ガートナーのJi Xinsu氏：AI大手モデルメーカーは今後集中化され、企業が独自に構築するのは経済的ではない

10月11日ニュース（南山）ガートナーは今年7月、「中国ICTハイプサイクル2023」レポートを発表し、今年の中国市場におけるICTの発展動向を分析・まとめた。今回選定された技術は、5G、生成AI、ローコード（LCAP）、AIOps、エッジコンピューティング、クラウドセキュリティなど20以上の技術を網羅しているとのこと。

ガートナーはこのほど、業界メディアコミュニケーション会議を開催し、ガートナーリサーチのジ・シンス副社長が「2023年の中国ICT技術成熟曲線」について総合的に解説した。季新蘇氏は、ガートナー中国チームが2023年に主に3つの価値を見ていると紹介した。1つ目は、企業がイノベーションのためのイノベーションではなく、デジタルトランスフォーメーションを実際の収益に変える方法。2つ目は、企業がデジタルトランスフォーメーションをサポートするために組織構造を調整する方法。3つ目は、デジタルトランスフォーメーションの基盤を構築し、近代化とローカリゼーションの変革を開始することである。

中でも、生成AIは今年のテクノロジー業界で最もホットな技術であり、企業がデジタル変革において注目しなければならない技術です。 「2023年中国ICT技術成熟度曲線」からも、生成AIが「期待値」のトップに位置していることが分かります。ジ・シンスー氏は、ガートナーは2021年に早くもこの傾向を観察しており、ChatGPT3.0/3.5のリリースが破壊的な影響をもたらすまで着実に発展してきたと紹介した。多くの企業は、生成 AI テクノロジーを使用して効率性を向上させ、顧客体験を向上させ、売上を増やし、コストを削減することに関心を持っています。

では、生成 AI をどのように使用すればよいのでしょうか?国内の観点から見ると、パブリッククラウドプラットフォームを通じていくつかの生成AIイノベーションが実行され、大手パブリッククラウドベンダーがAI大規模モデル製品を発売しています。同時に、いくつかの大企業もこの分野に参入し、100以上の大規模なAIモデルを発表・開発しており、「100モデルの戦い」が始まっています。

客観的に見ると、生成AIはまだ一般的な試行錯誤の段階にあり、業界では依然としてビジネスモデルを模索している。その中でも、MicrosoftとGoogleは最前線に立ち、生成AIをオフィス自動化ツールに組み込んでいる。 「生成AIは非常に人気があるが、成熟するには時間がかかるだろう」とJi Xinsu氏は指摘した。

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「生成AIは、大量のコンピューティングリソース、特にGPUリソ​​ースを必要とし、一般的な出力機能を備えています。企業が独自に構築することを選択するのは経済的な方法ではありません。」ジ・シンスー氏はC114とのインタビューで、大規模なAIモデルは確かに企業の効率性向上に役立つが、それには代償が伴うと述べた。多くの企業は効率性の向上によるメリットを認識していますが、コストについては十分に認識していません。 「大規模モデルを企業に導入することで、実際に収益化や利益が得られるシナリオはあまり見当たりません。」

季欣素氏は例を挙げ、今年の生成型AI技術と同様に、メタバースやブロックチェーン技術も過去2年間で非常に人気があったと述べた。企業にとって、将来の AI ビッグモデルがクラウドになるのか、一般的な製品になるのか、それともブロックチェーンやクラウドユニバースのように主に垂直分野で利用されるものになるのかを判断するのは難しい。また、クラウドといっても、最初のクラウドが立ち上がったのは2007年、クラウドコンピューティングが本格的に成熟したのは2015年であり、大規模なAIモデルが成熟するには少なくとも3～5年はかかるでしょう。

冀新蘇氏は、大規模なAIモデルの構築には強力なインフラ投資が必要だと強調した。将来的に「数百のモデル」が長期間存在する可能性は低く、パブリッククラウドのように、2～3社のメーカーが主要市場を占める可能性が高い。 「市場が成熟するにつれて、メーカーは絶えず最適化を図っています。ビッグモデル自体の価値は、特定の業界からではなく、その普遍性、つまり強力なスケール効果から生まれます。」