著者 | 黄昱

編集 | 周智宇

あっという間に、ChatGPTがAI大モデルの波を引き起こしてから2年が経ちましたが、多くの人が期待していた巨大なビジネスチャンスはなかなか訪れていません。

昨年の盛り上がりとは異なり、AI大モデルのスタートアップは動乱の時期に突入しています。今年の下半期以来、国内のAI業界の専門家たちや大手企業の大モデルチームの中核となる技術者が離職したというニュースが頻繁に伝わり、不安定な状況が続いています。

まずは零一万物の技術連合創業者である黄文灏が離職し、次にアリババグループホールディングの通義千問の技術責任者である周畅が字節に転職しました。また、テンセントの混元の技術責任者である刘威や昆仑万维のAI専門家である颜水成などの人々も原会社を離れました。

人材の流動はAI業界の発展の風向計であり、これらの技術者の離職の背後にはAI大モデルが技術の迭代の遅れや商業化の不振など多くの課題に直面していることがあります。すべての人が積極的に調整し、自分が正しいと思う路線や方向を探しています。

発展の迷いの時期にあるAI大モデル業界は、技術、資本、人材の再編を経験しており、静かに再編が進行しています。将来的に業界統合の傾向はますます明確になるでしょう。

実際、このような物語は毎回のテクノロジーの波の中で繰り広げられます。業種の共通認識は、激しい競争を経て、将来重要な役割を果たす大モデル企業は一桁に残るだけであり、ユニコーンの成長に深く関与した者だけが最後の幸運者となることです。

これは結果が予測できない過酷な競争です。その中にいる限り、全力を尽くすしかありません。

動乱

前沿技術の競争において、人材は最も重要な競争力と言えます。技術が急速に進化するAI大モデルの分野では、人材が基盤技術や製品の進化を遂げ、最終的に業種の第一梯隊に入るかどうかの鍵となります。

複数の投資家がウォール街の見聞に話したところによれば、このAI大モデルの波の中で、投資家が投資プロジェクトを検討する際に最も重視するのはやはり人材チームであり、これが持続可能な技術の進化能力を決定します。

しかし、大手企業でもAIベンチャーでも、初期の熱狂の中で集まった人材は、現実の衝撃により自発的または受動的に新たな選択をすることとなっています。

ウォール街の見聞に確認されたところによると、テンセントの優秀な科学者であり、テンセント混元大モデル技術の責任者の一人であり、AI Labのコンピュータビジョンセンターの責任者である劉威が最近テンセントを退職したとのことです。報道によると、劉威はシンガポールで起業し、狙いはやはり動画生成の分野です。

先日、昆仑万维も顔水成が2050グローバル研究院の院長を辞任し、昆仑万维の名誉顧問に就任したことを発表しました。コンピュータビジョンおよび機械学習の分野の専門家として、顔水成は昨年9月に昆仑万维に加わり、昆仑万维がゼロから一を構築する手助けをし、次世代モデルアーキテクチャとエージェントの2つの方向性に関して深い研究を行いました。

この人材の動乱の中で、より多くの人がAIのベンチャー企業から大手企業に移動するか、またはある大手企業から別の大手企業に移動することを選んでいます。

現時点では、下半期に積極的に大規模モデル研究所を準備しているバイトダンスが、この人材の流動の中で最大の勝者となっています。

面壁智能の秦禹嘉が退職後、2024年下半期にバイトダンスの大規模モデル研究所に参加することが報じられています；今年8月、零一万物テクノロジーの共同創業者である黄文灏がバイトダンスのモデルアルゴリズムチームSeedに加わり、バイトダンスの大規模モデル責任者である朱文佳に報告を行っています；アリババグループホールディングの通義千問大規模モデル技術責任者である周畅も10月にバイトダンスに参加したことが報じられました。

特筆すべきは、周畅の退職が訴訟を引き起こしたことです。11月13日、周畅が競業契約に違反したという報道があり、アリババ側が労働争議仲裁申請書を提出したとのことです。

最近、月の暗面の創設者である杨植麟が、一部の人材が大手企業に回帰する現象について言及した際、これは正常なことだと述べました。「業種の発展は新しい段階に入っていて、最初は多くの会社が参入していましたが、現在は少しの会社だけが参入しています。そして今後みんなが作るものは徐々に異なるものになると思います。これは必然の法則だと感じています。」

大規模モデルのトレーニングには大きな投資が必要であり、大手企業でさえも選択を迫られなければなりません。今年初めに「テキストからビデオ」に関するモデルSoraが登場し、全世界のAIビデオ生成競争が一時盛り上がりましたが、OpenAIは計算能力の不足を理由にSoraの更新を延期したため、現在までに外部には公開されていません。

明らかに、明確な落とし所のシナリオと商業的なリターンが定まる前に、「類Sora」のビデオ生成モデルはTencentの重点的な取り組みの方向性にはならないでしょう。このような背景の中で、ビデオ生成分野での成功を目指す劉威は自然と別の道を模索することになります。

国内のある大手企業の投資責任者がウォール街見聞に対して、海外でも今年は頻繁に人材の流動が見られ、主にAIの大規模モデルチームが短期的な技術的ボトルネックと商業化の遅れという課題に直面しているためだと述べました。今後、国内の多くのAIベンチャー企業は資金繋がりが断たれたり、大手企業に吸収される運命に直面するでしょう。

さらに、香颂資本の執行董事である沈萌は、華爾街見聞に対して、大型モデルを持つ国内企業の深層研究革新が不足しているため、チーム間での人材の流動が比較的小さいこと、一方で業界の躁動やモデル数に泡沫が存在することを反映していると指摘しました。

未来

人工知能は学問として誕生してから60年以上が経過し、その間に何度も技術の波を巻き起こしました。これらの波の初期段階では、今回のAI大モデルのように熱気を帯びた時期もありました。2016年に起こったAIの波の初期段階でも、テクノロジー企業たちはAIのトップ人材を獲得するために全力を尽くしました。

しかし、資本の忍耐はAI科学者の研究を支えるには遠く及ばず、AI技術が商業化に成功しない限り、インターネット大手や著名なAI企業であっても、現実に戻り、AI人材の「価値」を再評価し始め、流動性も高まります。

歴史は常に似ており、一定の熱潮を経た後、AI大モデル業界も収束圧迫の段階に入るでしょう。

2022年10月、ChatGPTはグローバルなAI大モデルの波を引き起こしました。国内では百のモデル戦争を引き起こし、ベンチャー企業が雨後の筍のように台頭し、インターネット大手も次々に参入し、「All in AI」というスローガンを掲げました。

しかし、過去の1、2年の探求を経て、ますます多くの企業が夜明けまで耐えられる幸運な者は少数であることを深く認識しました。

バイドゥの創業者である李彦宏は、歴史上の多くの技術の波と同様に、最初の興奮段階を乗り越えた後、生成人工知能の技術泡沫は避けられないと率直に指摘しました。そして、この技術が最初の興奮段階での高い期待に達しない場合、人々は失望を感じるでしょう。

李彦宏は予測している。AIがバブルをしぼませる段階では、市場の需要を満たせない偽イノベーションは排除され、その後、1%の企業が際立って成長し、社会に巨大な価値を創造することになる。「現在、私たちはこの段階を経験しているだけで、この業種は昨年よりも冷静で、より健康的です。」

すべてのAI大モデルチームは、取捨選択の十字路に立っている。

国内の大モデル業種で最も賑やかだったのは上半期の値下げラッシュで、智谱のCEOである張鹏の見解によれば、この現象は誰もが差別化された価値点を見つけられず、価格で競争せざるを得なかったことを示している。

張鹏は明らかにした。最近、自ら開発した大モデルの業界のリーダー企業が方向転換していることが多く見られるようになった。彼らは、このプロセスが簡単ではないことに気づき、チームを組織し、オープンソースモデルを持ち込むだけではずっと進めなかったため、調達を選ぶほうが良いと考え始めた。

さらに、10月初旬には市場で、智谱AI、零一万物、MiniMax、百川智能、月之暗面、階跃星辰の6社の「AI六小虎」の中から、2社が段階的にプレトレーニングモデルを放棄することを決定し、プレトレーニングアルゴリズムチームの人数を削減し、ビジネスの重心をAIアプリケーションに移行したとの情報が流れた。

杨植麟は、プレトレーニングには半世代から一世代の余地があると考えている。この余地は来年発揮され、来年の先行モデルがプレトレーニングを比較的極致的な段階まで実現することになる。次に最も重要なのは強化学習であり、それは依然としてScalingで、異なる方法でScaleを行うだけである。

一方で、月之暗面もビジネスの減算を自主的に選択し、1つのビジネス製品をしっかりと作り上げることに焦点を当てている。杨植麟は、月之暗面が米国市場の状況を見て、どのビジネスが最終的に大きくなる可能性が高いかを判断すると明らかにした。最高の限界に焦点を当てることは、AGIの使命とも最も関連がある。

AI研究の最終目標は、汎用人工知能（AGI）の実現である。

「ローマは常に存在する、道のりは異なる。」テンセントの機械学習プラットフォームのディレクターである康戦輝は最近、AGIについて考えることが必要であり、今後2年から3年は比較的計画しやすいが、各社が進む道は異なる可能性があると述べた。例えば、テンセントは混合専門モデル（MoE）構造を選んだ。

しかし、どのような道を選んでも、すべてのAIの淘金者が直面する共通の難題は、高計算力が高コストをもたらし、短期間内に高額なコストをカバーする商業的な収益化パスが見つからないことだ。

香颂資本の経営執行董事である沈萌は、ウォール街見聞に対して、大モデルは短期間内に優勝劣敗の痛みの期間に入るだろうと述べ、一部のコア技術の底上げに向けた技術や製品が市場の認知を得る可能性が高いと語った。

これは百年に一度のテクノロジー革命だが、十分に成熟した技術と信頼できるビジネスモデルの支えがなければ、AIの大モデルも前数年のVRやメタバースのようになり、熱潮が退去し、一地のコケになるだろう。

現在、淘汰戦が始まっており、「AIのiPhoneの瞬間」が訪れる前に、すべての企業は十分な忍耐と非常に高い敏感さを持って、厳しい挑戦を迎えなければならない。