マイクロソフトがOpenAIを救わなければならなかった6つの理由

メアリー・ブランスコム

編纂者 | Yan Zheng

生成型AIの寵児であるOpenAIは最近、混沌とした茶番劇のような一連の崩壊に巻き込まれている。マイクロソフトは、ビッグブラザーのように、子供たちの喧嘩をなだめるために部屋に入ってくる大人のように、毅然として、しかし優しく介入した。

ナデラ氏はマイクロソフトを率いて、アルトマン氏の雇用、大規模なチームの雇用、アルトマン氏の「本国送還」、取締役会への参加の模索など、OpenAIを維持するためのあらゆる手段を講じた。

最終的に、サムが OpenAI に戻り、取締役会が交代したことで、この対立劇は紆余曲折を経てようやく終結しました。しかし、外の世界の議論は「OpenAIへの依存」へと移っている。

GPT を使用する中小企業が OpenAI の和解にパニックに陥っているだけでなく、Microsoft も救済に介入せざるを得なくなっています。 OpenAI が不安定であれば、誰にとっても良いことではありません。

1. マイクロソフトとOpenAIの関係は単なる金銭的な関係ではない

先日終了したIgniteカンファレンスの基調講演で、マイクロソフトのCEOであるナデラ氏はOpenAIの名前を12回、GPTモデルを19回も言及した。マイクロソフトは、自社に優れた AI 研究者と十分に大きなベースモデルを保有しているにもかかわらず、OpenAI の ChatGPT について依然として大きな懸念を抱いています。

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マイクロソフトは長年にわたり OpenAI に多額の投資を行ってきました。特に今年は 100 億ドルを OpenAI に投資しました。これはマイクロソフトにとっても間違いなく巨額の金額です。

しかし、巨額の資金にもかかわらず、AGI を作成するという Microsoft の野心を過小評価しないでください。短期的には、これは達成不可能な計画だが、マイクロソフトがそのような新しいビジョンを持っていないとは言い難い。マイクロソフトは、人々に「Windows 企業」ではなく「AI 企業」、具体的には「Copilot 企業」として見てもらいたいと考えている。

2021年、マイクロソフトはSiriを支えるインテリジェント音声認識の大手Nuanceを買収するために197億ドルを費やした。2019年には、マイクロソフトはGitHubに75億ドルを費やした。

同様に、マイクロソフトも今年、多額の投資を通じて ChatGPT の技術基盤を取得し、自社のクラウドに統合することに成功しました。現在、マイクロソフトが自社の (Azure) クラウド上で OpenAI の大規模言語モデルを実行することで、Azure の市場シェアと収益性を拡大しているのが見られます。

雲は氷山の一角に過ぎません。 Microsoft 独自の製品も、多くの Copilot の中核となる OpenAI テクノロジを使用しています。

なぜ？ OpenAI は Microsoft のハードウェアとソフトウェアにも多額の投資を行ってきたため、ほぼすべての部門と製品ラインで OpenAI のテクノロジが使用されており、その結果、ある程度の技術的依存関係が生じています。

2. マイクロソフトの野心と戦略はOpenAIと切り離せない

大規模言語モデルは、他の基本モデルと同様に、トレーニングに大量のデータ、時間、計算能力を必要とします。

マイクロソフトは巨額の資金を投入してきた。そのビッグモデルの価値をいかに「開発」できるのか？

Microsoft のアプローチは明確です。大きなモデルをプラットフォームとして扱い、いくつかのモデルを一度構築し、その後はカスタマイズと特化を進めながら何度も再利用します。

具体的な例としては、過去 5 年間にわたり、Microsoft は Copilots テクノロジ スタックを構築し、基盤となるインフラストラクチャやデータ センターの設計 (2023 年には、平均して 3 日ごとに 1 つの新しいデータ センターが立ち上げられました) からソフトウェア開発環境に至るまで、すべてを変更して効率性を向上させてきました。

GitHub Copilot を皮切りに、ほぼすべての Microsoft 製品ラインに 1 つ以上の Copilot 機能が搭載されるようになりました。 Microsoft 365 Copilot、Windows Copilot、Teams、Dynamics、および一般消費者やオフィス ワーカー向けの名前が変更された Bing Chat、または Power BI の GPT 搭載ツールだけではありません。Copilot は、Microsoft Defender 365 などのセキュリティ製品から Azure インフラストラクチャ、Microsoft Fabric、Azure Quantum Elements まで、あらゆるものに存在します。

さらに、Microsoft の顧客は、同じスタックに基づいて独自のカスタム Copillot を構築しました。ナデラ氏は、AirbnbやBTからNVidiaやChevronまで6つの例を挙げた。

一方、最近リリースされた Copilot Studio は、ビジネス データと、JIRA、SAP ServiceNow、Trello などの一般的なツール用の Copilot プラグインを使用してカスタム Copilot を構築するためのローコード ツールです。これにより、OpenAI が普及する可能性があります。

この目標を達成するために、Microsoft は、OpenAI から新しい基本モデルを取得し、Power Platform や Bing などの小規模なサービスで実験し、そこから学んだことを活用して、開発者が使用できるより専門的な AI サービスに組み込む社内パイプラインを構築しました。

この内部パイプラインは、Python や C# などの従来のプログラミング言語を使用して AI サービスをオーケストレーションするためのセマンティック カーネルとプロンプト ストリームを標準化します (また、新しい Azure AI Studio ツールで開発者向けのフロント エンドを構築します)。これらのツールは、開発者が大きなモデルを理解していなくても、大きなモデルを活用したアプリケーションを構築および理解するのに役立ちます。しかし、彼らはモデルに関する OpenAI の専門知識に依存しています。

3. ハードウェアの協力は、開花する前に衰退してしまう可能性があるのでしょうか?

Microsoft は、OpenAI が依存するハードウェア インフラストラクチャに多額の投資を行う予定です。具体的には、OpenAI モデルのトレーニングと推論の主要コンポーネントである Nvidia と AMD の GPU に投資する予定です。これに加えて、Microsoft は、ノード間の高速かつ効率的な通信を確保するために、高帯域幅の InfiniBand ネットワーク相互接続に投資します。

マイクロソフトが昨年、低遅延中空コアファイバー (HFC) の製造に注力する Lumensity を買収したことは特筆に値します。この光ファイバー技術は、より高速で信頼性の高いデータ伝送を実現し、Microsoft のハードウェア インフラストラクチャにおいて重要な役割を果たします。

これらの投資は特定の基本モデルだけを対象としたものではなく、OpenAI プラットフォーム全体のパフォーマンスと安定性を向上させることを目的としています。マイクロソフトは、これらの取り組みを通じて、OpenAI が生成型人工知能の分野で主導的な地位を維持し続けることができるよう努めたいと考えています。

現在、OpenAI は Tops500 リストにある Nvidia 搭載の AI スーパーコンピューターの開発に協力しているだけでなく、Microsoft がリリースした最初の AI チップである Maia 100 にもいくつかの改良を加えています。

同様のインフラストラクチャを希望する、またはこのインフラストラクチャ上で実行されるサービスのみに関心がある Microsoft の顧客もいます (これは、Microsoft が提供するほぼすべての製品とサービスに当てはまります)。

これまで、マイクロソフトの AI 高速化の主な手段は、FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ) の柔軟性を活用することでした。当初、このハードウェアは Azure ネットワークを高速化するために使用され、その後、リアルタイム AI 推論のための Bing 検索のアクセラレータになりました。さらに、サービス開発者はこれを使用して、AKS 上で独自のディープ ニューラル ネットワークをスケーリングすることもできます。

新しい AI モデルとメソッドが登場すると、Microsoft は FPGA を再プログラムして、これらのモデルとメソッドをより迅速に加速するソフト カスタム プロセッサを作成できます。対照的に、新しいハードウェア アクセラレータを構築すると、すぐに時代遅れになる可能性があります。

FPGA の大きな利点は、Microsoft が今後 AI に必要になると思われるシステム アーキテクチャ、データ タイプ、演算子を事前に決定する必要がないことです。代わりに、必要に応じてソフトウェア アクセラレータを継続的に変更できます。実際、FPGA の機能回路をリロードすることもできます。

しかし、先週、マイクロソフトは最初の世代のカスタム シリコンである Azure Maia AI アクセラレータを発表しました。このアクセラレータは、カスタムオンチップ液体冷却システムとラックを備えており、「大規模言語モデルのトレーニングと推論」用に特別に設計されており、OpenAI モデル Bing、GitHub Copilot、ChatGPT、Azure OpenAI サービスを実行します。

これは、OpenAI モデルのトレーニングと実行にかかるコストと水の使用量を大幅に削減する重要な投資です。しかし、こうしたコスト削減は、OpenAI モデルのトレーニングと実行が引き続き作業負荷の大部分を占める場合にのみ実現されます。

この新しい取り組みは、マイクロソフトの AI 分野への多大な投資と長期計画を示すものであり、AI アクセラレーション分野における FPGA とカスタム チップの補完性も反映しています。

本質的に、Microsoft は、来年までデータ センターに導入されない、柔軟にカスタマイズ可能な OpenAI ハードウェア アクセラレータを構築したばかりですが、将来の設計はすでに計画されています。今はマイクロソフトと OpenAI の緊密なパートナーシップが崩壊するのに最適な時期ではない。さもなければ連鎖反応を予測することが難しくなるだろう。

4. マイクロソフトの成長の原動力は回り続ける必要がある

では、なぜマイクロソフトは OpenAI を買収しないのでしょうか?

マイクロソフトは長年にわたって買収を行ってきたが、当初は OpenAI を買収するつもりはなかった。代わりに、マイクロソフトは、構築している AI トレーニングおよび推論プラットフォームが自社のニーズだけでなく、より一般的に適用可能であることを保証するために、意図的に社外のチームと協力することを選択しました。

しかし、OpenAI のモデルが競合他社に対してリードし続けるにつれて、Microsoft の OpenAI への賭けは拡大している。実際、OpenAI の ChatGPT は、開始からわずか 1 年で毎週 1 億人のユーザーを獲得したと主張しており、新規加入者の数が多すぎるため、OpenAI は ChatGPT Plus の登録を停止せざるを得ませんでした。

また、これには Microsoft の直接顧客による OpenAI の使用は含まれておらず、OpenAI モデルの人気と市場シェアをさらに証明しています。

実際のところ、OpenAI の ChatGPT を使用する場合でも、Microsoft 製品に組み込まれた OpenAI モデルを使用する場合でも、Azure 上で実行できます。 Microsoft が「ファーストパーティ サービス」(自社コード) と呼ぶものと「サードパーティ サービス」(他社のコード) と呼ぶものの境界線はかなり曖昧になっています。

5. 顧客が競合他社への乗り換えを検討し始める

OpenAI の開発者リレーションチームは、「当社はまだ稼働しています」、システムは安定して稼働しており、エンジニアリング チームはいつでも対応可能です、と顧客を安心させるために取り組んでいますが、OpenAI の顧客は競合他社の Anthropic や Google に連絡を取り始めていると報じられています。

これには、Microsoft が失うことを嫌がる Azure OpenAI の顧客も含まれる可能性があります。たとえば、LLM を利用したアプリケーションを作成するためのフレームワークを構築しているスタートアップ企業 LangChain は、Azure OpenAI サービスとの主要な統合を発表しました。しかし、同社はまた、別の LLM に切り替えるとヒント エンジニアリングに大幅な変更が必要になるというアドバイスを開発者に共有してきました。現在、ほとんどの例は OpenAI モデル用です。

LangChainはスイッチング用のLLMユースケースをリリースしました

6. OpenAI: マイクロソフトへの深刻な依存

Microsoft では、ほぼすべての部門と製品ラインで同じ GPT 社内バージョンが採用されており、OpenAI の専門知識を可能な限り取り入れて簡素化しているため、Microsoft にとって明らかに効率的です。OpenAI が分裂したり消滅したりすれば、すべてが複雑になります。

Microsoft の CFO エイミー・フッド氏は、「AGI が実現すれば」まで「すべての OpenAI IP に対する広範かつ永続的なライセンス」と述べています。しかし、今日の大型モデルでは十分ではありません。 Microsoft は、GPT-5 のような大規模なモデルの登場を期待しています。

OpenAI はその名前にもかかわらず、これまで主要なオープンソース組織になったことはなく、オープンソース化した数少ないリリースの中には、中核となる大規模言語モデルは含まれていない。対照的に、Microsoft はオープンソースを徐々に取り入れています。PowerShell や VS Code などのコア プロジェクトをオープンソース化しています。同時に、Microsoft は Windows Server や Azure で Docker や Kubernetes などのオープンソース プロジェクトにも依存し始めており、これは興味深いことです。

とはいえ、マイクロソフトは現在、オープンソースよりも OpenAI に依存しています。皮肉なことに、OpenAI の安定性とガバナンス能力は、いくぶん驚くべきものです。

つまり、何があろうとも、Microsoft は OpenAI が生き残るためにあらゆる手段を講じるだろう、ということが分かる。

オリジナルリンク: https://analyticsindiamag.com/microsoft-doesnt-really-need-openai-it-wants-agi/