techcrunchの報道によると、 かつてAI分野の「王冠の宝石」と見なされていた基礎モデルの優位性は、過去になかったほどの挑戦に直面しています。AIスタートアップ企業の焦点は、特定のタスク向けのカスタマイズされたモデルやユーザーインターフェースに静かに移り、基礎モデルを交換可能な「商品」と見なしています。この傾向は最近のBoxworks会議で特に顕著であり、業界全体が汎用人工知能（AGI）への追求から離れて、分散化され専門性の高い新しい時代へと進んでいるように見えます。

仮想人物 AI AI描画 (1)

「汎用」から「垂直」へのパラダイムの変化

以前は、基礎モデルを掌握すればAIの未来を掌握できると考えられていました。しかし、現在ではその考え方が揺らいでいます。記事では、事前学習（Pre-training）におけるスケーラビリティの収益が減少していると指摘しています。これは、単純に多くの資金と計算力を使ってより大きなモデルを訓練しても、性能向上が初期ほど大きくないことを意味しています。そのため、業界の焦点は後学習や強化学習に移っています。

AI開発者たちは、数十億ドルをかけて事前学習を行うよりも、モデルの微調整やインターフェース設計に注力して、より優れた垂直応用を構築するほうが効果的だと気づいています。AnthropicのClaude Codeが成功した例を見れば、基礎モデル企業が特定の分野で依然として優位であることは確かですが、その優位性がもはや越えられない護城河ではなくなってきています。

護城河は無くなった、AIの大手企業は「コーヒー豆を売る」存在に

記事では、ある創業者の比喩を引用し、この変化がもたらす可能性のある結果を象徴的に描写しています。OpenAIやAnthropicなどの企業は、低利益のバックエンドサプライヤーとなる可能性があるとされています。「スターバックスにコーヒー豆を売っているようなもの」です。

オープンソースの代替案が登場することで、基礎モデルはアプリケーションレベルでの競争において価格面での不利に立たされるでしょう。スタートアップ企業は必要に応じて下層モデルを柔軟に切り替えることができ、ユーザーはほとんど気付きません。a16zのベンチャーキャピタリスト、マーティン・カサド氏は、OpenAIが最初にコード、画像、動画生成モデルを発表した研究室だったにもかかわらず、これらの分野で競合に負けていたと指摘しました。彼は結論として、「人工知能のテクノロジースタックには固有の護城河はない」と述べました。

大手企業の優位性は残る、今後の展開は不透明