アナリストは依然として懐疑的
Moor Insights & Strategyの量子コンピューティング、AI、ロボティクスのバイスプレジデント兼プリンシパルアナリストであるPaul Smith-Goodson氏は、懐疑的な見方を示しました。
彼は、百度の’P800 Kunlunチップクラスターの点灯’に関する発表は、数十億のパラメータを持つモデルをトレーニングするための準備として電源が投入されたことを示しているに過ぎないとコメントしました。彼はこれを中国にとって技術的な成果であると認めましたが、OpenAI、Google、IBM、Anthropic、Microsoft、Metaのような企業が同様の規模のパラメータを使用してモデルをトレーニングするのは標準的な慣行であると指摘しました。
Smith-Goodson氏はまた、百度の30,000個のKunlunチップの使用という主張は、大規模モデルのトレーニングに米国の企業が使用するGPUの数と比較すると、特に注目に値するものではないと付け加えました。彼はまた、Kunlunチップは米国のGPUよりも劣っていると述べました。彼は、次世代のAIは約100,000個のGPUを必要とすると予測しています。彼は、ベンチマークがないため、モデルのパフォーマンスがグローバルリーダーと比較してどうであるかについて懐疑的でした。
Smith-Goodson氏は、最初の人工汎用知能（AGI）モデルを構築する競争は中国と米国の間で行われており、米国が現在リードしていますが、中国は積極的に追いつこうとしていると指摘しました。
Info-Tech Research GroupのAI市場調査ディレクターであるThomas Randall氏も、発表について懸念を表明しました。しかし、彼は百度が、Alibaba、Tencent、Huaweiなどの企業を含む、中国の競争の激しいAIセクターで依然として重要なプレーヤーであると強調しました。
彼は、百度のERNIEモデルが、OpenAI/GPTレベルのモデルと競合できる数少ない国内開発のLLMシリーズの1つであると指摘しました。Kunlunチップと新しいクラスターに関する発表は、モデルだけでなく、百度のより広範な関与を強調しています。同社はハードウェアとアプリケーションの包括的なプロバイダーに進化しました。
商業的な制約を伴う戦略的関連性
Randall氏は、百度がDeepSeekやMoonshot AIのような新興企業、およびAlibabaのようなクラウド大企業から大きなプレッシャーにさらされていると指摘しました。その重鎮としての地位にもかかわらず、百度は中国で挑戦者がいないわけではありません。
彼は、地政学的な不信感と米国と中国の技術エコシステムの切り離しにより、百度は西側諸国ではほとんど無関係なままであり、西側への拡大はほぼ不可能になっていると付け加えました。グローバルAIモデルのベンチマークでは、百度はOpenAI、Anthropic、Google、Mistralと比較して、二次的な言及にとどまることがよくあります。
全体として、Randall氏は、百度はグローバルに戦略的な関連性を維持しているものの、その商業的なリーチは西側では限られていると結論付けました。西側のAI企業にとっての重要なポイントは、イノベーションは米国中心だけではないということです。これはAI競争を加速するのに役立ちます。
百度のAIの進歩の詳細な考察
百度が開発者会議で最近発表した内容は、人工知能の急速に進化する状況における同社の地位を固めるための新たな推進力を示しています。ERNIEモデルのアップグレードと、高度なKunlunチップの展開は、ソフトウェアとハードウェアの両方のイノベーションに対する同社のコミットメントを強調しています。しかし、業界アナリストからの生ぬるい反応は、百度がグローバルなAIリーダーと競争し、地政学的な複雑さを乗り越える上で直面する課題を浮き彫りにしています。
ERNIEモデルの強化
ERNIE（Enhanced Representation through kNowledge Integration）モデルは、百度の主力シリーズである大規模言語モデル（LLM）を表しています。最新のイテレーションであるERNIE 4.5 TurboとERNIE X1 Turboは、マルチモーダル機能と推論スキルの大幅な向上を約束します。マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声などのさまざまなソースからの情報を処理および統合できるシステムを指します。この機能は、より汎用性が高く人間のようなAIアシスタントやアプリケーションを作成するために不可欠です。
‘強力な推論’の強調は、百度が複雑なデータから理解し、推論を引き出すモデルの能力を向上させることに焦点を当てていることを示唆しています。これはLLMの開発の重要な領域であり、問題解決、意思決定、創造的なコンテンツ生成などのより高度なタスクを実行できるようにします。
百度の会話型AIプラットフォームであるErnie BotでERNIEモデルを無料で利用できるようにすることは、より広範な採用を促進し、ユーザーからのフィードバックを収集するための戦略的な動きです。このアプローチにより、百度は実際の使用状況に基づいてモデルを改良し、他のAIプラットフォームとより効果的に競争することができます。
Kunlunチップとインフラストラクチャ
百度のKunlunチップの開発と展開は、垂直統合へのコミットメントを示しています。垂直統合とは、企業がテクノロジースタックの複数のレイヤーを制御することを指します。第3世代のP800チップは、AIワークロード、特に大規模モデルのトレーニングを高速化するように設計されています。独自のチップを開発することで、百度は外部サプライヤーへの依存を減らし、特定のAIアプリケーションのパフォーマンスを最適化することを目指しています。
30,000個のP800チップのクラスターの起動は重要な成果であり、大規模なAIモデルのトレーニングの計算需要を処理する百度の能力を示しています。しかし、アナリストが指摘したように、このインフラストラクチャの規模は、米国の主要なAI企業に依然として遅れをとっている可能性があります。AIハードウェアにおける継続的な競争は、チップ設計と大規模なAIトレーニングおよび展開をサポートするために必要なインフラストラクチャの両方の重要性を強調しています。
競争と課題
百度は、確立されたテクノロジー大手と新興企業の両方からの課題に直面し、非常に競争の激しいAI市場で事業を行っています。中国では、Alibaba、Tencent、Huaweiなどの企業がAIの研究開発に多額の投資を行っています。DeepSeekやMoonshot AIのようなスタートアップもAIイノベーションの限界を押し広げており、百度が競争力を維持するための追加のプレッシャーを生み出しています。
地政学的な要因も、百度のグローバルな見通しにおいて重要な役割を果たしています。米国と中国のテクノロジーエコシステムの切り離しは、百度が西側の市場に拡大する能力を制限しています。信頼の問題と規制のハードルは、グローバルなプレゼンスを確立するための取り組みをさらに複雑にします。
より広範なAIの状況
業界アナリストからのコメントは、AIの状況におけるより広範なトレンドと課題を強調しています。AGI（人間の知的タスクを実行できるAIシステムを作成するという究極の目標）の開発競争は、激しい競争と投資を推進しています。米国が現在この競争をリードしていますが、中国は急速に進歩を遂げています。
ベンチマークとパフォーマンスメトリックへの焦点は、客観的な基準に基づいてAIモデルを評価することの重要性を強調しています。ただし、標準化されたベンチマークの欠如とAIシステムの複雑さにより、異なるプラットフォームおよびアーキテクチャ間でモデルを比較することが困難になっています。
実用的なアプリケーションと商業化への重点は、AIが単なる技術的な追求だけでなく、ビジネスチャンスでもあるという認識の高まりを反映しています。企業は、現実世界の問題を解決し、収益を生み出すことができるAIソリューションの開発にますます焦点を当てています。
主要なポイント
百度の最近の発表は、AIテクノロジーを進歩させ、グローバル市場で競争するための同社のコミットメントを示しています。ERNIEモデルのアップグレードとKunlunチップの展開は、重要な前進です。しかし、同社はグローバルなAIリーダーと競争し、地政学的な複雑さを乗り越え、AIソリューションを商業化する上で課題に直面しています。
より広範なAIの状況は、激しい競争、急速なイノベーション、および実用的なアプリケーションへの重点の高まりによって特徴付けられます。AGIを開発する競争は、大きな投資と研究を推進しており、米国と中国の両方がリーダーシップを争っています。AIの未来は、継続的なイノベーション、コラボレーション、および現実世界の問題を解決することへの焦点にかかっています。
AIレースにおける百度の将来
百度の最近の進歩は、控えめな熱意をもって迎えられていますが、世界のAIの舞台で主要なプレーヤーであり続けるための継続的な努力を強調しています。ERNIEモデルの強化とKunlunチップインフラストラクチャの活用に焦点を当てた戦略は、ソフトウェアとハードウェアのイノベーションへの二重のアプローチを強調しています。しかし、前進する道は、激しい競争、地政学的な制約、およびAIテクノロジーの絶え間なく変化する状況など、課題に満ちています。
百度の戦略的必須事項
AI競争で効果的に競争するために、百度はいくつかの主要な戦略的必須事項に対処する必要があります。
イノベーション： AIテクノロジーの限界を押し広げるために、研究開発に継続的に投資します。これには、モデルのパフォーマンスと機能を向上させるために、新しいアーキテクチャ、アルゴリズム、およびテクニックの探求が含まれます。
コラボレーション： 学術機関、研究機関、および他の業界プレーヤーとのコラボレーションを促進し、外部の専門知識を活用し、イノベーションを加速します。
エコシステムの開発： AIプラットフォームとサービスを中心に、開発者、パートナー、およびユーザーの堅牢なエコシステムを構築します。これには、開発者が革新的なアプリケーションとソリューションを作成できるようにするためのツール、リソース、およびサポートの提供が含まれます。
市場の拡大： 新しい市場に拡大し、収益源を多様化する機会を探します。これには、百度が独自の強みと能力を活用できる特定の業界または地域をターゲットにすることが含まれる場合があります。
地政学的なナビゲーション： リスクを軽減し、機会を活用するために、複雑な地政学的な状況を慎重にナビゲートします。これには、国際的なパートナーとの信頼を構築し、さまざまな規制環境に合わせて戦略を調整することが含まれます。
政府の支援の役割
政府の支援は、AIのイノベーションと競争力を促進する上で重要な役割を果たします。中国政府はAIを戦略的な優先事項とし、百度のような国内企業に多額の資金と政策支援を提供しています。この支援には、研究開発、インフラストラクチャの開発、および人材育成への投資が含まれます。
ただし、政府の支援には、特定の義務と制約も伴います。政府の資金提供を受ける企業は、より厳格な監視と規制の対象となる可能性があり、戦略を国の優先事項に合わせる必要が生じる可能性があります。
人材の重要性
トップAI人材の獲得と維持は、百度の成功に不可欠です。AI人材をめぐるグローバルな競争は激しく、企業は最も優秀で賢い人材を引き付けるために、競争力のある給与、福利厚生、およびキャリアの機会を提供する必要があります。
外部の人材を引き付けることに加えて、百度は既存の人材のトレーニングと開発にも投資する必要があります。これには、従業員が新しいスキルを習得し、最新のAIテクノロジーに遅れないようにするための機会の提供が含まれます。
倫理的考慮事項
AIテクノロジーがより強力になり、普及するにつれて、倫理的考慮事項がますます重要になります。百度は、AIシステムが責任ある倫理的な方法で開発および展開されるようにする必要があります。これには、バイアス、公平性、透明性、説明責任などの問題への対処が含まれます。
百度はまた、ユーザー、規制当局、市民社会組織などの利害関係者と協力して、倫理的な懸念に対処し、AIシステムへの信頼を構築する必要があります。
結論
AIレースにおける百度の旅はまだ終わっていません。同社は重大な課題に直面していますが、多くの強みも持っています。イノベーション、コラボレーション、エコシステムの開発、市場の拡大、および地政学的なナビゲーションに焦点を当てることで、百度は長期的な成功に向けて位置づけることができます。
AIの未来は、世界中の企業、政府、および研究者の共同の努力にかかっています。協力することで、AIの可能性を最大限に引き出し、すべての人にとってより良い未来を創造することができます。