Reference News Networkは1月4日、Financial Timesウェブサイトの1月2日付記事を引用し、2024年が生成型AIの「実験の年」だとすれば、2025年は「実装の年」になると報じました。多くの企業やユーザーが、この技術を様々な斬新で独創的な方法で応用しています。一部のシナリオでは、ユーザーはAIの非常に効率的な活用方法を発見しています。しかし、多くの場合、この技術の限界がますます明らかになり、ビジネス上の痛手となるミスにつながることさえあります。
したがって、AIの実際の信頼性と商業的実現可能性が厳密に検証されるにつれて、合理的かつ実用的な評価が2026年の業界の主要なテーマとなるでしょう。特に、人工知能分野への設備投資は2026年に5,000億ドルを超える可能性があります。この投資ブームを正当化するために、関連業界は次の3つの核心的な問いに答えることに注力する必要があります。
第一に、生成型AIは大規模展開の限界に達したのか？ AI研究者のリッチ・サットンは、2019年という早い時期に「痛い教訓」と題する論文を発表し、より強力なAIを構築する最も効率的な方法は、ディープラーニングモデルにより多くのデータと計算能力を投入することだと指摘しました。その後、米国のOpenAIリサーチセンターなどの機関は、より高い計算能力を必要とするより強力なモデルを継続的に開発し、この「スケール・トゥ・スケール理論」を強力に裏付けました。
しかし、サットン氏を含む多くの研究者は、この開発モデルは文字通りにも比喩的にも「勢いを失った」と考えています。これは、人工知能の開発が停滞することを意味するのではなく、むしろそうではありません。AI企業は、よりスマートなアルゴリズムを作成し、より効率的な研究の道筋を模索する能力を投資家に証明する必要があることを意味します。2026年には、「ニューロシンボリックAI」に関する議論が活発化するでしょう。これは、既存のデータ駆動型ニューラルネットワークとルールベースのシンボリックAIを融合させようとする分野です。
第二に、AI技術がますますコモディティ化していく中で、業界のリーダーたちは実現可能なビジネスモデルを模索できるでしょうか？ 2025年には、ほぼすべてのAI関連企業の評価額が急騰しましたが、今後は企業間の格差が大幅に拡大するでしょう。Alphabet、Amazon、Microsoftといった米国の巨大テクノロジー企業は、AI技術を活用し、コスト削減と、既に数十億人のユーザーを抱える既存サービスの最適化を効果的に進めていくでしょう。しかし、今年大型IPOを計画しているOpenAIやAnthropicといった新興AIスタートアップ企業は、競争力を維持・強化する能力を投資家に納得させる必要があります。
第三に、米国の巨大テクノロジー企業は、中国の「オープンウェイトAIモデル」の台頭にどのように対応するのでしょうか？1年前、杭州に拠点を置く中国のAI研究企業DeepSeekは、米国の主流モデルと比べてトレーニングコストがわずか数分の1の高性能推論モデルを発表し、AI業界全体に衝撃を与えました。それ以来、中国のいわゆる「オープンウェイトAIモデル」は、適用シナリオの絞り込み、低コスト、そして高い適応性により、急速に市場シェアを拡大しています。 MITとHugfaceが共同で実施した最近の調査によると、中国のオープンソースモデルは米国のモデルを上回り、世界全体のダウンロード数の17%を占めています。
OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏でさえ、同社が高価なプロプライエタリなクローズドソースモデルに注力してきたことは「歴史の誤った方向」だった可能性があると認めています。しかし、米国企業は現在、より多くのオープンソースモデルをリリースすることで市場支配力を取り戻そうとしており、その成功はまだ不透明です。人々が人工知能の可能性に大きな期待を寄せているのは、概ね正当な理由があります。この技術を適切に活用すれば、ビジネスプロセスを合理化し、生産性を向上させ、科学的発見を加速させることができます。しかし、2026年までに、ユーザーと投資家の両方が、真に価値を生み出すサービスや事業と、AIの波に乗っただけの便乗者を区別できるようになるでしょう。（呉美訳）
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