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文｜アニタ・タン

編集者｜蘇建勲

表紙提供元 |

創発は生成型 AI の波における重要な現象です。モデルのスケールが臨界点まで拡大すると、AI は人間のような知恵を示し、理解し、学習し、さらには創造することもできるようになります。 「創発」は現実世界でも起こります。AI 分野の起業家やクリエイターが知恵と頭脳を駆使して、AGI の実現に向けた長い旅路を照らしています。 新旧生産性の転換期にある「スマート創発」では、新コラム「36人の創発」を創刊、業界のキーマンとの対談を通じて、その段階での新たな考え方を記録していきます。

2024年のボルケーノエンジンは、これまでの目立たない存在から一転、大型モデル市場に急速に登場しつつある。

つい最近の5月、火山は注目を集める記者会見を開催し、同モデルの価格を「最低価格」まで一気に引き下げたばかりだ。 Doubaoの主要モデルであるDoubao Pro-32kの価格は、0.0008元/千トークンに値下げされ、業界平均で前年比99.3%の下落となった。一時は業界全体が大騒ぎになり、メーカーも追随した。

しかし 2 か月後、価格に関して「形勢を逆転」した Volcano Engine は、もはや価格についてそれ以上話すことに消極的でした。 「現在、10億トークンの価格はわずか1,000元なので、これ以上値下げするのはあまり意味がありません。重要なのは、同じ価格でモデルの機能がどれだけ向上するかです。」 「インテリジェント・エマージェンス」に語った。

ある意味、5月の怒涛の「大型プロモーション週間」――火山、アリババ、テンセント、iFlytekなどの大小メーカーに加え、大型モデルの値下げを発表したことは、大型モデル分野が本格化する象徴でもある。新しいステージ。この背後にあるコンセンサスは、大規模なモデルはすでにまばゆいばかりだが、それがもたらす新しい AI ケーキはまだ小さすぎる、つまりコンピューティング能力が高すぎるため、ユーザーには革新するインセンティブがないということです。したがって、メーカーは利益を分配することも考えられます。

効果も即効性があります。 Doubao Big Model の 1 日あたりの平均トークン使用量は現在 5,000 億を超えています。値下げ前は1,200億でした。

Tan Dai は、価格競争や収益などの条件よりも、どれだけのユーザーを獲得し、大型モデルでどれだけのことを実現したかを重視しています。 「私たちは短期的な収入にはあまり注目しません。むしろ、どれだけ多くの顧客とより深い協力関係を築き、どれだけ多くの問題の解決に貢献できたかを重視します。結果は自然とついてきます。」と彼は言いました。

人は過去の道をたどることで未来を予測する傾向があります。大規模モデルとクラウド コンピューティングはどちらも、初期段階では多大な技術投資とエンジニアリングの研究開発が行われるが、後期ではマシュー効果が非常に高くなるという、同様のモデルを持つビジネスであると考えられます。ただし、規模効果を本当に達成するには、そのビジネスの規模が非常に大規模に成長する必要があるという前提があります。

今年の大型モデルはこの道筋に沿って開発されており、メーカーは次々と価格を引き下げ、大型モデルのコンピューティング能力をより包括的なものにし、水、電気、石炭のようなインフラとなっている。

Tan Dai 氏は、将来的には大規模モデルの実装がクラウド コンピューティングよりも高速に実行されるようになると考えています。 ChatGPT などの製品は、長い「説教」を経てきたクラウド コンピューティングとは異なり、AI が未来であることをすでに世界に知らせています。しかし、誰もが安心してイノベーションを行えるようにするためには、価格引き下げは最初のステップにすぎません。

AI アプリケーションの爆発的な増加には、錯覚制御、長いテキストなど、モデルにおけるさまざまな技術的問題を克服するための継続的な投資が必要です。 同氏は「開発者が不安を抱いているとは思わない。今キラーアプリについて話すのは時期尚早だ」とし、現在の大型モデルはまだ「ビッグブラザー」の時代にあり、「iPhoneが登場するまでには何年もかかるだろう」と述べた。

Huoshan は 2021 年にクラウド市場に正式参入してまだ 3 年しか経っていませんが、クラウド コンピューティング市場ではまだ新しい勢力です。したがって、AI は Volcano Engine にとって新時代への切符であるだけでなく、コーナーで追い越す機会でもあります。これが Volcano Engine が AI に多額の投資を行っている理由でもあります。 2023 年には、国内の大手モデル企業の 70% が Volcano Engine のコンピューティング パワー サービスを使用するようになり、今年は MaaS (Model as a Service) が次の戦場となります。

以下は、「インテリジェンス・エマージェンス」とタン・ダイとの会話を編集・編集したものです。

価格が「形勢逆転」した後

「知性の出現」：最近、火山について最も話題になっているのは、あなたが主要メーカーの中で最初に値下げの波に乗り出したことです。人々はあなたが「形勢を逆転した」と言います。その背後にはどのような考えがあったのでしょうか？

タン・ダイ：私たちの中心的な考慮事項は、アプリケーション エコシステムを構築することです。

「知性の出現」：価格を下げるのは難しい決断でしたか？どれくらいの間それについて考えていましたか？

タン・ダイ：全然難しくありません。昨年8月に正式にスタートしてからは、特にコストがかかったはずです。それ以来、当社はエンジニアリングの最適化を行っており、社内で広く使用してきました。エンジニアリングの最適化を約 1 年間行った後、価格の削減を検討し始めました。

「知性の出現」：この決定が難しくないのはなぜでしょうか?

タン・ダイ：私たちは、この問題で最も重要なことは何だろうかと考えています。それは、ビジネスエコシステムを豊かにしたいということです。

これにはいくつかのしきい値があります。 1 つ目は、モデルの機能がすでに作成されていることです。 515 カンファレンスでは、大型モデルを導入したときに、独自の評価セットについても言及しておらず、評価結果についても話していないことが全員にわかりました。

誰でも使えると思うから。評価に関しては、Zhiyuan、OpenCompassなどを含む多くの第三者評価がありますが、それらはすべてビーンバッグが非常に効果的であると言っています。

2つ目は、コストが高すぎるので、まずは価格を下げて持続可能な価格にする必要があるということです。当社は To B ビジネスであるため、長期的に粗利や利益をサポートできる価格設定ができない場合、持続可能ではありません。

3 つ目は、プラグインやケースなどを含めた実装の実用性です。これには多くのことをまとめる必要があります。エンジニアリングの最適化を通じてコストを削減します。これがクラウド ベンダーである Huoshan が行うべきことです。

「知性の出現」：火山はどのようにして価格をこれほどまでに引き下げたのでしょうか?

タン・ダイ：モデル構造を継続的に最適化し、推論エンジニアリングを最適化することで、コストを削減し、この配当を業界に還元することができます。

サービスとして、大規模モデルは規模が大きく、コストが低くなければなりません。大規模であれば、さまざまな負荷を設定でき、クラウド コンピューティングにも同様のことが当てはまり、ピークのずらしや混合スケジューリングが可能になり、コストが安くなります。

第 2 に、規模が十分に大きい場合、少し最適化を行うだけでメリットが十分に大きくなり、その場合にのみ、優れた技術チームを構築するのに十分な予算が確保できます。

「知性の出現」：これは相互に強化するプロセスです。まず、コストが安くなり、規模が大きくなると、最適化が可能になり、メリットが大きくなります。

タン・ダイ：これは、Doubao APP への通話の増加も原因です。前回のサードパーティデータから、AI製品とDoubao APPが1位にランクされたことが誰でもわかります。 Douyin社内では50を超えるシナリオや事業ラインが幅広く活用されており、外部からの招待客も多く、それが規模を支えている。

5 月 15 日に値下げが発表されてから、通話規模が急速に増加し、この時点で最適化できる点がさらに多くなりました。

「知性の出現」：値下げが正式に発表されましたが、その影響はどうでしたか？

タン・ダイ：まず、誰もが AI のイノベーションを行う負担がなくなり、その規模は急速に成長しています。多くのスタートアップは毎日 10 億以上のトークンを使用しています。10 億トークンのコストはいくらですか?たったの1000元。 5月15日のモデルリリース時と比較すると、顧客1人当たりの1日あたりの平均トークン使用量は20～30倍に増加した。

そして、私たちが思いつかなかった使用シナリオもたくさんあります。 Doubao の当初の 1 日あたりのコール量を見てみましょう。値下げ後は 1,200 億トークンを超えています。

次に、値下げを発表したとき、価格は重要ではないという意見もありましたが、徐々に多くのメーカーが追随し始めました。

「知性の出現」：メインモデルの Beanbao Pro 128k の価格は 0.005 元/千トークンで、業界価格より 95.8% 安くなります。一方、32k モデルの価格は 0.0008 元/千トークンで、99.3% 下がります。この価格は「最低価格」とも言えますが、どのようにして決められたのでしょうか？

タン・ダイ：まず目標を設定し、持続可能な価格で配当をリリースする必要があります。損はないけど、稼ぎすぎなくてもいいです。当初は業界平均と比較して 90% の低下だと思っていましたが、その後の比較で 99% の低下が示されるとは予想していませんでした。

「知性の出現」：今後値下げの余地はあるのでしょうか？

タン・ダイ：この観点から見ると、価格はもはやボトルネックではありません。ここまで下がってしまうと、さらにどれだけ下がってもユーザーが得られるものは実は小さいです。ここでさらに重要なことは、同じ価格であれば、モデルの機能を向上させる方がより意味があるということです。

「知性の出現」：これは、以前の CV (視覚認識) における AI イノベーションの波に少し似ていますか?精度を 70% から 90% に高めることは重要ですが、最終的には 95% から 98% にすることは実際にはほとんど意味がなく、顧客はそれを受け入れます。

タン・ダイ： 98％はできないかも知れません。しかし、これを逆に見る必要があります。以前は 5% Bad Case (期待と異なる結果) でしたが、現在は 2% になり、効果は 2 倍になっています。

「知性の出現」：業界内では、中国で価格競争が始まり、業界に悪影響を及ぼしているとの声も多い。大規模なモデルのトレーニングには費用がかかるため、誰もお金を稼ぐことができません。

タン・ダイ：私はこの意見には同意しません。業界の観点から見ると、これにより中国の AI の繁栄が可能となり、これは良いことです。

クラウド コンピューティングについても同様で、クラウドは早期に価格競争に突入しましたが、企業のデジタル トランスフォーメーションが容易になり、コストが削減されたことは良いことです。

「知性の出現」：かつて、インターネットの文脈では、「価格戦争」には軽蔑的な意味合いが強すぎました。

タン・ダイ：以前は、To C Internet のビジネス モデルは異なっていたと思います。羊毛は豚から得られます。しかし、To B の価格戦争では、企業自体がこの価格に依存して料金を請求しており、この価格を提供し続ければ、最終的には全員が利益を受けることになります。

「知性の出現」：これは開発者にとって間違いなく良いニュースです。しかし、内部的にはどうなのでしょうか？ Cloud Factory の営業クラスの同級生の中には、AI は高く売れないので、AI を売る動機がないと言う人もいました。この問題をどのように検討すればよいでしょうか?

タン・ダイ：これはとても良い質問です。私たちにとって失うものは何もないような気がします。

まず第一に、Huoshan はクラウド プラットフォームであり、顧客は単に大規模なモデルを望んでいるわけではなく、実際には大規模なモデル、クラウド、データ製品を含む包括的なソリューションを望んでいます。

ビッグ モデル自体の単価は減少しましたが、ビッグ モデルを通じて顧客がより多くの問題を解決できるように支援することで、将来的にはより多くのビジネスを行う機会が増えるでしょう。大きなモデルの準備ができていれば、顧客は「いや、IT アーキテクチャを再構築する必要がある。その場合は火山に基づいてこれを行う」とさえ言います。

「知性の出現」： ITアーキテクチャの再構築をどう理解するか?スペースと機会はどこにありますか?

タン・ダイ：以前は、IT 支出の多くはクラウドではなく、ソフトウェアの機能の重ね合わせによって解決されていました。すべて人力で行われており、多くのことがコンピューティング能力に変換できませんでした。

しかし、大規模モデルでは、Copilot を使用するか Autopilot を使用するかにかかわらず、多くの AI シナリオを大規模モデルで処理でき、大規模モデルの最下層はクラウドです。以前はクラウドにアクセスできなかった市場が、現在ではアクセスできる市場になりました。

「知性の出現」：現在、顧客は AI をどの程度認識していますか?クラウド コンピューティングが初めて登場したとき、多くの企業ユーザーはクラウド コンピューティングを「先進的」という概念と同一視し、デジタル化を目指しました。大型モデルは現在そのような効果を達成していますか?

タン・ダイ：企業は、AI を導入した後、すべての IT 環境がすぐに AI によって排除されるとは言いません。それは決して不可能ではありません。代わりに、まず AI を使用して効率を向上できる特定のシナリオを特定します。

たとえば、一部の顧客では、モデルが大量に呼び出されると、上流および下流のサービスが崩壊し、負荷をサポートするためにクラウド ネイティブに基づいてこれらのアーキテクチャを変換することがわかりました。

「知性の出現」：こういったケースはどの程度収入に反映されるのでしょうか？

タン・ダイ：収益の観点がすべてではありませんし、現時点では短期的なことにあまり焦点を当てていません。また、この件を通じてどれだけ多くのお客様とより深い協力関係を築くことができたのか、また、どれだけ多くの問題の解決に貢献できたのか、最終的には自ずと結果がついてきます。

「知性の出現」：短期的な収入に焦点を当てていない場合、現在最も重視している指標は何ですか?

タン・ダイ：企業が使用するトークンの数ですが、将来的にはこのモデルだけではないと思います。かつて私は小説を書いていたが、後に「書くことを放棄し、詩を書き始めた」友人を知っていました。なぜこの選択​​をしたのですかと尋ねます。彼は、詩を書くことは行数で支払われ、小説を書くことは言葉で支払われ、同じ100語でも値段が異なると述べた。

大きなモデルのビジネスモデルは確実に変化し、最終的な経済モデルはよりエンドツーエンドのモデルになります。たとえば、エージェントがいる場合、同じ 100 語でも、誰が作成するかによって、解決に役立つ問題の数に応じて料金を支払います。これは、より高度なビジネス モデルです。

AIアプリケーションは爆発的に普及していないが、本質は依然としてモデルの能力の問題である

「知性の出現」：今年の初め、業界ではキラーアプリという非常に古い用語が議論されています。なぜキラーアプリがまだ存在しないのか誰もが疑問に思っています。重要なインフラプロバイダーである霍山さんは、AI 応用の現在の時期についてどう思いますか?

タン・ダイ：実際にキラーアプリが存在すると思いますが、ChatGPT がそれです。ユーザー数や収益に関係なく、これはすべてのインターネット製品、TikTok および Douyin よりも高速です。これはすでに強力なシグナルです。

今、キラーアプリについて話していますが、私はこの問題を依然として To C の観点から見ていると思います。大規模なモデルは、C サイドのシナリオでは間違いなく非常に高速に実行されます。これは、チャットや感情的な対話アプリなど、試用領域が非常に広いためです。現在、それらはすべて非常に高速に実行されます。

次に、AI カスタマー サービスなど、エンタープライズ側には多くの生産性シナリオがあるため、キラー アプリだけに注目する必要はありません。これらのシナリオでは、キラー アプリの概念は適用されず、DAU などの指標では説明しません。

エンタープライズ サービスでは、キラー アプリについては触れません。 ERP (企業管理システム ソフトウェア) はすべての企業に必須のキラー アプリですが、この概念について語る人はいません。

「知性の出現」：世界的に見て、キラーアプリのレベルに達した ChatGPT を除いて、他の製品は大きく遅れをとっています。たとえば、感情的な交流や友達作りは依然として比較的少数の人々に焦点を当てており、同質性の度合いは依然として高いです。

タン・ダイ：時代にもよると思います。たとえば、PC 時代のキラー アプリは検索エンジンでしたが、昔は検索エンジンはすべてポータルや電子商取引サイトでした。しかし、こうした Web サイトが増えた後、検索エンジンが再び登場しました。

モバイル インターネットが芽生えたばかりの頃を含め、Douyin や Meituan のようなアプリが登場したのは数年後のことでした。

「知性の出現」：あなたはクラウド コンピューティングのバックグラウンドを持っています。クラウドコンピューティングと比較して、今回のAI技術の普及についてどう思いますか?クラウドコンピューティングの普及と同じ道をたどるのでしょうか？

タン・ダイ：クラウド コンピューティングは、技術者であっても理解するのが非常に複雑であり、1 人で簡単にセットアップできるわけではありません。私は 2010 年から 2011 年までアリババで働いていました。当時、クラウドとは何かを理解していたのはおそらく世界で AWS だけであり、Google もそれを理解していませんでした。

しかし、AIは違います。個人であれば、その機能を簡単に体験でき、良いか悪いかがすぐにわかります。 AI とは何かを知りたければ、お手玉を手に取ってみてください。この観点から見ると、クラウド コンピューティングとは異なり、あまりにも複雑な伝道を必要とするものではありません。

「知性の出現」：このような普及経路は、To B ビジネスの意思決定や購買ロジックに影響を与えるのでしょうか?

タン・ダイ：どの企業にも惰性があり、To B のビジネスは遅くなります。しかし、少なくとも製品が良いかどうかを理解できれば、顧客体験は変わります。

AIがもたらす大きな変化は、To Bのビジネスが見える化されアクセスしやすくなり、POC（プロトタイプ検証）にかかる時間が大幅に短縮されることだ。以前は、意思決定と使用が分離されていましたが、意思決定者が選択を行っていましたが、ユーザーはこれではひどいと考えるでしょう。

しかし、AI はこれらのギャップを大幅に解消しました。以前は、顧客は PPT を視聴し、ツアーに参加し、インタビューを受ける必要がありましたが、最終的に意思決定者はデモを見ることしかできず、エクスペリエンスはそれほど完全なものではありませんでした。今、お客様と話をするとき、お客様は私が普段使っているお手玉について教えてくれます。デモで何かを調整したい場合は、バックグラウンドで変更することができ、すぐに調整されます。販売前に自分で行うこともでき、研究開発のために販売前に戻って変更を加える必要はありません。

これが、To C と To B が両方とも同じブランド、ビーンバッグである理由です。

「知性の出現」：国内の大型モデルに関して言えば、今は大きな差があると思いますか？

タン・ダイ：価格の差は非常に大きいです。

「知性の出現」：みんなかなり落ちてない？

タン・ダイ：実際、国内メーカーは徹底していないため、最も強い当社の主力モデルも0.0008元/千トークンに引き下げられていますが、ほとんどのメーカーは最も強いモデルを下げるのではなく、2番目に強いモデルを下げるか、下げます。 a 小型モデルは無料です。競合メーカーの主力モデルの価格を調べてみると、お手玉の価格とは少なくとも数十倍は違います。

オープンソース モデルを使用してコストを測定すると、ビーンバッグを使用するよりもコストが高くなります。オープンソースの Llama を使用してこれを行う場合は、エンジニアリングの最適化を自分で行う必要があり、スケールメリットはありません。同じ影響で、エンジニアリングの最適化を自分で行うと、クラウドを直接使用する場合よりも数倍のコストがかかります。

「知性の出現」：価格以外に、他にどのような違いがありますか?

タン・ダイ：このモデルはまだ急速に進化しており、まだ開発されていない機能がたくさんありますが、将来的にはまだ多くの違いがあり、ますます良くなるでしょう。しかし、世界に目を向けると、好調な企業は 3 ～ 4 社しかなく、少なくとも中国の 10 社ほどではないかもしれません。

「知性の出現」：Huoshan の顧客は現在どの業界に集中していますか?

タン・ダイ：それは何千もの業界に存在します。比較的好調な携帯電話メーカーには、Samsung、Xiaomi、OPPO、vivo、Honor などがあります。自動車メーカーとも多くの取引を行っていますが、それらはいずれも非常に大きな企業です。金融銀行でも事例はあります。

しかし、入る角度は異なります。たとえば、携帯電話や自動車の場合、私たちが行っていることは、比較的完全な人間とコンピューターの対話シナリオです。しかし、多くの大規模な国有企業や銀行では、最初は小さな点から試してみることになるかもしれない。

つまり、AIをやるメリットは、少しずつ始められることと、始めてすぐに基幹システムを切る必要がないことです。

「知性の出現」：各大型モデル プラットフォームの顧客プロファイルは大きく異なりますか?大規模なモデルを構築している企業の多くはクラウド ベンダーであり、クラウド ベンダーの顧客グループにも業界の違いがあります。

タン・ダイ：大型モデルの事業規模が小さい場合には差はありますが、規模が大きい場合には差はありません。今は確かに中堅・中小企業のお客様が増えていますが、業界分布で見ると必ずしも大きな差があるわけではないかもしれません。

「知性の出現」：CサイドとBサイドでは、どちらのサイドでビッグモデルが先に台頭すると思いますか？

タン・ダイ：現在のボリュームはほぼ同じですが、C サイドでの Matthew 効果は非常に強いので、おそらく上位数名の顧客が多くの DAU に貢献しています。 このロジックは、AI でない場合でも C サイドに当てはまりますが、B サイドの開発は非常に長期的です。

「知性の出現」：現在、大規模なモデルでできることは比較的単純です。たとえば、エージェントの定義さえ一致していないと誰もが感じています。なぜ大規模なモデルの実行は、このような単純なシナリオにのみ留まるのでしょうか?

タン・ダイ：モデルの機能が十分ではありません。

「知性の出現」：突破するためのポイントは何でしょうか？

タン・ダイ：モデル能力も高いし、知性も強いはずだ。少し前の大学受験ではなかったでしょうか? Doubao はついに文系コースに「合格」しましたが、清華大学と北京大学にはまだ入学しておらず、理系コースにも合格していませんでした。当然のことですが、彼のレベルは十分ではありません。しかし、問題ありません。私たちは十分な自信を持っています。

第二に、長期記憶など、まだ解決されていない複雑な問題がたくさんあります。これには間違いなくモデル構造の革新が必要であり、マルチモダリティを改善する必要があります。これらの機能を追加した後は、コストも管理する必要があります。

大型モデルに関してはまだ初期段階にあると思います。モバイル通信革命は 1970 年代から 1980 年代にかけて 30 ～ 40 年続いていますが、AI の開発の歴史はそれよりも長く、私たちが取り組んでいるのはわずか 2 年です。 1990 年代、私たちがまだ携帯電話を使用していた頃、現在の iPhone を思い浮かべていただけたでしょうか。これらは過去数十年間の変化です。

「知性の出現」：Huoshan Model の現在のビジネス量は、顧客数や収益など、期待に応えていますか?

タン・ダイ：大丈夫だと思いますし、期待に応えます。私たちはエコシステムが繁栄することを望んでおり、今、私たちが望んでいた結果を実際に達成しています。そして、上昇しているのは私たちだけではなく、私たちの友人も上昇しているのがわかります。

「知性の出現」：目安の金額は決まっていますか？

タン・ダイ：たとえば、トークンの総数には合計と階層の両方の目標があり、たとえば、トークンの数が特定のレベルを超えるユーザーの数が特定のレベルに達する必要があります。私たちは、お客様が紡錘型または漏斗型の分布を形成することを望んでいます。トークンの総量が非常に多いにもかかわらず、1 億を超えるトークンを所有する顧客が 10 人しかいない場合、それも健全とは言えません。

「知性の出現」：今はどうなっているでしょうか？

タン・ダイ：まだ逆ピラミッド型にはなっていないので、使用者のウエストはもう少し太くても大丈夫です。

「知性の出現」：明らかに、大型モデルの価格引き下げ後、AI はより包括的になり、より多くのことができるようになりました。今日のアーリーアダプターの間には、「一人会社」になるという明らかな傾向があると思いますか?

タン・ダイ：今は「1人会社」が減り、「10人会社」が増えています。海外では2～3人でもできることが多いと思います。

私たちはかつて、ビジネスを始めるのに必要なのはプログラマーだけだと冗談を言っていましたが、今ではプログラマーはもう必要ありません。私たちがインタビューした一部のユーザーは、コードを持っていないので、このデモはプロトタイプ検証 (POC) にまったく使用できないと言っていましたが、これは 0 から 1 への画期的な進歩です。将来的には、大きなモデルの方が優れていれば、AIが0から100まで解決できるようになるかもしれません。

OpenAI は当初、社内に 1 名しか従業員がいないユニコーン企業 (評価額 10 億米ドル以上) がいつ現れるのか、そしてそれには 5 年以上かかるのかについて議論していました。

この場合、キラーアプリだけを見る必要はありません。なぜなら、スタートアップのアイデアの多くは、非常に垂直的な問題を解決することだからです。

「AIを活用すればビジネスの成長につながる」という説は嘘つきです。

「知性の出現」：現在はテクノロジー側に重点を置いていますか、それとも顧客側に重点を置いていますか?

タン・ダイ：ほとんど。短期的には、両者は切り離せない関係にある。 AI はクラウド コンピューティングほど成熟していません。AI モデルの改善、製品の改善、顧客の使用方法にはフィードバック プロセスが必要です。オフィスに座って見ているだけでは済みません。

「知性の出現」：顧客の現在のニーズや疑問のどの側面が最も重視されていますか?

タン・ダイ：思いがけない方法がたくさんあります。

たとえば、教育現場では、「私が問題を解決してあげればいい」と考えていた人もいました。しかし現在、多くのシナリオで、顧客はあなたが答えを教えるだけでなく、教師の役割を果たしてその方法を教えてくれる必要があります。これには単なるモデル機能以上のものが必要です。

「知性の出現」：これは製品レベルの問題だと思いますか?

タン・ダイ：これは製品または需要の問題と考えることができますが、その背後には技術的な問題もあります。

「知性の出現」：顧客側では、今後「必須」のシナリオが増えるのでしょうか?例えば、現在、企業はAIを必要不可欠なものと考えているかもしれませんし、コストを削減して効率を高めることを検討しているかもしれません。

タン・ダイ： AI が次の大きなものであるということについては、すでに誰もがコンセンサスを持っているため、AI がそれを見逃すことは絶対にありません。今では企業に AI を必ず使用しなければならないと教育する必要はありませんが、どのようなシナリオが AI の使用に適しているかを企業と話し合う必要があります。人々は AI の能力を過小評価することもあれば、過大評価することもあります。

「知性の出現」：したがって、以前のデジタル化の時代と比較して、AI はデジタル化の概念に新たなアップグレードをもたらしました。

タン・ダイ：多分。以前は、デジタル化を行う際に、非構造化データを構造化データに変換し、人々に構造化データを理解させることが非常に重要なステップでした。今では AI がすべてを解決し、デジタル化の敷居が低くなりました。

「知性の出現」：企業はAIとデジタル化を同じ視点で見ていますか?以前は、企業がデジタル化したとき、上司は効率が少しは向上するかもしれないと感じていましたが、多くの人は依然としてデジタル化をコストとみなしていました。企業がデジタル化が成長するかどうかを尋ねるとき、その貢献は実際には非常に弱いです。AI はこの状況を変えることができるでしょうか?

タン・ダイ：テクノロジーとは、まさにビジネスを改善するための、異なる次元の意思決定プロセスだと思います。上司は、一方では私のビジネスモデルを知りたがっていますが、他方では、デジタル化によって私の業務効率をどのように改善するかを知りたがっています。

小売業者が私に「ビジネスの成長を達成するにはどうすればよいか?」と尋ねたとします。私が最初に言いたいのは、AI に興味があるとは絶対に言わないことです。「Douyin e コマースを始めるのはあなたです」とはっきり言います。それでは、AI を通じて効率の向上をどのように支援できるかについて話しましょう。最初から「AIで成長できる」というのは嘘つきだと思います。

「知性の出現」：以前霍山で雲を売るのに苦労していた友人がいますが、2022年頃に辞めてしまいました。大きな模型を見た後、彼はこれが火山に特に大きなチャンスを与えていると感じました。どう思いますか？

タン・ダイ：クラウドを開始するのは 2021 年末です。もちろん、最初の 1 年が最も難しいのですが、もう 1 年続けるだけです。実際、当社は過去数年間で非常に急速な成長を遂げており、業界で最速の成長を遂げています。

時代が英雄を生むのだと思います。新規顧客も顧客向けの新しいシナリオもなければ、最善を尽くしたとしても何の意味もありません。以前のクラウド コンピューティングの黄金時代は、モバイル インターネットの台頭によるもので、あらゆる分野でのデジタル化が徐々に成熟しましたが、これは業界発展の自然法則です。

しかし、次の時代はAIです。 10年以上ごとに新たなポイントが現れると感じており、技術的リーダーシップを維持するにはこの新たなポイントを掴まなければなりません。

「知性の出現」：あなたが今接している開発者たちは不安を感じていると思いますか?

タン・ダイ：特に不安を感じている人はいないと個人的には感じています。なぜ？現在のモデルは非常に優れており、価格も非常に安いので、もっと試してみれば心配することはありません。投資家の不安はさらに大きくなっているのかもしれない。 （笑う）

「知性の出現」：一部の開発者は、モデルは今では安価ですが、当初はかなり優れており、まだ収益を上げることができましたが、規模を拡大してトラフィックに投資し始めると、ROI が正しくなくなり、実際のユーザーが維持されなくなるため、不安を抱いています。珍しいでしょう。

タン・ダイ：それはAIの問題ではなく、交通の問題だと思います。 AI を使用しない場合でも、他のものを使用しても間違いが発生します。たとえば、短い演劇は非常に人気がありますが、収益を上げられるものもあれば、そうでないものもあります。

「知性の出現」：最近見た中で最も興味深い AI アプリケーション シナリオは何ですか?

タン・ダイ：お手玉を使って直接英語を学ぶなど、かなりの数があります。弊社の別の法人クライアントは、大規模なモデルを使用したいと考え、社内で AI ハッカソンを開催しました。従業員は、通常遭遇するビジネス ニーズに基づいて 100 以上の製品を開発し、そのうち 2 ～ 3 つは成功しました。

私たちは現在、一部の自動車メーカーと協力しており、ユーザーにデザイン全体への参加を呼びかけています。ユーザーが設計に参加すると、自分自身の問題点をよりよく理解できる可能性があります。

「知性の出現」：あなたがサービスを提供している企業では、トレーニングと推論のコンピューティング能力の比率は現在どのくらい変化していますか?

タン・ダイ：まだまだ修行は続きます。しかし、推論は現在非常に急速に増加しており、昨年の数十倍となっていますが、トレーニングの伸びは 2 倍未満です。私たちは当初、2025 年までに推論がトレーニングを超えるだろうと予測していましたが、現在その通りになっているようです。

「知性の出現」：AI アプリケーションはいつ爆発すると思いますか?

タン・ダイ：まず、今年は大きな爆発ではなく、間違いなく小さな爆発ですが、来年は大きな爆発があると思います。世界的に見ても、AI 応用は間違いなく初期段階にあり、将来的にはより手頃な価格で理想的なモデル効果が保証されます。 AIの応用が盛んになり、化学反応が起こり続けて初めてエコシステムが構築できるのです。

「知性の出現」：2023年以降、大型のベーシックモデルは作らないと強調してきましたが、今後も作る予定はありますか？

タン・ダイ：二度とありません。大規模な Doubao モデルは ByteDance の専門チームによって開発されています。クラウドと MaaS が適切に行われている限り、Huoshan が独自にモデルを作成する必要はありません。

クラウドコンピューティングをやっている人と、大きなモデルをやっている人は、確かに全く違います。世界の主要メーカーはすべて個別に仕事を行っており、Amazon のモデルは AWS によって作られており、Google の Google Cloud と Gemini は同じグループによって作られているわけではありません。

私たち Huoshan はクラウドをうまく活用することに重点を置いていますが、MaaS はクラウドの非常に重要な部分です。 MaaS を成功させるために、当社の MaaS サービスはお客様に最適なモデルを提供します。これは今も変わりません。

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