李開復氏の零一万物、AGI追求を中止：戦略転換とビジネスモデルの模索

零一万物の戦略転換：超大規模モデルから実用モデルへ

零一万物（Zero One AI）のCEOである李開復（リー・カイフー）氏は、最近のインタビューで、同社の戦略の大幅な転換について詳しく説明しました。その核心は、これまで追求してきた超大規模モデルの開発を中止し、よりパラメータ数が適度で、高速かつ経済的なモデルの開発に注力するというものです。この戦略転換は、中国の大規模モデル開発をリードしてきたユニコーン企業が初めて公に方向転換を示したものであり、過去2年間の大規模モデルブームにおける重要な転換点を示すものと言えるでしょう。

李氏は、零一万物が買収を模索しているわけではないと強調し、プレトレーニングは継続すると述べています。同社はアリババクラウドと「産業大規模モデル共同研究所」を設立し、零一万物のトレーニングとAIインフラチームの大半が同研究所に加わり、アリババの従業員となります。この提携は、大手企業の資源を活用してより大規模なモデルをトレーニングすることで、零一万物自身の小規模モデルの能力を向上させることを目的としています。

中国大規模モデルスタートアップの課題

李開復氏は、中国の大規模モデルスタートアップが直面しているいくつかの課題をまとめています。

チップ制限: 中国企業はチップの入手において制約を受けており、それがアメリカの同業他社に比べて資金調達額や企業評価額が低い原因となっています。
スケーリング則の鈍化: スケーリング則（規模の法則）の効果が薄れてきており、その有効性に対する信頼はわずか1年で揺らいでいます。
大手企業との競争: スタートアップは、モデルの規模において大手企業と競争することになり、最終的には成功が難しくなっています。
商業化の難しさ: 技術を商業的な価値に変え、利益を上げる方法が、全ての大規模モデル企業にとっての根本的な問いとなっています。
市場の困難: To B、To C、国内、海外市場のいずれにおいても、突破困難なボトルネックが存在します。

零一万物の対応策

李氏は、2025年がアプリケーションの爆発的な普及と商業化による淘汰が並行して起こる年になると考えています。零一万物のチャンスは、To B大規模モデルのプロダクトマーケットフィット（PMF）を見つけ出すことにあると指摘しています。特定の分野では、大規模モデルが顧客の売上を倍増させる可能性があり、これこそが真のPMFであると強調しています。

戦略転換後、零一万物は以下の点に注力します。

MoE（混合エキスパートシステムモデル）など、より高速で安価なモデルのトレーニング。
AIインフラと推論エンジンにおける自社の強みを生かし、トレーニングと推論のコストを削減。
業界企業との共同開発、合弁会社の設立を通じ、特定の業界向けモデルとソリューションを開発。

AGI追求を断念した背景

李開復氏は、零一万物がかなり早い段階でAGI（汎用人工知能）の追求を断念したことを明らかにしました。AGIの追求には莫大な資源投入が必要であり、零一万物の現時点での最優先事項は、自社の実力を強化し、商業化による収益を上げることであると説明しています。

昨年5月にYi-Largeモデルを発表した際の経験を振り返り、当時からモデルの速度が遅く、コストが高いことに気づいていたと述べています。これが、零一万物が超大規模モデルのトレーニングに資金を費やすのをやめ、実用化可能で収益性の高い商業モデルの開発に注力するという決断に至った理由です。

アリババとの提携

アリババクラウドとの共同研究所設立は、零一万物の戦略転換における重要な一歩です。李氏は、この提携モデルが双方の強みを最大限に活用し、技術、プラットフォーム、アプリケーションの共有と共同開発を加速させ、中国における「大手企業＋スタートアップ」の協力という新たなパラダイムを切り開くことができると述べています。

プレトレーニングとAIインフラチームの一部はアリババに加わりますが、零一万物は小規模なトレーニングチームとインフラチームを保持し、モデル開発を継続します。李氏は、零一万物がプレトレーニングを停止することはないが、超大規模モデルに固執することはもうないと強調しています。

スケーリング則の鈍化

李氏は、スケーリング則（規模の法則）が鈍化していると指摘しています。これは、より多くの計算能力とデータを投入しても、得られる成果が逓減していることを意味します。例えば、1枚のカードから10枚のカードに増やした場合、9.5枚分の価値が得られるかもしれませんが、10万枚のカードから100万枚のカードに増やしても、30万枚分の価値しか得られない可能性があると述べています。

さらに、インターネットのデータ資源が化石燃料のように枯渇しつつあることを指摘しました。これにより、超大規模モデルのトレーニングコストはますます高くなり、リターンはますます低くなっています。

超大規模モデルの役割

スケーリング則が鈍化しているにもかかわらず、李氏は、超大規模モデルが特に教師モデルとして重要な役割を果たすと述べています。AnthropicのOpusモデルが、より小規模なモデルをトレーニングするために使用されていることを例に挙げています。

超大規模モデルは、以下の方法で小規模モデルの能力を向上させることができます。

結果をラベル付けし、トレーニング後の効果を向上させる。
新しいモデルをトレーニングするための合成データを生成する。

商業化への挑戦

李開復氏は、大規模モデル時代は全てが加速しており、商業化の課題がより早く訪れていると考えています。AI企業は、技術をどのように商業的価値に変え、利益を上げるかという核心的な問いに答える必要があると強調しています。

AI企業は以下の点に取り組む必要があります。

ビジネスの仕組みを理解する。
収益の成長を実現する。
コストをコントロールする。

また、李氏は、継続的な資金投入や損失を必要とするTo Cアプリケーションや、収益性が低く、コアな価値を創造しないTo Bの入札プロジェクトなど、リターンが見込めない商業化の方向に過剰な投資をすることを避けるべきだと強調しています。

零一万物の商業化戦略

零一万物は、To B市場を積極的に開拓しており、ゲーム、エネルギー、自動車、金融などの分野で取り組みを進めています。業界企業と共同で合弁会社を設立し、特定の業界向けモデルとソリューションを共同で開発します。

李開復氏は、零一万物の2024年の実際の収益が1億元を超え、2025年には数倍に増加すると予測しています。

AIファーストアプリケーションの未来

李開復氏は、革新的なAIファーストアプリケーションが必ず誕生すると考えています。これらのアプリケーションは、以下のコアな特性を備えている必要があると指摘しています。

自然言語でインタラクションできる。
汎用的な推論能力と理解能力を備えている。

また、アプリケーションが大規模モデルなしでは成立しない場合、それは間違いなくAIファーストアプリケーションであるという判断基準を提示しました。

李開復氏の起業家としての思い

李開復氏は、AI時代のチャンスを捉え、自身の経験と能力を価値に変えるためにAIスタートアップに身を投じたと述べています。起業の過程では必ず困難に直面するが、優れたCEOは安易に後悔すべきではないと考えています。

自身の起業家としての思いを以下のようにまとめています。

不可能な目標に盲目的に投資しない。
チャンスを捉え、果敢に決断する。
未来を明確に予測し、事前に調整を行う。

2025年の展望

李開復氏は、2025年に大きな期待を寄せています。

多くのTo Cアプリケーションが爆発的に普及すると予測。
To B大規模モデルのPMFが見出され、特定の業界向けモデルが多数登場すると予測。

さらに、零一万物がエージェント（インテリジェントエージェント）の応用を模索しており、垂直領域でパートナーと共同で業界モデル＋エージェントを開発すると述べています。