前例のない課題に直面していますが、同時に大きな機会も存在しています。

将来の成功は、技術革新、ビジネスモデル、戦略的提携などの分野でバランスを見つけることができる企業に属することでしょう。独自の開発を選ぶか大企業と提携するかにかかわらず、テクノロジーの先進性を維持し、市場ニーズに対する鋭い洞察力を持つことが勝利の鍵となります。

この人工知能のゴールドラッシュの中で、本当の勝者は純粋に学術的なバックグラウンドに依存している起業家ではなく、先端技術とビジネスの知恵を組み合わせることができる起業家なのかもしれません。