大型プラモデルは、わずか1週間で「センタビリティ」の時代から「フリー」の時代へと移行しました。しかし、大手プラモデルメーカーによるこの集団的な値下げの背景には、依然として議論の余地のあるいくつかの問題が存在します。

6.18ボリュームの価格変動は、大規模なモデルキットコミュニティにまで及んでいます。

5月15日、Volcano Engineは先頭に立って、主力製品であるDoubaoモデルをエンタープライズ市場において1,000トークンあたり0.0008元で販売すると発表しました。これは業界平均より99.3%安い価格です。競合他社を的確にターゲットにしたこの戦略は、主要モデルメーカー間の価格競争を直接的に引き起こしました。

アリババ、バイドゥ、アイフライテック、テンセントはいずれも対応に名乗り出た。

5月21日、アリババクラウドは主力モデル「Qwen-Long」の投入価格を1000トークンあたり0.0005元に引き下げると公式発表しました。これは実質97%の値下げとなります。そのわずか数時間後、百度AIクラウドは目玉となる動きを見せ、主力モデルであるERNIE SpeedとERNIE Liteの2つの価格を完全無料化すると発表しました。

Baidu 以来、大規模モデルは完全に無料であるものと結び付けられるようになりました。

5月22日、iFlytekはiFlytek Spark Lite APIを永久に無料化すると発表しました。同日午後、Tencent Cloudは大規模モデルの新たなアップグレードプランを発表し、主力モデルの一つであるHunyuan-Liteモデルが完全に無料になりました。

わずか 1 週間で、この大きなモデルは「セント」時代から「無料」時代へと移行しました。

表面的には価格低下を示唆しているものの、その根底にある原動力は技術力です。国内大手モデルメーカーは、1年以上にわたる技術追い上げを経て、コンピューティング能力、推論、アルゴリズムなど、複数の分野で飛躍的な進歩を遂げ、技術革新によるコスト削減を実現しました。これに大手企業のクラウドコンピューティングソリューションがもたらす規模の経済性が加わり、価格競争が激化しています。

これは、大型模型が発表会でのデモから実用段階へと移行したことを間接的に裏付けるものでもある。豆宝大型模型の発売と値下げの時期について議論した際、ボルケーノエンジンのタン・ダイ社長は「模型の性能は完成している」という基準を掲げた。現在、大手模型メーカーが自社の模型を広く公開するには、その性能が試験に合格し、安定的に供給できることが前提条件となっている。

よく調べてみると、大手模型メーカーの低価格や無料提供は、ネズミを穴からおびき出すチーズのようなものです。

この無料版には多くの制限があります。AlibabaとBaiduが最も値下げした製品は軽量モデル版であり、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のみ適しています。

このような状況下、大手モデルメーカーは低価格と無料サービス（いわゆる「インターネット」方式）を顧客獲得戦略として採用しています。これらの手法は、モデルのパフォーマンスを最適化するためのデータ取得と、試用を通じてユーザーを上位の有料版へと誘導することを目的としています。

抜け目のない売り手であることは抜け目のない買い手であることより悪い。大手モデルメーカーによる集団的な値下げの背後には、まだ調査する価値のある一連の問題が残っている。

I. インターネットの無料モデルを利用した大規模AIモデルの販売

ユーザーの観点から見ると、大規模モデルの価格引き下げによって恩恵を受ける可能性のあるのは、開発者と企業の 2 つです。

業界でこれほど大規模な値下げが行われるのは初めてだが、大手企業は昨年すでに、ハッカソンの賞品としてトークンを提供することで、AI起業家やチームを誘致していた。

当時、ハッカソンの常連が Photon Planet にこう語っていた。「コンテストに参加するということは、無料でトークンをもらうようなもの。欲しくないなら受け取ってもいいでしょう。」

プロモーションを活用することで、確かにスタートアップコストを削減できます。価格を下げることは、特に独立系開発者にとって有益です。開発者はより多くのテストを実施し、より多くのフィードバックデータを得ることができるため、製品のリリースサイクルが短縮され、スタートアップの成功の可能性がさらに高まります。

しかし、これは開発者や企業のニーズを満たすことが条件となります。Photon Planetは、値下げのニュースが開発者や企業の間で意見の二極化を引き起こしていることを理解しています。

一方では、市場にリパッケージ版アプリケーションが多数流通していることから、開発者や企業はこの状況を利用して利益を得ることができると考え、国内大手モデルの値下げに賛成する声が上がっています。他方では、大手モデルメーカーによる値下げは誠意に欠け、大幅な値下げは小規模モデルに限定されていると批判しています。GPT-4に匹敵する性能を謳っているものの、実際にはGPT-3.5よりも性能が劣っており、品質が劣るため、実際の生産環境では使用できない状況です。

大手メーカーによる値下げは、一見正当なもののように見えますが、実際には隠された意図が隠されています。まるでクラウドストレージの期間限定トライアルカードを配布したかのようです。高画質動画を3秒視聴しただけでVIPアップグレードの通知がポップアップ表示され、5秒の高速ダウンロードを体験した途端にメンバーシップのアップグレードを促す通知が届く、といった具合です。

大規模モデルの場合も、ほぼ同じです。割引や無料アクセスを提供することで開発者や企業を惹きつけますが、いざ使い始めると、呼び出し速度、推論速度、タスク処理能力といった主要な指標に問題が生じ、すぐに利用をためらってしまいます。

さらに、Photon Planetは、大手模型メーカーによる価格引き下げ戦略が商品化に大きな影響を与えていないことを発見しました。その結果、大手模型メーカーは価格を下げながらも、依然としてかなりの利益を上げていました。

ある大手企業関係者はPhoton Planetに対し、大規模モデルの商用化は現在、B2B受注が主流だと語った。SaaSやクラウドコンピューティングの協力モデルと同様に、ケースバイケース方式と収益分配方式の2つの方式がある。

これらのアプローチの中で、ケースバイケースの協業が最も一般的な方法です。これは、大手モデルベンダーの既存顧客が、既にそのベンダーのクラウドおよびSaaS製品を利用している際に、そのベンダーの大規模モデルも試用し始めることを意味します。そして、大手モデルベンダーは顧客維持のために、自社のSaaSおよびクラウド製品にAI機能を追加することになります。

この結果、次のような状況が発生する可能性があります。大規模モデルはSaaS製品やプロジェクトコラボレーションの付加価値要素となります。大規模モデル自体は無料ですが、そのコストを相殺するために、大規模モデルベンダーはSaaSやプロジェクトコラボレーションの価格を引き上げざるを得なくなります。最終的には、そのコストは消費者に転嫁されます。価格の上昇と下落によって、大企業は損失を出さないだけでなく、実際に利益を上げることになります。

第二に、大型モデルの価格が下がったので、次は何が起こるのでしょうか?

おそらく、中国における大型モデルの価格競争の影響で、今後は大型モデルが公式に「無料」とみなされるようになるだろう。

これは画期的な瞬間となるでしょう。過去2年間、多くの起業家やチームが確立しようと試みてきた「従量課金制」のAIネイティブ製品ロジックが、再び挑戦を受けているのです。幾度となく繰り返された議論を経て、インターネットのビジネスロジックが再び大規模モデルの開発を支配し始めています。

国内外を問わず、業界では常にモデルが互換的に使用される状況が続いてきました。これは基本的に、主要なモデルそれぞれに独自の強みがあるためです。例えば、ChatGPTは推論に優れ、Claudeはテキスト処理に優れています。まさに異なるモデルの特性があるからこそ、ユーザーはさまざまな利用シーンで適切なモデルを呼び出すのです。

中国でも同様の状況が発生しています。Kingsoft OfficeはWPS AI機能の開発過程で、MiniMax、Zhipu AI、Wenxin Yiyan、SenseTime Daily Update、Tongyi Qianwenといった大手モデルの機能を順番に試し、それぞれのメリットを理解した上で独自のプラットフォームを構築したことがわかりました。

昨年、ある国内データガバナンス企業はPhoton Planetに対し、初期段階で多数のモデルを実行し、様々なモデルの機能をテストし、様々なタスクに最適なモデルを選択していると語りました。これはコストを検証するだけでなく、単一製品への過度な依存を回避することにもつながります。

これまで、大規模な製品モデルはユーザーエンゲージメントの低さで批判されることが多かった。サブスクリプション料金と比較すると、API呼び出しに基づく課金は、本質的にユーザー維持効果が低い。

企業側のケースバイケースの価格設定モデルにも同じことが当てはまります。企業が特定のベンダーを利用する際の全体的なモデルサイクルは、注文サイクルに依存します。顧客は注文に従います。今日はByteDanceを利用していても、明日はAlibabaを利用するかもしれません。

価格引き下げの本質は、大規模モデルの実用化を加速することです。大規模モデルは単なる理論にとどまらず、「草の根レベル」にまで浸透する必要があります。価格引き下げの背景には、様々な業界との連携とより大きなサンプル数により、大規模モデルの共通特性を抽出し、合理的かつ効率的な業界標準を形成するという取り組みがあります。

大手モデルメーカーが同様の機能と価格で同じスタートラインに戻ったとき、彼らが直面する共通の課題は、いかにして顧客を維持するかということです。

大規模モデル顧客の視点から見ると、ヘッジによって単一モデルへの依存度を下げることを好みます。こうした考え方を踏まえ、将来の大規模モデルとは、SaaSやクラウド製品の調達方法を指すことになり、企業は複数の大規模モデル企業から製品を購入し、製品ラインや事業部門ごとに異なる大規模モデルを利用する可能性があります。

III. 価格で勝つということは、すべて勝つということでしょうか?

振り返ってみると、大規模モデルは数百のモデル、パラメータ、そして長いテキストから現在の価格帯へと進化してきました。過去の経験から、価格だけが決定要因ではないことが分かります。

企業や開発者が受け取る製品が正確であるかどうかは別としても、大手モデルメーカーが提供する価格は市場であまり競争力がありません。

オープンソースの大規模モデルは、国産モデルよりも費用対効果が高い。中国におけるEC事業の担当者はPhoton Planetに対し、これまで同社の事業部はChatGPTやMidjourneyといった有料のAI関連製品を購入しており、現在はオープンソースで商用化可能なLlama 3を基盤プラットフォームとして活用していると語った。

一部の企業や開発者は、オープンソースモデルの導入を好みます。その理由は、海外のLlamaなどのオープンソースモデルの機能が、最も強力なバージョンであるChatGPTのレベルに追いつきつつあり、一般的なシナリオにおいてはビジネスニーズを満たすのに十分な機能を備えているからです。一方で、モデルをゼロから導入・微調整することで、後々のビジネス調整においてより柔軟な対応が可能になります。

さらに、Photon Planetは、クローズドソースのモデルメーカーとオープンソースコミュニティの間に仲介業者が出現していることを発見しました。モデル業界では不可解な現象が広がっています。それは、モデル販売業者がAPIを元のメーカーよりも低い価格で販売しているというものです。

Deepbricksプラットフォームを例に挙げると、最新のGPT-4oモデルのOpenAI公式入力価格は100万トークンあたり5ドルですが、Deepbricks自体は100万トークンあたり2ドルしか請求していません。これらの仲介業者が低価格を維持しながら真にリアルタイムのモデル更新を実現できれば、将来的には多くの開発者や企業を引き付ける可能性があります。

（画像出典：Deepbricks公式サイト）

レプトンAIの創設者であり、アリババの元副社長である賈陽青氏は、企業がAIを活用する際にコストを重視する必要はないと考えています。APIが高価だからAIが使われないのではなく、企業はまずAIをどのように活用すればビジネス価値を生み出すかを理解する必要があるのです。そうでなければ、どんなに安価なAPIであっても無駄になってしまいます。

価格だけでは魅力的でない場合、顧客がどの主要モデルを選択するかを決定するのは何でしょうか?

あるミドルウェア起業家はPhoton Planetに対し、「最も重要なのはモデルの性能です。モデルの性能が悪すぎると、いくら安くても使えません」と語った。

海外のAI起業家の中には、海外ではChatGPTがその強力な機能のために使用しており、中国ではコンプライアンス要件を満たしているためWenxin Yiyanを使用しているとPhoton Planetに直接語った人もいます。

したがって、企業が大型モデルを選択する場合、価格は多くの要素のうちの 1 つにすぎません。

同様に、クラウドコンピューティングとSaaSの時代において、顧客を維持するのは低価格ではなく、より深く結びついた関係や既得権益であることが多い。例えば、企業がVolcano EngineのDoubaoモデルを採用した場合、Douyinでの広告で優遇措置を受けられるだろうか？Tongyi Qianwenと統合した場合、その製品はAlibabaエコシステムと連携し、より多くのリソースサポートを得られるだろうか？

企業ユーザーが大規模モデルを選択する際には、各ベンダーのメリットも比較検討する必要があります。大規模モデルの機能レベルは二の次であり、より重要なのは、そのベンダーが自社のビジネスにどれだけの成長をもたらし、そのベンダーの業界チェーンを通じてどれだけのメリットを得られるかです。

結局、結果がすべてを物語るでしょう。賈陽青氏が言ったように、「ビジネス戦争に勝つには、最も安価な方法ではなく、実現可能な方法で利益を獲得することが重要です。」