投資家Chen Yuとの会話: 大規模なモデルベースの機能が突破されるまで、アプリケーションに質的な変更を加えるのは困難です。
2024-08-22
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・大型模型の開発は、Bエンド（企業向け）市場、Cエンド（消費者向け）市場を問わず、依然として「手探りで川を渡る」。同様の困難に直面しており、明確で確立されたビジネスモデルはありません。
8月には大手模型スタートアップが再び資金調達のニュースを報告し、Dark Side of the MoonとZero One Thousand Thingsが新たな資金調達ラウンドを完了したと報告した。その中で、Dark Side of the Moonは米国を超える最新の資金調達ラウンドを完了した。 3億ドル、最新の評価額は33億ドル。資本は再びAIユニコーン企業に好意を示しているが、投資家の目から見れば、大型モデルの開発の道は依然として「石を触って川を渡る」に過ぎない。
「大規模な AI モデルが優れていることは誰もが知っていますが、大規模なモデルの効果を最大化するにはどうすればよいでしょうか?」実行可能なビジネスモデルです」と、10年間にわたって最先端技術、インテリジェント運転などの分野に投資してきたYunqi CapitalのパートナーであるChen Yu氏は、最近ThePaper Technologyとのインタビューで率直に語った（www.thepapaper.cn） ）。
チェン・ユー氏、Yunqi Capital パートナー
Yunqi に入社する前、Chen Yu 氏は Google でエンジニアとして働いており、国内上場企業の CTO (最高技術責任者) は 2021 年には大型モデル業界に参入しており、その年に大型モデルへの投資に参加していました。スタートアップの MiniMax に入社し、後者のエンジェルとなった MiniMax は、現在最も注目を集めるスター スタートアップの 1 つです。 Chen Yu 氏は、「将来的には、すべての企業が独自の大規模なモデル アプリケーションを持つようになるでしょう。しかし、現時点では優れたビジネス収益モデルは存在しません。」と考えています。
論文: 最近、私たちはいくつかの大規模なスタートアップ企業について調査を行っていますが、スタートアップ企業がどのようにして持続可能な発展を達成できるかについては、一方では投資額が非常に大きく、他方では資金調達についても多くの不確実性があることがわかりました。投資家としてこれらの質問はどう思いますか?
チェン・ユー：実際、今年は模範的な大手企業が資金を調達し、スタースタートアップの評価額は20億～30億ドルに達したようだが、テクノロジー企業にとってベンチャーキャピタルの環境は実際には非常に厳しく、資本は採算の悪い企業を際限なく支援できるわけではない。企業やスタートアップは、最終的には独自のビジネス モデルを形成し、大規模な収益を生み出すことができなければなりません。しかし現実には、大規模なスタートアップが収益性はおろか、規模の大きな収益を達成することも非常に困難です。 B サイド (企業指向) 市場を選択するか、C サイド (消費者指向) 市場を選択するかに関係なく、大手モデル企業は同様のジレンマに直面しており、明確で確立されたビジネス モデルをまだ持っていません。
B サイド マーケットは、企業顧客がプライベート モデルを導入するのに実際に役立ちます。現在、Bエンド市場の利益率は急速に縮小しており、昨年数千万で販売された大型モデルプロジェクトも、今年は100万元で販売される可能性がある。市場にはパッケージ化できるオープンソースの大規模モデルが多すぎて、競争は非常に熾烈です。 Bサイドビジネスには、プリセールスサービス、契約締結、プロジェクトの実施（モデルの監督や微調整など）、アフターメンテナンスなどが含まれます。これらはすべて、元々は数千万で販売されていたため、大手モデル会社では人手が必要となる場合があります。粗利の余地はあったのですが、今では粗利すら残っていません。
大規模なモデル企業がベース モデルをトレーニングするために消費するコンピューティング能力のコストは通常数億単位に達しており、現在、大規模なモデル企業には B サイド ビジネスからの収益を通じてトレーニング コストを割り当てる方法がありません。
ThePaper Technology: 現時点では、当事者 A の顧客にとって、大規模なプライベート モデルを導入することは費用対効果が低いのではないでしょうか?
チェン・ユー：多くの企業は AI の波に乗り遅れたくありませんが、AI を自社のビジネスに統合するための明確な道筋を見つけていません。同じことが当事者 A にも当てはまります。当事者 A が直面する最大の問題は、大規模モデルの使用方法は知っていますが、企業内で大規模モデルを実装および展開する方法、および大規模モデルの効果を最大化する方法がわからないことです。実際、これには多くの時間と大規模な企業コミュニケーションが必要です。
企業が大規模なモデルを民営化して展開する場合、データが実際の障害となる可能性があります。どのような種類のデータが微調整に適しているか、データをクリーンアップする方法、有用なデータにラベルを付ける方法はすべて人的資源と物的リソースを必要とします。トレーニング データの選択とモデルの調整はモデルの有効性に大きく影響するため、すべてのシナリオに適した大規模なモデルは存在しません。
ThePaper Technology: B サイドのマーケットは難しいですが、C サイドはどうですか?
チェン・ユー：C エンドのマスマーケット向けの大型モデルの製品アプリケーションは、大きく 2 つのカテゴリに分類できます。1 つは、MiniMax のHoshin や有名な C.ai などの感情的な対話型ロボットで、2 つ目は生産性ツールです。これらの製品は実際にはすべての大手モデルによって作成されており、問題は、大手企業が 1 日課金しない限り、基本的にユーザーの粘着性がないため、他社が課金するのは難しいということです。キャッシュフローが良好な大企業にとって、競合他社よりも長く生き残るのが最善の戦略であるため、国内の新興企業がCサイドの生産性向上ツールに課金するのは難しいだろう。最終的には融資を受けられず淘汰される企業も必ず出てきます。
論文：多くの大手モデル企業が海外事業を展開していますが、この現象についてどう思いますか？
チェン・ユー：大型モデルが一定の評価に達した後は、大規模な収益をどのように達成するかという問題に答えなければなりません。海外の市場は国内の顧客よりも大きく、海外の顧客の支払い意欲は国内の顧客よりも高いです。ですので、私が今注目している企業も海外展開をしている企業です。大型モデルが海外に進出した場合、収益手法は国内市場と大きく変わりませんが、海外の大型モデル製品との競争に直面することになり、非常に厳しい状況となります。
論文: 昨年から今年にかけて、誰もが大型モデルに注目するようになりましたが、テクノロジーからアプリケーションが爆発的に普及していないのはなぜでしょうか?
チェン・ユー：昨年から今年にかけて、大規模モデルの推論コストは大幅に削減されましたが、優れたアプリケーションシナリオがない理由は、推論能力や幻覚問題など、大規模モデル自体の能力によって依然として制限されています。
大きなモデルは多くの場所で使用できるが、どこでも役に立たないというのがみんなの全体的な感覚です。これは、大きなモデルには学習前に錯覚などの問題が含まれるためです。これが私たちの投資が難しい理由でもあります。誰もが AI アプリケーションの方向性に注目していますが、問題は、大規模モデルの基本機能の進歩が遅いことです。大規模なモデルの機能に画期的な進歩が見られるまでは、基礎となるアプリケーションに大幅な変更を加えるのは困難です。
したがって、現時点では過度の期待を抱く必要はありませんが、テクノロジーの反復は非常に速いので、将来については楽観的になっても構いません。昨年の大型モデルが中学3年生レベルだったら、今は高校2年生レベルになっているかもしれません。また、人間と同じように学び、改善し続けます。
今年の大型モデル分野における最大の変化はコストであり、少なくとも2桁下がった。コスト削減は、一方では市場の圧力の結果であり、他方では、基盤となるアルゴリズムの革新が常に存在し、コスト削減をもたらしてきたことによるものでもあります。
誰もが技術の発展に辛抱強くなければならず、大手モデル企業の経験はわずか1、2年であり、今では誰もが石を感じて川を渡っているのと同じ状態です。しかし、テクノロジーの発展の流れは結局のところテクノロジーの民主化であり、それによって誰もがそれを利用できる敷居が下がっていくので、もう少し待てば将来的には各企業が独自の大規模なモデルアプリケーションを持つようになるのではないかと思います。現在、企業がプライベート モデルを導入するには数千万ドルの費用がかかる可能性がありますが、10 年後にはそのような高額なコストを費やす必要はなくなります。将来的には、企業における民営化された大規模モデルの導入は、よりツールベースおよび製品ベースになる可能性があると思います。
テクノロジーが成熟するにつれて、コストはますます低くなり、すべてのテクノロジーの開発はこのような発展経路をたどります。コストが高くなるのは、単なる短期的な現象です。昨年11月にLP（投資家）に共有した際にも、大型モデルの価格は今後3年間で2桁下がると述べましたが、それが半年後には予想外に実現しました。実際、世界は私たちの想像を超えるスピードで変化しています。
ザ・ペーパーの記者ユウ・ヤン
（この記事はThe Paperからのものです。よりオリジナルの情報については、「The Paper」アプリをダウンロードしてください）
