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2024年AI領域の5大トレンド：Conviction Capitalが語るAI投資の未来

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2024年AI領域の5大トレンド：Conviction Capitalの分析

今年のNeurIPS 2024カンファレンスで、Conviction Capitalの創業者であるSarah Guo氏とパートナーのPranav Reddy氏が、「AIスタートアップの現状」に関する見解を共有しました。彼らは2024年のAI分野における5つの重要なテーマを体系的にレビューし、これらのテーマが将来の投資に与える影響について議論しました。

基盤モデル競争の激化

2024年、基盤モデル間の競争はかつてないほど激化しています。これは、AI技術の進化が加速し、より多くの企業が独自のモデルを開発・展開するようになった結果です。この競争は、AIモデルの性能向上とコスト削減を促進する一方で、市場の複雑さを増大させています。

オープンソースモデルの急速な進歩

オープンソースモデルの競争力はますます高まっており、一部の側面ではクローズドソースモデルを凌駕するほどです。これは、コミュニティによる開発と貢献が、AI技術の民主化を促進していることを示しています。オープンソースモデルの進化は、企業がAI技術を利用する際の選択肢を広げ、コスト効率の高いソリューションを提供しています。

小型モデルのコスト効率向上

小型モデルは性能面で著しい進歩を遂げ、かつコストが低いため、コスト効率が向上しています。これは、AI技術がより多くのアプリケーションで利用可能になることを意味します。小型モデルの進化は、リソース制約のある環境や、特定のタスクに特化したAIソリューションの開発を可能にします。

多模態技術のブレークスルー

多模態技術は、将来の発展における重要な方向性となりつつあり、ユーザーに全く新しいインタラクション体験をもたらしています。テキスト、画像、音声、動画など、複数のデータ形式を統合的に処理する能力は、AIの応用範囲を大幅に拡大し、より自然で直感的なユーザーインターフェースを実現します。

スケーリング則の新たなブレークスルー

スケーリング則には限界があるものの、新たな拡張パラダイムが登場しており、AIの将来の発展に新たな希望をもたらしています。これは、AIモデルの規模を拡大するだけでなく、より効率的で効果的な学習方法の開発が進んでいることを示しています。

基盤モデル競争の白熱化

2024年には、基盤モデルの競争環境が大きく変化しました。Chatbot Arenaのデータによると、1年前にはOpenAIのモデルが性能面で圧倒的にリードしていましたが、現在ではGoogleなどの他の企業も競争力のあるモデルをリリースしています。オープンソースモデルも進化を続けており、企業はAPIを選択する際に、より多くの選択肢を持つことができるようになりました。

  • OpenAIのトークン消費量の減少: 昨年11月末には、OpenAIのトークン消費量が全体の90%近くを占めていましたが、現在では1年足らずで約60%に減少しています。これは、ユーザーがさまざまなモデルを試していることを示唆しています。
  • オープンソースモデルの台頭: SEALランキングの独立評価によると、オープンソースモデルは数学能力、命令遵守、および敵対的ロバスト性などの面で優れたパフォーマンスを発揮しており、Llamaモデルはトップ3にランクインしています。

オープンソースモデルの驚異的な進歩

オープンソースモデルは、さまざまな面で驚異的な進歩を遂げています。MMLU評価によると、一部のパラメータが小さいオープンソースモデルは、性能面で最先端のモデルに匹敵するほどになっています。1年前には、最高の小型モデルであったMistral-7bがこの評価で60点程度でしたが、現在ではLlama 8Bモデルが10点以上向上しています。

小型モデルのコスト効率の向上

小型モデルと大型モデルの間のギャップは縮小しており、AIの価格も大幅に低下しています。OpenAIのフラッグシップモデルのAPIコストは、過去1年から1年半で約80〜85%減少しました。これは、AIを使用してアプリケーションを構築するコストが大幅に削減されたことを意味します。

  • AIアプリケーション構築コストの削減: NotionやCodaのようなアプリケーションをAIで構築する場合、必要なトークンコストは数千ドル程度です。

多模態技術が未来を拓く

多模態技術は、AI分野における重要な発展方向になりつつあります。低遅延音声、実行能力、および動画などの新しいモダリティの登場は、ユーザーに全く新しいインタラクション体験をもたらしています。

  • 音声インタラクション体験の向上: 低遅延音声は、単なる機能特性ではなく、全く新しいインタラクション体験です。
  • AI実行能力の強化: ClaudeのComputer Use能力や、OpenAIがCanvasで導入したコード実行機能は、ユーザーにさらに強力なAI能力を提供します。

スケーリング則の新たなブレークスルー

スケーリング則には限界があるものの、新たな拡張パラダイムが登場しています。OpenAIは、スケーリング則の限界を突破する方法を見つけたようで、RL self-playなどの技術を通じてモデルの性能を向上させています。

AI投資環境の理性化

AI分野にはバブルが存在するという意見もありますが、実際には、基盤モデルの研究室に流れる資金は大きいものの、実際の運営会社に流れる資金規模は比較的合理的です。

  • アプリケーション層の価値が過小評価されている: 過去には、基盤モデルの方が価値があり、アプリケーション層には価値がないと一般的に考えられていました。しかし実際には、AIエコシステムの機会は非常に豊富であり、アプリケーション層にも大きな可能性があります。

スタートアップの巨大なチャンス

AIエコシステムの機会は、基盤モデルだけにとどまらず、アプリケーション層にも大きな可能性が秘められています。さまざまなイノベーションが次々と登場し、異なるタイプのモデルがそれぞれの強みを発揮し、市場競争が激化し、オープンソースプロジェクトも活発に発展しています。

  • サービス自動化: AIは多くの反復作業を自動化し、コストを削減し、効率を向上させることができます。
  • より良い検索の新しい方向性: AIは、ユーザーがより良く情報を検索し、取得するのを支援し、よりパーソナライズされた体験を提供できます。
  • スキルの民主化: AIはさまざまなスキルを民主化し、より多くの人々が創造とイノベーションに参加できるようにしています。

AIの波における投資の方向性

AIインフラ（計算能力とデータ）は、AIの波における重要な投資の方向性です。AI技術の発展に伴い、専門家データやより多くの種類のデータに対する需要も増加しています。

「ソフトウェア3.0」時代の到来

要するに、私たちはこの一連の変革を「ソフトウェア3.0」と表現します。これは、新しい世代の企業に大きな優位性をもたらす、フルスタックの再考であると考えています。変革のスピードは、スタートアップにとって有利です。

  • 製品とインフラの再考: 新しいAIパラダイムに適応するために、製品の設計方法とインフラの構築方法を再考する必要があります。
  • 巨大な技術的および経済的機会: AIは、私たちが捉えるべき巨大な技術的および経済的機会をもたらします。

スタートアップと巨大企業の戦い

勝利の果実は最終的にスタートアップに流れるのか、それとも既存の巨大企業に流れるのか？巨大企業は流通チャネルとデータの優位性を持っていますが、スタートアップはより優れた製品と革新的なビジネスモデルを通じて競争することができます。

  • イノベーターのジレンマ: 既存の企業はイノベーターのジレンマに制約される可能性がありますが、スタートアップは新しいユーザーエクスペリエンスパラダイムとコード生成を通じて既存のモデルに挑戦することができます。
  • データの重要性: スタートアップは、既存の企業のデータに依存するだけでなく、製品の品質を向上させるためにどのようなデータが必要かを考える必要があります。