オープンソースはOpenAIに勝てるか？

米国と中国が人工知能の覇権を争う中、エンジニアリング哲学の根本的な違いが勝者を決める可能性があります。

米国の先駆者であるOpenAIやAnthropicはクローズドソースアプローチを好み、独自のモデルコードを商業インターフェースの背後に閉じ込めているのに対し、中国のAIラボは積極的にオープンソースモデルをリリースしています。この戦略により、開発者は米国の巨大テクノロジー企業のエコシステムに依存することなく、基盤となるコードを無料でダウンロード、検査、深くカスタマイズできます。

Hugging Faceの元アジア太平洋地域エコシステム責任者であるTiezhen Wang氏は、長年にわたってこの傾向を観察してきました。5月にHugging Faceを去る前、彼はこの地域のAIラボがオープンソースモデルを立ち上げるのを支援し、研究者がモデルを開発者にとって使いやすくするのを助けました。

Rest of Worldのバーチャルイベントで、Wang氏はオープンソースモデルの歴史、中国のAIラボがモデルに課金せずにどのように収益化するか、そしてモデル蒸留と知的財産をめぐる議論について語りました。

オープンソースモデルの米中AI競争における役割

多くの人がAI競争について語ります。しかし、オープンソースの世界では、私たちは協力的な考え方を持っています。中国のラボからの多くのオープンソースリリースは、米国のラボを助けています。例えば、DeepSeekの強化学習トレーニングアルゴリズムは、多くの米国の研究ラボのデフォルト設定になりつつあります。多くの中国のオープンソース重みは、米国のハードウェア上で動作しています。

これはゼロサムゲームのように競争するのではなく、互いに助け合うようなものです。私たちはパイを大きくすることで、両方が勝者になることができます。

モデル蒸留をめぐる論争

OpenAIとAnthropicは、中国のAI企業が自社のモデルを蒸留していると非難しています。Wang氏は、研究の世界では蒸留は中立な言葉だと考えています。本を読んで、その本の内容を誰かに伝えるようなものです。相手も本の内容を理解します。それが基本的に蒸留です。

これは研究ラボでよく行われています。蒸留自体に問題はなく、米国でも互いに蒸留していると信じています。最近、Elon Musk氏はxAIがOpenAIから蒸留したことを認めました。

AnthropicとChatGPTもインターネットをクロールしてあらゆる情報を取得していることはよく知られています。したがって、知識を生成しなかった人々が、他の人がその知識を再利用するのを阻止しようとするのは興味深いことです。

すべてのAI生成コンテンツは著作権ゼロであるべきです。そうでなければ、計算能力を持つ人々が乱用し、あらゆる組み合わせを生成してすべてに著作権を主張する可能性があります。

オープンソースモデルの収益化方法

モデルをオープンソース化すると、直接お金を稼ぐのは困難です。しかし、それでも収益を得る方法はあります。

例えば、中国のKimiはモデルを無料でリリースしましたが、最高のインフラサポートを持っているため、彼らのAPIとサブスクリプションは依然として大きな需要があります。モデルがオープンソースとしてリリースされると、人々はそれを実行するためにエンジニアリング時間を費やす必要があります。そのため、初日にはモデルを発表した研究ラボが優位に立ちます。これが収益化の一つの方法です。

別の方法として、Kimiは微調整されたモデルをオープンソースとしてリリースする一方で、ベースモデルを自分たちで保持し、それを販売することができます。

研究ラボがオープンソースモデルをリリースする理由を考えると、ブランディングを構築するためです。ラボを始めたばかりの時、なぜ研究者があなたのため働きたいと思うでしょうか？優秀な人材を獲得するのは非常に困難です。しかし、優れたオープンソースモデルがあれば、誰もがあなたが素晴らしい仕事をしたことを知っています。

中国のAIラボがオープンソースリリースを縮小する傾向

一部のモデルはライセンスを変更しています。例えば、Minimaxはライセンスを変更し、このモデルを使ってお金を稼ぐ場合には支払わなければならないと規定しました。これは、特にクラウドユーザーのようなフリーライダーを防ぎたい場合、オープンソースの世界では非常に一般的な慣行です。

クラウドプロバイダーはオープンソースモデルを無料で実行し、研究ラボと利益を共有することなく利益を生み出す可能性があります。これは不公平です。

したがって、変更の傾向は、個人ユーザーであれば永遠に無料でモデルを使用できるが、クラウドプロバイダーとしてモデルを提供して収益を生み出す場合には、利益の一部を提供しなければならないというものです。Wang氏はこれは公平であり、オープンソースを支援する持続可能な方法だと考えています。

オープンソースからクローズドソースへの移行

Wang氏は、収益化の方法が見つからなければ、より多くの中国のAIラボがクローズドソースに移行することを懸念しています。資金があり、オープンソースを続けられれば、それはすべての人にとって素晴らしいことです。

資本市場が助けに来ていると思います。中国のZhipuの株価はすでに10倍に成長しています。これは間違いなく、彼らがより多くの計算能力、人材、データを獲得し、より良いモデルを生成するのに役立つでしょう。これらの投資により、これらのラボはより長く存続できるでしょう。

スタートアップへのアドバイス

米国のスタートアップにアドバイスするなら、Wang氏は最初に最良のプロダクトマーケットフィットを持つモデルを見つけることを勧めます。それは技術的な決定よりも重要です。強い市場需要を深く満たす製品がなければ、スタートアップは失敗します。これらのモデルはクローズドソースでしょう。

しかし、クローズドソースモデルが確立され、最初のユーザーグループができ、データが蓄積されると、製品の使用方法がわかります。後で生成されたデータを使用してモデルをトレーニングできます。その後、企業はオープンソースモデルへの切り替えを検討し始めるでしょう。最終的には、トークンでおそらく100倍の節約ができます。

中国のAI開発に関する新たな観察

Wang氏は中国への出張から戻ったばかりで、中国市場全体が急速に成熟していると感じています。米国はAIの可能性を探る素晴らしい仕事をしていますが、トークンのコストは大企業にとっても高額です。例えば、Uberは年間のトークン予算を4ヶ月で使い果たしました。Microsoftもトークンが予想より高かったと述べています。

中国では、使用コストがあまり高くないオープンソースモデルが多数あるため、状況は逆です。中国のオープンソースモデルが使用可能なポイントを超えると、使用量は指数関数的に増加するでしょう。観察したところ、中国のすべてのインターネット企業が「トークンマキシング」を始めています。これは基本的に従業員に無制限のトークンを提供して、何ができるかを試させることです。いくつかの大手中国テクノロジー企業は、従業員にAIネイティブになるよう強制し、ドキュメントを書くなどの通常のことをやめさせていると聞いています。

このようなAI導入のアプローチは、米国が行ってきた方法よりもはるかに速いです。今後1〜2年で、中国で非常に興味深いAIの使用と導入が多数見られることになるでしょう。