年間5億ドルの損失で、OpenAIは2024年に破産するのでしょうか？アルタマン、GPU不足を明らかに、優秀な人材が退社

ChatGPT は、開始から 9 か月ですでに 2 億ドル近くを費やしています。

海外メディアAnalyticsは、OpenAIは2024年までに倒産する可能性が高いと報じた。

OpenAI は ChatGPT を稼働させるためだけに 1 日あたり約 70 万ドルを費やしています。この料金には、GPT-4 や DALL-E 2 などの他の AI 製品は含まれません。

OpenAIは来年倒産すると言われていますが、それは事実ではありません。何しろ、資金提供者であるマイクロソフトは100億ドルを投資しているのです。

しかし、損益分岐点に達するだけの収入がないことは、まさに OpenAI が直面している問題です。

マーカス氏もこの流れに乗って、「この予測は、ソフトウェアが時間の経過とともに効率化する可能性や、マイクロソフトがより多くの管理権と引き換えにOpenAIにより多くの資金を提供する可能性を考慮していないと思います。しかし、それでも憂慮すべきことです」と述べた。

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ユーザーベースは12%減少

2022年11月、人気のChatGPTが誕生し、瞬く間にインターネット全体に衝撃を与えました。

わずか1週間でユーザー数が史上最速で100万人を突破し、新たな歴史記録を樹立しました。

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OpenAI が月額 Plus 有料サービスを開始した直後、ChatGPT の月間アクティブ ユーザー数は 1 億人を超え、史上最も急速に成長している消費者向けアプリケーションとなりました。

Sensor Towerのデータによると、TikTokが1億人のユーザーに到達するまでに9か月かかり、Instagramは2年半かかった。

しかし、6月にChatGPTは開始以来初めてトラフィックの減少を経験しました。 AIブームが収まったかどうか、人々は疑問を抱いている。

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Similarweb によると、ChatGPT サイトへの世界トラフィックは 6 月に 9.7% 減少し、訪問者がサイトに費やした時間は 8.5% 減少しました。

さらに、7月のユーザー数は6月のデータと比較して12%減少し、17億人から15億人になりました。

これらのデータには ChatGPT にアクセスしたユーザーのみが表示され、OpenAI API を使用したユーザーはカウントされないことに注意してください。

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ユーザー向けアプリケーションに加えて、OpenAI の API も問題の一部です。

以前は従業員に ChatGPT の使用を勧めていなかった多くの企業が、現在では OpenAI の API へのアクセスを購入し、さまざまなワークフロー向けに独自の AI チャットボットを作成しています。

しかし、OpenAI モデルがいかに強力であっても、「オープンソース モデル」の明らかな利点を上回ることはできません。

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Metaは3月に初めて大規模モデルLLaMAをオープンソース化し、その後すぐにStanford Alpaca、UC Berkeley Vicunaなど、さまざまなオープンソースの代替モデルがリリースされました。

7月にMetaはMicrosoftと提携して第2世代のLlama 2をアップグレードし、無料および商用目的での使用を許可しました。

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多くの開発者にとって、これにより、無料で使用できるだけでなく、カスタマイズして特定のシナリオに合わせてモデルを微調整することも可能になります。

この場合、OpenAI の有料の独自仕様で制限のあるバージョンを選択する人は少数で、ほとんどの人はより適応性が高く無料で使用できる Llama 2 を好むでしょう。

OpenAIの栄光？

2019年3月11日、OpenAIは組織を再編し、収益モデルを開始すると発表した。

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しかし、これはCEOのサム・アルトマン氏の考えとは全く逆だ。アルトマン氏は個人的には利益を優先していないが、企業としてのOpenAIは利益を優先する必要がある。

たとえば、2019年に発売されたGPT-3の場合、そのトレーニングコストは1,200万ドルにも上りました。

少し前に、GPT-4 は約 10,000 ～ 25,000 個の A100 でトレーニングされており、GPT-5 がリリースされるまでに 50,000 個の H100 が必要になることも記事で明らかにされました。

上記のすべてにおいて、OpenAI は GPT モデルをより強力かつスマートにするために多額の資金を投資する必要があります。

しかし、サム・アルトマンは、政府が AI を規制しなければ、その結果は悲惨なものになるだろうと何度も公に述べています。

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実際、アルトマン氏は AI 開発に関するガイドラインの必要性について積極的に主張してきました。彼は、現在の傾向からすると、AI が何百万もの仕事を奪うだろうと予測している。

それでも、一部の技術者は、アルトマンは完全に自己矛盾しており、今では自分が作り出した怪物に対していくらか同情していると主張するだろう。

それでも、OpenAI は GPT-4 を収益性の高いものにするための新しい、さらに優れた方法を常に模索しています。

しかし、理想は満ち溢れ、現実は乏しい。

ChatGPTは1日あたり70万ドルを「燃やす」

2022年を例にとると、同社は総収益3,600万米ドルを達成すると予想しています。

しかし、今年はChatGPTの開発に5億4000万ドルが費やされました。利益がそれだけあったとしても、それでも5億ドルの損失になります。

ChatGPT が立ち上げられてから数か月後、アルトマン氏は AI 企業と ChatGPT を運営するコストが非常に高かったため、商業化することを選択したことを公に認めました。

現在、ChatGPTの運営には1日あたり約70万ドルの費用がかかっており、これはマイクロソフトや他の投資家が支払った巨額の資金だ。

しかし、継続的な経費とOpenAIが十分な収益をすぐに生み出すことができないことから、OpenAIは状況を好転させられなければ苦戦することになるだろう。

OpenAIは2023年に年間収益2億ドルを達成し、2024年には10億ドルの目標を達成すると予想していると報じられています。

今では、これが完全な利益上限であるように見えます。

マイクロソフトが100億ドルを投資する以前、OpenAIは設立後7年間で複数回の資金調達を通じてすでに40億ドルという巨額の資金を調達していた。

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OpenAI が事業を継続できる主な理由は、Microsoft や他のベンチャー キャピタル企業からの投資です。

人材流出と退職の波

さらに、優秀な人材の喪失は OpenAI に大きな危機をもたらしました。

ご存知のとおり、生成型 AI が爆発的に普及している現在、大手テクノロジー企業間の人材獲得競争は激化しています。

GoogleやMicrosoftなどのテクノロジー大手は長年AI分野に投資しており、豊富な研究開発経験と科学研究チームを擁しています。

2016 年、OpenAI には合計 6 人の従業員がいました。データ情報サービスサイト「Growjo」の統計によると、今年1月時点で、同社にはすでに655人の従業員がおり、従業員1人当たりの平均年収は約13万5000ドルとなっている。

ChatGPT はインターネット全体で人気を博しましたが、同社にも多くの優秀な人材が集まりました。今年初め、The Platformer のレポートによると、12 人以上の Google 社員が OpenAI に参加したとのことです。

たとえば、著名なAI研究者のジェイコブ・デブリン氏は1月にGoogleを退社し、OpenAIに加わった。わずか数か月後、彼はGoogleへの復帰を発表した。

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さらに、信頼と安全の責任者であるデイブ・ウィルナー氏も最近OpenAIを退職した。

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統計によると、OpenAIの研究者51人のうち16人が辞職しており、その割合は3分の1に上る。この 16 人のうち 8 人が起業することを選択し、他の部署から 3 人の同僚を引き抜きました。

ChatGPT R&Dチームのうち、すでに4名が辞職しています。

大規模な人員喪失は、OpenAIの爆発的な成長によって引き起こされた一連の経営上の問題を直接的に露呈した。

主な理由は、ChatGPTを開発するという会社の計画が実行に移されていないことに従業員が失望していることです。多くの人にとって、これはほんの始まりに過ぎません。なぜなら、彼らは OpenAI の急速な革新のペースに慣れているからです。

興味深いのは、サム・アルトマンが仕事をきちんとやっていないことに不満を抱いている人がいることだ。多くの従業員は、彼は多くの事柄について表面的な理解しか持っておらず、日々の業務にはほとんど関心を示さなかったと述べた。

さらに、Google DeepMindのCEOであるデミス・ハサビス氏は、同社の次期アルゴリズムであるGeminiがChatGPTに勝つと発表しており、これも外部からはOpenAI従業員の退職の要因であると考えられている。

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OpenAIが新規株式公開（IPO）を選択した場合、大手テクノロジー企業または複合企業に買収される可能性があります。

これは既存の投資家にとって良い出口戦略となるでしょう。

しかし、いくつかの問題が IPO の障害となり、結果として大きな価値をもたらさない可能性があります。

GPU不足

この問題をさらに複雑にしているのは、エンタープライズクラスの GPU が継続的に不足していることです。

生成 AI の爆発的な増加は減速しておらず、コンピューティング能力に対する要求は高まっています。一部のスタートアップ企業は、モデルのトレーニングに、Nvidia の高価で非常に高性能な H100 を使用しています。

マスク氏はまた、現時点では GPU は医薬品よりも入手困難になっていると語った。

Sam Altman 氏は、OpenAI は GPU によって制限されており、短期的な計画 (微調整、専用容量、32k コンテキスト ウィンドウ、マルチモーダル性) が遅れていると述べました。

実際、GPU が不足しているため、ChatGPT を使用する人はそれほど多くないと Altman 氏は予想しています。

GPU の供給が非常に不足しており、当社の製品を使用する人が少なければ少ないほど良いのです。

GPU が足りないので、使用量が減れば嬉しいです。

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多くの OpenAI ユーザーは API の信頼性と速度について不満を述べていますが、サム・アルトマン氏はその主な理由は GPU の不足であると説明しました。

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アルトマン氏はGPT-5を訓練していないと繰り返し述べていたが、最近のGPT-5の商標申請により、OpenAIがこのモデルの訓練を継続する意向が外部に明らかになった。

OpenAI は GPT-5 をトレーニングするために 50,000 個の H100 を必要とする可能性があります。 Nvidiaの最高峰チップであるH100は2024年までに完売するとの報道がある。

市場の GPU が追いつけない場合、OpenAI が新しいモデルを改善およびトレーニングする能力が妨げられることになります。

継続的な損失、ユーザーベースの縮小、大きな収益を生み出せないこと、さらにはGPT-4の出力品質の低下など、さまざまな要因が重なり、OpenAIが直面している深刻な困難がさらに浮き彫りになっています。

OpenAI自体にとって、利益を上げる方法を見つけることは急務です。

マイクロソフト：私は金儲けの責任を負います

しかし、OpenAIはそれほど多くの収益を上げていないにもかかわらず、その財政的スポンサーであるマイクロソフトは長年にわたり、その成果を収益化するためにあらゆる手段を講じてきました。

マイクロソフトは2021年11月に初めてAzure OpenAIサービスを開始し、ユーザーが大規模な生成AIモデルを非常に便利に利用できるようにしました。

たとえば、Azure OpenAI で DALL-E 2 を使用すると、ユーザーはプロンプト バーで要件を継続的に明確にするだけで、モデルはユーザーの要件をますます満たす画像を生成します。

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さらに、Microsoft はすでに、Azure OpenAI 上でユーザーが独自のデータを使用してモデルを微調整できるようにしていました。

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2022 年 11 月、ChatGPT の人気を受けて、Microsoft は ChatGPT を Azure に正式に統合することを再度正式に発表しました。

ナデラ氏によると、マイクロソフトの目標は、クラウド コンピューティング プラットフォーム Azure を、企業やエンド ユーザーを含む「人工知能について考えているすべての人々が望む場所」にすることだという。

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2023 年 7 月、Microsoft は Microsoft Inspire イベントで、GPT-4 と統合された Office パッケージ全体が、月額 30 ドルですべてのユーザーにすぐに提供される予定であると発表しました。

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Office Copilot を使用すると、通常は長い時間を要するオフィス タスクを、自然言語コマンドだけで完了できます。

たとえば、Word 文書といくつかの単語を入力するだけで、デザインされた PPT をすぐに作成できます。

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しかし、ChatGPT が機密の知的財産を漏洩するリスクがあるため、お金を使うことに関心のある多くの顧客が躊躇しています。

ユーザーは常に回避策を見つけることができますが、これによって ChatGPT の強力な機能が制限され、従業員の生産性と作業体験が低下します。

この問題に対処するため、Microsoft は最近、Azure Accelerator をベースにした新しいソリューションを発表しました。これは ChatGPT と同様のユーザー エクスペリエンスを提供しますが、完全にプライベートです。

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プロジェクトアドレス: https://github.com/microsoft/azurechatgpt

利点は次のとおりです:

1. プライバシー: 組み込みのデータ プライバシー保護と OpenAI が運用するデータからの完全な分離。

2. 制御性: イントラネット内で完全に分離でき、その他のエンタープライズ レベルのセキュリティ制御が組み込まれています。

3. 価値: 内部データ ソース (プラグ アンド プレイ) またはプラグインを使用した内部サービス (ServiceNow など) との統合を通じて、ビジネスに価値をもたらします。

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参考文献:

https://analyticsindiamag.com/openai-might-go-bankrupt-by-the-end-of-2024/