# AI業界で"動物戦争"が勃発、FalconとLlamaがオープンソースの大モデルの覇権を争う先月、AI分野では「動物戦争」が勃発しました。一方はMetaが発表したLlamaモデル、もう一方はFalconという名の大規模モデルです。Llamaはそのオープンソース特性により、長年にわたり開発者コミュニティから支持を受けています。そして5月に登場したFalcon-40Bは一気に"オープンソースLLMランキング"のトップに立ちました。このランキングはHugging Faceコミュニティによって作成され、大規模言語モデルの能力を評価する基準を提供しています。その後、LlamaとFalconが交互にランキングを更新しています。興味深いことに、Falconの開発者はテクノロジー企業ではなく、アラブ首長国連邦の首都アブダビにあるテクノロジー革新研究所です。アラブ首長国連邦側は、彼らがAIコンペに参加する理由は「コアプレイヤーを覆すため」と述べました。現在、AI分野は群雄割拠の時代に突入しています。財力のある国や企業が次々とローカル版のChatGPTを発表しています。湾岸地域だけでも、複数のプレイヤーが参入しています。8月には、サウジアラビアが国内の大学向けに3000枚以上のH100チップを購入し、大規模モデルのトレーニングに使用しています。一人のベテラン投資家はこう嘆いた: "ハードテクノロジー分野には高い障壁があると思っていたが、大規模モデルのスタートアップも百モデル戦争に変わってしまった..."この"百模大战"の背後には、Transformerアルゴリズムの登場があります。2017年、Googleの8人の科学者が論文でTransformerアルゴリズムを公開し、このAIブームの基盤を築きました。現在、GPTシリーズを含むさまざまなモデルはTransformerの上に構築されています。Transformerの登場により、学術界の底層アルゴリズムの革新速度が鈍化しました。データエンジニアリング、計算能力の規模、モデルアーキテクチャなどのエンジニアリング要素が、AI競争の鍵を握るようになりました。一定の技術力さえあれば、どの企業でも大規模モデルを開発することができます。これにより、国内外で大規模モデルの数が急増しています。報告によると、7月時点で国内の大規模モデルは130に達し、アメリカの114を超えました。中米を除いても、日本、インド、韓国などの国々も次々と地元の大規模モデルを発表しています。しかし、参入が容易だからといって、業界の巨人になれるわけではありません。FalconとLlamaの争いを例に挙げると、Falconは一時的にランキングで先行していますが、Metaにどれほどの影響を与えたかは疑問です。オープンソースの大規模モデルにとって、活発な開発者コミュニティこそが核心的な競争力です。Metaは長年のソーシャルメディア運営の経験を活かし、オープンソースコミュニティの運営において優位に立っています。現在、Hugging Faceランキングの上位10位の中で、8つはLlama 2を基にしたモデルです。このプラットフォーム上で、Llama 2オープンソースプロトコルを使用した大規模モデルは1500を超えています。エコシステムの構築に加えて、純粋な技術力も重要です。最近のAgentBenchテストでは、GPT-4が4.41点で圧倒的にリードし、2位のClaudeは2.77点、他のオープンソースモデルは多くが1点前後でした。これはOpenAIチームの長年にわたる技術的優位性を反映しています。オープンソースコミュニティがますます活発になるにつれて、各大モデルの性能は同質化する可能性があります。将来的には、大モデルの核心競争力はエコシステムの構築または純粋な推論能力に集中するでしょう。もう一つ現実的な問題は、少数の例外を除いて、大多数の大規模モデル提供者がまだ収益モデルを見つけていないことです。高額な計算コストが業界の発展の障害となっています。ある機関は、世界のテクノロジー企業が毎年大規模モデルインフラに対して2000億ドルを支出し、大規模モデルの収益は最大750億ドルになると予測しており、そのギャップは少なくとも1250億ドルに達するとしています。マイクロソフトやAdobeなどのソフトウェア大手でさえ、AIサービスの価格設定に苦境に立たされています。例えば、GitHub Copilotは月額10ドルですが、マイクロソフトはユーザー1人あたり20ドルの損失を被っています。全体的に見て、OpenAIやChatGPTの登場がなければ、このAI革命は起こらなかったかもしれません。しかし、現在の段階では、単に大規模モデルを訓練することで生み出される価値はまだ観察される必要があります。同質化競争が激化し、オープンソースモデルが増える中で、純粋な大規模モデルの供給者はより大きなプレッシャーに直面する可能性があります。iPhone 4の成功がプロセッサーだけに依存していないように、大規模モデルの価値も具体的なアプリケーションシナリオにもっと表れるでしょう。
AI戦争のエスカレーション:ファルコンチャレンジラマオープンソース大型モデル 競争は熾烈です
AI業界で"動物戦争"が勃発、FalconとLlamaがオープンソースの大モデルの覇権を争う
先月、AI分野では「動物戦争」が勃発しました。一方はMetaが発表したLlamaモデル、もう一方はFalconという名の大規模モデルです。
Llamaはそのオープンソース特性により、長年にわたり開発者コミュニティから支持を受けています。そして5月に登場したFalcon-40Bは一気に"オープンソースLLMランキング"のトップに立ちました。このランキングはHugging Faceコミュニティによって作成され、大規模言語モデルの能力を評価する基準を提供しています。その後、LlamaとFalconが交互にランキングを更新しています。
興味深いことに、Falconの開発者はテクノロジー企業ではなく、アラブ首長国連邦の首都アブダビにあるテクノロジー革新研究所です。アラブ首長国連邦側は、彼らがAIコンペに参加する理由は「コアプレイヤーを覆すため」と述べました。
現在、AI分野は群雄割拠の時代に突入しています。財力のある国や企業が次々とローカル版のChatGPTを発表しています。湾岸地域だけでも、複数のプレイヤーが参入しています。8月には、サウジアラビアが国内の大学向けに3000枚以上のH100チップを購入し、大規模モデルのトレーニングに使用しています。
一人のベテラン投資家はこう嘆いた: "ハードテクノロジー分野には高い障壁があると思っていたが、大規模モデルのスタートアップも百モデル戦争に変わってしまった..."
この"百模大战"の背後には、Transformerアルゴリズムの登場があります。2017年、Googleの8人の科学者が論文でTransformerアルゴリズムを公開し、このAIブームの基盤を築きました。現在、GPTシリーズを含むさまざまなモデルはTransformerの上に構築されています。
Transformerの登場により、学術界の底層アルゴリズムの革新速度が鈍化しました。データエンジニアリング、計算能力の規模、モデルアーキテクチャなどのエンジニアリング要素が、AI競争の鍵を握るようになりました。一定の技術力さえあれば、どの企業でも大規模モデルを開発することができます。
これにより、国内外で大規模モデルの数が急増しています。報告によると、7月時点で国内の大規模モデルは130に達し、アメリカの114を超えました。中米を除いても、日本、インド、韓国などの国々も次々と地元の大規模モデルを発表しています。
しかし、参入が容易だからといって、業界の巨人になれるわけではありません。FalconとLlamaの争いを例に挙げると、Falconは一時的にランキングで先行していますが、Metaにどれほどの影響を与えたかは疑問です。オープンソースの大規模モデルにとって、活発な開発者コミュニティこそが核心的な競争力です。Metaは長年のソーシャルメディア運営の経験を活かし、オープンソースコミュニティの運営において優位に立っています。
現在、Hugging Faceランキングの上位10位の中で、8つはLlama 2を基にしたモデルです。このプラットフォーム上で、Llama 2オープンソースプロトコルを使用した大規模モデルは1500を超えています。
エコシステムの構築に加えて、純粋な技術力も重要です。最近のAgentBenchテストでは、GPT-4が4.41点で圧倒的にリードし、2位のClaudeは2.77点、他のオープンソースモデルは多くが1点前後でした。これはOpenAIチームの長年にわたる技術的優位性を反映しています。
オープンソースコミュニティがますます活発になるにつれて、各大モデルの性能は同質化する可能性があります。将来的には、大モデルの核心競争力はエコシステムの構築または純粋な推論能力に集中するでしょう。
もう一つ現実的な問題は、少数の例外を除いて、大多数の大規模モデル提供者がまだ収益モデルを見つけていないことです。高額な計算コストが業界の発展の障害となっています。ある機関は、世界のテクノロジー企業が毎年大規模モデルインフラに対して2000億ドルを支出し、大規模モデルの収益は最大750億ドルになると予測しており、そのギャップは少なくとも1250億ドルに達するとしています。
マイクロソフトやAdobeなどのソフトウェア大手でさえ、AIサービスの価格設定に苦境に立たされています。例えば、GitHub Copilotは月額10ドルですが、マイクロソフトはユーザー1人あたり20ドルの損失を被っています。
全体的に見て、OpenAIやChatGPTの登場がなければ、このAI革命は起こらなかったかもしれません。しかし、現在の段階では、単に大規模モデルを訓練することで生み出される価値はまだ観察される必要があります。同質化競争が激化し、オープンソースモデルが増える中で、純粋な大規模モデルの供給者はより大きなプレッシャーに直面する可能性があります。iPhone 4の成功がプロセッサーだけに依存していないように、大規模モデルの価値も具体的なアプリケーションシナリオにもっと表れるでしょう。