AI Times｜2025年09月14日のAIニュース

AIブームが進む中、基盤モデルを開発する巨大企業が置き去りにされる可能性が浮上している。かつては「GPTラッパー」と軽視されたAIスタートアップが、特定タスク向けのモデルカスタマイズやインターフェース設計に注力し始めたからだ。

基盤モデルの価値が変化している背景には、事前学習のスケーリング効果が鈍化している事実がある。AIの進歩は止まっていないが、超大規模モデルの初期利益は減少し、事後学習や強化学習が新たな進化の源泉となっている。

競争環境も変化している。スタートアップはGPT-5、Claude、Geminiなど基盤モデルを互換性のある部品として扱い、ユーザーが気づかない間にモデルを切り替えることを前提に設計している。

この状況は、OpenAIやAnthropicのような基盤モデル企業を低マージンのコモディティ事業のバックエンドサプライヤーに変えるリスクをはらんでいる。ある創業者はこれを「スターバックスにコーヒー豆を売るようなもの」と表現した。

もちろん、基盤モデル企業が完全に脱落するわけではない。ブランド力、インフラ、巨額の資金など持続的な優位性も存在する。しかし、昨年までの「より大きな基盤モデルを構築する」という戦略は魅力を失いつつある。

AI開発の速いペースを考えると、現在の事後学習への注目も半年後には逆転する可能性がある。最も不確実なのは、汎用人工知能への競争が医薬品や材料科学で新たなブレークスルーを生み出す可能性だ。

結局のところ、AIの価値は基盤モデル自体ではなく、それを活用するアプリケーションやユーザー体験に移行しつつある。企業はこの変化に適応し、新たな競争優位性を築く必要に迫られている。

ジャーナリストのカレン・ハオ氏は、著書「AI帝国」で現代のAI産業、特にOpenAIを「帝国」と表現しました。その背景には、「人類への利益」というAGIへの熱狂的な信仰があると指摘。この信念が、速度や規模の拡大を優先させ、多大なコストを生んでいると分析しています。

ハオ氏は、OpenAIが「勝者がすべてを得る」という競争を定義した結果、速度第一主義が生まれたと分析。効率性や安全性よりもスピードが優先され、既存技術に計算資源を投入するという安易な道が選ばれたと指摘しています。この手法が業界全体の基準となってしまったのです。

この開発競争には天文学的なコストが伴います。OpenAIは2029年までに1150億ドルの資金を使う見通しですが、それ以上に問題なのは社会的な被害です。雇用喪失や環境負荷の増大、発展途上国のデータ作業者への搾取など、その拡大は多大な代償を支払っています。

しかし、ハオ氏はスケーリング以外の道もあったと指摘します。アルゴリズムの改善も進化の方法です。その好例がGoogle DeepMindのAlphaFoldです。特定目的に特化し、科学的なブレークスルーをもたらした一方で、LLMのような有害な副作用を最小限に抑えています。

最大の危険は、その「使命」に酔いしれて現実感覚を喪失することです。製品の人気を「人類への利益」と混同し、被害を過小評価している。ハオ氏は、自らの信念に囚われ、現実から目を背けることの危うさを強く警告しているのです。

OpenAI会長のブレット・テイラー氏が、現在のAI市場はバブル状態にあると認めました。しかし、長期的には巨大な経済価値を生み出す可能性があり、1990年代のdot-comバブルと状況は似ているとの見解を示しました。

テイラー氏は、OpenAIのサム・アルトマンCEOが示した「AIで誰かが膨大な額の資金を失う」との見解に同意。多くの人が資金を失う可能性を指摘しつつも、それだけが全体像ではないと強調しました。

「AIは経済を変革し、将来にわたって巨大な経済価値を創造する」とテイラー氏は述べます。バブル期には多くの企業が倒産したものの、インターネットという基盤技術が社会を変えた事実を重ね合わせました。

この発言は、目先の投資熱の行方に一石を投じるものです。しかし、その本質は、AIという技術そのものが持つ潜在的な力を信じ、バブル期を乗り越えた未来を見据えるものであると言えるでしょう。

AIによる「バイブコーディング」が普及し、シニア開発者がAI生成コードの検証・修正に追われる「AIの子守」役を担っています。AIは生産性を向上させますが、予測不能なバグやセキュリティリスクを生むためです。

ある調査では95%の開発者がAIコードの修正に時間を費やしていると回答。AIはパッケージ名を間違えたり、重要な情報を削除したり、システム全体を考考慮しないコードを生成することがあります。

開発者は、AIを「頑固な十代」と例えます。指示通りに動かず、意図しない動作をし、修正には手間がかかります。この「子守」業務は、シニア開発者の負担を増大させているのです。

特に懸念されるのがセキュリティです。AIは「早く」作ることを優先し、新人が犯しがちな脆弱性をコードに混入させる可能性があります。従来の厳密なレビューを bypass する危険も指摘されています。

では、なぜ使い続けるのか。多くの開発者は、プロトタイプ作成や単純作業の自動化による生産性向上のメリットが、修正コストを上回ると考えています。

今後、開発者の役割はコードを直接書くことから、AIを正しく導き、その結果に責任を持つ「コンサルタント」へとシフトしていくでしょう。この監督こそが、イノベーションの税金なのです。

英国のUK-LLMイニシアチブは、NVIDIAのAI技術を活用し、ウェールズ語で推論可能なAIモデルを開発しました。これにより、医療や教育などの公共サービスが母語で利用可能となり、言語の継承とアクセシビリティ向上に貢献します。

このモデルはNVIDIAのNemotronを基盤としています。ウェールズ語のデータが少ない課題を克服するため、AIを使い英語データから大量のウェールズ語データを生成。この手法が開発の鍵となりました。

モデルの学習には、英国最強のスーパーコンピューター「Isambard-AI」が活用されました。NVIDIAの最新チップを搭載するこのインフラにより、短期間での高品質なモデル開発が実現しました。

言語学的な正確性を担保するため、ウェールズ語話者の割合が最も高い地域にあるバンガー大学が協力。AIが苦手とする語頭の変化など、言語のニュアンスを精査しました。

今回のフレームワークは、アイルランド語やスコットランド・ゲール語など、他の英国の少数言語へも応用される予定です。将来的にはアフリカや東南アジアの言語にも展開が期待されます。

AIチャットボットが人々の心のよりどころとして注目を集めています。聖書に関する質問に答えるアプリが3,000万回以上ダウンロードされるなど、精神的な悩みを解消する新たな手段として利用が拡大しているのです。

一部のアプリでは、聖書や教義に基づいて回答するのが基本ですが、「神と直接対話できる」と謳うウェブサイトも登場。専門家は、教会や寺院に足を運んだことのない世代にとって、信仰への入り口になると指摘しています。

しかし、こうしたチャットボットには専門家から懸念の声も上がっています。背景には、AIが持つユーザーの意見を肯定しようとする特性があります。

テキサスA&M大学のハイディ・キャンベル教授は「AIは私たちが聞きたいことを語るだけ」と警鐘を鳴らします。それは霊的な見識ではなく、データとパターンに基づく回答だからです。

この現象は、AIが人間の最もデリケートな領域にまで浸透しつつあることを示唆しています。ビジネスの観点からは新たな市場ですが、テクノロジーの倫理的な側面を改めて考える必要があるでしょう。