DeepSeek は大規模モデルの応用に完全な革命をもたらしました。

人気のアプリはDeepSeekとの統合を競い合っており、携帯電話、自動車、ロボット掃除機までもがこの競争に加わり、DeepSeekの恩恵を受けて「AI集中」を絶えず更新している。

もちろん、一般の人々もAIを受け入れています。医師、教師、そして様々な業界の人々が、AIが仕事や生活をどのように変えることができるのかを探っています。

社会全体を席巻する AI の嵐が急速に形成されつつあります。

お祭り騒ぎのさなか、「嵐の目」にある業界内では、どんな新たな変化やトレンドが生まれているのでしょうか?

上海では、2025年グローバル開発者会議（GDC）で総括され、熱い議論が交わされています。

新しいテクノロジー、新しいエコシステム

ChatGPT の嵐が始まった当初は、大規模なモデルがすべてを一新するという考えは単なる見通しに過ぎませんでしたが、現在ではその主張は徐々に現実のものになりつつあります。

一方で、大規模言語モデル技術はさまざまな業界に浸透しつつあります。

GDCカンファレンスでは、医学、生物学、金融などの分野における大規模モデルの最先端の探究がさらに明らかにされました。

Winning Healthは、医療言語モデルのバージョンWINGPT-2.8をリリースしました。これは医療分野に特化した自然言語モデルで、医療関連テキスト（医療記録など）を生成し、医療従事者のコミュニケーションや記録の改善を支援するだけでなく、患者にパーソナライズされた健康相談サービスを提供することができます。

医療スタッフが外来診療所や病棟で患者とコミュニケーションをとるのに適しており、医師と患者のコミュニケーションにおける情報エラーを効果的に削減し、患者満足度を向上させます。

WINGPT の GitHub によると、このモデルは約 20 GB の事前トレーニング済みデータと 50 万の指示データを使用しており、薬物指示、複数の疾患の知識ベース、複数の専門分野にわたる臨床ガイドラインなどの分野のデータをカバーしています。

同時に、Winning Healthは中国初の内蔵型大型モデルを備えた総合医療用コア応用機も発売した。

たとえば金融分野では、大規模なモデルは、膨大な金融データ資産のガバナンスや銀行サービスの支援などの分野で大きな可能性を示しています。

GDCにおいて、中国電子科技集団（CETC）は、AIを活用し、より効率的、包括的、かつ利便性の高いデジタル資産ガバナンスを実現するYuanqiデータR&Dプラットフォームを発表しました。「単一のモデルで単一の問題を解決する」という従来のアプローチと比較して、この大規模モデルは、統一された技術アーキテクチャと類似のデータプロセスを用いて非構造化データを処理できるため、あらゆるデータを容易に管理できるシステムに統合することが可能になります。

中国農業銀行は、商業銀行はシナリオ、プロセス、組織、データ、モデル、ITアーキテクチャのすべてにおいてビッグモデルを全面的に導入すべきだと主張しました。シナリオ面では、実現可能性が高く、業務効率とユーザーエクスペリエンスの向上に大きな可能性を秘めたシナリオを優先し、プロセス面では、AIが人間に取って代わるのではなく、より高度な支援を行うようにし、多層、マルチモーダル、マルチモデルによる連携・統合型ビッグモデルマトリックスを構築することで、様々なパラメータと機能を最適に制御できるようにしました。

一方、大規模モデル技術を中核とした新たな産業エコシステムが急速に形成されつつあります。GDCカンファレンスは、この新たなエコシステムにおける包括的な連携を促進するための重要なプラットフォームです。

グローバル開発者パイオニアカンファレンス（GDC）は、世界人工知能会議（World Artificial Intelligence Conference）を起源とし、これまで2回にわたり成功裏に開催されました。2024年のGDCには、オフライン開発者3万5,600人、オンライン開発者約3,200万人が参加しました。国内外から100以上の開発者コミュニティと、100以上の著名な投資機関が参加しました。カンファレンスロードショーには200以上のプロジェクトが参加し、スタートアップ企業は10億人民元以上を調達し、1,000件以上の人工知能関連の求人情報が公開されました。

2025 年に向けて新たなテクノロジーとトレンドが出現する中、GDC は今年、テクノロジー業界のエコシステム、ビジネス環境、開発者コミュニティという 3 つの主要分野に重点を置きます。

まず、技術成果のマッチングについてですが、今年のGDCカンファレンスでは、業界統合をさらに促進するため、総額100億人民元を超えるAIプロジェクトのオンサイト入札と、 6つの主要産業における29のシナリオのオンサイトマッチメイキングを実施しました。これらの分野は、インテリジェント製造、教育、ヘルスケア、都市ガバナンスといった主要分野を網羅しています。また、Demo Day Roadshowでは、開発者と投資家が直接対面で自由に交流する機会を提供し、開発者間のリソースマッチングを促進しました。

第二に、開発者エコシステムの発展についてですが、GDCカンファレンスでは多くの業界パートナーが協力して取り組みました。Jieyue Xingchenは、開発者向けオープンソースエコシステムの構築を目指す「Starry Skyプロジェクト」の第2フェーズを開始し、新たなモデルを発表しました。Xiaohongshuは、数百万ドル規模の開発者インセンティブプログラムを開始しました。

最後に、産業エコシステムの全体構築についてですが、上海市は「Shaping Shanghai」オープンソースイノベーションエコシステム構築イニシアチブを正式に開始しました。アリババのマジックモデルコミュニティ、上海国有投資公司、クーパーズテクノロジー、小紅書などが深く関与し、ビッグモデルが産業エコシステムを再構築し、各方面が積極的に新たな景観の形成を推進しています。

特筆すべきは、上海儀器電子集団（SIEG）が2025年グローバル開発者パイオニアカンファレンスの独占インテリジェントコンピューティングサービスプロバイダーを務めたことです。SIEGインテリジェントコンピューティングクラウドは、GDC 2025開発者ワークショップおよびハッカソンにおいて、公式の競技関連コンピューティングパワーサポートサービスを提供しました。

アルゴリズムから計算能力、AI からあらゆる業界に至るまで、GDC カンファレンスは「すべてを内側から作り変える大きなモデル」の縮図になりつつあります。

さらに重要なのは、GDC カンファレンスでは、現在の劇的な変化を目の当たりにできるだけでなく、将来の課題と機会を垣間見ることもできることです。

新たな機会と新たな課題

インフラストラクチャからさまざまな業界の大規模アプリケーションまで、そして現在 GDC で議論されているトピックを考慮すると、この時点での回顧的な分析により、新たな課題を伴う新たな機会が急速に出現していることがわかります。

大規模モデルを支える基盤技術の開発と、AIインフラなどのインフラの段階的な改善により、AI業界は、不十分な汎化や規模の経済性の実現の難しさといった、以前の開発段階で直面したボトルネックを克服することができました。しかし、より大きな可能性が開かれるにつれて、依然として解決すべき課題がいくつか残っています。

まず、大規模モデルに適した適用シナリオを見つける必要があります。

ChatGPT が大きな話題を呼んでから 2 年以上経ち、検索やマーケティングなどの大規模モデルとの統合に最適なシナリオですでに初期結果を示しています。

たとえば、Perplexity は 2024 年末に、年間収益が 2025 年までに 2 倍の 1 億 2,700 万ドルになると予測しました。

しかし、初期のテストの場を超えて、大規模モデルにおける知能の出現のより大きな潜在的な機会は、いくつかの伝統的な業界を含むさまざまな業界との深い統合にあります。

問題は、AI テクノロジー プロバイダーがさまざまな垂直産業の技術的な問題点を迅速かつ深く理解するのに苦労している一方で、大規模モデルの導入を熱望するさまざまな産業の企業がこれらのテクノロジーを正確に理解していないことが多いことです。

大規模モデルの適用シナリオをどのように拡張するかは、依然として検討が必要なトピックです。

第二に、適切なシナリオを特定し、より深いレベルで供給側と需要側を結び付けることが重要です。

これはAIの産業化を促進する上で重要な一歩でもあります。

AI技術プロバイダーにとって、大規模言語モデルに代表されるAIGC技術の開発は、急速な反復段階にあり、これは人的、物的、そして財務的なリソースの多大な投資を意味します。商業化能力を構築し、注文やサブスクリプションから真の収益を生み出すことは、今日のAI企業にとって最も差し迫った課題の一つです。

同様に、さまざまな業界の需要者にとって、大規模モデルをワークフローに真に統合し、コスト削減と効率向上を実現するには、最先端のテクノロジーと製品へのアクセスを拡大することが重要です。

さらに、上流産業と下流産業の統合など、エンジニアリング上の課題も増えています。

良いニュースとしては、前述のように、GDC などの公式プラットフォームは、より効率的なリソース統合を実現するための業界エコシステムの構築に重点を置いていることです。

今年のGDCカンファレンスでは、スマート製造、教育、ヘルスケア、金融、文化・観光、都市ガバナンスなど、6つの主要産業にわたる29のシナリオから技術サプライヤーを招待し、直接対面で深い交流とコミュニケーションを行いました。

例えば、医療分野では、瑞金病院が「視覚人工知能に基づく臨床医療意思決定支援」という新たなシナリオをもたらしました。

さらに、需給会議では、手術ビデオのインテリジェント分析や、放射線および超音波画像診断用の大規模モデルなど、入札要件が非常に明確になりました。

スケジュールも非常に現実的です。雑談はなく、シナリオプロバイダーやテクノロジープロバイダーと接続して、内部データやカスタマイズされたソリューションを交換するだけです。

教育分野において、上海海事大学は、従来のモデルではデジタル時代のニーズに対応できなくなったと提唱しています。同大学は、人工知能（AI）とビッグデータ技術を活用し、「海事スーパーインテリジェントボディ」の構築を計画しており、パーソナライズ学習、インテリジェント教育支援、効率的なビジネス管理、海事知識コンサルティング、国際海事教育などの機能を統合した総合的なインテリジェントプラットフォームを構築しています。

上海外高橋造船有限公司は、インテリジェント製造の分野では、モノのインターネット、ビッグデータ、人工知能などの新技術を活用して、造船所におけるセクションのインテリジェント配置、フラットベッドトラックのインテリジェントスケジューリング、ルート計画など、船舶の組み立てと建造における主要な技術を突破したいと考えています。

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上記は、GDC で開催された 29 の需給カンファレンスのほんの一例です。

時代の波の渦中に生きる私たち一人ひとりは、その変化を目の当たりにし、経験しています。基本モデルのブレイクスルーによる衝撃から、最先端技術と実業界との激化する衝突まで、破壊と変化は静かに、そして予期せぬ形で起こり、私たちの日常生活の隅々にまで浸透しつつあります。

AIはあらゆるものを静かに、そしてさりげなく変えていく。それが、一般の人々がAGI（Artificial Intelligence of Things：モノの人工知能）に期待し、追い求めている意味の一つなのかもしれない。