2023 年のビッグモデルのキーワードが「スイープ」であったとしたら、2024 年のキーワードは「ペネトレーション」であるはずです。

最も一般的に使用されるソフトウェア、携帯電話や PC 自体、さらにはキッチンやバスルームの家電製品や電源のオープンソース テクノロジーもすべて AI によって再形成されています。

私の主観的な意見では、今年、AI はさらに強力になり、前例のないスピードであらゆる生活分野に組み込まれるようになりました。

現実世界では、あらゆる産業においてどのような変化が起こっているのでしょうか？これらの変化を推進し、促進したのは誰でしょうか？この新たな大規模産業モデルでは、どのようなモデル／アーキテクチャが確立されているのでしょうか？

以下はQuantumBitからの市場観察です。

第 2 四半期と第 3 四半期には大幅な成長が見られ、10 の主要なアプリケーション シナリオが最初に実装されました。

大規模なモデル アプリケーションは、クラウド コンピューティングなしでは実装できません。

したがって、クラウド コンピューティング市場データの変化は、ある程度、大規模モデルのさまざまな業界への浸透を反映していると言えます。

たとえば、海の向こうでは、米国の3大クラウドプロバイダーであるAmazon、Microsoft、Googleの収益成長率が、静かに約2年ぶりの最高値に達しています。

AWSのAI事業は2024年第3四半期に数十億ドルに達し、年間成長率は100％を超えました。Microsoft Azureの収益成長率は33％で、決算説明会ではその成長率の12パーセントポイントがAI事業によるものであることが明らかになりました。

国内の状況も同様である。

IDCの最新レポート「中国パブリッククラウドサービス市場（2024年上半期）トラッカー」によると、中国のパブリッククラウドサービス（IaaS/PaaS/SaaS）の市場規模は、2024年上半期に210.8億米ドル（約1,518.3億人民元）に達した。

国内パブリッククラウド市場は第2四半期から回復し、 AIビッグデータモデルとインテリジェントコンピューティングサービスが市場回復の主な要因となった。

「中国インテリジェントコンピューティングサービス市場（2024年上半期）追跡レポート」によると、中国のインテリジェントコンピューティングサービスの市場規模は2024年上半期に前年比79.6％増加し、146.1億人民元に達した。

そのうち、インテリジェントコンピューティング統合サービス市場は前年比168.4％成長し、市場規模は57億人民元に達しました。GenAI IaaS市場は前年比203.6％成長し、市場規模は52億人民元に達しました。その他のAI IaaS市場は前年比13.7％縮小し、市場規模は37.1億人民元に達しました。

AI IaaS市場では、顧客の需要がGenAIへとシフトしており、クラウド大手による急速な調整が市場の変化を引き起こしています。2024年上半期のGenAI IaaSプロバイダーのトップ3は、Alibaba、Volcano Engine、SenseTimeでした。

より細分化されたMaaS市場では、IDCのデータによると、中国のMaaS市場の規模は2024年上半期に2億5,000万人民元に達し、中国のAI大規模モデルソリューション市場の規模は13億8,000万人民元でした。

2024年から2028年までの両市場の年平均成長率はそれぞれ64.8%と56.2%です。2028年までに、中国のMaaS市場規模は38億人民元、 AI大規模モデルソリューション市場規模は211億人民元に達すると予測されています。

市場の需要は急増し、その後、年の後半に爆発的に増加しました。

IDCのデータによると、中国の生成AIの1日平均トークン処理規模は2024年6月に2180億トークン（自社事業とその生成AIアプリケーションを除く）に達し、11月には1兆1200億トークンに達すると予想されており、 1年間で320倍の急増となる。

応用分野に関して言えば、過去1年間で大規模モデルの応用が盛んになり、生産や日常生活のあらゆる側面に急速に浸透しました。

クオンタムビットシンクタンクが発表した「大規模モデルの実装と最先端動向に関する調査レポート」によると、教育、通信、エネルギー、政府、金融など多くの業界で大規模モデルプロジェクトが実施されており、今年の第2四半期と第3四半期ではすべての業界で大きな成長が見られました。

最も多く実施されたプロジェクト分野は教育・科学分野であり、公表されている実施プロジェクト数が最も多い分野は政府関係分野である。

IDCの調査分析では、AIビッグモデルの10のコア機能と10の応用分野をまとめ、金融、インターネット、小売消費、医療と健康、スマート端末、ゲーム、エンタープライズサービス、文化と娯楽、教育と科学研究、自動車などを網羅したAIビッグモデルの応用シナリオの全体像を示しました。

実装の成熟度はL1からL4まで段階的に評価されています。最も進んだサブセクターはL3に達しており、これにはインテリジェントカスタマーサービス、ニュースライティング、論文アシスタント／要約、企業知識Q&A、対話コンパニオンなど、情報処理シナリオに重点が置かれています。

これはクラウドベンダーが共有しているデータと一致しています。Volcano Engine Force Winter Conferenceでは、過去3ヶ月間で、情報処理シナリオにおけるDoubao大規模モデルの呼び出し回数が39倍、カスタマーサービス・販売シナリオが16倍、ハードウェア端末シナリオが13倍、AIツールシナリオが9倍に増加したと発表されました。また、学習・教育シナリオでも大幅な増加が見られました。

市場全体の構造としては、B2BおよびB2Gクライアントが依然として大きな勢力を占めており、この状況は短期的には変化しそうにありません。しかし、長期的には、技術の進歩と業界の発展に伴い、市場需要のシェアは徐々に拡大していくでしょう。

まとめると、2024年は大規模モデルの応用が加速した年であり、様々な業界で大規模モデルを中心としたインテリジェント化・高度化がより積極的に進められるようになった。

IDC のグローバル調査データによると、調査対象企業の 37.7% が大規模 AI モデルに多額の投資を行っており、今後 3 年以内に AI ソフトウェアおよび関連するトレーニングやサービスを導入する予定です。

この取り組みは政策的要因と市場の需要から生まれたものですが、より重要な要素は、大規模モデルアプリケーションのためのビジネス モデルがますます明確になり、成熟していることです。

MaaS は業界の導入におけるトレンドセッターになります。

要約すると、現在市場に登場している大規模モデル アプリケーション実装モデルには、主に次の 3 つの種類があります。

• モデル・アズ・ア・サービス（MaaS）
• アプリケーション開発および展開プラットフォーム
• インテリジェントエージェント開発プラットフォーム

これら 3 つのモードは、基本的に現在の大規模モデル アプリケーションの主なニーズを満たすことができます。

具体的なビジネス構築においては、クラウドベンダーは一般的に、MaaSおよびアプリケーション開発サービスを提供する汎用的なサービスプラットフォームを構築します。そして、そのMaaSプラットフォーム上に、AIアプリケーション／インテリジェントエージェント開発に特化した製品を提供します。具体的なアーキテクチャについては、Volcano Engineのレイアウトをご参照ください。

現在、中国の大手クラウドベンダーは、すべて上記 3 つの側面での展開を完了しています。

その中で、 MaaSは大規模モデルの実装の先駆けとなり、現在最も重要なビジネスモデルとなっています。アプリケーション開発および展開プラットフォームでは、モデルAPIの価格競争が長期間続くものの、収益に貢献することは困難です。AIアプリケーション/インテリジェントエージェント開発プラットフォームは、大規模モデルの潜在能力をさらに発揮できる新たなトレンドですが、現在の製品形態はまだ市場でのさらなる検証が必要です。

なぜそんなことを言うのでしょうか?

まず、大規模モデルアプリケーションの導入により、さまざまなシナリオの開発が加速し、MaaS市場の需要が促進されました。

大型機種ブームの到来とともに、中国はいち早く「百機種合戦」を繰り広げました。その中でも、ベーシック機種間の競争が最も注目を集め、「五小虎」＋BAT（百度、アリババ、テンセント）＋バイトダンスという核となる構図が急速に形成されました。

商業化の観点から見ると、最も重要な進歩は大規模モデルのプレイヤーではなく、シナリオベースのプレイヤーによって達成されました。

例えば、Lark、Kingsoft Office、Meitu は、より直接的で明確なビジネスアップグレードのニーズがあるため、AI との統合を急速に進めており、AI がもたらす成長がすぐに外部に明らかになりました。

市場全体を見渡すと、大規模モデルの応用に関しては、垂直産業において未開拓のプレーヤーが依然として多数存在します。これらのプレーヤーは、多くの場合、豊富なドメイン固有のデータを保有しており、政策的指導や技術動向の進展に伴い、インテリジェントな変革への需要はますます高まっていくでしょう。しかし、汎用モデルはこれらのプレーヤーには適していません。そのため、データ処理、モデルの微調整、推論といった大規模モデルサービスが、彼らが必要とするサービスとなり、MaaSにはこれらすべてが含まれています。

現在の需要プロファイルをさらに分析すると、金融、政府、エンタープライズサービスセクターは依然として主に大規模および中規模のB2BおよびB2Gクライアントによってサービスを提供されていることが明らかになりました。これらのクライアントのニーズはより明確に定義されていることが多く、大きな収益をもたらす可能性が高いため、大規模モデルアプリケーションの導入を推進する主な原動力となっています。

サプライヤーにとって、ビッグデータモデルはクラウドコンピューティングを再構築し、MaaSが新たな基盤サービスとなりつつあります。既存のクラウドプラットフォームにビッグデータモデルをさらに統合することで、企業の参入障壁が下がり、生産効率が向上し、より明確なビジネスモデルが構築されます。

Volcano Engineがこれまでに公開した情報によると、2023年には中国の大手モデル企業の70％がVolcano Engineのコンピューティングパワーサービスを利用しており、 2024年にはMaaSが次の戦場となるだろう。

QuantumBit Think Tankは、2027年までにMaaSの市場シェアが47%に増加し、AIGC業界の主流のビジネスモデルになると予測しています。

第二に、クラウドベンダーが価格競争に「熱中」する主な目的は、大規模モデルを「価値創造段階」に加速させることであり、これは、現時点では大規模モデルAPIが中国の主な収益源にはならないことを意味している。

Volcano Engine は、基盤となるインフラストラクチャの利点を活かして、アルゴリズム、ソフトウェア、エンジニアリング、ハードウェア ソリューションを組み合わせて AIGC のニーズに応えることで、より低価格を実現できます。

このアプローチは長期的な将来に焦点を当てています。AIが多くの業界に影響を与えると確信しているのであれば、まず潜在的なユーザーを特定することが市場獲得の鍵となります。

具体的な対策としては、より優れたモデル構造を使用してより複雑な推論をより低コストで実現すること、エンジニアリングにおいては、さまざまな業務負荷に山と谷があるため、大規模な調整によってコストを数倍削減できること、ハードウェアとソフトウェアの統合においては、さまざまな推論プロセスにはチップ帯域幅と計算能力に対する要件が異なるため、このプロセスを分離してさまざまなプールされたリソースで処理することでコストを削減できること、在庫およびサプライチェーン管理と組み合わせることで、各リンクで効率を数倍向上できることなどが挙げられます。

需要面では、大規模モデルAPIの利用者は主に中小企業や開発者であり、その多くは大規模モデル導入に関して依然として様子見の状態です。大規模モデルの導入コストは依然として高額であり、一方で、大規模AIモデルの導入の是非や導入方法の判断は企業にとって複雑な課題であり、真に価値を生み出す大規模モデル導入方法の検討が求められています。

これは、クラウド コンピューティング ベンダーが現在割引を提供する意思がある理由も説明しており、大規模な API が現段階で大きな収益に貢献できない理由でもあります。

最後に、AI アプリケーション/インテリジェント エージェント開発プラットフォームは 2024 年の新たなトレンドであり、大規模モデルのより広範な市場を開拓すると期待されています。

2024年、クラウドベンダーはAIアプリケーション開発の障壁を下げることに注力し、Kouzi、HiAgent、Wenxin Agent Builder、Tencent Yuanqiなど一連の製品を発売しました。

主な特徴は、ローコード／ノーコード開発と、ドラッグ＆ドロップ機能を用いて数分でカスタマイズされたインテリジェントエージェントを迅速に構築できることです。ビジネスプロフェッショナル、プロダクトマネージャー、そしてAIGCアプリケーションに関心のあるあらゆる人々を対象としています。開発モデルには、迅速なワードエンジニアリング、プラグイン構築、RAG（Rapid Application Development）、アプリケーションオーケストレーションなどが含まれます。

根本的な観点から見ると、この障壁の低い開発モデルは、大規模モデルの応用の可能性をさらに広げ、大規模モデルの波がさまざまなシナリオにさらに迅速に浸透することを可能にします。

しかし、このタイプのビジネス モデルはまだ開発の初期段階にあるため、短期的にはユーザー ベースが比較的小さく、今後 1 ～ 2 年でより大きな進歩が起こるはずです。

大規模なアプリケーションとビジネス モデルが明確になるにつれて、この技術の波の進歩が加速されるだけでなく、クラウド コンピューティングの競争環境が再編され、プレーヤーが競合他社を追い抜く機会が生まれます。

例えば、IDCのGenAI IaaS市場に関する統計では、Volcano EngineとSenseTimeはどちらも非常に高い位置を占めています。特にVolcano Engineは、今年Doubaoスイートをリリースして以来、MaaSおよびAIアプリケーション／エージェント開発プラットフォーム戦略において、より明確な位置付けを確立しました。公開データによると、Doubaoの一般モデルの1日あたりのトークン使用量は4兆を超え、リリース当初から33倍に増加しています。

この急速な成長は、MaaS や大規模モデルアプリケーションの開発と実装の参考にもなります。

MaaS 競争において、考慮すべき重要な要素は何でしょうか?

国内外の大規模モデルの応用動向を分析すると、おおよそ以下の4つのポイントが挙げられます。

• 先進的なモデル機能
• 基盤となるコンピューティング機能
• 生態学的能力とチャネル能力
• 持続的な高資源投資

まず、モデルの能力が製品の限界を決定し、根本的にはユーザーがその製品にお金を払う意思があるかどうかを左右します。OpenAIとAnthropicを例に挙げると、Claudeのモデル能力が継続的に向上するにつれて、Anthropicの収益シェアは市場シェアに対して増加しています。

第二に、大規模な大規模モデルアプリケーションの展開をサポートする基盤インフラも、MaaS の競争において重要な要素となっています。

市場の推定によると、今後数年間で毎日のトークン消費量は数兆に達する可能性があり、これは56兆TFLOPSの推論需要に相当し、数百万のGPUのサポートが必要になります。

より強力なコンピューティング インフラストラクチャを構築し、巨大なコンピューティング クラスターの効率的な運用を維持できる企業が、MaaS 市場でより競争力を持つことになります。

第三に、エコシステム機能とチャネル機能が、MaaS 市場におけるクラウドベンダーの中核的な競争優位性となっています。

包括的なビジネスエコシステムは、大規模モデルの適用のための自然なテスト環境を提供します。長年確立された販売チャネルにより、大規模モデルはユーザーに届き、大規模モデルとクラウド製品のクロスセルが促進され、導入が促進されます。

最後に、大規模モデルの時代においては、継続的な投資によってのみ、より競争力の高い汎用モデルを開発することができます。同時に、インターネット時代の競争優位性は、大規模モデルの時代にはもはや存在しません。ソフトウェアと比較して、大規模モデルの機能は依然として劇的に変化しており、明らかな上限はありません。したがって、大規模モデルの応用と実装をめぐる競争においては、長期にわたる多額の資本投資が不可欠です。

これらの要因の影響を受けて、新しいクラウド コンピューティング環境が急速に形成されつつあります。

どちらのモデルが優れているのか？ AIインフラの能力はどちらが優れているのか？ より多くのシナリオに対応できるのはどちらなのか？ 長期的に投資を増やし、健全なビジネスモデルループを構築できるのはどちらなのか？ 新たな市場環境を再構築できるのはどちらなのか？

これは必然的に長いプロセスとなるでしょう。結局のところ、基本的な大規模モデルの上限はまだ不明です。しかし、確かなのは、MaaSモデルが現在、大規模モデルの商業収益化の旗印を掲げており、国内市場における熾烈な競争を背景に、大規模モデルの実用化はより急速に促進されるということです。

同時に、大規模モデルの商用市場を評価するための重要な指標も登場しています。

トークンコールの量がなぜそれほど重要なのでしょうか？この点については、このシリーズの次の記事で詳しく説明しますので、お楽しみに。

大規模モデルのトレンドは、大規模な商用展開という新たな段階に入っています。

生産性向上の裏には、ビジネスチャンスが絶えず生まれています。本連載では、大規模モデルの適用・実装の初期段階に現れる様々なパターンや変化を分析し、イノベーションの波の背後にある進化の軌跡を技術的な視点から捉える視点を提供したいと考えています。

上記は、QuantumBit の最新オリジナル シリーズ「モーダル力エントロピー増加」の第 1 回です。