このような観点からも、大型模型線路は依然として市場で評価されており、関連企業の発展を支援する役割はますます大きくなっています。しかし、投資市場の発展の法則から判断すると、合理性への回帰もまた事実となるでしょう。 Guanan Information の創設者兼首席専門家、Zhang Zhaolong 氏は次のように述べています。「生成 AI の市場人気は一時期に比べて大幅に低下しましたが、これはその価値と可能性が減少したことを意味するものではありません。 「新時代の到来だ。これまでの狂った投資や過剰な期待ではなく、より成熟した安定した発展段階へ。」
たとえば、Tencent と Huawei は、豊富な顧客の蓄積とさまざまな業界に対する深い洞察により、業界の大規模モデルの構築に注力しており、企業ユーザーは、シナリオのニーズに応じて専用の大規模モデルをパーソナライズおよびカスタマイズし、最適化およびアップグレードできます。 ; 一方、Baidu、科学技術大学 iFlytek の大型モデル製品は C サイドに近く、主にユーザーによるコンテンツ生成を支援し、優れたツール属性を備えています。
To B か To C が各企業の異なる戦略的傾向に依存していることを理解するのは難しくありません。To B 企業は、B エンド ユーザーがこの技術変化に必要な原動力である可能性があることを把握していますが、To C 企業は、B エンド ユーザーにより注意を払っています。テクノロジーの実装の目的地。この 2 つの方向を選択することに正解はなく、多くの企業が BC の両端に同等の注意を払うという選択をしています。これは、現在の大型モデルの開発状況と一致しています。
現在の大型トラックには多くの選手がいるものの、全体の状況を把握している超巨人がいないことがわかる。個別に見ると、C サイドの大型モデルの製品は多様ですが、ユーザーの観点からはまだ代替性が高く、B サイドでは断片化が顕著です。 Kunlun Wanwei CEO Fang Han 氏はかつて、大型モデルでは業界データの需要が高いが、データは B 側でさまざまな断片に分割されており、1 つの企業がすべての業界からデータを取得するのは困難であると述べました。
大型モデル製品の C サイド拡張の機会は、モバイル アプリの巨大な分野にもあることは言及する価値があります。現時点では、アプリの開発にはより多くのエネルギーとリソースが必要であり、モバイル端末は Web 端末に比べて耐障害性が低いため、大型モデルの製品は依然としてモバイル端末ではなく Web ブラウザに実装されることが主です。しかし、モバイル端末がより大きな利益価値を生み出すことが期待されていることを無視することはできません。
ChatGPT の冷却化の背後にある: 大規模モデルの開発は本当の転換点に達しましたか?
出典: Pinecone Finance、著者: Bonnie
AI分野における現在の「神レベルの製品」として、ChatGPTの誕生はAI革命の明白な叫び声を上げ、その後、Google、Microsoft、Metaをはじめ、Baidu、Huaweiなどの外資系テクノロジー企業が参入しました。 、Alibaba、SenseTime、360 iFlytek、iFlytekなどの国内大手メーカーが短期間で自社の大型モデル製品を投入しています。
しかし、この前例のない繁栄がいつまで続くかは、投資市場において常に大きな懸念であり、特に最近の ChatGPT の Web バージョンのトラフィックの減少は議論の波を引き起こしました。新学期シーズンが到来し、ChatGPT の人気が再び高まり始めていますが、現在のトラフィックはまだ前のピークよりもはるかに少ないです。
ChatGPT トラフィックが減少、「大型モデルのトレンドは終わった?」
最近、ウェブサイト分析ツールSimilarWebのデータによると、ウェブ版ChatGPTの月間アクティビティデータが3か月連続で減少傾向を示していることが分かりました。このうち、６月は９．７％減、７月は９．６％減となった。 8 月のデータは回復しましたが、ユーザー数は依然として前月比 3% 減少しました。再生回数も5月の19億から7月には15億に減少した。
Choiceのデータによると、ChatGPTコンセプトセクター指数は、今年2月上旬の約1220ポイントから1818.68ポイント（6月20日）まで上昇した。しかし、6月下旬からChatGPTコンセプトセクター指数は急速に低下し、現在は約1,420ポイントまで低下している。さらに、6月1日から9月13日までに、ChatGPTコンセプト銘柄71銘柄中56銘柄の株価が下落した。 9月5日現在、合計25名のChatGPTコンセプト株株主が保有株を減らしている。
同時に、CB Insightsのデータによると、今年第2四半期には世界のAI分野への投資総額が前月比38%減少した。
こうした状況を受け、インターネット上では「ChatGPTの衰退」「大型モデルの失速」「新たなAIバブル崩壊」といった議論が高まっている。
Web 版 ChatGPT のトラフィックの減少が、大型モデル業界の人気の低下と切り離せないことは否定できませんが、「新たな AI バブル」が到来したと考えるのは時期尚早かもしれません。
実際、ChatGPT トラフィックの減少は多くの要因によっても引き起こされます。
分析の中で、Similarweb は、夏に ChatGPT トラフィックが大幅に減少した理由の 1 つは学校の休暇であると指摘しました。データによると、米国市場では、ChatGPT トラフィックが 5 月に 10%、6 月に 15%、7 月にさらに 4% 減少し、この数か月間、18 ～ 24 歳のユーザーの割合が 4 月から 4 月にかけて増加しました。 7月には30％近くから27％未満に低下した。学生が学校に戻るにつれて、ChatGPT のトラフィックも回復しました。
OpenAI は、ChatGPT の背後にあるモデルを他の企業に公開しており、より多くの企業が ChatGPT の API にアクセスできることを期待して、最近 ChatGPT Enterprise Edition を立ち上げたと理解されています。 OpenAI のこれらのアクションは無料ではありませんが、GPT API にアクセスする他の製品に切り替えるユーザーは、必然的に ChatGPT Web バージョンからトラフィックを迂回することになります。
もう一つの要因は、国内外でさまざまな競合製品が出現していることです。
昨年11月末にChatGPTが発表されて以来、一連の技術競争が巻き起こり、大手インターネット技術企業だけでなく、大型モデルの立ち上げ企業も現れている。海外ではAnthropic社のClaude 2、Google社のBard、Microsoft社のBing、Meta社のLlama2などがあり、国内ではさらに「思想百派争い」となっている。
「2023年中国と米国におけるAI大規模モデル応用比較調査」報告書では、2023年5月末時点でパラメータ数10億以上の国内の基本的な大規模モデルが少なくとも79個リリースされていると述べた。 CCID の別のデータによると、2023 年 7 月の時点で、合計 130 の大型モデルが我が国で発売されました。
より大きなシェアを握るために、こうした大型モデルの製品も「独自の能力を発揮」している。特に8月31日には大型モデル11機種が正式に登録を通過した後、相次いでユーザーサービスの開始を発表した。ユーザーサービスのオープン化の背景には、大型機種の「ユニバーサル化」と無制限の「マネーシーン」の到来がある。
温信宜燕氏がユーザーサービスを開始した9月1日、百度の株価は前日の終値140.71ドルから4％上昇し、一時7.3％まで上昇したと伝えられている。
以前、SenseTimeは財務報告書の中で、2023年上半期に生成AI関連の収益が前年同期比670.4％増加し、グループ事業への寄与度が2022年の10.4％から20.3％に急速に増加したことにも言及した。 iFlytek の半期報告書は、iFlytek Spark モデルのリリースと 3 つのアップグレードの完了以来、商品取引量が増加したことも示しています。学習機製品を例に挙げると、5月と6月はiFlytek SparkがV1.5にアップグレードされた時期であり、大型モデルに対応した学習機のGMVは前年比で136%、217%増加しました。
このような観点からも、大型模型線路は依然として市場で評価されており、関連企業の発展を支援する役割はますます大きくなっています。しかし、投資市場の発展の法則から判断すると、合理性への回帰もまた事実となるでしょう。 Guanan Information の創設者兼首席専門家、Zhang Zhaolong 氏は次のように述べています。「生成 AI の市場人気は一時期に比べて大幅に低下しましたが、これはその価値と可能性が減少したことを意味するものではありません。 「新時代の到来だ。これまでの狂った投資や過剰な期待ではなく、より成熟した安定した発展段階へ。」
新たなステージに入った大型モデルの未来はどこへ向かうのでしょうか？
**転換期にある大型モデルの未来はどうなるのか？ **
現在の大型モデルトラックの整備状況を見てみますと、入場者数の増加に伴い、徐々にTo BとTo Cの2つに分かれた道ができてきております。
たとえば、Tencent と Huawei は、豊富な顧客の蓄積とさまざまな業界に対する深い洞察により、業界の大規模モデルの構築に注力しており、企業ユーザーは、シナリオのニーズに応じて専用の大規模モデルをパーソナライズおよびカスタマイズし、最適化およびアップグレードできます。 ; 一方、Baidu、科学技術大学 iFlytek の大型モデル製品は C サイドに近く、主にユーザーによるコンテンツ生成を支援し、優れたツール属性を備えています。
To B か To C が各企業の異なる戦略的傾向に依存していることを理解するのは難しくありません。To B 企業は、B エンド ユーザーがこの技術変化に必要な原動力である可能性があることを把握していますが、To C 企業は、B エンド ユーザーにより注意を払っています。テクノロジーの実装の目的地。この 2 つの方向を選択することに正解はなく、多くの企業が BC の両端に同等の注意を払うという選択をしています。これは、現在の大型モデルの開発状況と一致しています。
しかし、モノの発展という観点から見ると、現在成熟期を迎えている大型モデルは今後さらに大規模に実装されるのは間違いなく、大型モデルの行き着く先は「普及」であると言えます。インターネット評論家のZhang Shule氏は、「ビッグデータの意味で学習教材の蓄積を完了し、ディープラーニングを実現するには、大規模なモデルが社会全体に開かれていなければならない」と述べています。もちろん、このレベルの技術向上の考慮に加えて、C サイドでの大型モデルの完全な実装は、商業的価値のより大きな解釈も意味します。
したがって、市場がChatGPTのトラフィックの減少を懸念しているのも理解できます。しかし、C サイドは大型モデルの開発の肥沃な土壌であり、大きな開発の可能性を秘めていますが、ユーザーの習慣が試されるため、現在、関連メーカーは主に大型モデルのサービスを無料モデルで提供しており、これは明らかに問題を抱えている企業にとっては問題です。コスト圧力とバランスをとって理想的な収益を達成することが困難になるリスク。
Alphabet会長のジョン・ハニス氏はかつて、大規模な言語モデルなどの人工知能と対話するコストは従来の検索の10倍だと述べた。もう一度 ChatGPT を例に挙げます。国盛証券のレポートによると、GPT-3 の 1 回のトレーニング費用は約 140 万ドルで、全体のトレーニング費用は 200 万～1,400 万ドルの範囲です (モデルのトレーニング量は異なります)。
また、大型機種の開発においては、チップのスタックネックの問題もあり、現段階では関連技術の完全な自社研究が困難であることも指摘しておきます。
上記の問題を解決し、大規模モデルの持続可能な開発を実現するにはどうすればよいでしょうか?
現在の大型トラックには多くの選手がいるものの、全体の状況を把握している超巨人がいないことがわかる。個別に見ると、C サイドの大型モデルの製品は多様ですが、ユーザーの観点からはまだ代替性が高く、B サイドでは断片化が顕著です。 Kunlun Wanwei CEO Fang Han 氏はかつて、大型モデルでは業界データの需要が高いが、データは B 側でさまざまな断片に分割されており、1 つの企業がすべての業界からデータを取得するのは困難であると述べました。
これは見方を変えると、誰もが「一番」になれる可能性を持っているということでもあります。現在の軌道上の困難と相まって、大型モデルの大規模開発を推進するには、企業が協力して状況を打開し、協調的な開発を達成する必要があることは明らかです。現在のコース上のコスト圧力とコア技術の研究開発の困難により、この問題はある程度、全体的な計画の欠如と不十分な開発協力によっても引き起こされます。
これに基づいて、先進企業は常にエコロジー改善を推進しています。たとえば、Baidu は大型モデル向けの新しい環境政策を開始し、資金、コンピューティング能力、テクノロジー、マーケティングの面でパートナーに全面的な強力なサポートを提供し、Huawei Cloud は業界の大型モデル、ソフトウェア ソリューション、プラグインを開放しました。統合、デジタルトランスフォーメーションコンサルティング、データエコロジーやその他の包括的な生態学的協力パスを通じて、より多くのパートナーが盤古大規模モデルのグローバル協力生態系システムに参加することを期待しています。
大型モデル製品の C サイド拡張の機会は、モバイル アプリの巨大な分野にもあることは言及する価値があります。現時点では、アプリの開発にはより多くのエネルギーとリソースが必要であり、モバイル端末は Web 端末に比べて耐障害性が低いため、大型モデルの製品は依然としてモバイル端末ではなく Web ブラウザに実装されることが主です。しかし、モバイル端末がより大きな利益価値を生み出すことが期待されていることを無視することはできません。
今年の初めに QuestMobile が発表したデータによると、3 年間の蓄積を経て、我が国のモバイル インターネット ユーザー数が 12 億の大台を超えました。人口構造の観点から見ても、51 歳以上のユーザーの割合が 26.4% に達し、1/4 の水準を突破し、三線都市以下のユーザーの割合が60.6％と6割の大台を突破した。
そのため、百度などの企業も大型モデル製品のモバイルアプリ版を徐々に投入しており、市場から歓迎されている。 Baidu が発表したデータによると、Wenxinyiyan はオープン初日からすぐにモバイル アプリ ストアのランキングで 1 位を獲得し、ダウンロード開始から 19 時間以内にユーザー数は 100 万人を超え、ユーザーからの質問は合計 3,342 万件に達しました。ネチズンが答えた。携帯端末の研究開発と応用が徐々にトレンドとなり、大型機種競争の戦場が一巡する可能性もある。
一般的に言えば、現段階で大型モデルの開発は「減速」しているものの、関連企業による大型モデルの研究は減少していない。
さまざまな業界でAI技術の需要が増加し続け、政府、企業、研究機関、その他の関係者が協力を強化するにつれて、人工知能の重要な開発方向としての大型モデルも、より幅広い応用の見通しを持っています。