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ここ数週間で大きなニュースがありました。数週間前、比較的無名の中国企業のモデルが、現在市場で最高のモデルと同等かそれ以上の性能を発揮しているというニュースが流れました。そのモデルの訓練には600万ドルかそこらしかかからず、デスクトップデバイスで実行でき、数億ドルのインフラを持つデータセンターは必要ありません。
市場の動向に注目していた人なら、これらのデータセンターやチップ、計算能力に膨大な投資資金が流れ込んでいることを知っているでしょう。未知の中国企業が100分の1のコストで同等以上の性能を達成できるというニュースに対する市場の反応として、多くの人が「ちょっと待てよ」と考えました。NVIDIAの価値とその潜在的な成長に関する私の前提は、AIが巨大で複雑なものであり、クレイジーなクラウドで実行され、エネルギーを必要とするという方向性に基づいていたのです。
もしかすると、バブルが崩壊しようとしているのかもしれません。NVIDIAは市場価値の33%か25%ほどを失いましたが、今は回復しつつあります。このモデルは、数億ドルを費やしたと思われるトップモデルと本当に競合しており、それが大きな衝撃の一つだと思います。
どれだけこれが真実なのか、それが大きな疑問です。DeepSeekはサイドプロジェクトであり、それが私にとって興味深い点の一つでした。この分野に特化した企業がある中で、彼らはこれをサイドプロジェクトとして開発したのです。
また、これはヘッジファンドの案件でもあります。NVIDIAのような企業を空売りして利益を得たのか、それが彼らの戦略の一つだったのかという疑問もあります。ツール自体がより多くの利益を生み出したのかもしれません。トランプの登場のタイミングなど、様々な興味深い要素がありますが、私たちは均衡に戻っていくと思います。
これらは何を意味するのでしょうか。大規模なデータセンターは必要なのでしょうか。これは企業に影響を与えるのでしょうか。また、私たちの投資の一つは、オーストラリア以外の投資としてAnthropicに投資していますが、OpenAIやAnthropicのような企業は、何億もの、あるいは数十億ドルを投じている中で、未来はあるのでしょうか。
これらのモデルがどのようなものであり、どのように作られるのかを理解し、メンタルモデルを持つことが重要だと思います。それによって、この状況がどのように展開していくかをよりよく理解できるでしょう。
モデルを構築する上での課題は、多くの人々が非常に慎重にコードを書く必要があることです。実際には何千もの小さなテキストファイルが互いに正しく参照し合い、製品ロードマップや要件を満たす必要があります。大規模で複雑なソフトウェアを構築するのは難しいことです。
しかし、AIモデルが実際に何であるかを考えると、ソフトウェアとしては非常に異なる話になります。実際のコード量は限られていることもありますが、非常に大規模なデータクラスターや計算クラスターで訓練・実行する必要があり、奇妙な行列を生成します。想像を絶するほど巨大なExcelスプレッドシートのような数字の集まりが、何らかのファイルに保存されるのです。これは従来のソフトウェア企業とは異なります。
OpenAIの製品を見ると、インターフェース自体は非常に簡単に複製できる製品です。背後にあるAIエンジン、いわゆる秘伝のソースが重要なのです。そう考えると、どこかのグループが「より良いアルゴリズムを構築できる」と考え、試行錯誤することは簡単に想像できます。新しいMicrosoft Officeを複製するには何千人もの人々が必要ですが、これは異なる話です。
そうなると、このような操作に対する学習曲線、エンジニアリングの学習曲線がどうなるのか興味深いところです。より良いアルゴリズムが開発され、それに関するオープンソースの研究が増え、アルゴリズムを改善するアイデアが出てきます。確かに、訓練には何百万ドルかかるかもしれません。
しかし、ヘッジファンドの裕福な人が「NVIDIAを空売りして、この研究に基づいてより良いものを作ってみよう」と考えるような状況は、まさに完璧な条件です。今振り返ってみると、これは驚くべきことではなく、避けられないことだったと思います。簡単にエンジニアリングできる問題だったからです。
彼らが達成した驚くべきことの一つは、64ビットの整数ではなく8ビットの整数を使用したことです。そのため、メモリコストが8分の1に削減されました。これが物語の一部です。
これらを理解すると、この状況がどこに向かい、どのように展開していくかを理解しやすくなると思います。私たちは、より少ない人員で、より少ない計算能力で、より少ない資金でより多くのことを行うという話をしています。これは底辺への競争なのでしょうか。
私にとって、これはスプートニク・モーメントだと多くの人が話していることが重要です。アメリカが大きくリードしていたのに、突然ロシアが宇宙ミッションに人を送り込んだような状況です。しかし、私はこれがむしろPCモーメントに近いと考えています。
かつてはメインフレームがあり、すべての開発は大型コンピュータで行われ、大企業だけがアクセスできました。DeepSeek自体の重要性ではなく、その方法論が重要だと考えています。私たちはこれまで、大規模モデルと小規模モデルのどちらが未来なのかについて話してきました。より小規模で、ニッチで、フォーカスしたモデルが非常に強力になれることを、これは示しています。
また、これは世界中の誰もがデバイスでこれを実行し、AIの分野でソリューションを作り出せるようになることを意味します。デバイスはコンピュータだけでなく、携帯電話や腕時計にまで広がっていくでしょう。これは普及していくのです。
そのため、投資家にとっては、一つの大きな勝者が全てを獲得するのではなく、多くの小規模な企業が素晴らしい機会を持つことになると考えています。この分野で何が起きているかを理解している投資家にとって、これは素晴らしい時期です。
AIにおけるモート（競争上の優位性）について、この変化は私たちの考え方をどのように変えるのでしょうか。AIスタートアップ、AIモデルプロバイダー、インフラプロバイダーなどにおける実際のモートはどこにあるのでしょうか。
以前からジーヴォンのパラドックスについて話してきましたが、みんなが金銭的なモートを作ろうとしている中で、金銭的なモートの敵は技術的なブレイクスルーです。この業界全体が成長しており、大規模モデルプロバイダーを含むすべての企業がまだ恩恵を受けると思います。
皮肉なことに、DeepSeekは大規模モデルなしには存在しなかったでしょう。OpenAIが他の企業のデータを使用して作り出したものに対して、DeepSeekも同じことを行ったのです。中国企業がより安価なものを作れないと誰が考えたでしょうか。その考えは、政治的な圧力と、シリコンバレーの技術的リーダーシップにありました。
チップを供給しなければ彼らの速度を遅くできるという考えがありましたが、アルゴリズムを作成する知識を否定することはできません。アルゴリズムは何かを行うためのレシピであり、それを保護するのは非常に難しいのです。チップを否定すれば彼らの速度を遅くできるという考えは、大規模なモデルを作るには最も高価で複雑なチップが必要だという前提に基づいています。これは実際にはソフトウェアの最適化の問題です。
貿易を障壁として使用することは、実際には人々により良いソリューションを生み出させることになりました。NVIDIAの大きな利点の一つはCUDAでしたが、それを迂回したのです。これが大きな変化の一つであり、多くの人々はそのような低レベルでソリューションを作れるとは考えていませんでした。
では、一歩下がって考えてみましょう。これはAI分野における私たちの軌道をどのように変えていくのでしょうか。一ヶ月前までの多くの投資や製品技術のロードマップは、原子力発電所の隣に巨大なデータセンターがあり、AIデータセンターを運営するために無限の資金が必要になるという前提に基づいていました。そして、APIを通じてすべての製品やサービスにそれを提供するというものでした。
これはクラウドがソフトウェア層であったように、AIレイヤーを構築する新しいプロバイダーというゲームでした。Amazonが登場し、クラウドプロバイダーは4〜5社、寛大に見ても10社程度です。しかし、その前提は希少性に基づいています。
エンジニアリングの軌道が、今日最高のモデルをモバイルフォンやデスクトップで実行できるようになり、オンラインで6,000ドルで自分のリグを構築する方法が見つかり、今では2,000ドルでできるようになっているとすれば、何ヶ月後には腕時計でChatGPT相当の機能を実行できるようになるでしょうか。これは技術的に不可能な問題ではなく、ソフトウェアエンジニアリングの課題なのです。
これは私たちの前提を大きく変えています。スタートアップとして、誰かに支払う代わりに自分のモデルを実行したいと感じた場合、それは可能です。自分のデータベースを実行することもできますが、誰かに実行してもらう方が簡単だと感じることもあります。これはインフラ層での底辺への競争になるでしょう。
そのため、彼らはモデルだけでなく、イノベーションを起こす必要があります。Googleは検索だけでスタートしましたが、Google DocsやGoogle Suiteなど、無限の製品を構築する必要がありました。これは業界が要求したことであり、競争を継続するために必要だったのです。
OpenAI、Anthropic、Geminiなどの大手プロバイダーの未来はどうなるのでしょうか。コストの何分の一かでできるようになった場合、私は彼らにもまだ大きな未来があると考えています。しかし、古いプラットフォームのように、これらすべてを組み合わせる方法を作る必要があります。
イノベーションを起こし、より多くの価値を追加する必要があります。それがエージェンティックなアプローチであれ、これらすべてを行うためのプラットフォーム全体であれ、これらのモデルの進化にはまだ大規模言語モデルが必要になるでしょう。
私にとって興味深いのは、彼らがどこに向かうかを見ることです。スタートアップの創業者や初期段階の企業にとって、これは世界中の人々がソリューションを作り出す機会が広がることを意味します。そのため、私は本当に何が生まれてくるのかを楽しみにしています。
これらのモデルを特定のデバイスやセンサーに搭載できれば、これまで考えもしなかったことが見えてくるでしょう。これまでの第一段階は、何かを自動化してより効果的に行うという低い実のことでしたが、これから新しいイノベーションのパンドラの箱が開かれようとしています。
私にとって、これは本当にこれらの企業やアイデアを安全な方法でサポートすることに焦点を当てる必要がある時期です。DeepSeekについて言えば、これは中国にあり、西側の人々がすべてのキーストロークやデータが他の場所に保持される製品を使用したいかどうかという問題があります。
私が以前から言っているように、メタはオープンソースの小規模モデル、つまりLLaMAモデルをすでに追求していました。彼らはここで少し出し抜かれた感がありますが、次に何をするのか、次の製品イテレーションがどうなるのか、とても興味深いところです。彼らはこの分野を支配したいと考えており、それが彼らの長年の戦略だったと思います。
私にとって、そのようなモデルが主流になっていくと考えています。ここでの本当の話はDeepSeekではありません。結局のところ、AI開発は本当に分散化しており、コストの障壁が急速に低下しているということです。
クラウドコンピューティングのコスト利用とAI利用について話したいと思います。先ほど言及したジーヴォンのパラドックスについて、簡単に説明する価値があります。マイクロソフトのCEOであるサティア・ナデラのツイートで、「AIがより効率的でアクセスしやすくなるにつれ、その使用は急増し、私たちが十分に得られない商品になる」と述べています。
このパラドックスは、今日の気候変動に関する議論の中心にもあります。1800年代に、イギリスの経済学者ウィリアム・スタンリー・ジーヴォンは、石炭使用の効率を向上させる技術的改善が、逆に石炭消費の増加につながるという現象を観察しました。
1800年代の石炭使用を考えると、それは列車を動かすエンジンに使われていました。より良いエンジンが登場したとき、石炭の使用量は減るのではなく、より多くのエンジンが売れることで、実際の石炭使用量は増加したのです。これがジーヴォンのパラドックスと呼ばれています。
携帯電話などで実行できるようになるからといって、計算能力の必要性が減ると考えるのは間違いでしょう。歴史が示すように、実際にはAIがさらに増加し、ネットの計算量、データセンター、クラウドコンピューティングも増加するでしょう。もちろん、このCEOはAzureの投資家を安心させる観点から話をしていますが、その議論には納得できます。
そうですね。ある意味で今言ったように、これは至るところに広がっていくでしょう。それが私にとって興奮する点です。一般の人々にとって、ポケットの中に素晴らしいツールと驚くべき機能があるということです。まだ、これを使用し適用している人口は少数ですが、今後数年でこれが本当に爆発的に広がっていくと思います。
各技術革命やステップチェンジには、既存企業に向かう価値の量と、新しいスタートアップに向かう量があります。しばらくの間、すべてが既存企業に向かうと考えられていましたが、今はスタートアップにより多くの機会が移っていると感じています。この分野の投資家として、それが本当に興奮する点です。より多くの機会が、より早い段階で開かれているのです。
2025年は本当に興味深い年になると思います。この出来事が起こる前、今年初めて話をする前は、エージェンティックとバーティカルAI、エージェンティックなアプローチが起こると考えていました。これらのツールによって、それがさらに加速されると思います。これらのモデルをエージェンティックなアプローチで組み合わせることは、本当に興味深いものになるでしょう。
Vercelのアダム・ワトキンスによる投稿で、インフラ層のコモディティ化がアプリケーション層でより多くの価値を生み出すことにつながるという話がありました。つまり、クラウドプロバイダーを切り替えられるのであれば、そこに努力を注ぐべきではないということです。データベースの種類で差別化することはできず、顧客に提供する機能の価値で差別化する必要があります。
今では単にAIやスマートソフトウェアアプリケーションで差別化することはできず、他の何かで差別化する必要があります。AIは常にスマートになっているため、書いているコードを侵食しているのです。これは、スタートアップがどこに向かうべきかの方向性を示しています。
結局のところ、エンタープライズアプリケーションの多くは、AIを搭載したチャットボックスで質問ができるというものです。それでも、何を質問する必要があるかを知る必要があります。規制の分野では、「家を建てたい、ここに住んでいる」と言って、「何をする必要があるか」と質問する必要があります。まだ、質問を適切に形成する必要があるのです。
それは、AIエージェントとのインタビューのような形で、「どうすればお手伝いできますか？何が必要ですか？」というアプローチに向かっています。私が何をする必要があるかを伝え、私のコンテキストと情報を提供するのではなく。しかし、誰もがそれを持つことになるので、それらのAIエージェントもコモディティ化されていくでしょう。
では次は何でしょうか。答えは、ビジネスを守る方法を見つける必要があるということです。AIやエージェントを実装しただけでは不十分で、それ以上の何かが必要です。それが、アプリケーション層で話している内容です。問題空間について、あるいは顧客にアクセスする方法、顧客のレガシーな問題との統合など、些細ではない独自の要素が必要です。
これが、バーティカルAIやスタートアップ企業の初期段階でのモートが見つかる場所になるでしょう。私は100%同意します。価値がそちらにシフトしていると思います。誰もがこれを行うようになったとき、本当にユニークなものに焦点を当てる必要があります。
私にとって、ユニークなものは、AIがどこにでもある能力から生まれる新しいビジネスプロセスです。センサーとデータを組み合わせたとき、何が起こり得るのか、本当に驚くべきことです。
例えば、健康の観点から、より多くのリアルタイムトラッキングが可能になり、それをロボティクスや、体に対する個別のアプリケーションと組み合わせることができます。各個人が何をしているかに基づいて、何を食べるべきか、必要な栄養素を体に取り入れることさえも可能になるでしょう。
製造業のあり方も変わっていくでしょう。エッジデバイスでAIモデルを実行し、ロボティクスを見ていくと、ほぼすべての製造業が変わると思います。私たちの家の周りでも、多くのものが組み込まれ始め、物事がより良くコミュニケーションを取り始めると、IoTとロボティクスのビジョンが現実になり始めると思います。
一歩下がって考えてみましょう。一般的に、DeepSeekは良い、ポジティブな発展だと思いますか？
100%そう思います。これによって、私たちはより早く前進することができ、より多くの人々に市場が開かれることになります。問題は、OpenAIやAnthropicのような企業が、彼らがやっていることと同等のバージョンをほとんど無料で手に入れられるようになったとき、どのように競争するかということです。
これは彼らのビジネスを破壊するのでしょうか。私たちはすでにそれについて触れましたが、彼らにはまだビジネスがあると思います。ただし、今まで以上に努力する必要があります。もはや単純な市場支配はできません。
彼らからイノベーションを見ることになるでしょう。これらは非常に革新的な企業です。基本的なモデルを提供するだけでなく、追加的な価値を提供する必要があります。Anthropicではアーティファクトやプロジェクト、その他のツールがあります。価値提供のレベルがさらに上がっていくと思います。
人々が「これなら支払う価値がある」と思うようになる必要があります。大規模言語モデルを提供するだけでなく、本当に努力して収益を得る必要があります。メタのようなオープンモデルを持つ企業も、効果的に競争する必要があります。
これは素晴らしいことだと思います。私たちは前進し、常に指数関数的なグラフを考えています。私たちは今、その最下部にいて、これは本当に早く進むための進歩の一つです。
結論として、これは彼らに競争を強いることになります。競争を強いられると何が起こるでしょうか。価格は下がり、製品を改善し、イノベーションを起こす必要があります。
では、今後どこに向かうのでしょうか。投資家やビジネスを構築している創業者にとっての意味は何でしょうか。まず投資家から始めましょう。いつものように、スタートアップに投資する際にはエッジが必要です。それは本当に深い知識に関することです。何が起きているのか、このイノベーションサイクルの最先端での競争圧力について認識している必要があります。
創業者にとっては、いつものように競争優位性、モート、製品市場フィットについて本当によく考える必要があります。これはすべてを強化します。人々が使いたいと思う製品を作り、競争優位性とモートを確保してください。単に機能を投げ込んでパッケージ化するだけでは不十分です。
投資の観点から、これは小規模な企業が、大規模なコストの負担なしに素晴らしいソリューションを作れる機会を開くものだと思います。規模が大きくなれば、他のプロバイダーを使用したい場合もあるでしょうが、これにより、大量の資本を必要としない賢い人々に機会が開かれると思います。それが私を興奮させます。
課題は、多くの資金調達を受け、多くのお金を使ってきた既存の企業が、最初からこれを始める企業とどのように競争するかということです。創業者の観点からは、これらを使用して創造することです。コストの障壁が下がっているので、創造性を解き放ち、人々が様々な方法でこれを使用することが重要です。
その障壁は取り除かれつつあり、来年には多くのこれらのモデルが互いにコミュニケーションを取り、単に何かを生成するだけでなく、アクションを起こすことができるようになると思います。これがオープンソースの無料バージョンでも有料バージョンでも利用可能になると、どのようなソリューションが可能になるのか、本当に興味深いものになるでしょう。
2025年は本当に素晴らしい年になると思います。未来は本当に本当に興味深いものになるでしょう。これらすべてに関して、ポジティブにもネガティブにも影響があると思います。
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