AI企業は、企業がテスト段階から本番の導入へ移行する中で、モデルの規模からコスト効率の高いルーティング・システムへ競争の焦点を移しつつある。PerplexityのCEO Aravind SrinivasはCNBCに対し、「モデル単体はもはや製品ではない」と述べ、特定のタスクに合わせてモデルとツールを組み合わせるオーケストレーション・システムを強調した。この変化は、AIに対する支出を引き締める米国企業の流れを反映しており、最も高価な選択肢を常に使うのではなく、タスクに適したモデルを求める動きが見られる。
Perplexityが中国のオープンモデルを使ったプレビューシステムを紹介
今週、Perplexityは中国のZ.aiが提供するオープンモデル「GLM 5.2」を軸にした、自社のコンピュータ利用プロダクト向けの新システムをプレビューした。このシステムは、より安価なモデルにより多くの作業を担わせつつ、必要なときだけより強力なモデルを呼び出すことを目的としている。
「“モデル単体はもはや製品ではない”」とSrinivasはCNBCに語った。「それはハーネスであり、モデルを非常に能力の高いハーネスの中に収め、モデルと多くのツールを組み合わせるオーケストレーション・システムだ。」
AI製品は、どのモデルを使うか、いつ使うか、そして必要な外部ツールや企業のデータソースは何かを判断できる“システム”になりつつある。顧客サービスのタスクでは最も高価なモデルを要しないかもしれないが、複雑なコーディングの問題では必要になるかもしれない。定常的な社内ワークフローは、より安価なオープンモデルで実行し、難しい手順だけをより強力なものへエスカレーションすることもできる。
ベンチマークのパートナーがオープンウェイト・トークン優位を予測
ダウンロードでき、企業自身が微調整して実行できるオープンウェイト・モデルは、最大手AIラボのプレミアムな独自モデルよりも、より高い性能を持ち、実行コストも抑えられるようになってきている。
ベンチマークのジェネラル・パートナーであるPeter FentonはCNBCに対し、「今後18〜24か月、場合によっては今年末までに生み出されるトークンの90%以上がオープンウェイト・モデルから出てくると考えている」との見解を示した。トークンとは、AIモデルが処理し生成するデータの単位である。
「フロンティア・モデル企業が生み出す推論のマージンは、彼らが提供している上乗せ分なしでそれを運用できるようになり、オープンウェイトから十分に良いモデルが手に入るようになったとき、圧力がかかると思う」とFentonは述べた。
Fentonは、オープンモデルへの移行は節約だけが理由ではないとも語った。場合によっては、特定のタスク向けに調整された小型モデルのほうが、より大きな汎用モデルよりも速く、より良い性能を発揮し得る。
OllamaがFortune 500の導入率を報告
Benchmarkは、開発者や企業がオープンモデルをダウンロード、実行、管理しやすくする企業であるOllamaに投資した。
OllamaのCEO Jeff Morganは、同社がFortune 500の85%以上に導入されており、航空、保険、ヘルスケアといった規制産業の企業も含まれていると述べた。
「モデルがどこから来て、どこで作られて訓練されたのか、という点もある」とMorganは語った。「しかし、私たちが話しているこれらの企業にとって、より重要なのは、それがどこで、そしてどのように動くかだ。」
Morganは、多くの企業が自社データの近くで動く小型モデルから始め、その後、より大きなオープンモデルに拡大していく、と語った。そうした移行は、より快適になってから行われるという。
中国のラボがオープンモデルで戦略的な競争を作る
オープンモデルの台頭は、米国にとって戦略的な課題を生む。最も競争力の高いオープンウェイト・モデルの多くは、中国のラボから生まれており、Z.aiやDeepSeekもその例だ。これにより、オープンソースAIは、ビジネス上の問題であり、政策上の問題であり、そして国家の競争力に関する問題になっている。
Srinivasは、米国はオープンモデルを支援すべきだと述べた。そうすればAIがより手頃で利用しやすくなるからだ。
「AIの恩恵を、米国の中小企業や米国の同盟国に広く行き渡らせたいのなら、本当にAIをもっと手頃なものにする必要がある」とSrinivasは語った。「そして、それを実現する唯一の方法がオープンソースだ。」
この変化は、テック業界で進行中の巨大なデータセンター増設にも影響し得る。現在のAIブームは、需要が高性能チップを備えた大規模なクラウドのデータセンターに流れ続けることを前提としている。Srinivasは、将来的にAIの一部の作業が、消費者や企業が保有する端末上でローカルに実行されるようになる可能性を示した。
それはデータセンターの必要性をなくすわけではないが、よりハイブリッドなAIシステムを生む可能性がある。つまり、定常的なタスクはローカルで実行し、最も難しい作業だけがクラウド上でより強力なモデルへ送られる、という形だ。
FAQ
Perplexityは今週AIモデルについて何をプレビューしましたか？
Perplexityは今週、中国のZ.aiが提供するオープンモデル「GLM 5.2」を軸にした、自社のコンピュータ利用プロダクト向けの新システムをプレビューした。このシステムは、より安価なモデルにより多くの作業を担わせつつ、必要なときだけより強力なモデルを呼び出すことを目的としている。
なぜ企業は、最大のAIモデルの利用からルーティング・システムへ移っているのですか？
企業がAIのテストから、それを実際の製品や業務フローで使う段階へ進むにつれ、常に最も高価なモデルを使うのではなく、適切なコストで特定の仕事に最も合うモデルへアクセスする必要があります。さらに、米国企業もAI支出を引き締めており、コスト効率が優先事項になっているのです。
Ollamaを導入したFortune 500の企業数はどれくらいですか？
OllamaのCEO Jeff Morganは、同社がFortune 500の85%以上に導入されており、航空、保険、ヘルスケアといった規制産業の企業も含まれていると述べた。
