オープンAI vs. プロプライエタリ：スタンフォードのAIインデックスが明らかにした二極化の真実

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2024年、世界の主要なAIモデルの約90%が産業から生まれた。
AIモデルの開発コストと計算能力が急上昇しており、学術界と企業の開発の格差が拡大している。
オープンウェイトモデルが企業のクローズドモデルに近づきつつある。
AIの影響は産業を超えて広がっている。

2024年において、世界の最も注目されるAIモデルの約90%が企業から提供されています。
前年の60%から大きな増加を見せました。
AIシステムを構築するためのスケール、コスト、計算能力が急増する中で、学術界と企業間の開発格差が無視できないものとなっています。

スタンフォード大学の人間中心の人工知能研究所（HAI）が発表した最新のAIインデックスレポートによれば、学術界は依然として基礎研究の主要な推進力であり、重要な論文を数多く生み出しています。
しかし、大規模で高速なモデルを構築する点では、学術界は追いつけない状況になっています。
訓練に必要な計算量は5ヶ月ごとに倍増し、データセットは8ヶ月ごとに倍増しています。

この変化は、先進的なAIシステムへのアクセスが必須な科学者たちに警鐘を鳴らしています。
モデル開発のコストとインフラ需要が学術ラボの手の届かないところまで拡大する中で、再現性や透明性、科学的独立性に対する懸念が高まっています。

それでも、オープンウェイトモデルは、クローズドソースの商業モデルとのパフォーマンス差を縮めています。
特に、オープンモデルとクローズドモデルの性能差は、1年間で8％からわずか1.7％にまで減少しました。
この急速な進展は、研究者や教育機関に希望を与えています。

また、インファレンスコストが劇的に低下しています。
2022年11月から2024年10月の間に、GPT-3.5レベルのシステムを運用するコストは280倍以上減少しました。
ハードウェアコストは年率30%減少し、エネルギー効率も年40%改善しています。
これらの傾向は、AI開発者やユーザーの参入障壁を低くしつつあります。

一方で、最先端のイノベーションの集中は広範な問題を引き起こしています。
業界が影響力のあるモデルを多数掌握する中、最上位の競争は厳しさを増しています。
スタンフォードによれば、1位と10位のモデル間の性能差は、わずか1年で11.9%から5.4%に縮小しました。

このような状況は、学術機関やデータ、計算リソースにアクセスできない組織にとって特に厳しいものです。
科学の世界では、最新かつ最も効果的なAIシステムへのアクセスが発見のスピードや範囲に直接影響を及ぼします。
オープンソースAIエコシステムの健全性は、技術的な問題だけでなく、科学的な問題でもあります。

スタンフォードHAIのレポートでは、AIの影響がラボを越えて広がっていることが強調されています。
「AIは文明を変革する技術であり、単一のセクターにとどまらず、影響を与えるすべての産業を変革する」と、スタンフォードHAIのエグゼクティブディレクターであるラッセル・ウォルド氏が述べています。
AIの未来を定義するレースにおいて、最前線で構築できる者と取り残される者の違いは、モデルの能力そのものがどれだけ強力になるかと同じくらい重要です。