Microsoft は OpenAI にさらに 100 億ドルを費やします。巨大 AI はチェスを 4 年間続けています。最大の勝者は誰ですか?

2023 年の初めに、Microsoft は AI の分野で「大勝者」としての地位を示しました。

最近、人気の ChatGPT と Microsoft の間で絶えず火花が飛び交っています。

Microsoft は、ChatGPT を自社の検索エンジン Bing に統合すると最初に発表しましたが、数日後、それを Office スイートの「3 つの主要項目」に統合すると発表しました。 : Word と Excel、PPT。多くの方に喜んでいただいているOfficeを使ったChatGPTを体験することができます。

Microsoft のオフィス ソフトウェアの規模から判断すると、この動きは 10 億人以上の人々が文書、プレゼンテーション、電子メールを作成する方法を変える可能性があります。

2019 年の初めに、Microsoft は ChatGPT の所有者である OpenAI に 10 億米ドルを投資しました。この頻繁な「相互作用」は、業界でもそれについて検討するようになりました。次に、Microsoft はさらに多くの投資を行う予定ですそして、OpenAI と ChatGPT を一緒に取得することさえ自然なことになりました。

驚きや逆転はなく、人々はあまり長く待つ必要はありませんでしたが、マイクロソフトは、さらに 100 億ドルを投資するという答えを出しました。

Microsoft が 100 億ドルを投資

この件に詳しい関係者によると、Microsoft は昨年 10 月から追加投資について OpenAI と交渉を開始しました。

資金調達が完了すれば、新規投資も含め、OpenAI の評価額は 290 億ドルとなります。

報道によると、Microsoft の資本注入は複雑な取引の一部であり、投資後、Microsoft は投資が回収されるまで OpenAI の利益の 75% を受け取ることになります。

これまで、OpenAI は Microsoft のクラウド コンピューティング部門からサービスを購入していましたが、その資金が同社のアカウントに計上されるかどうかはまだ不明です。

投資を回収した後、OpenAI の株式構造に基づき、Microsoft が株式の 49% を所有し、他の投資家が残りの 49% を受け取り、OpenAI の非営利親会社が株式を受け取ります。 2%のシェア。

報道によると、この取引が完了したかどうかは不明ですが、潜在的な投資家が最近受け取った関連文書によると、この取引は当初2022年末までに完了する予定だったことが示されています。

現時点では、Microsoft と OpenAI はいずれも実質的なコメントを控えています。 Microsoftの広報担当者は電子メールでの声明で、同社は「憶測についてはコメントしない」と述べた。

人工知能の経済的可能性は非常に大きく、現在のすべてのソフトウェア支出よりも大きい可能性があります。

ユーザーが何を探しているのかを直感的に把握できる、より優れた検索エンジンを設計することは、Google の親会社である Alphabet の 1 兆 1000 億ドルの評価額に大きな脅威をもたらす可能性があります。次のステップは、医薬品用の AI プログラムを設計することかもしれません。

もちろん、ほとんどのテクノロジー企業と同様に、OpenAI が消滅する可能性は十分にあります。それでも、Microsoft の投資は無駄ではないかもしれません。

モルガン・スタンレーは、アルファベットが過去 3 年間だけで研究開発に約 1,000 億ドルを費やしたと推定しており、こうした製品に今後 3 年間の支出が年率で成長することに大きく賭けています。率は13％。

マイクロソフトは、有望な企業と不足している研究者を拘束することで、アルファベットの勝利を妨げ、支出の増加を強制する可能性があります。

Microsoft の考え方: AI 時代には、最初にテクノロジーを獲得した者が世界を勝ち取るでしょう

290 億米ドルという OpenAI の評価額は現在、 OpenAI 有名ではあるものの、現時点ではそのビジネスモデルや路線は不明であり、マイクロソフトの株主にとって100億ドルという金額は決して小さい金額ではない。

しかし、一部のウォール街アナリストは、100億米ドルはそれなりに大きな金額だが、投資タイミングや投資戦略の観点からマイクロソフトは「高リスク」とはみなされていないと考えている。ギャンブル」。

ChatGPT は世界中で普及しており、その人気は爆発的であり、これは事実ですが、ユーザーの急増に伴い、経営のリスクはますます深刻になっています。

OpenAI CEO の Sam Altman 氏が先月 Twitter で述べたところによると、誰かが ChatGPT で質問するたびに、同社は数セントの計算能力を支払わなければならず、そのことが OpenAI が「多すぎる」という懸念を引き起こしたという。お金を燃やすことについて。このコンピューティング能力の多くは、Microsoft のクラウド コンピューティング プラットフォームから得られます。

OpenAI が ChatGPT や画像作成ツール Dall-E などの製品で収益を上げる方法を見つけた場合、初期投資を全額回収するまで、利益の 75% が Microsoft に寄付されます。

利益に加えて、最も重要なテクノロジー市場もあります。

Microsoft による 2019 年の最初の投資以来、OpenAI と Microsoft は実質的なパートナーシップを維持してきました。この投資は基本的にこのパートナーシップの正式なものです。両社は力を合わせて協力することができます。」技術研究を加速します。

この投資の後、Microsoft は OpenAI と協力して独自のクラウド プラットフォームでテクノロジーを開発できるようになります。

これにより、Microsoft はほぼ即座に、今後 10 年間で最も重要となる可能性のある消費者向けテクノロジの最前線に立つことになります。商用クラウド分野では既に世界の3分の3を支配しているAzureプラットフォームがOpenAIやChatGPTと出会うと、将来のクラウド市場においてMicrosoftは2Bと2Cで「すべてを揃える」ことを望んでいるように見える。

マイクロソフトにとって、戦略的な観点から見ると、この投資は巨大な「クーデター」です。

特に、重要な競合他社である Google は、以前にもいくつかの OpenAI テクノロジーの開発に参加しています。 ChatGPT と Bing の統合は、Google の中核となる検索ビジネスを直接ターゲットにしており、この投資により、AI レイアウトにおける Google の野心はさらに圧迫されることが予想されます。

Microsoft の見解では、OpenAI は今後も ChatGPT などの製品を使用する他の A​​I アルゴリズム企業よりもはるかに先を行き続ける可能性が高くなります。

大企業が参入した後は、これらの新興 AI 企業が新たな「堀」を掘ってネットワーク効果を生み出すことがますます困難になるでしょう。消費者向けテクノロジーでお金を稼ぐためです。

この観点から、マイクロソフトの投資はポジショニングに重点を置いています。

多くのテクノロジー大手も、人工知能の将来に細心の注意を払っています。彼らは、中核技術を管理する企業が今後数年間で大きな優位性を獲得できることを知っています。 Microsoft は OpenAI に投資することで、この AI 革命の最前線に自らを位置づけています。

世界は人工知能によって変革を続けており、Microsoft と OpenAI のこの組み合わせは始まりにすぎないかもしれません。未来は明るく、Microsoft と OpenAI はどちらもこの AI 革命の最前線に立つことを望んでいます。

AI は群衆と激しく戦います、最後に笑うのは誰ですか?

Google: 少し残念です

Microsoft が AI 分野で急成長しており、Google はちょっと血を吐いています。

最近の ChatGPT の人気は世界中の注目を集めており、おそらく Google は少し苦しい思いをしているでしょう。

Google にはかつてこの道を歩む機会がありました。チャットボットに関してはGoogleが不利な立場にあるわけではない。すでに 2021 年 5 月の I/O カンファレンスで Google の人工知能システム LaMDA が発表され、誰もが驚きました。

しかし、「風評リスク」などを考慮して、Google はこれまでチャットボットを販売する計画を立てていませんでした。

Google は AI 分野の兄貴分とみなされています。

ピチャイ氏は一部のチームに方向転換してAI製品を開発するよう指示した。

Google が発明した Transformer は、最新の AI モデルをサポートする主要なテクノロジーです。噂によると、Google の LaMDA チャット ロボットは ChatGPT よりもはるかに優れたパフォーマンスを備えています。さらに、Google もImagen モデルの画像生成能力は、Dall-E や他社のモデルよりも優れていると主張しています。

ただし、少し恥ずかしいのは、Google のチャットボットと画像モデルは現在「クレーム」内にのみ存在しており、実際の製品は市場に出回っていないことです。

Google がこのようにレイアウトするのは驚くべきことではありません。多くの場合、Google は AI を商業目的で使用することを想定していません。

Google は、機械学習を使用して検索エンジンやその他の消費者向け製品を改善し、Google Cloud テクノロジーをサービスとして提供することに長年取り組んできました。検索エンジンは常に Google の中核事業です。

避けられない問題があります。検索エンジンでは、ユーザーが常に最終的な意思決定者です。リンクは Google によって提供されますが、どのリンクをクリックするかを決めるのはユーザーです。

Google は自社の製品を非常に賢く作っています。インプレッションごとに広告主に料金を請求するのではなく（特に 20 年前はその値を決定するのが難しかったため）、クリックごとに料金を請求します。これはまさに革命的な製品です。

Google の収益のほとんどはオンライン広告によるものです

さて、Googleは検索エンジンの広告収入から年間 2,080 億米ドルを稼ぐことができ、総収入の 81% を占めます。そのため、言語モデルなどのAIの配置方法は保守的になります。

7 年前、アメリカのビジネス アナリストのベン トンプソンは「Google と戦略的限界」という記事を書き、AI 分野における Google のビジネスが直面する困難について言及しました—

iOS 6 の 1 年前、Apple は初めて音声アシスタント Siri を導入しました。音声アシスタントは、検索結果のページよりも積極的に機能する必要があるため、Google への影響は大きく、考えられる答えを提供するだけでは十分ではなく、アシスタントは正しい答えを与える必要があります。

2016 年、Google は Google アシスタントをリリースしました。ただし、何億人もの iOS ユーザーが Google アシスタントを使用したい場合は、別途ダウンロードする必要があります。さらに、Google 検索エンジンはユーザーがより多くクリックできるようにすることで収益を上げます。Google アシスタントはどうでしょうか?

7 年が経過した今、Google の主要なビジネス モデルがどれほど革新的であっても、依然として「検索プロセスにより多くの広告を詰め込む」という点に留まっています。モバイルデバイスでは、これはうまく機能します。

#Pixel で実行される Google アシスタント

しかし今、全体的な環境が変わりました。 ChatGPT などの大規模な言語モデルは、破壊的なイノベーションをもたらします。

破壊的な製品がどんどん改良されている一方で、Google の現在の製品はますます肥大化しています。どう考えても、これは良い兆候ではありません。

最近、Google は検索エンジンのアップグレードを発表しました。これにより、ユーザーはより少ないキーワードを入力して、より多くの結果を取得できるようになります。

Google が直面している危機について、Stability AI の創設者である Emad Mostaque 氏は次のようにコメントしました。「Google は依然として大規模言語モデル (LLM) の分野、言語モデルの革新においてリーダーです。

それにも関わらず、同氏は、Google が「株主とのコミュニケーションがうまくいかなかった」ことも認めた。そして市場も少し慎重すぎる。」

Google の次のステップは何でしょうか? AI 研究所を活用して、その AI 製品は無事に商品化の道を見つけることができるでしょうか?

メタ: ソーシャル メディアで稼いだお金はメタバースに焼き付けられます

AI 分野の混戦に関して言えば、メタなしではどうやってもありえません。 。

Meta にとって AI は大きなチャンスであるため、Meta は AI に巨額の資本を投資してきました。

Meta には、主に Meta のサービスを強化するために必要な CPU コンピューティングに使用される巨大なデータ センターがあります。メタを推進する広告モデルと、ネットワーク上のコンテンツを推奨するアルゴリズムはすべて CPU コンピューティングを必要とします。

広告ビジネスの長期的なソリューションとして、Meta は確率モデルを構築し、何がコンバージョンされ、何がコンバージョンされなかったのかを理解する必要があります。これらの確率モデルには大量の GPU が必要で、NVIDIA の A100 を使用するとコストが 5 桁 (USD) にもなります。ただし、これはメタにとって高価ではありません。

投資にはより明確な測定基準が必要であるため、メタは「確実な」広告効果を知る必要があるのは明らかです。 FacebookにしろReelsにしろ、コンテンツをレコメンドする鍵となるのはAIモデルであり、その構築には必然的に多額の費用がかかる。

この投資は長期的には利益をもたらします。ユーザーにとってより適切なポジショニングと推奨事項があれば、収益も増加します。これらの AI データセンターが構築されれば、メンテナンスとアップグレードのコストは、初めて構築する初期コストよりも大幅に低くなるはずです。さらに、このような巨額の投資は、Google 以外の世界の企業には不可能です。

ただし、これは Meta の製品がますます統合されるのにも役立ちます。メタは独自のAIチップも開発している。

現在、Meta の広告ツールは非常に強力なので、コピーと画像の生成と A/B テストのプロセス全体を AI で実行できますが、これらの機能を大規模に提供している企業はありません。メタよりいいよ。

Meta の広告目標は、これまで気づかなかった製品やサービスに消費者の注意を引くことです。これは、広告の大部分がコンバージョンに至らないため、多くの間違いがあることを意味しますが、実験と反復の余地がたくさんあることも意味します。

これは AI に非常に適しています。

Apple: オープンソースの賜物

多くの大企業がオープンソース ソフトウェアに投資するでしょう。なぜなら、賢明な企業は製品補完物を商品化しようとするからです。製品の補完品の価格が下がると、その製品の需要が増加し、企業はより多くの料金を請求してより多くの利益を得ることができます。

Apple のオープンソース テクノロジーへの投資の最も有名な例は、同社のオペレーティング システムで使用されている Darwin カーネルと WebKit ブラウザ エンジンです。

一方、Apple の AI への取り組みは、レコメンデーション、写真認識、音声認識のための従来の機械学習モデルの研究という 1 つの小さな領域に限定されています。 Appleのビジネスに重大な影響を与える。

しかし、Apple はオープンソースの世界から、安定した拡散という信じられないほどの贈り物を受け取りました。

Stable Diffusion が注目に値するのは、オープン ソースであるだけでなく、そのモデルが驚くほど小さいことでもあります。最初にリリースされたとき、すでに一部のコンシューマ グラフィックス カードで利用可能でした。 ; 数週間以内に、iPhone で実行できるように最適化されました。

# 名誉のために言っておきますが、Apple はこの機会を捉え、機械学習チームが先月次のような発表を行いました:

##黒板をノックして、この発表は 2 つの部分に分かれています: 1 つ目は、Apple が安定拡散モデル自体を最適化しました (Apple はオープンソースであるため、これを行うことができます); 2 つ目は、Apple がオペレーティング システムを更新しました。これは、Apple が独自のチップに適合させた統合モデルのおかげです。

これはほんの始まりにすぎないと言っても過言ではありません。 Apple は長年にわたり、いわゆる「ニューラル エンジン」を自社チップ上でリリースしてきましたが、人工知能に特化したハードウェアは Apple 自身のニーズに合わせて調整されており、将来の Apple チップも安定拡散向けに調整されるようです。

一方、Stable Diffusion 自体は Apple のオペレーティング システムに組み込まれ、バックエンドである Lensa を必要とせずに、あらゆる開発者に簡単にアクセスできる API を提供することができます。インフラストラクチャが必要です。

Apple Store の時代では、Apple が勝者のように聞こえます。統合とシリコンの利点を利用して差別化されたアプリケーションを提供できる一方で、小規模な独立したアプリケーション製造業者は API と流通チャネルを備えています。新しいビジネスを構築するために。

敗者は、一元化された画像生成サービス (Dall-E または MidJourney) と、それらをサポートするクラウド プロバイダーであるようです。

確かに、Apple デバイスの Stable Diffusion が市場全体を席巻するわけではありません。Dall-E と MidJourney は両方とも Stable Diffusion よりも優れています。しかし、組み込みのネイティブ機能は市場全体を席巻します。 . 集中型サービスと集中型コンピューティングの最終的なターゲット市場への影響。

Amazon: 私はクラウドを持っています

Amazon は、Apple と同様に、アプリで機械学習を使用しています。ただし、Amazon の場合、画像とテキストが使用されます。消費者向けの生成 AI のユースケースは、あまり明らかではないように思えるかもしれません。

Amazon にとってさらに重要なのは、クラウド内の GPU へのアクセスを販売する AWS です。 Stability AI の創設者兼 CEO の Emad Mostaque 氏によると、これらの GPU の一部はトレーニングに使用されており、その中には 256 台の Nvidia A100 を使用して 150,000 時間動作し、実売価格が 600,000 ドルである Stable Difffusion が含まれます。すでに価格が驚くほど安いです。

ただし、より大きなユースケースは推論であり、モデルを適用して画像やテキストを生成します。ユーザーが MidJourney で画像を生成したり、Lensa でアバターを生成したりするたびに、クラウドの GPU で推論が実行されます。

この分野における Amazon の見通しは、さまざまな要因によって決まります。

まず、最も明白なのは、これらの製品が現実の世界でどれほど役立つかということです。ただし、Amazon はそれ自体がチップメーカーです。これまでの取り組みのほとんどは Graviton CPU に焦点を当ててきましたが、Stable Diffusion などのモデル用に独自の専用ハードウェアを構築し、価格で競争する可能性もあります。

にもかかわらず、AWS は両方の立場に賭けています。クラウド サービスも Nvidia 製品の主要パートナーです。

#Amazon の短期的な問題は、需要をどう測るかです: GPU が不足すると損失につながりますが、未使用のものを買いすぎると損失になります。製品が会社にとって問題になるだろう、それはかなりのコストになるだろうと述べた。さらに、AI が直面している課題の 1 つは、推論にはコストがかかることです。AI を使用して物を作るには限界コストがかかります。

現在、目を引く AI 製品の開発を競っている大企業は、限界費用の課題をまだ認識していないようです。クラウド サービスには常にコストが伴いますが、AI 製品の個別の性質により、製品と市場のマッチングに必要な反復に資金を提供することがより困難になります。

現時点では、ChatGPT はこれまでで最大の画期的な製品であると思われます。ユーザーは無料であるだけでなく、独自のモデルを構築し、Microsoft と契約を結んだ OpenAI を利用しています。私たちが良い取引を獲得できたのは偶然ではありませんでした。

つまり、AWS が GPU を低価格で販売すれば、長期的には使用量が増える可能性があります。

マイクロソフト、2023 年に最後に笑うことができますか?

こうしてみると、Microsoft が最良の立場にあるように見えます。

AWS と同様に、GPU を販売するクラウド サービスである Azure を備えており、さらに OpenAI の独占的なクラウド プロバイダーでもあります。

一方、Bing は iPhone 登場前夜の Mac のようなもので、かなりの収益に貢献していますが、支配的な部分にすぎません。 ChatGPT が Bing に統合されれば、おそらく Bing はそのビジネス モデルを危険にさらし、巨大な市場シェアを獲得することになるでしょう。

マイクロソフトが賭ける価値があることは明らかです。

さらに、The Information は、GPT が Microsoft のオフィス ソフトウェアを支援し、このソフトウェアには新しい有料機能が追加される可能性があると報じました。 Microsoft のサブスクリプション ビジネス モデルは完璧に適合します。 Microsoft にはすでに成功例があり、GitHub Copilot を模倣することで、Clippy のような煩わしいウィザードの代わりにアシスタントを作成する方法を知っています。

GPT がオフィス ソフトウェアに参入します。これはおそらく革命的な一歩となるでしょう。今後、10 億人の文書、プレゼンテーション、電子メールの書き方は永久に変わるかもしれません。

NVIDIA と TSMC が最大の勝者になる可能性がありますか?

今、AIはコモディティ化が進み、日々さまざまなモデルが増殖しています。

結局のところ、最大の勝者はおそらく NVIDIA と TSMC でしょう。

Nvidia は CUDA エコシステムに投資しています。これは、Nvidia が最高の AI チップを備えているだけでなく、最高の AI エコシステムも備えていることを意味します。 Nvidia の投資は拡大し続けています。

これは、Google の TPU チップなどの競合他社に不快感を与えています。

また、少なくとも当面は、すべての企業が TSMC でチップを生産する必要があります。

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