AI開発者の好むと好まざるとにかかわらず、インターネット企業が支配する国内の大型モデル業界は、10年前のインターネットの「自由」な論理に戻ってしまいました。商業化の意思決定権は移り変わり、いつガチョウを殺し、いつ「卵を刈り取る」かはもはや彼らには委ねられていません。 2024年の618ショッピングフェスティバルの第一弾が、Tmall、JD.com、Pinduoduo、Douyinなどの主要な電子商取引プラットフォームではなく、大手モデルメーカーによって発射されるとは誰も予想していませんでした。 2週間前、Volcano Engineは、主力製品であるDoubaoモデルをエンタープライズ市場で1000トークンあたり0.0008元で販売することを事前に発表しました。これは業界平均より99.3%安い価格です。1週間後、Baidu、Alibaba Cloud、iFlytekなど、国内の大手大型モデルメーカーは、こぞって自社の主力モデルを完全無料化すると発表しました。それ以降、無料提供を売り文句にした大型モデルの価格競争が始まり、短期間で逆転するのが難しいドミノ効果を生み出しました。さまざまなインターネットサブセクターの成長軌道を振り返ると、ほとんどの場合、無料提供で利益を上げ、市場シェアとユーザー数を交換する成長と補助金の時期を経験してきました。 製品エコシステムが成熟し、十分な数のユーザーと、それに依存する業界チェーンが確保されると、その恩恵を得るために価格が引き上げられるでしょう。現在、大規模モデルは開発とコンプライアンスの1年目を終え、現在は主に価格引き下げを特徴とする第2フェーズに入っています。唯一の違いは、現時点ではこれらの価格引き下げの主な対象が依然としてエンタープライズユーザーとアプリケーション開発者であるということです。個人ユーザーについては、一部のベンダーが提供するサブスクリプション型のアップグレードサービスを除き、完全に無料のままです。 つまり、大型模型や関連製品については、実際にターゲットとするエンドユーザーへの製品化プロセスがまだ本格的には始まっていないと言えるでしょう。多くの開発者にとって、ベンダー間の価格競争が激化すればするほど、製品開発コストは低下します。しかし、特定のベンダーに依存してしまい、後に製品価格が上昇すると、非常に高い撤退コストを強いられるだけでなく、ROI（投資収益率）がプラスに転じるかどうかという懸念も生じます。 AI開発者の好むと好まざるとにかかわらず、インターネット企業が支配する国内の大型モデル業界は、10年前のインターネット型のビジネスロジックに戻ってしまいました。商業化の意思決定権は移り変わり、いつガチョウを殺し、いつ「卵を刈り取る」かはもはや彼らには委ねられていません。 I. AIビッグモデル、618の立ち上げもちろん、モデル通話料金を「大幅割引」するという行為自体は、非常に「インターネットらしい」ものです。 理由は簡単です。いわゆる従来のインターネットの精神は、情報のサイロを破壊し、情報の流れを可能にし、ほとんどの場合無料で共有することにあります。 生成型AIが普及しつつある現代において、この「政治的に正しい」ビジネス慣行は、ある企業が価格競争を始めれば、他の企業は自衛のために価格競争を避けざるを得ないことを意味します。星星AIのCEO、李明順氏は、陸時ビジネス評論に対し、価格競争が始まれば、それは本質的にインターネット企業間のコンピューティングパワーの備蓄をめぐる競争になるだろうと述べています。そのため、アリババ傘下の同益大模型のように、業界をリードするクラウドリソースとコンピューティングパワーを保有する企業は、当然のことながら、価格を下げて迅速に市場を掌握しようとする動機を持っています。 百度のような企業は部分的には受動的な対応を見せたものの、その総合力は中小規模のスタートアップをはるかに凌駕しており、相当な競争力を持っている。そのため、最初に値下げを発表した大手企業は、最古参の文信易言でも、技術力の高い同業でもなく、比較的新しく、知名度も低い「火山エンジン」を搭載した豆宝（Doubao）だった。豆宝の価格は市場平均より99.3%も安く、他の企業に積極的な値下げを迫るほどだった。テンセントとiFlytekはさらに踏み込み、一時無料サービスと永久無料サービスの両方を選択した。 もちろん、これはパブリッククラウド業界の発展の軌跡からも見て取れます。ユーザー数の増加とクラウドサーバーのスケールアップに伴い、コンピューティングパワーの平均コストが低下するため、クラウドの利用コストも自然と低下します。さらに、コンピューティングパワーのコストに直結する大規模モデルの呼び出しコストも、価格の低下とともに低下します。この過程で、国産の大規模モデルの機能も絶えず進化しており、利用可能な状態に達した時点で、より低価格で直接ユーザーに公開されます。 しかし、こうした無料サービスには通常、多くの制限が伴います。例えば、アリババやバイドゥが最も値下げした製品は軽量版モデルであり、使用頻度、推論量、タスク処理の複雑さが低い中小企業や開発者による短期的な利用にしか適していません。これは、製品カテゴリー、期間、使用量を制限するという、eコマースの618クーポンの割引戦略と非常に似ています。「無料サービスが大好き」な中小規模の開発者が、大規模なモデルへの移行を選択すると、ベンダーが設定したシナリオに陥ってしまうことがよくあります。 2番目は、「安いものはたいてい最も高価である」ということです。著名な作家シュテファン・ツヴァイクは、「運命が授ける贈り物には、しばしば隠れた代償が伴う」と述べています。過去の配車サービスや食品配達サービスのように、企業ユーザーや個人のアプリケーション開発者がコストを理由に盲目的に無料モデルに飛びつくと、遅くとも数年以内には、無料サービスを選択したことで得た金銭的コストをはるかに上回る代償を払うことになるでしょう。 同様の行動は昨年から現れ始めました。その一つの兆候として、大手モデルメーカーが様々な開発者イベントやコンテストを通じて、開発者を自社の開発者エコシステムに引き込もうとしていたことが挙げられます。具体的な方法は、トークンを配布するという非常に単純かつ直接的なものでした。その根底にある原理も複雑ではありません。 個人開発者は、製品の一部を抽出し、コンペティションのデモとして使用することができます。ベンダーからトークンを受け取った後、ゼロコストの推論テストと製品の最適化を複数回実施できます。最終的には、スタートアップ製品の開発サイクルが短縮され、成功率が向上します。もちろん、対応するベンダーの大規模なモデルとエコシステムとの統合が前提となります。 「無償の値下げ」の結果から逆算すると、パブリッククラウドのリソースとコンピューティングパワーの規模の経済性を考慮すると、ベンダーが提供するトークンの実際のコストは、外部の人が想像するよりもはるかに低くなります。そして、ベンダーが得るものは、発生するコストをはるかに上回ります。 まず、開発者がモデルの機能を繰り返し利用することで、メーカーは間接的に、その基盤となるモデルのための参照可能な最適化と製品アイデアを得ることができました。つまり、メーカーが燃料を提供し、開発者が貴重なアイデアを提供したのです。 第二に、スタートアップ製品が立ち上げられ、スケールアップすると、初期段階で使用された基盤となるエコシステムモデルに大きく依存することになります。その後の製品形態も、基盤となるモデルと深く結びつくことになります。これは、後期段階で非常に高いスイッチングコストと潜在的な運用コストにつながります。 さらに、今日、企業ユーザーが特定のベンダーのモデルを選択する際には、そのモデルのエコシステムだけにとどまりません。その背後にあるインターネット企業のより深い業界特性やサプライチェーンの優位性も、考慮すべき要素となります。 例えば、ゲーム開発会社がテンセントの大規模モデルを選択した場合、そのゲーム製品はテンセントのチャンネルで優先的に推奨されるでしょうか？日用消費財メーカーが豆瓣（人気のインスタントメッセージプラットフォーム）を利用した場合、抖音（ドウイン）のECトラフィックで優位に立てるでしょうか？明確な答えは、豆瓣を利用することでメリットが得られるかどうかは未知数です。しかし、他業界から大規模モデルに移行した場合、そのメリットを失う可能性は確実にあります。李明順氏は陸久ビジネス評論に対し、大規模モデルメーカーはそれぞれ異なる特性を持っているため、価格競争という過酷な「ウォッシュアウト」の中で、最終的に勝利を収める生き残り企業は多くないだろうと明かしました。 業界の特性から判断すると、価格競争が落ち着いた後、Cエンド、Bエンド、Gエンドなど、さまざまな種類のインターネット企業が最終的にさまざまな方向で主導的な地位を占めることになります。 第三に、インターネット補助金戦争という古い道を繰り返すことです。モバイルインターネット時代の始まり以来、電子商取引、旅行、地域サービスなど、そのほとんどは、プロジェクトの資金調達と立ち上げ、大規模なプロモーション、補助金戦争、プラットフォーム独占期への突入、収穫と収益化といういくつかの段階を経てきました。 中国で大規模モデル産業が勃興してからわずか2年で、前述のプロセスの5分の3はすでに完了しています。国内開発者の規模をめぐる競争の行方は、大規模モデルベンダーの市場規模と勢力圏を大きく左右するでしょう。あるAIスタートアップの製品アーキテクトは、Lu Jiu Business Reviewの取材に対し、大規模モデルの価格引き下げの波は主に中小企業の開発者を惹きつけていると述べています。これらの企業は、大規模モデルへの移行コストが低く、通常は対応するAPIインターフェースプログラムを作成するだけで済むためです。 もちろん、大幅な価格引き下げは、アイデアと能力はあっても、必要な初期費用とコンピューティングリソースが不足しているフリーローダーを多数引き付ける可能性があります。しかし、これは大規模なエンタープライズユーザーにとっては当てはまりません。まず、銀行や旅行代理店など、機密性の高いユーザーデータを扱う企業では、コンプライアンス要件が異なるため、モデルのセキュリティ要件は通常非常に高くなります。そのため、彼らが使用する大規模なモデルは、モデルベンダーによって高度にカスタマイズされたバージョンであることが多いのです。 これは開発・運用チームの数が非常に多いことを意味し、当然のことながら、スイッチングコストは非常に高くなります。自社開発ではない大型モデルが新製品やモデルの探索に利用されるのは、コア事業ではない一部の周辺事業に限られます。しかし、こうした大規模開発ユーザーにとって、大型モデルに求められる要件は価格をはるかに超えており、より重要なのは生成される結果と運用時の安定性です。その理由は単純です。これらの基盤モデルの直接的なユーザーはBエンドのエンタープライズユーザーや開発者であり、価格がモデル選択の判断基準となる可能性はありますが、これらのユーザーの製品の多くは最終的にCエンド市場をターゲットとするためです。 エンドユーザーがAI製品を採用する唯一の原動力は、生成される結果、つまり一般的に「使いやすさ」と呼ばれるものです。ユーザー主導の「PUA」（個人操作）の影響を受けて、企業もこの基準を好む傾向があります。チームの維持コストとモデル切り替えコストという二重のプレッシャーを考えると、価格はモデル切り替えの唯一の要因にはなりません。価格のみを理由にモデルエコシステムを軽率に切り替えると、最終的には価格自体よりも大きなコストが発生することになります。 著者：胡佳明、出典：WeChat公式アカウント：Lu Jiu Business Review（ID：1089353） |
