2025年には、大型モデル市場における競争が激化し、価格競争は再び企業にとって重要な戦略となるでしょう。本稿では、大型モデルの価格競争の現状と背景にある論理を掘り下げ、企業が損失のリスクを負いながらも価格競争に踏み切る理由を分析します。

過去1年間、テクノロジー業界のトップトレンドである大規模デジタル製品（DDP）は、その誕生から普及に至るまで、極めて急速な発展を遂げてきました。当然のことながら、その応用はインターネット業界特有の価格競争を引き起こしました。不完全な統計によると、DDPの価格競争に参加している企業には、ByteDance、Alibaba、Baidu、Tencent、iFlytekなどが含まれます。

アリババは2024年末に大型モデルの値下げをさらに発表し、値下げ幅は80％を超える。

率直に言って、ビッグモデルにおける初期の価格競争は、短期間で企業に多大なトラフィックをもたらしました。百度は昨年8月、百度文信ビッグモデルの1日平均API呼び出し回数が5月には2億回だったのが、8月には6億回に増加したことを明らかにしました。また、1日平均トークン消費量は5月には2,500億トークンだったのが、8月には1兆トークンに増加しました。

ByteDanceの豆宝（Doubao）も7月に1日あたりのトークン使用量が5,000億を超え、5月比で22倍に増加しました。しかし、他の業界と同様に、長期にわたる価格競争は必然的に逆効果となり、企業の利益を蝕みます。データによると、昨年5月以前は、中国における大規模モデル推論コンピューティングパワーの粗利益率は60%を超えていました。しかし、5月に大手企業が相次いで価格を引き下げた後、推論コンピューティングパワーの粗利益率はマイナスに転落しました。

これは恐ろしい数字だったが、どういうわけか2025年に大型モデルの価格競争が再燃した。

まず、「価格戦争」への取り組みに対する自信が若干高まった。

新年を迎え、大型模型メーカー間の価格競争は激化の一途を辿り、アリババに加え、バイトダンスや月新世界も新たな値下げの波に加わった。かつて湯水のようにお金を使い、不透明なほどの損失を出していたこれらの大型模型メーカーは、2025年に再び価格競争に耐えられるだろうか。

まず、大型模型企業は、実用化、資金調達、収益性の面で大きな転換期を迎えていることは確かです。昨年後半以降、中国における大型模型の応用環境は整い始めており、情報処理、顧客サービス・販売、ハードウェア端末、AIツール、学習・教育といった分野が、大型模型の明るい未来に貢献しています。

2024年1月から11月までの大規模モデルプロジェクトの落札状況を調査したところ、中国国内で728件の落札があり、落札総額は17億1000万元に達しました。これは、2023年通年の落札額のそれぞれ3.6倍と2.6倍に相当します。その結果、大規模モデル企業もこの分野で収益を上げ始めています。

百度のデータによると、昨年第3四半期、百度スマートクラウドの売上高は49億元に達し、前年同期比11%増となりました。AI関連の売上高は引き続き11%以上増加しました。同様に、アリババクラウドの四半期売上高は265億4,900万元に達し、前年同期比6%増となりました。このうち、AI関連製品の売上高は3桁の成長を達成しました。

第二に、2年間の資金調達の減少の後、大規模モデル分野は2024年にようやく回復しました。データによると、2024年の最初の9か月で、AI分野は371.5億元の資金調達を完了し、2023年の同時期の2倍以上の金額になりました。つまり、アプリケーションが小規模な収益を達成し、資本投資が再開されたことで、十分な資金が大規模モデル分野に価格競争を継続する自信を与えています。

しかし、大規模企業の現在の収益性は、一連の無秩序で混沌とした価格競争を本当に支えることができるのでしょうか?

現在に至るまで、大規模モデルの運用コストとそれに伴う損失は依然として高いままです。OpenAIなどの海外の大手大規模モデル企業は、2024年には運用コストが85億ドルを超え、損失は約50億ドルと推定されており、2023年から2028年までの損失総額は440億ドルに達すると予測されています。

モデルトレーニングのコストに関しては、OpenAI は 2026 年までに 95 億ドルに達すると予測しています。

中国は大規模モデル産業において一定の成功を収めているものの、大規模モデルの世界平均開発速度と比較すると、訓練や研究を中止したり縮小したりするには時期尚早です。スタンフォード大学基礎モデリング研究センターは昨年9月にランキングを発表し、上位10社のモデルベンダーには、AnthropicのClaude 3.5シリーズ、MetaのLlama 3.1シリーズ、OpenAIのGPT-4シリーズ、GoogleのGemini 1.5シリーズが含まれていました。

現在、中国の大規模AIモデルの中でトップ10入りを果たしているのは、アリババの「同義千問2教程」のみであり、世界の大規模AIモデルの数は1,328を超えています。今後、国内の大規模AIモデル分野への投資は増加する一方でしょう。2024年には、人工知能業界全体の資金調達額は前年比で2倍以上に増加しましたが、資金調達件数はわずか10%程度の増加にとどまりました。

つまり、大規模モデリング業界は過酷な淘汰の時代に入ったのです。2024年11月現在、わが国では合計309種類の生成AI製品が登録を完了しています。大手企業はその恩恵を享受している一方で、中小企業は投資確保に苦戦するだけでなく、存亡の危機に直面しています。生き残るためには、価格競争に身を投じるか、積極的なマーケティング戦略に訴えるかのどちらかを迫られています。

しかし、早期に市場を獲得しようと決意している大手企業は、マーケティングに多額の費用をかけながら価格競争に挑むこともいとわない。

データによると、豆宝の新たな大規模広告支出は昨年6月初旬に1億2400万元に急増しました。キミの広告支出は10月の最初の20日間で1億1000万元に達しました。2025年までに、徐々に成熟していく大規模モデルは確実に自信を深めるでしょうが、道のりは長く、資金が必要となる分野は無数にあります。

第二に、コンピューティング能力は主要な生産力です。

2024年、大手模型メーカーは継続的な価格競争と圧倒的な広告宣伝によって、様々な大型模型製品を現実世界でますます普及させました。しかし、ユーザー数が増加するにつれて、コンピューティングパワーリソースに起因するサービスダウンが発生し、大型模型業界全体に再び反省を迫りました。

不完全な統計によると、昨年はKimi、Wenxin Yiyan、ChatGPTなどがアクセス不能状態を経験しました。ChatGPTは需要過多のため、一時的に新規ユーザー登録を停止しました。中国では、論文執筆シーズンになると、Kimiのようなテキスト処理ツールが利用できなくなることがありました。

大規模モデルの開発において、コンピューティングパワーはどれほど重要なのでしょうか？コンピューティングパワー、アルゴリズム、そしてデータは、かつて大規模モデル技術の「三本柱」と考えられていました。過去2年間、アルゴリズムの革新により、コンピューティングパワーに対する需要は高い水準を維持しています。GPT-3と最近リリースされたLLaMA3-405Bを比較すると、モデルサイズはわずか2.3倍の増加にとどまっているにもかかわらず、必要なコンピューティングパワーは116倍に増加しています。

そのため、コンピューティング能力は徐々に大規模モデル業界の主な原動力となり、世界をリードする大規模モデル企業は既にコンピューティング能力の導入を開始しています。

OpenAIとMicrosoftが共同で進めている大規模データセンター計画は、1,150億ドル以上の費用が見込まれ、数百万基のGPUを搭載する予定だと報じられています。しかし、OpenAIはこれに満足していないようで、Oracleとも提携し、将来的に数十万基のNVIDIA GPUを収容可能なデータセンターをテキサス州に建設する予定です。Metaは35万基のNVIDIA H100 GPUを備蓄する計画で、将来的には60万基のコンピューティングパワーを保有する予定です。

国内のコンピューティングパワー需要も爆発的に増加しています。ユーザーエクスペリエンスの向上にはコンピューティングパワーリソースが不可欠ですが、一方で大手企業の製品はますます均質化が進み、技術的な差別化が図れず、価格競争に陥っています。コンピューティングパワーは、将来この膠着状態を打破する鍵となるかもしれません。

一部の組織は、2030年までに中国の推論ニーズの100%をハイパースケールデータセンターで満たす必要があると予測しています。世界的な大規模モデリング産業は、インテリジェントコンピューティングセンターのブームを巻き起こしました。2024年上半期の時点で、中国ではすでに250以上のインテリジェントコンピューティングセンターが建設済み、または建設中です。2024年上半期には、インテリジェントコンピューティングセンター関連の入札案件が791件発生し、前年比407.1%増加しました。

しかし、現在の国内のコンピューティング電源において無視できない側面が 1 つあります。それはチップです。

データによると、NVIDIAは中国国内のAIトレーニングチップ市場で80%のシェアを占めています。これは間違いなく膠着状態であり、強固なコンピューティングパワーサプライチェーンを確立するには、この状況を打破する必要があります。上海市の「コンピューティングパワー浦江」インテリジェントコンピューティング行動計画では、2025年までに新規に建設されるインテリジェントコンピューティングセンターで使用される国産コンピューティングパワーチップの割合を50%以上にすることを目標としています。

世界的な大型模型レース業界が提唱する10万枚のクラスターを実際に構築する際には、チップ以外にも多くの実際的な問題が生じます。

まず、データセンターは膨大な電力を消費します。データによると、10万枚のカードで構成されるクラスターは1日あたり最大300万キロワット時を消費し、これは都市住民の1日あたりの平均電力消費量に相当します。次に、コンピューティングクラスターの規模が大きくなるにつれて故障率も高まります。10万枚のカードで構成されるクラスターは20分ごとに故障する可能性があります。さらに、コンピューティングパワーは現在不足しており高価ですが、多くの企業では大規模モデルのトレーニングにおける有効利用率が50%未満にとどまっていることがよくあります。

もちろん、企業から関連部門に至るまで、大規模モデリング分野全体がコンピューティング電力供給プロセスにおける様々な予期せぬ問題の解決に取り組んでいます。まず、エネルギー消費の観点から、海外の多くの国際企業は分散展開戦略を選択しており、GoogleやMicrosoftも複数のデータセンターにまたがる共同トレーニングを推進しています。

チップに関しては、多くの国内企業がマルチチップハイブリッドトレーニングを実施しています。例えば、百度（バイドゥ）は、異機種コンピューティングパワーの一元管理により、95%のハイブリッドトレーニング効率を達成し、クラスター障害からの回復時間を分単位にまで短縮しました。国内の一部コンピューティングクラスターの利用率を見ると、コンピューティングパワーの無駄遣いが改善しており、西安のAIコンピューティングセンターでは98.5%のコンピューティングパワー利用率を達成しています。

あらゆる兆候が、世界の大型模型市場が「一度放たれた矢は後戻りできない」状態にあることを示しています。幸いなことに、今回はテクノロジー業界がメタバースの悲劇を繰り返すことはないでしょう。

III. 2025 年に「アプリをロールアップ」する時期が来ますか?

2025年には、現実世界の価値創造が大規模モデル業界の主要テーマとなりました。現在、大規模モデルの応用は、金融、ヘルスケア、教育訓練、検索、オフィス業務など、様々な分野に徐々に浸透しています。百度のCEOであるロビン・リー氏はかつて、業界はモデル中心ではなく、応用価値を直接創造すべきだと明言しました。

経済観察報の統計によると、2024年10月9日現在、中国サイバースペース管理局は生成型人工知能（GAI）に関する申請を188件承認している。しかし、大規模モデルの30%以上は承認後も進捗状況を公表しておらず、モデルトレーニングを加速させているのはわずか10%程度にとどまっており、大規模モデルの約半数はAIアプリケーションの開発に直接移行している。

このような状況の理由は容易に推測できます。まず、業界における価格競争が続くか否かに関わらず、その根本的な影響は以前よりもはるかに小さくなっています。大手企業同士の相互圧力の下、市場全体が健全な競争へと向かわざるを得ない状況にあります。一方、コンピューティングリソースなどの技術開発の現状では、基本モデルの開発にも一度に数億ドル規模の投資が必要となる場合が多くあります。

マスク氏はかつて、GPT-5の学習には3万～5万個のNvidia H100チップが必要で、チップコストだけで7億ドルを超えると見積もっていました。技術と資金の競争に敗れた多くの企業にとって、アプリケーションへの注力は、間接的に目標を達成するための主要な手段となっています。

大手企業は依然として比較的潤沢な技術リソースと資金を有しているものの、大規模モデルの登場とともに市場シェア獲得競争は加速しました。アプリケーション開発による早期の優位性を獲得できなかった企業は、歴史に埋もれてしまうリスクを負います。中国だけでも、過去2年間で汎用型および業界特化型の大規模モデルが急増しました。

「生成人工知能サービス管理暫定弁法」によると、申請済みの一般的な大型モデルには、百度文心易眼、センスタイムの大型モデル「尚亮センスチャット」、百川智能の百川大型モデル、知普華章の「知普青眼」などがあり、業種別大型モデルには、崑崙万為の「天宮」大型モデル、知乎の「知海図AI」モデル、Kingsoft Officeの「WPS AI」、TAL教育グループの「MathGPT」大型モデル、網易有道の「Ziyue」教育大型モデルなどがある。

一部の企業はすでに「マス重視戦略」を採用し始めており、その代表例がアリババです。2024年の雲奇カンファレンスにおいて、アリババは更なる値下げを発表しただけでなく、大規模言語モデル、マルチモーダルモデル、数理モデル、コードモデルなど、100種類以上のモデルを発表しました。こうした大規模モデルの急増は、業界全体にとって良い兆しとなり、競争を活性化させる可能性があります。

しかし、どの企業にとっても、類似製品が次々と登場することで、自社製品の独自性は著しく損なわれます。特に、大型模型市場が既に均質化の泥沼に陥っていることを考えると、その傾向は顕著です。百度（バイドゥ）を例に挙げると、昨年の大型模型の売上高は増加したものの、成長率は急激に低下しました。

データによると、2024年第3四半期、百度雲の四半期ごとの成長率は14%から11%に低下し、生成AIクラウド収益の四半期ごとの成長率は95%から17%に急落しました。これは主に市場競争の激化によるもので、市場シェアを維持するためには「アプリケーション」の価値を高める必要があります。

しかし、企業がアプリケーションのみに注力し、技術革新を軽視することは可能でしょうか？ 注目すべき点の一つは、大規模モデル市場における契約獲得の効率性は、現在、モデルそのものと密接に関連しているということです。昨年は大規模モデル入札プロジェクトが急増し、アリババクラウド、百度クラウド、テンセントクラウド、バイトダンスのボルケーノクラウドなどが頻繁に落札しました。

しかし、詳しく調べてみると、テンセントクラウドは28件の入札で総額2億1000万元を、アリババクラウドは20件の入札で総額5億7000万元を、百度クラウドは37件の入札で総額5億元を、ボルケーノクラウドは24件の入札で総額6186万元をそれぞれ獲得した。

なぜ4社はこれほどまでに異なるのでしょうか？それは、Volcano Cloudが様々なインテリジェントエージェントのサブセクターで受注を獲得している一方で、これらのエージェントの複雑性やカスタマイズの難易度はそれほど高くないためです。そのため、平均受注額は研究開発規模に応じて変動します。つまり、大規模モデルの収益性は常に技術と正の相関関係にあり、2025年においても大規模モデルは引き続き主要な収益源となるでしょう。