Ведущие мировые лаборатории искусственного интеллекта (AI) вовлечены в неустанную гонку за разработку самых сложных базовых моделей. Однако глава одного из основных игроков в этой области предполагает, что различия между топовыми моделями могут уменьшаться.
Эта заставляющая задуматься точка зрения принадлежит Сатье Наделле, генеральному директору Microsoft, компании со значительными инвестициями в исследования и разработки в области AI, особенно благодаря тесному сотрудничеству с OpenAI. В недавнем выступлении в подкасте Наделла поделился ценными сведениями об изменяющемся ландшафте базовых моделей AI. Его замечания предлагают уникальный взгляд ведущего технологического деятеля на быстро развивающуюся индустрию AI. Примечательно, что он утверждает, что OpenAI, несмотря на свою репутацию производителя передовых моделей, в первую очередь является компанией, ориентированной на продукт, а не на модель.
Приверженность Microsoft созданию моделей
‘У нас есть права интеллектуальной собственности от OpenAI, и поэтому мы заинтересованы в создании моделей’, - заявил Наделла. Он подчеркнул разработку Microsoft серии Phi, коллекции небольших моделей AI, и признал возможности команды Мустафы Сулеймана, сославшись на чат-бота Pi, который Сулейман представил в Inflection AI. Эти замечания указывают на амбиции и возможности Microsoft по разработке собственных моделей.
Коммодитизация базовых моделей
Наделла намекнул, что базовые модели могут в конечном итоге оказаться не самым важным компонентом цепочки создания стоимости AI. ‘Я считаю, что модели становятся товаром в облаке’, - заметил он. Развивая эту мысль, он заявил: ‘OpenAI - это не в первую очередь модельная компания; это продуктовая компания, которая, к счастью, обладает исключительными моделями. Это выгодно как им, так и нам как их партнерам’. Это говорит о том, что, хотя передовые модели важны, реальное конкурентное преимущество заключается в создании успешных продуктов, использующих эти модели.
Будущее индустрии AI
Точка зрения Наделлы имеет существенное влияние в технологическом мире. Его утверждение о том, что базовые модели становятся стандартизированными, подразумевает, что простое обладание самой передовой моделью может не дать долгосрочного преимущества. Скорость инноваций в AI означает, что любое превосходство в производительности модели, скорее всего, будет временным. Следовательно, акцент смещается на следующий уровень цепочки создания стоимости: разработку привлекательных приложений и сервисов, использующих эти модели.
Этот сдвиг предполагает, что будущее AI, вероятно, будет благоприятствовать компаниям, которые могут беспрепятственно интегрировать эти все более мощные, но похожие модели в удобные и ценные продукты. Это изменение фокуса, от разработки моделей к разработке продуктов и интеграции системного стека, потенциально может изменить конкурентный ландшафт индустрии AI. Компании с надежными возможностями разработки продуктов и сильными экосистемами для распространения продуктов, такие как Microsoft и Google, по-видимому, хорошо подготовлены к тому, чтобы извлечь выгоду из этой тенденции.
Более глубокий взгляд: точка зрения Наделлы на коммодитизацию AI
Комментарии Наделлы о коммодитизации базовых моделей AI заслуживают более пристального внимания. Это не просто случайное наблюдение; это стратегическое понимание лидера компании, которая делает большую ставку на AI. Чтобы в полной мере оценить последствия, давайте разберем ключевые элементы его аргументации.
Что означает ‘коммодитизация’ в контексте AI?
В экономике товар (commodity) — это базовый товар, используемый в торговле, который взаимозаменяем с другими товарами того же типа. Подумайте о таких товарах, как нефть, пшеница или медь – они в значительной степени однородны, независимо от того, кто их производит. Когда Наделла говорит, что модели AI становятся товаром, он предполагает, что различия между моделями высшего уровня сокращаются до такой степени, что они становятся почти взаимозаменяемыми.
Это не означает, что модели становятся плохими или неэффективными. Как раз наоборот – они становятся настолько мощными и настолько широко доступными, что уникальное преимущество, которое предлагает любая отдельная модель, уменьшается. Это похоже на наличие нескольких марок бензина, которые выполняют практически одну и ту же функцию в вашем автомобиле.
Почему происходит коммодитизация?
Этой тенденции способствуют несколько факторов:
Быстрые инновации: Темпы развития исследований в области AI невероятно высоки. Постоянно появляются новые методы, архитектуры и методы обучения, что приводит к быстрому повышению производительности моделей. Это означает, что лидерство любой компании в области возможностей модели, скорее всего, будет недолгим.
Усилия по открытому исходному коду: Сообщество AI поддерживает разработку с открытым исходным кодом. Многие исследовательские статьи, наборы данных и даже предварительно обученные модели находятся в открытом доступе. Эта демократизация знаний и ресурсов ускоряет прогресс во всех направлениях, затрудняя любому отдельному субъекту сохранение проприетарного преимущества.
Облачные вычисления: Крупные поставщики облачных услуг, такие как Microsoft Azure, Google Cloud и Amazon Web Services, предлагают доступ к мощным моделям AI через API. Это упрощает интеграцию AI в продукты компаний, не требуя разработки собственных моделей с нуля. Облако действует как уравнитель, предоставляя доступ к передовым возможностям AI широкому кругу пользователей.
Фокус на приложениях: Как отмечает Наделла, реальная ценность все больше смещается от самих моделей к приложениям, построенным на их основе. Компании понимают, что наличие немного лучшей модели не имеет значения, если вы не можете создать продукт, который люди захотят использовать.
Последствия для индустрии AI
Коммодитизация базовых моделей имеет серьезные последствия для ландшафта AI:
Сдвиг в конкурентном преимуществе: Компании больше не могут полагаться исключительно на наличие ‘лучшей’ модели. Фокус смещается на:
- Инновации в продуктах: Создание удобных, ценных приложений, решающих реальные проблемы.
- Стратегия данных: Доступ к уникальным, высококачественным данным для обучения и тонкой настройки моделей становится еще более важным.
- Интеграция системного стека: Создание надежной инфраструктуры, которая может эффективно развертывать и управлять продуктами на базе AI.
- Распространение и экосистема: Наличие сильной сети и платформы для охвата клиентов и интеграции с другими сервисами.
Рост продуктов на базе AI: Мы, вероятно, увидим взрыв приложений, управляемых AI, в различных отраслях. По мере того, как базовые модели становятся более доступными, снижается барьер для входа в разработку продуктов на базе AI.
Новые бизнес-модели: Компании могут изучить новые способы монетизации AI, такие как:
- AI-как-услуга: Предложение специализированных возможностей AI через API.
- Модели подписки: Предоставление доступа к инструментам и платформам на базе AI.
- Рынки данных: Продажа или лицензирование уникальных наборов данных.
Потенциальная консолидация: Небольшим компаниям, которые сосредоточены исключительно на разработке моделей, может быть сложно конкурировать. Мы можем увидеть слияния и поглощения, поскольку более крупные компании стремятся приобрести таланты и технологии.
Стратегическое позиционирование Microsoft
Точка зрения Наделлы особенно интересна, учитывая тесное партнерство Microsoft с OpenAI. Microsoft вложила значительные средства в OpenAI и имеет эксклюзивный доступ к некоторым из ее самых передовых моделей, таких как GPT-4. Итак, почему Наделла преуменьшает важность наличия ‘лучшей’ модели?
Ответ кроется в более широкой стратегии Microsoft:
Доминирование в облаке: Основная цель Microsoft — стать ведущим поставщиком облачных услуг для AI. Признавая коммодитизацию моделей, Microsoft может позиционировать Azure как платформу, где предприятия могут получить доступ к различным моделям, независимо от того, кто их создал. Это смещает фокус с отдельных моделей на общую экосистему.
Фокус на продуктах: Microsoft имеет долгую историю создания успешных продуктов (Windows, Office и т. д.). Наделла признает, что реальная ценность AI заключается в создании привлекательных приложений, и Microsoft имеет хорошие возможности для этого.
Партнерство с OpenAI: Хотя Microsoft извлекает выгоду из передовых моделей OpenAI, комментарии Наделлы предполагают, что Microsoft не полагается исключительно на OpenAI. Microsoft инвестирует в собственные исследования и разработки в области AI, обеспечивая диверсифицированный подход.
Долгосрочное видение: Наделла играет в долгую игру. Он понимает, что ландшафт AI постоянно меняется, и сосредоточение внимания исключительно на превосходстве модели является недальновидной стратегией. Принимая коммодитизацию, Microsoft может адаптироваться к будущим изменениям и сохранить свои лидирующие позиции.
Выводы Наделлы предлагают ценный взгляд на будущее AI. Коммодитизация базовых моделей — это важная тенденция, которая изменит отрасль, сместив фокус с разработки моделей на инновации в продуктах и интеграцию системного стека. Компании, которые понимают и адаптируются к этому изменению, будут иметь наилучшие возможности для процветания в развивающемся ландшафте AI.