3つの大きな弱点がAIスタートアップへの扉を閉ざしている

先月、投資会社a16zがAIスタートアップが直面する困難を分析した記事を発表しました。AIスタートアップ分野に興味のある方は、この記事を必ず読んでください。または、私のコメントを先に読んでいただいても結構です。

この記事はビジネスモデルの観点から始まり、AI スタートアップと従来のソフトウェア企業を比較します。検討する価値のある問題が多すぎることに気づくでしょう。私はそれを「AI スタートアップのアキレス腱」と呼んでいます。

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クラウドサービスのコスト

AI スタートアップ企業はクラウド サービスの利用に熱心です。クラウド サービスは確かに AI スタートアップ企業が機械学習モデルを迅速に構築して展開するのに役立ち、その柔軟性により突然のトラフィックの圧力にも対処できます。

しかし、この一見甘い計画の裏には、多くの「ルーチン」がある。一方では、機械学習モデルのトレーニング全体に必要なコンピューティング、ストレージ、ネットワークのリソースは非常に高く、これもまた莫大なコストだ。FTの以前のレポートでは、スタートアップのクラウドへの支出がAWSとMicrosoftに莫大な収益をもたらしていると述べられている。

一方、クラウド サービスの隠れたコストには、クラウド サービス プロバイダーの異なる地域における機械学習モデルの移行や、異なるクラウド サービス プロバイダー間の移行も含まれます。

さらに重要なのは、AI全体の発展を悩ませてきたコンピューティングパワーの問題は、短期的にはほぼ金銭でしか解決できないということだ。ムーアの法則は無効となり、OpenAIが指摘する膨大なコンピューティングパワーの需要と、Nvidiaの単一GPUの実際のコンピューティングパワーの向上との間には大きな対照がある。

分散コンピューティングはこの問題を解決するために登場したと言う人もいるかもしれませんが、a16z のアナリストが言うように、このソリューションはコストではなく速度を解決します。スタートアップ企業が分散コンピューティングに執着するのは、経済的に自殺するに等しい。

人間の場所とコスト

「データがなければ、インテリジェンスはない」という言葉を聞いたことがあるなら、もう 1 つの文を思い出す必要があります。「人間によってラベル付けされた大量のデータがなければ、十分なインテリジェンスは存在しません。」

これには、産業チェーン全体の人的コストが関係します。ここ数年、メディアはどの企業が年収100万で機械学習の博士号取得者を採用しているかを熱心に報道しているが、どのAI企業が人間がラベル付けしたデータを取得するためにいくらのコストを費やしているかについてはほとんど耳にしない。a16zが示した数字は、同社の収益の10％～15％を占める。

もう一つの証拠は、「第一のAI銘柄」として知られるMegvii Technologyの目論見書において、同社の全従業員に占める「データラベリング」人材の割合が17％となっていることだ。

これは、データラベリングが巨大な産業となった理由も説明しています。中国の自然な労働力の優位性を活かして、データラベリング産業は急速に発展しています[4]。

データラベリングが単なる外注人件費の一種だとすれば、AIスタートアップにはさらに別の層の人件費が必要です。AI製品がさまざまな業界に浸透すると、スタートアップはカスタマイズを必要とする巨大な市場に直面することになります。つまり、維持・開発には多くの人手が必要になります。

これは従来のソフトウェア企業とは異なります。従来のソフトウェア企業では、ソフトウェアの1つの機能を十分な企業や業界に適応させることができます。しかし、AIの分野では、異なるデータソースがもたらす連鎖反応はどれほど大きいのでしょうか。A16zのアナリストは例を挙げました。2つの自動車メーカーの車両欠陥検出は同じように見えますが、データソースが異なると、モデルのトレーニングと展開全体に大きな違いが生じることがわかります。

AIサービスは避けられない選択

「AI as a Service」は、AI スタートアップのマーケティング用語というよりは、むしろ無力な選択肢です。クラウド サービスのコストをスケーリングによって削減できず、データのラベル付けや業界の拡大における人件費が依然として高い場合、AI スタートアップには選択肢がほとんど残されていません。

a16z のアナリストの最終結論は、現在の AI スタートアップの多くはソフトウェア企業というよりはサービス企業に近いと指摘した。「一部のサービス企業を置き換えることはできますが、サービスを置き換えることはできません。」

「ソフトウェアが世界を食べる」を標榜するa16zにとって、この推論はAIスタートアップに対する同社の見解を世界に示すものでもある。AIスタートアップをサービスとして捉えた場合、AIスタートアップの評価と成長の余地は限られてきた。少なくともシリコンバレーでは、ソフトウェア/テクノロジー企業の評価は売上高の10～20倍であるのに対し、サービス企業の評価は2倍に過ぎない。

これによって、もう一つの疑問も浮かび上がります。もう一つの「AI冬」が来るのでしょうか？私の観点からすると、この時期はむしろ「秋」に近いです。資本市場も国内外の巨大企業も、AI技術と製品をより合理的に捉えており、業界の将来の発展への影響も評価しています。

これらすべては、AI スタートアップのブームが終わったという 1 つの事実を浮き彫りにしています。

原題: 3つの行き止まり、AI起業への扉は閉ざされる