2025年には、「ビッグモデル価格戦争」でお金が失われることを恐れなくなりますか？

2025年には大型車種の競争がますます激しくなり、価格競争は再び企業にとって市場シェアを競う重要な手段となるでしょう。本稿では、大規模モデルの価格競争の現状と背後にある論理を掘り下げ、企業が損失のリスクに直面しても競争するために敢えて値下げする理由を分析します。

過去1年間、テクノロジー界のトップトレンドとして、ビッグモデルは誕生から実装まで非常に急速に発展してきました。それが使われ始めると、当然ながら、インターネットが最も得意とする価格競争が始まりました。不完全な統計によると、大規模なモデル価格戦争に参加している企業には、ByteDance、Alibaba、Baidu、Tencent、iFlytekなどがある。

2024年末、アリババは再び大型モデルの値下げを発表し、値下げ幅は80％を超えるものとなった。

正直に言うと、当初の大規模なモデル価格戦争は、短期間で会社に多くのトラフィックを生み出しました。百度は昨年8月、百度文心ビッグモデルの1日あたり平均API呼び出し回数が5月には2億回だったが、8月には6億回に増加したことを明らかにした。 5月の1日あたりの平均トークン消費量は2,500億でしたが、8月には1兆に増加しました。

バイトダンスのDoubaoの7月の1日あたりの平均トークン使用量も5000億を超えた。 5月と比較すると、1日あたりの平均トークン使用量は22倍に増加しました。しかし、すべての業界と同様に、価格競争が長く続くと、企業の利益に悪影響が出るのは避けられません。データによれば、昨年5月以前は、国内の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。大手メーカーが5月に値下げしたことで、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落ち込んだ。

これは恐ろしい数字ですが、なぜか2025年になると大型モデルの価格競争が再び始まりました。

1. 「価格戦争」への信頼がやや高まった

新年に入り、大型モデルの価格競争がさらに激しくなりました。アリババに加え、バイトダンスとダークサイド・オブ・ザ・ムーンも新たな値下げラウンドに参加した。かつて湯水のようにお金を使い、存亡の瀬戸際にまで陥った大模範企業は、2025年に再び価格競争に挑めるだろうか。

まず、大規模モデル企業が実際の実施、資金調達、収益性の面でいくつかの重要な転換点を迎えたことは確かです。昨年後半から、国内の大型モデルの着陸マップが基本的に形作られてきました。情報処理、カスタマーサービス販売、ハードウェア端末、AIツール、学習・教育…これらが一体となって、ビッグモデルの明るい未来を創り出します。

2024年1月から11月までの大型モデル関連落札プロジェクトの在庫結果によると、国内の大型モデル落札プロジェクトは728件、入札総額は17.1億元で、それぞれ2023年通年の3.6倍と2.6倍となった。これに影響を受け、大手モデル会社もこの点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収益は49億元に達し、前年同期比11％増加し、AI関連の収益の割合は11％を超えて増加し続けました。偶然にも、アリババクラウドの四半期収益は265億4,900万人民元となり、前年同期比6%増加した。中でもAI関連製品の売上高は3桁の成長を達成した。

第二に、2年間の資金調達の減少の後、大型機種分野は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分野は合計371.5億元の資金調達を完了し、2023年の同時期の2倍以上になりました。つまり、アプリケーションが実装され、小規模なパフォーマンス収益と資本収益を達成した後、お金は大型機種トラックで価格戦争を継続する自信になります。

しかし、大規模モデル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だろうか？

今日に至るまで、大型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など海外の大手大規模モデル企業は、2024年に運営コストが85億ドルを超え、約50億ドルの損失が見込まれています。 2023年から2028年までの総損失は440億ドルに達すると予想されています。

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。

中国は大型模型産業において一定の成果を上げているものの、世界の大型模型の平均発展速度と比較すると、訓練や研究開発を停止したり縮小したりするにはまだ時期尚早である。スタンフォード大学基礎モデル研究センターは昨年9月にランキングを発表した。上位10位のモデルメーカーには、AIスタートアップAnthropicのClaude 3.5シリーズ、MetaのLlama3.1シリーズ、OpenAIのGPT-4シリーズ、GoogleのGemini 1.5シリーズなどが含まれています。

現在、中国のビッグモデルトップ10にランクインしたのは、アリババのTongyi Qianwen 2 Instructのみだ。現在、世界には1,328以上のAIビッグモデルが存在します。今後、国産大型トラックへの資本投資はますます増加するでしょう。 2024年には、人工知能業界全体の総資金調達額は前年比で2倍以上に増加しましたが、資金調達取引件数は約10％の増加にとどまりました。

つまり、ビッグモデルトラックは残酷な淘汰期を迎えたのだ。 2024年11月現在、我が国では合計309個の生成型人工知能製品の登録が完了しています。大企業が肉を食べてスープを飲む一方で、中小企業は投資を受けられないだけでなく、存続すら危ぶまれている。生き残るためには、価格競争に参加するか、競争力のあるマーケティングに取り組む必要があります。

しかし、市場を先行して占領しようと決意している大手企業は、マーケティングに必死に資金を投入しながら価格競争を続けるつもりだ。

データによれば、昨年6月初旬、豆宝が新たな大規模広告に費やした金額は1億2400万元に急増した。キミの10月最初の20日間の広告費は1億1000万元に達した。 2025年には、徐々に成熟する大型モデルに多少の自信がつくことは間違いないが、その道のりは長く、資金を投入すべき場所は無数にある。

2. 「コンピューティングパワー」は主要な生産力である

2024年、大手模型会社は継続的な価格競争と圧倒的な広告宣伝を駆使して、さまざまな大型模型製品を現実世界に普及させました。しかし、ユーザー数の増加に伴い、コンピューティングパワーリソースが原因でサービスがクラッシュする事故が再び発生し、ビッグモデルトラック全体が検討対象となりました。

不完全な統計によると、昨年、Kimi、Wenxin Yiyan、ChatGPT...はすべて正常に使用できないという問題を抱えていました。 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、紙の季節になると、Kimi やその他のテキスト処理製品は「麻痺」状態になります。

大規模モデルの開発において計算能力はどの程度重要ですか?かつて、計算能力、アルゴリズム、データは、ビッグモデル技術の「三本の槍」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能力に対する需要は急速に増加し続けています。 GPT-3と最新のLLaMA3-405Bを比較すると、モデルサイズは2.3倍しか増加していないにもかかわらず、必要な計算能力は116倍に増加しています。

そのため、コンピューティングパワーは徐々に大規模モデルトラックの主な生産力となり、世界をリードする大規模モデル企業によるコンピューティングパワーの配置はすでに始まっています。

OpenAIとMicrosoftの巨大データセンタープロジェクトは、1150億ドル以上の費用がかかり、数百万個のGPUが搭載される予定であると報じられています。しかし、OpenAIは満足していないようで、Oracleとの協力に至った。テキサスに設立されるデータセンターは、将来的には数十万台の NVIDIA GPU を収容できるようになります。 Meta は 35 万個の NVIDIA H100 GPU を備蓄する予定で、将来的にはその計算能力備蓄は 60 万個に達する予定です。

コンピューティング能力に対する国内の需要もさらに爆発的に増加しました。一方、ユーザー エクスペリエンスには、それをサポートするためのコンピューティング パワー リソースが必要です。一方、大手企業の製品は均質化が進み、技術に確かな差がないため、何度も値上げするしかありません。計算能力は将来のブレークスルーの鍵となるかもしれません。

一部の機関は、2030 年までに、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。世界的なビッグモデルトラックが、インテリジェントコンピューティングセンター熱の波を引き起こしました。 2024年上半期現在、中国には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、インテリジェントコンピューティングセンターの入札関連イベントは791件で、前年同期比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パワー供給において無視できない点が 1 つあります。それはチップです。

データによれば、NVIDIA は国内 AI トレーニング チップ市場の 80% を占めています。これは間違いなく、コンピューティング パワー サプライ チェーンが形成される前に変更しなければならない行き詰まりです。上海の「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アクション実施計画では、2025年までに、新しく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における国産コンピューティングパワーチップの割合が50％を超えるとされています。

チップ以外にも、世界規模の大規模モデルトラックが提唱する10万枚群の実際の構築には、直面する実際的な問題が数多くあります。

まず、データセンターは膨大な量の電力を消費します。統計によると、10 万枚のカードのクラスターは 1 日あたり最大 300 万キロワット時の電力を消費する可能性があり、これは都市の平均的な 1 日の住宅電力消費量に相当します。第二に、コンピューティングパワークラスターが大きくなるほど、障害率が高くなります。 100,000 枚のカードのクラスターは 20 分ごとに障害が発生する可能性があります。第三に、コンピューティング能力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コンピューティング能力の有効利用率は 50% 未満であ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、大規模なモデルトラック全体が、コンピューティング電源供給プロセスにおけるさまざまな事故の解決に取り組んでいます。まず、エネルギー損失の面では、海外では多くの国際企業が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での共同トレーニングを推進しています。

チップに関しては、国内の多くの企業がマルチコアハイブリッド化を進めている。たとえば、Baidu は異機種コンピューティング能力の統合管理により 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数分に短縮しました。国内の一部コンピューティングパワークラスターの利用率から判断すると、コンピューティングパワーの浪費の状況は改善しつつあります。西安の人工知能コンピューティングセンターのコンピューティングパワー利用率は98.5％にも達する。

世界の大型模型市場が戦略をスタートしたら、後戻りはできないことをさまざまな兆候が示しています。幸いなことに、今回は、メタバースの悲劇がテクノロジー界で繰り返されることはないはずです。

3. 2025年は「大量投入」の時期か？

実際の価値創造を始めることは、2025年のビッグモデルトラックの主なテーマとなっています。現在、ビッグモデルの応用は、金融、ヘルスケア、教育・トレーニング、検索、オフィスなど、さまざまなシーンに徐々に浸透しています。ロビン・リー氏はかつて、業界はもはやモデルに焦点を当てるのではなく、アプリケーションの価値を直接創造すべきだと率直に述べた。

経済観察局の統計によると、2024年10月9日現在、中国サイバースペース管理局は188件の生成人工知能の登録を承認しているが、大規模モデルの30％以上が登録通過後に進捗状況を公表していない。大規模モデルのうち、モデルのトレーニングを加速させているのはまだ約 10% のみです。大規模モデルのほぼ半数が AI アプリケーションの開発に直接取り組んでいます。

この状況の理由は推測しにくいものではありません。一方、業界内での価格競争が続くかどうかに関わらず、その影響は以前に比べて大幅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なければなりません。一方、コンピューティング リソースの現在の技術開発状況では、基本モデルを作成するのに一度に数億ドルの投資が必要になることがよくあります。

マスク氏はかつて、GPT-5のトレーニングには3万～5万個のNvidia H100チップが必要で、チップのコストだけで7億ドルを超えると見積もっていた。技術と資本で競争できなくなった多くの企業が、国を救うためにアプリケーションに頼るという選択肢を自然に選ぶようになった。

大手企業は十分な技術的資源と資金を持っているにもかかわらず、大型モデルが爆発的に普及した時点で、市場競争はすでに「加速器」を始動させていた。事前に応募してチャンスを掴まなければ、歴史の塵の中に埋もれてしまう可能性が高いでしょう。国内だけでも、この2年間で汎用大型モデルや産業用大型モデルが多数登場しています。

「生成型人工知能サービス管理暫定弁法」によると、登録を通過した一般的なビッグモデルには、百度文心易眼、センスタイムのビッグモデル「センスチャット」、百川智能の百川ビッグモデル、知普華章の「知普青眼」などがある。業界のビッグモデルには、崑崙万為の「天宮」ビッグモデル、知乎の「知海図AI」モデル、Kingsoft Officeの「WPS AI」、Futureの「MathGPT」ビッグモデル、NetEase Youdaoの「Zi Yue」教育ビッグモデルなどがあります。

すでに「モデルの海戦略」を開始している企業もある。典型的な例はアリババです。 2024年の雲奇大会で、アリババはさら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、数学モデル、コードモデルなど、100以上のモデルを一挙に発表した。大規模なモデルの出現は、100 の学派が競争することを可能にするため、トラック全体にとって良いことかもしれません。

しかし、ある企業にとって、似たような製品が次々と出れば、自社製品の独自性は大きく損なわれてしまう。特に、現在の大型モデルの路線は、すでに同質化の泥沼にはまり込んでおり、そこから抜け出すことができないからだ。 Baidu を例に挙げましょう。百度の大型モデルの収益は昨年増加したものの、成長率は大幅に低下した。

データによると、2024年第3四半期のBaidu Cloudの月間成長率は14％から11％に低下し、生成AIクラウド収益の月間成長率は95％から17％に急落しました。その理由は、市場競争の激化と密接に関係しています。市場シェアを維持するためには、「アプリケーション」の価値を向上させる必要があります。

しかし、企業がアプリケーションに突入して技術の進歩を諦めてしまっていいのでしょうか?一つ言及しておかなければならないのは、現在の大型モデル市場における受注効率は、モデルそのものと密接に関係しているということだ。過去1年間で、大型入札プロジェクトの数は劇的に増加しており、その中でもアリババクラウド、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はいずれも頻繁に優勝している。

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2億1000万元を落札した。アリババクラウドは20件の入札で総額5億7000万元を落札した。百度雲は37件の入札で総額5億元を落札した。 Volcano Cloudは24件の入札で落札したが、総額はわずか6186万元だった。

なぜ4つの会社はこんなにも違うのでしょうか?これは、Volcano Cloud がインテリジェントボディ分野のあらゆるセグメントから受注しているものの、インテリジェントボディの複雑性やカスタマイズの難易度は高くないため、R&D の規模に応じて平均受注額が変動するためです。言い換えれば、ビッグモデルの財務見通しは常にテクノロジーと正の相関関係にあるということです。 2025年には、大型モデルは成長し続けるだけです。