2024年のAIクラウドを定義する5つのトレンド

xguru · 2024-07-02T13:51:24+09:00

# AI基盤モデルがBig Techの新たな戦場を形成あらゆる技術変化は、基盤レイヤーを支配するための競争を引き起こす。AI時代も例外ではない基盤モデルは、下流のAIアプリケーションとツールを動かす新たな「石油（Oil）」である 2023年、基盤モデル企業はAIベンチャー資金調達の60%以上を占めた OpenAI、Anthropic、Mistral、Cohereなどは、1,240億ドルの時価総額で230億ドルを調達とりわけこの資本流入は主に企業VCによって主導され、Morgan Stanleyによれば2023年の民間GenAI資金調達の90%を占めた（2022年の40%から上昇） Microsoft、Google、Amazon、NVIDIA、Oracleのようなビッグテック企業は、現在では基盤モデル企業に相当な持分を保有しているこれらの投資は、こうしたテック大手のAI能力を強化し、中核となるクラウドおよびコンピューティングサービスの利用を促進するために戦略的に調整されているこのほか、GoogleのGeminiやMeta AIのLlamaのように、自社の基盤モデル施策を進めるビッグテック企業もあるこの基盤レイヤーに大量の資金が流入することで、競争は前例のないスピードで激化し、エコシステム全体で膨大なイノベーションを推進している 2023年に観測された主なトレンド: ベースモデルが急速に改善している: 汎用LLMは、精度やレイテンシといった基本性能だけでなく、マルチモーダル機能を含む最先端領域でもますます向上している GPT-4oのリリースは私たち全員を驚かせ、新リリースではアップロードされたファイルから動画や音声を見て理解できる能力や、短い動画を生成できる機能が示されたモデル改善の目まぐるしいスピードは、寿命が数カ月単位のモデルに対する投資戦略に疑問を投げかけているオープンソースとクローズドソースの戦いが激化: Llama 3の最近のリリースにより、オープンソース陣営のリーダーがクローズドソースモデルの性能にほぼ追いついたことで、オープンソース対クローズドソースの論争は2024年も引き続きホットトピックとなっている規制の影響により、クローズドソース陣営が新たな商用化戦略の一環として旧モデルを公開すべきかどうか、あるいはオープンソースのリーダーが史上初めてこの市場の勝者になり得るのかといった新たな問いが浮上しているスモールモデル運動が拡大: HuggingFaceのCEO兼共同創業者であるClem Delangueは、2024年がSLMの年になると宣言した今年リリースされたMistral 8x22bのような例は、より大きなモデルが性能面で常に優れているわけではなく、小さなモデルがコストとレイテンシの面で大きな利点を持ち得ることを示している新たなアーキテクチャと特化型基盤モデルの登場: Transformerを超える新しいモデルアーキテクチャの登場に対する期待が高まっている例えば、状態空間モデルや幾何学的深層学習は、計算集約度がより低く、より長いコンテキストを扱えたり、構造化された推論を示したりできる基盤モデルの最前線を押し広げているまた、コード生成、生物学、動画、画像、音声、ロボティクス、音楽、物理学、脳波などのための特定用途モデルを訓練するチームも爆発的に増加しているこれはモデルレイヤーにさらなる多様性のベクトルを加える基盤レイヤーではあまりに多くのことが起きており、地面が動いているように感じられるしかし、ここに投じられた莫大な資金にもかかわらず、現時点で勝者は明確ではない予測: AIモデルをめぐる戦いは近い将来も熱を帯び続けるだろう。なぜなら、これは今後数年間でどのビッグテック企業がクラウドおよびコンピューティング市場の覇者になるかを決める重要な「陣取り合戦」だからだこのモデルレイヤー争いで誰が最も大きな価値を獲得するかについての近未来シナリオ: 現実 1: モデルレイヤーがコモディティ化する VCとビッグテックがAIリーダー争いを後押しする中で、数億ドル規模の資本は無駄になるのだろうか。最も資本力のあるモデルが勝者になるとは限らない。オープンソースモデルが引き続き主要市場プレイヤーに挑戦しているからだしかし、AIモデルがコモディティ化する未来は、必ずしもモデルの価値低下を意味しない。商品としてのAIモデルは、コモディティとしてのコンピューティングや石油に近いものになるだろういずれは世界のビジネス運営に不可欠な資産となるだろうこの現実では、AIエコシステムの最終的な価値はモデルそのものではなく、コンピューティングおよびクラウドサービス事業者、マーケットプレイス、アプリケーションによって獲得されることになるただし、AIモデルがコモディティ化する世界でも、石油市場で見られたように、この「コモディティ」を販売する非常に価値の高い企業が1社か2社現れる可能性はある現実 2: AIモデル大手がパイを分け合うクラウド戦争と同様に、ビッグテックの戦略投資家や企業VCから巨額の支援を受けるいくつかの注目すべき新興モデル企業が、基盤モデルのエコシステムを握り、巨大企業になるだろうそれぞれの勝者は、流通、価格／コスト効率、規制面の影響などと技術的差別化を組み合わせられる、独自のくさびを見つけるだろう依然として多様なプレイヤー（特にオープンソース）は存在し得るが、価値は上位数社のモデルプレイヤーに帰着するだろう明日のAI巨人を決めるのは、優れた技術だけでなく、彼らが確立した流通チャネルでもある現実 3: AIモデルがポテトチップス市場のように多様で人気のあるものになるポテトチップスに無限のフレーバーがあるように、AIモデル経済の未来も地域の食料品店のスナック売り場によく似たものになるかもしれない多くのモデル企業が繁栄できるのは、他社も生き残れるだけの十分に差別化されたユースケース（例: フォームファクタ、性能、レイテンシ、コスト、セキュリティなど）があるためださらに、地政学的な考慮がAIモデルの領域に入り込めば、地理や規制がここでも役割を果たし得る。規制や主権の問題がこのレイヤーの多様性拡大を後押しするからだ予測: コンセンサスには至らなかったが、私たちのパートナーのほぼ半数は、クローズドソースモデルがLLMコンピューティングサイクルの大半を主導し、最終的にはAIモデル大手が経済的なパイを分け合うと予測している（上記のシナリオ #2）。私たちは、クラウドの巨人たちがコンピューティング、チップ、資本へのアクセスを活用し、自らに有利な形で戦いに影響を与えると見ているそして先頭集団はすでにレースに参加している Microsoft/OpenAI、AWS/Anthropic、Google/Gemini、そしてMeta/Llamaは、欧州のリーダーであるMistralを含め、Linuxに相当するOSSの代替案である # AIが私たち全員を10倍の開発者にしている今どきのエンジニアは常にビルダーであり学生でもあり、本業をこなしながらも新しい言語、フレームワーク、インフラなどを継続的に学ばなければならない AIの登場により、開発者は、データ管理、キュレーション、プロンプト、事前学習、ファインチューニングのための新たなインフラ製品群を含め、絶えず進化するLLMを活用するためのまったく新しいツールチェーンとベストプラクティスを身につけなければならなくなった AI時代には、毎年10年分の新しい開発者知識を素早く習得しなければならないしかしAIは、この複雑さに対する解決策にもなり得る 2023年にはコードコパイロットが広く採用され、 2024年初頭には、単純なコーディング作業のエンドツーエンド自動化の可能性を示唆するエージェントツールの初期バージョンが登場した予測: AIによって、開発者の役割は他のどの職業よりも急激に変化するだろう。10年後には、コンピュータを持つすべての人が相当な開発能力を備えるようになり、その結果ソフトウェア開発のスピードは急激に加速し、テックスタートアップ創業者の平均年齢は大幅に低下するだろう AI開発者エコノミーの急速な進化を牽引する3つの主要領域: 1. コードコパイロット業界はイノベーションと競争の温床となっており、2023年にはGenAI技術とツールに39億ドルのVC資金が投資された。 GitHubの既存Copilot製品は、OpenAIのGPT-4とCodexモデルを基盤に1,400万件以上インストールされた Tabnine、Magic.dev、Augment、Poolside、Cursor AI、OpenDevin、Cognition's Devin、Supermavenなど、多額の資金を調達して成長するスタートアップ競合が、開発者とともに構築と反復を進めている 2. エージェント検索および生成機能を内蔵したコパイロットの「Graduation Motion」は、今後数年にわたり莫大な価値を創出するだろう。 Devin、SWE-agent、OpenDevinは、開発者環境（例: ファイルエディタ、bashシェル）やインターネットと相互作用しながらコーディング作業を完了する、エンドツーエンドのエージェントツールの可能性を示している 3. コードと言語の推論はAI活動の中心地であり続け、モデル層のイノベーション（例: GPT-4、Claude 3 Opus）と新たな推論/エージェントのパラダイム（例: Cognition's Devin、SWE-agent、OpenDevin）の両方から恩恵を受けるだろう。モデル層の改善はコード編集と補完の品質向上につながり、最終的には開発者とソフトウェア組織に価値をもたらすレイテンシ、コンテキストサイズの限界を押し広げ、言語ドメインや事前学習セットを拡張するシステムも、開発者に莫大な価値をもたらすだろう AIはイノベーションと激変の両方を主導し、開発者のスピード、生産性、ソフトウェア組織のレバレッジを加速させている先進的なソフトウェア組織は、新興ツールやベンダーを定期的に調査し、高付加価値の開発者向けソフトウェアを迅速に優先付けして導入している開発者予算は再び動き始めており、目に見える影響をもたらすツールに対する支払い意思も高い開発者起業家にとって、今は何かを構築するには刺激的な時期だ。コパイロットはもちろん、インフラ、開発ツール、QA、IT構成とプロビジョニング、セキュリティ運用監視、ペネトレーションテストなど、多くの機会があるコパイロットは現在もっとも明確な機会かもしれないが、同時にもっとも競争が激しい分野である可能性が高いセキュリティのSecOpsからSRE、QA、ペンテストに至るまで、より特定の開発者領域でツールが爆発的に増加しているこれらのツールはLLMを用いて低レベルの複雑さを抽象化し、時間がかかり苦痛を伴うエンジニアリング作業を自動化することで、より高次の作業のためのエンジニアリングリソースを確保する DevOpsプロセスにAIを統合することで、CI/CDパイプライン、自動化テスト、デプロイ戦略が改善され、より高速で安定したソフトウェア提供が可能になるコードリファクタリングは、開発者ワークフローとエコシステムにおけるAIの影響を示すもう1つの優れた例である多くの現代的なエンジニアリングチームは、FTE時間の一部しか純粋な新規コード作成に充てていない特に大規模組織では、SWE時間のかなりの部分が、ソフトウェアエンジニアリング職の「華やかでない」部分であるコード保守、セキュリティ、テストに費やされているコードリファクタリングのような多くの作業はスタックに対する深い知識を必要とし、しばしばシニアエンジニアが気後れしながら取り組む扱いにくいプロジェクトである AIには、こうした課題を解決できる明確な潜在力がある Gitar、Grit、ModelCodeなどのスタートアップは、コード生成モデル、静的解析、ASTパーサーを活用してコード構造を解釈し、言語、パッケージライブラリ、フレームワーク間でコードを移行しているこうした取り組みの一部は最新のWebフレームワークに焦点を当てている一方で、別の一部は、時間の経過とともに熟練エンジニアが時代遅れになりつつある脆弱なレガシーエンジニアリングスタック（例: COBALT、PEARLなど）で動作している中核的なソフトウェアエンジニアリング機能に隣接する多くのワークフローも、時間がかかり反復的で、自動化に適している > 予測: 2030年までに企業ソフトウェア開発者の大多数は、ソフトウェアレビュアーに近い役割を担うようになるだろう。開発コストが下がり、経験豊富な開発者の生産性が高まるにつれて、給与は上昇するだろう AIはあらゆる雇用市場の範囲と必要スキルに影響を与えるだろうが、おそらく開発者ほど大きな影響を受ける職種はない AIの改善は、この職業の生産性を大幅に高めるだけでなく、開発者の世界の境界を拡張するだろう 10年後には、開発能力は世界の大多数の人々にとってアクセス可能なスキルになっているだろう # マルチモーダルモデルとAIエージェントがソフトウェアと人間の関係を変えるだろうマルチモーダルモデルとAIエージェントの台頭は、AIの次世代イノベーションを主導している初期のテキストベースモデルよりもはるかに広範なユースケースへと、AIの潜在的な適用範囲を劇的に拡大している AI起業家には、エージェントワークフローだけでなく、音声、画像、動画といった新たなモダリティ全般でイノベーションを起こす新しい機会が生まれているこれらのモダリティはAIに視覚、聴覚、言語など人間に匹敵する能力を与え、こうした感覚に依存する人間の業務のかなりの部分を補強するうえでAIが役割を果たせる機会を開く音声音声AI企業の第一波は、主としてAutomatic Speech Recognition（ASR）の進歩を活用している Abridgeは医師と患者の会話のメモを記録する Rillavoiceは営業トレーニングを支援するため、フィールドセールス担当者と顧客の会話を記録する退屈で反復的なワークフローを処理できる会話型音声製品を開発する、新たな音声AI企業が登場しているこれにより、営業、採用、カスタマーサクセス、管理業務のユースケースで、人間がより価値の高い仕事に集中できるようになる Adaは最近の音声イノベーションを活用し、チャットベースのカスタマーサポート製品に会話型音声を統合しているこうした進展を支えているのは新しい音声アーキテクチャである音声をテキストに書き起こすことなく、生の音声データを処理して推論できる GPT-4oのような新しいモデルに見られる、カスケードアーキテクチャから音声ネイティブアーキテクチャへの移行この移行により、レイテンシがはるかに低く、感情、トーン、情緒といった非テキスト情報への理解がはるかに高い会話型音声製品が可能になるだろう AI音声アプリケーションは、自動車ディーラー、小売店、レストラン、ホームサービスなど多くの業界で登場している営業時間外に発生するインバウンド営業電話のかなりの部分、あるいは大半を取りこぼすことが多いが、そのような場合にAIはその空白を埋めるのに適している営業におけるAI音声アプリケーションは、AIが本質的にこうした企業の失われた収益を回収しているため、ROIが非常に高いユースケースである音声AIの最前線で構築する起業家たちは、これまで以上に自然で会話的で、ほぼ人間レベルの性能を提供できるインターフェースを実現できる画像 / 動画コンピュータビジョンモデルは何年も前から存在してきたが、新世代のマルチモーダルLLMが興味深いのは、画像とテキストデータ（ほかのモダリティも含む）に対する理解を組み合わせられる点であるこの組み合わせは多くのタスクで非常に有用であるエンタープライズ向け画像アプリケーションの初期の波は、主にデータ抽出のユースケースに焦点を当てていた Raftのような企業は貨物書類を収集し、顧客のERPに入力して請求照合ワークフローを自動化するための重要情報を抽出している基盤モデルが改善し続けるにつれ、アプリケーションへの入力を供給するためにますます大量のデータを収集できる、業界特化型の画像・動画処理アプリケーションが登場すると予想される Flux.aiのように、図式や建築デザインのレンダリングを生成するために、グラフィックデータの推論を支援するビジョンモデルと画像生成モデルを活用するエンジニアリングおよびデザイン分野のアプリケーションもある自律AIエージェント AIにおける最も興味深い新たなテーマの1つは、複雑な多段階タスクを完全に自律的に処理できるAIエージェントの開発であるほとんどのAIエージェントは、依然として複雑なユースケースで安定的に動作しているわけではないが、エージェントワークフローの進展は非常に速く、何が可能なのかを示す断片的な事例が見え始めている Cognition AIのDevin（AIソフトウェアエンジニア）は、AIの計画能力と推論能力が拡張し続ける中で何が可能かを示しているより多くのアプリケーションが、多段階プロセスにおける複合的なエラーの影響を限定できる、きわめて限定的なユースケースでAIエージェントの導入を始めている企業はLeena AIのようなソリューションを活用し、IT、人事、財務関連業務を支援するAIエージェントを提供することで、こうしたチームが煩雑な作業から解放され、従業員体験を改善できるよう支援しているまた、エージェントがより複雑なワークフローを実行できるようにする、強力な推論機能を備えた新しいモデルも登場しているさらに興味深いのは、思考の連鎖推論、自己省察、ツール利用、計画、マルチエージェント協調を含むさまざまな手法を通じてエージェント実装を改善する、新たなアーキテクチャ的アプローチに焦点を当てた研究が活発に行われている点である # レガシーSaaSを上回る可能性を示すVertical AI Vertical SaaSは、第1次クラウド革命の間に業界を変革した隠れた巨人であったことが証明されている米国上場の上位20社のVertical SaaS企業の時価総額合計は約3,000億ドルで、このうち半数以上が過去10年間にIPOを実施したそして今、大規模言語モデル（LLM）の登場により、新たな機能とレガシーVertical SaaSの境界をまたぐ業界を狙う、新しいLLMベース企業の誕生とともに、Vertical SaaSの次の波が始まっている Vertical AIアプリケーションは、多くの業界分野と経済の大きな部分を占める高コストで反復的な言語ベースの業務を対象としている米国労働統計局によると、ビジネスおよび専門サービス産業は米国GDPの13%を占める反復的な言語業務が中心となるこの部門だけでも、ソフトウェア産業規模の約10倍に達する専門サービス部門を超えて、あらゆる産業において垂直的な反復言語ベース業務はかなりの比重を占める Vertical AIはこうしたコストの意味ある部分を取り込むために競争し、また、人手不足だった領域で活動を促進するとも考えられる例えばEvenUpは、外部の法務サービスと社内のリーガルアシスタントのワークフローを自動化することで、これまで人件費が高すぎる、あるいは一貫性に欠けるため適用が難しかった業務領域に新たな可能性を開いている > 予測: Vertical AIがサービス経済を主導し、新たなビジネスモデルを提示することで、Vertical AIの時価総額は既存のVertical SaaSの少なくとも10倍規模になる Copilot、Autopilot、AI支援サービスという3つの新しいビジネスモデル Vertical AI経済における3つの新たなビジネスモデルは、Copilot、Autopilot、AI支援サービスで構成される Vertical AIはまた、複数の異なるビジネスモデルを通じて提供されることで、AI機能を特定業界の要件に適合させられる可能性を高める Copilot LLMを活用して作業を自動化することで、労働者の効率を高める Sixfoldは、保険引受担当者がデータをより適切に分析し、リスクを理解できるよう支援する Copilotモデルでは、AIアプリケーションはユーザーの隣に座るように機能し、ユーザーがより成功できるよう支援する Agent Copilotが従業員の業務遂行を支援するのに対し、Agentはワークフローを完全に自動化し、ユーザーを置き換える Agentは、アウトバウンド営業やインバウンドコール対応のような、垂直企業内の特定機能に重点を置く Slang AIは、レストランへのインバウンド電話を処理し、予約受付や質問への回答などの業務を行う AI-Enabled（AI基盤）サービス一般に、会計、法務サービス、医療請求など、第三者プロバイダーにアウトソースされるサービスこうしたビジネスは人手集約型であるため、従来は利益率が低く、拡張が難しく、テクノロジービジネスより差別化しにくく、価値も低かったソフトウェアを使って作業を自動化することで、こうしたAI基盤サービス企業は、市場により安価でより優れたサービスをより速く提供し、既存のサービス志向ビジネスのシェア獲得を目指している SmarterDxはAIを用いて、請求書と関連する臨床文書を支払者に送る前に、医療システムや病院に代わって入院請求を監査している従来は監査業務を実施するベンダーにアウトソースしていた Vertical AIビジネスモデルの強さを示す初期シグナル私たち（Bessemer）は、複数の業界分野でレガシーSaaSリーダーを支援する幸運に恵まれ、現在では最大級のVertical AIポートフォリオの1つを保有しているその結果、Vertical AI企業とレガシーVertical SaaSの比較対象企業を比較するために使える有意義なデータをすでに確保している当社のVertical AIポートフォリオに関する3つの分析は、この新しいアプリケーションクラスの強さを示している Vertical AIプレイヤーは、レガシーSaaSと競合しない機能で市場をリードしているこれらのアプリケーションの有用性は一般にレガシーSaaS製品を補完するものであり、既存製品を置き換えたり複製したりする必要はないこうしたVertical AIスタートアップは、すでに従来の中核的なVertical SaaSシステムのACVの約80%を獲得しているこれは、Vertical AIがサービス支出を置き換えることで垂直最終市場内に大きな支出を生み出し、最終的には既存SaaSのかなりの倍率になり得るTAMを提供できることを示している意味のある規模（$4M ARR以上）に達したVertical AI企業の効率性と成長プロファイルも心強いこれらの企業は年間約400%の成長率を示しており、これまで見てきた中でも最も速い成長を見せているまた、平均約65%の売上総利益率と、約1.1倍のBVP効率性比率（純新規CARR/純損失）という健全な効率性も示している Vertical AI企業がモデルコストに支出する売上比率を分析することで、こうしたアプリケーションが単なる薄いラッパーにすぎないという懸念を和らげている平均すると、これらの企業は現在、売上の約10%、または総COGSの約25%しかモデルコストに支出していないしたがって、LLM上に構築されたこうした垂直アプリケーションは、すでに基盤モデルコストの約6倍に相当するマージンを生み出している全体としてモデル層で莫大な価値創出が見込まれるが、このデータによれば、過去のインフラ革新と同様に、企業価値の大部分は再びアプリケーション層で取り込まれるだろう垂直ソフトウェアの既存事業者も完全に眠っているわけではない Thomson Reuters（6億5,000万ドルでCaseTextを買収）やDocuSign（1億6,500万ドルでLexionを買収）といった企業が、最初の注目すべきVertical AI買収を実施したしかし、まだVertical AIマラソンのスタートライン付近にいると考えている数年以内に、新たな永続的な公開Vertical AI企業が誕生すると期待している成長速度を考慮すると、今後2〜3年以内に少なくとも5社のVertical AI Centaur（ARR1億ドル以上）が登場すると予想している > 予測: 今後3年以内に、初のVertical AI IPOが実現するだろう # AIによってコンシューマークラウドが復活するコンシューマークラウドがこの10年間、低調な成長を示してきたことは周知の事実であるコンシューマークラウドは、個々の消費者にクラウドベースのストレージ、コンピューティング、デジタルアプリケーションを直接提供する企業として定義される（同時にB2Bおよび「プロシューマー」製品も含む） 9年前に始まったCloud 100のデータを分析した結果、累積リストのうち消費者向け製品を持つ企業はわずか4%だった 2018年にIPOしたDropbox以降、「純粋な」コンシューマークラウド企業のエグジットはなかったと見なせるコンシューマークラウドのユニコーンは、大規模な技術変化の余波によって誕生してきたしかし、15年前のiPhone発売とその後のソーシャルメディアプラットフォームの発展以降、消費者向け技術における広範な地殻変動は起きていないしかし、2年前に消費者は大きな激変に直面した LLMの急速に進化するマルチモーダル機能により、これまで不可能だった方法でテキスト、視覚、聴覚の感覚を拡張・強化できるようになり、既存のコンシューマークラウドのあらゆるカテゴリーでディスラプションの可能性が開かれている AIの消費力を測る尺度は、こうしたアプリケーションが私たちの時間と注意をどれだけ占めるかである ChatGPTは今やRedditのようなAttention Economyのリーダーと競合しており、ClaudeやGeminiを含むほかの汎用AIアシスタントも急速に勢いを増している汎用アシスタント以外にも、検索のPerplexity、コンパニオンのCharacter.ai、画像クリエイティビティのMidjourney、音楽生成のSunoとUdio、動画生成のLuma、Viggle、Pikaなど、各カテゴリーでイノベーションを主導するコンシューマーAI企業の例がすでに見られるこれらの企業は専用のユーザーベースを獲得・維持し、場合によっては現代の既存企業を実質的に置き換えうるLLMベースのアプリケーションの潜在力を示している AIがテクノロジーとの関わり方や楽しみ方を変える中で、これはコンシューマークラウドの構築者と投資家にとって最も刺激的な時期の1つである今後5年間で、複数のコンシューマークラウドIPOが実現すると予想される予測: 合成メディア、新たなコンシューマーアプリケーション、対話型AIエージェントの驚異的な台頭により、2030年までに注意経済を支配する上位3つのビジネスは、AIが生成したコンテンツまたは製品を基盤とするものになる特定機能のコンシューマーAIアプリケーション（例: コンテンツ生成・編集、教育）のロングテールで、かなりの初期段階の活動が現れている良いニュースは、消費者が生活を改善するためにAIを求めている初期兆候だという点である悪いニュースは、Wrapperを超える製品の深みを示したり、強力なリテンションによって顧客から継続的な支持を得ていることを証明したカテゴリー別のコンシューマーAIネイティブアプリが、10個にも満たないという点である満たされていない多くの消費者ニーズに対応し、持続可能なクラウド企業を構築できる明確な機会が依然としてあると考えている消費者ニーズに関する2つの重要な問い: 現状は消費者にとってどれほど深刻な痛みあるいは労働集約的なのか? どれほど反復的で予測可能な言語・視覚・聴覚的努力が必要なのか? AIは、ソーシャル、エンターテインメント、ショッピング、旅行など、私たちが好む趣味や活動を再創造するだけでなく、人々が世界とつながり、遊び、買い、探検する新しい方法を発見し、想像できるように助けるだろう # 結論 - AIクラウド: 現実 vs. 誇大宣伝(Hype) Roy Amaraは「私たちは短期的には技術の効果を過大評価し、長期的には過小評価する傾向がある」と語ったこれはドットコム、ナノテク、クリーンテック、ブロックチェーンなど、過去の多くの技術の波においてVCの動きを正確に言い当てていた退屈で古風なSaaSでさえ、2021年には過度に急成長したでは、AIクラウドに対する誇大宣伝は現実を上回っているのだろうか? 今後1〜2年以内に、AIの約束がクラウドVCを圧倒していたと認める運命にあるのだろうか? それともAIは「アマラの法則」を破る脅威となるのだろうか? 現実が熱狂的な誇大宣伝を上回る、最初の技術の波になるのだろうか? 世界中のBessemer投資家を対象にした調査結果は、明確な答えを示しているこれまでのところ、Hypeには十分な価値があったどこを見ても、歴史的前例のないレベルのAIの影響を示す証拠が見られる私たちのポートフォリオの大半が社内でAI技術を採用し、製品ロードマップを更新してAIを統合している AIベースのポートフォリオ企業は意味のある商業的トラクションを示しており、私たちがこれまで目撃したどの集団よりも速く、効率的に成長している昨年の予測を振り返ると、強い楽観と興奮があったにもかかわらず、この変化のスピードと規模を完全には予測できなかった具体的には、AIベース企業が既存のクラウド企業より50%速く10億ドルの売上に到達すると予測していた OpenAIは今年2月に20億ドルの売上を記録し、数カ月後には34億ドルの年換算売上を超えたと報じられている Anthropicは2024年末までに年間8億5,000万ドルの売上を上げると予想されている別の報告によれば、Midjourneyは2億ドルの売上を上げており、Character.aiも同程度の規模と推定されている私たちの最後の予測は、おそらく2025年のState of the Cloudでこの1年を振り返るとき、AIは現在受けている注目をまったく失っていないという点である

(bvp.com)

19 ポイント投稿者 xguru 2024-07-02 | まだコメントはありません。 | WhatsAppで共有

# AI基盤モデルがBig Techの新たな戦場を形成

あらゆる技術変化は、基盤レイヤーを支配するための競争を引き起こす。AI時代も例外ではない
基盤モデルは、下流のAIアプリケーションとツールを動かす新たな「石油（Oil）」である
2023年、基盤モデル企業はAIベンチャー資金調達の60%以上を占めた
- OpenAI、Anthropic、Mistral、Cohereなどは、1,240億ドルの時価総額で230億ドルを調達
- とりわけこの資本流入は主に企業VCによって主導され、Morgan Stanleyによれば2023年の民間GenAI資金調達の90%を占めた（2022年の40%から上昇）
- Microsoft、Google、Amazon、NVIDIA、Oracleのようなビッグテック企業は、現在では基盤モデル企業に相当な持分を保有している
- これらの投資は、こうしたテック大手のAI能力を強化し、中核となるクラウドおよびコンピューティングサービスの利用を促進するために戦略的に調整されている
- このほか、GoogleのGeminiやMeta AIのLlamaのように、自社の基盤モデル施策を進めるビッグテック企業もある
この基盤レイヤーに大量の資金が流入することで、競争は前例のないスピードで激化し、エコシステム全体で膨大なイノベーションを推進している
2023年に観測された主なトレンド:
- ベースモデルが急速に改善している:
  - 汎用LLMは、精度やレイテンシといった基本性能だけでなく、マルチモーダル機能を含む最先端領域でもますます向上している
  - GPT-4oのリリースは私たち全員を驚かせ、新リリースではアップロードされたファイルから動画や音声を見て理解できる能力や、短い動画を生成できる機能が示された
  - モデル改善の目まぐるしいスピードは、寿命が数カ月単位のモデルに対する投資戦略に疑問を投げかけている
- オープンソースとクローズドソースの戦いが激化:
  - Llama 3の最近のリリースにより、オープンソース陣営のリーダーがクローズドソースモデルの性能にほぼ追いついたことで、オープンソース対クローズドソースの論争は2024年も引き続きホットトピックとなっている
  - 規制の影響により、クローズドソース陣営が新たな商用化戦略の一環として旧モデルを公開すべきかどうか、あるいはオープンソースのリーダーが史上初めてこの市場の勝者になり得るのかといった新たな問いが浮上している
- スモールモデル運動が拡大:
  - HuggingFaceのCEO兼共同創業者であるClem Delangueは、2024年がSLMの年になると宣言した
  - 今年リリースされたMistral 8x22bのような例は、より大きなモデルが性能面で常に優れているわけではなく、小さなモデルがコストとレイテンシの面で大きな利点を持ち得ることを示している
- 新たなアーキテクチャと特化型基盤モデルの登場:
  - Transformerを超える新しいモデルアーキテクチャの登場に対する期待が高まっている
  - 例えば、状態空間モデルや幾何学的深層学習は、計算集約度がより低く、より長いコンテキストを扱えたり、構造化された推論を示したりできる基盤モデルの最前線を押し広げている
  - また、コード生成、生物学、動画、画像、音声、ロボティクス、音楽、物理学、脳波などのための特定用途モデルを訓練するチームも爆発的に増加している
  - これはモデルレイヤーにさらなる多様性のベクトルを加える
基盤レイヤーではあまりに多くのことが起きており、地面が動いているように感じられる
しかし、ここに投じられた莫大な資金にもかかわらず、現時点で勝者は明確ではない

予測: AIモデルをめぐる戦いは近い将来も熱を帯び続けるだろう。なぜなら、これは今後数年間でどのビッグテック企業がクラウドおよびコンピューティング市場の覇者になるかを決める重要な「陣取り合戦」だからだ

このモデルレイヤー争いで誰が最も大きな価値を獲得するかについての近未来シナリオ:
- 現実 1: モデルレイヤーがコモディティ化する
  - VCとビッグテックがAIリーダー争いを後押しする中で、数億ドル規模の資本は無駄になるのだろうか。
  - 最も資本力のあるモデルが勝者になるとは限らない。
  - オープンソースモデルが引き続き主要市場プレイヤーに挑戦しているからだ
  - しかし、AIモデルがコモディティ化する未来は、必ずしもモデルの価値低下を意味しない。
  - 商品としてのAIモデルは、コモディティとしてのコンピューティングや石油に近いものになるだろう
  - いずれは世界のビジネス運営に不可欠な資産となるだろう
  - この現実では、AIエコシステムの最終的な価値はモデルそのものではなく、コンピューティングおよびクラウドサービス事業者、マーケットプレイス、アプリケーションによって獲得されることになる
  - ただし、AIモデルがコモディティ化する世界でも、石油市場で見られたように、この「コモディティ」を販売する非常に価値の高い企業が1社か2社現れる可能性はある
- 現実 2: AIモデル大手がパイを分け合う
  - クラウド戦争と同様に、ビッグテックの戦略投資家や企業VCから巨額の支援を受けるいくつかの注目すべき新興モデル企業が、基盤モデルのエコシステムを握り、巨大企業になるだろう
  - それぞれの勝者は、流通、価格／コスト効率、規制面の影響などと技術的差別化を組み合わせられる、独自のくさびを見つけるだろう
  - 依然として多様なプレイヤー（特にオープンソース）は存在し得るが、価値は上位数社のモデルプレイヤーに帰着するだろう
  - 明日のAI巨人を決めるのは、優れた技術だけでなく、彼らが確立した流通チャネルでもある
- 現実 3: AIモデルがポテトチップス市場のように多様で人気のあるものになる
  - ポテトチップスに無限のフレーバーがあるように、AIモデル経済の未来も地域の食料品店のスナック売り場によく似たものになるかもしれない
  - 多くのモデル企業が繁栄できるのは、他社も生き残れるだけの十分に差別化されたユースケース（例: フォームファクタ、性能、レイテンシ、コスト、セキュリティなど）があるためだ
  - さらに、地政学的な考慮がAIモデルの領域に入り込めば、地理や規制がここでも役割を果たし得る。規制や主権の問題がこのレイヤーの多様性拡大を後押しするからだ

予測: コンセンサスには至らなかったが、私たちのパートナーのほぼ半数は、クローズドソースモデルがLLMコンピューティングサイクルの大半を主導し、最終的にはAIモデル大手が経済的なパイを分け合うと予測している（上記のシナリオ #2）。

私たちは、クラウドの巨人たちがコンピューティング、チップ、資本へのアクセスを活用し、自らに有利な形で戦いに影響を与えると見ている
そして先頭集団はすでにレースに参加している
- Microsoft/OpenAI、AWS/Anthropic、Google/Gemini、そしてMeta/Llamaは、欧州のリーダーであるMistralを含め、Linuxに相当するOSSの代替案である

# AIが私たち全員を10倍の開発者にしている

今どきのエンジニアは常にビルダーであり学生でもあり、本業をこなしながらも新しい言語、フレームワーク、インフラなどを継続的に学ばなければならない
AIの登場により、開発者は、データ管理、キュレーション、プロンプト、事前学習、ファインチューニングのための新たなインフラ製品群を含め、絶えず進化するLLMを活用するためのまったく新しいツールチェーンとベストプラクティスを身につけなければならなくなった
AI時代には、毎年10年分の新しい開発者知識を素早く習得しなければならない
しかしAIは、この複雑さに対する解決策にもなり得る
- 2023年にはコードコパイロットが広く採用され、
- 2024年初頭には、単純なコーディング作業のエンドツーエンド自動化の可能性を示唆するエージェントツールの初期バージョンが登場した

予測: AIによって、開発者の役割は他のどの職業よりも急激に変化するだろう。10年後には、コンピュータを持つすべての人が相当な開発能力を備えるようになり、その結果ソフトウェア開発のスピードは急激に加速し、テックスタートアップ創業者の平均年齢は大幅に低下するだろう

AI開発者エコノミーの急速な進化を牽引する3つの主要領域:
- 1. コードコパイロット業界はイノベーションと競争の温床となっており、2023年にはGenAI技術とツールに39億ドルのVC資金が投資された。
  - GitHubの既存Copilot製品は、OpenAIのGPT-4とCodexモデルを基盤に1,400万件以上インストールされた
  - Tabnine、Magic.dev、Augment、Poolside、Cursor AI、OpenDevin、Cognition's Devin、Supermavenなど、多額の資金を調達して成長するスタートアップ競合が、開発者とともに構築と反復を進めている
- 2. エージェント検索および生成機能を内蔵したコパイロットの「Graduation Motion」は、今後数年にわたり莫大な価値を創出するだろう。
  - Devin、SWE-agent、OpenDevinは、開発者環境（例: ファイルエディタ、bashシェル）やインターネットと相互作用しながらコーディング作業を完了する、エンドツーエンドのエージェントツールの可能性を示している
- 3. コードと言語の推論はAI活動の中心地であり続け、モデル層のイノベーション（例: GPT-4、Claude 3 Opus）と新たな推論/エージェントのパラダイム（例: Cognition's Devin、SWE-agent、OpenDevin）の両方から恩恵を受けるだろう。
  - モデル層の改善はコード編集と補完の品質向上につながり、最終的には開発者とソフトウェア組織に価値をもたらす
  - レイテンシ、コンテキストサイズの限界を押し広げ、言語ドメインや事前学習セットを拡張するシステムも、開発者に莫大な価値をもたらすだろう
AIはイノベーションと激変の両方を主導し、開発者のスピード、生産性、ソフトウェア組織のレバレッジを加速させている
先進的なソフトウェア組織は、新興ツールやベンダーを定期的に調査し、高付加価値の開発者向けソフトウェアを迅速に優先付けして導入している
開発者予算は再び動き始めており、目に見える影響をもたらすツールに対する支払い意思も高い
開発者起業家にとって、今は何かを構築するには刺激的な時期だ。コパイロットはもちろん、インフラ、開発ツール、QA、IT構成とプロビジョニング、セキュリティ運用監視、ペネトレーションテストなど、多くの機会がある
コパイロットは現在もっとも明確な機会かもしれないが、同時にもっとも競争が激しい分野である可能性が高い
- セキュリティのSecOpsからSRE、QA、ペンテストに至るまで、より特定の開発者領域でツールが爆発的に増加している
- これらのツールはLLMを用いて低レベルの複雑さを抽象化し、時間がかかり苦痛を伴うエンジニアリング作業を自動化することで、より高次の作業のためのエンジニアリングリソースを確保する
- DevOpsプロセスにAIを統合することで、CI/CDパイプライン、自動化テスト、デプロイ戦略が改善され、より高速で安定したソフトウェア提供が可能になる
コードリファクタリングは、開発者ワークフローとエコシステムにおけるAIの影響を示すもう1つの優れた例である
- 多くの現代的なエンジニアリングチームは、FTE時間の一部しか純粋な新規コード作成に充てていない
- 特に大規模組織では、SWE時間のかなりの部分が、ソフトウェアエンジニアリング職の「華やかでない」部分であるコード保守、セキュリティ、テストに費やされている
- コードリファクタリングのような多くの作業はスタックに対する深い知識を必要とし、しばしばシニアエンジニアが気後れしながら取り組む扱いにくいプロジェクトである
AIには、こうした課題を解決できる明確な潜在力がある
- Gitar、Grit、ModelCodeなどのスタートアップは、コード生成モデル、静的解析、ASTパーサーを活用してコード構造を解釈し、言語、パッケージライブラリ、フレームワーク間でコードを移行している
- こうした取り組みの一部は最新のWebフレームワークに焦点を当てている一方で、別の一部は、時間の経過とともに熟練エンジニアが時代遅れになりつつある脆弱なレガシーエンジニアリングスタック（例: COBALT、PEARLなど）で動作している
- 中核的なソフトウェアエンジニアリング機能に隣接する多くのワークフローも、時間がかかり反復的で、自動化に適している
  > 予測: 2030年までに企業ソフトウェア開発者の大多数は、ソフトウェアレビュアーに近い役割を担うようになるだろう。開発コストが下がり、経験豊富な開発者の生産性が高まるにつれて、給与は上昇するだろう
AIはあらゆる雇用市場の範囲と必要スキルに影響を与えるだろうが、おそらく開発者ほど大きな影響を受ける職種はない
AIの改善は、この職業の生産性を大幅に高めるだけでなく、開発者の世界の境界を拡張するだろう
10年後には、開発能力は世界の大多数の人々にとってアクセス可能なスキルになっているだろう

# マルチモーダルモデルとAIエージェントがソフトウェアと人間の関係を変えるだろう

マルチモーダルモデルとAIエージェントの台頭は、AIの次世代イノベーションを主導している
初期のテキストベースモデルよりもはるかに広範なユースケースへと、AIの潜在的な適用範囲を劇的に拡大している
AI起業家には、エージェントワークフローだけでなく、音声、画像、動画といった新たなモダリティ全般でイノベーションを起こす新しい機会が生まれている
これらのモダリティはAIに視覚、聴覚、言語など人間に匹敵する能力を与え、こうした感覚に依存する人間の業務のかなりの部分を補強するうえでAIが役割を果たせる機会を開く

音声

音声AI企業の第一波は、主としてAutomatic Speech Recognition（ASR）の進歩を活用している
- Abridgeは医師と患者の会話のメモを記録する
- Rillavoiceは営業トレーニングを支援するため、フィールドセールス担当者と顧客の会話を記録する
退屈で反復的なワークフローを処理できる会話型音声製品を開発する、新たな音声AI企業が登場している
- これにより、営業、採用、カスタマーサクセス、管理業務のユースケースで、人間がより価値の高い仕事に集中できるようになる
- Adaは最近の音声イノベーションを活用し、チャットベースのカスタマーサポート製品に会話型音声を統合している
こうした進展を支えているのは新しい音声アーキテクチャである
- 音声をテキストに書き起こすことなく、生の音声データを処理して推論できる
  - GPT-4oのような新しいモデルに見られる、カスケードアーキテクチャから音声ネイティブアーキテクチャへの移行
- この移行により、レイテンシがはるかに低く、感情、トーン、情緒といった非テキスト情報への理解がはるかに高い会話型音声製品が可能になるだろう
AI音声アプリケーションは、自動車ディーラー、小売店、レストラン、ホームサービスなど多くの業界で登場している
- 営業時間外に発生するインバウンド営業電話のかなりの部分、あるいは大半を取りこぼすことが多いが、そのような場合にAIはその空白を埋めるのに適している
- 営業におけるAI音声アプリケーションは、AIが本質的にこうした企業の失われた収益を回収しているため、ROIが非常に高いユースケースである
音声AIの最前線で構築する起業家たちは、これまで以上に自然で会話的で、ほぼ人間レベルの性能を提供できるインターフェースを実現できる

画像 / 動画

コンピュータビジョンモデルは何年も前から存在してきたが、新世代のマルチモーダルLLMが興味深いのは、画像とテキストデータ（ほかのモダリティも含む）に対する理解を組み合わせられる点である
- この組み合わせは多くのタスクで非常に有用である
エンタープライズ向け画像アプリケーションの初期の波は、主にデータ抽出のユースケースに焦点を当てていた
- Raftのような企業は貨物書類を収集し、顧客のERPに入力して請求照合ワークフローを自動化するための重要情報を抽出している
基盤モデルが改善し続けるにつれ、アプリケーションへの入力を供給するためにますます大量のデータを収集できる、業界特化型の画像・動画処理アプリケーションが登場すると予想される
Flux.aiのように、図式や建築デザインのレンダリングを生成するために、グラフィックデータの推論を支援するビジョンモデルと画像生成モデルを活用するエンジニアリングおよびデザイン分野のアプリケーションもある

自律AIエージェント

AIにおける最も興味深い新たなテーマの1つは、複雑な多段階タスクを完全に自律的に処理できるAIエージェントの開発である
ほとんどのAIエージェントは、依然として複雑なユースケースで安定的に動作しているわけではないが、エージェントワークフローの進展は非常に速く、何が可能なのかを示す断片的な事例が見え始めている
- Cognition AIのDevin（AIソフトウェアエンジニア）は、AIの計画能力と推論能力が拡張し続ける中で何が可能かを示している
より多くのアプリケーションが、多段階プロセスにおける複合的なエラーの影響を限定できる、きわめて限定的なユースケースでAIエージェントの導入を始めている
- 企業はLeena AIのようなソリューションを活用し、IT、人事、財務関連業務を支援するAIエージェントを提供することで、こうしたチームが煩雑な作業から解放され、従業員体験を改善できるよう支援している
また、エージェントがより複雑なワークフローを実行できるようにする、強力な推論機能を備えた新しいモデルも登場している
- さらに興味深いのは、思考の連鎖推論、自己省察、ツール利用、計画、マルチエージェント協調を含むさまざまな手法を通じてエージェント実装を改善する、新たなアーキテクチャ的アプローチに焦点を当てた研究が活発に行われている点である

# レガシーSaaSを上回る可能性を示すVertical AI

Vertical SaaSは、第1次クラウド革命の間に業界を変革した隠れた巨人であったことが証明されている
- 米国上場の上位20社のVertical SaaS企業の時価総額合計は約3,000億ドルで、このうち半数以上が過去10年間にIPOを実施した
そして今、大規模言語モデル（LLM）の登場により、新たな機能とレガシーVertical SaaSの境界をまたぐ業界を狙う、新しいLLMベース企業の誕生とともに、Vertical SaaSの次の波が始まっている
- Vertical AIアプリケーションは、多くの業界分野と経済の大きな部分を占める高コストで反復的な言語ベースの業務を対象としている
米国労働統計局によると、ビジネスおよび専門サービス産業は米国GDPの13%を占める
- 反復的な言語業務が中心となるこの部門だけでも、ソフトウェア産業規模の約10倍に達する
- 専門サービス部門を超えて、あらゆる産業において垂直的な反復言語ベース業務はかなりの比重を占める
- Vertical AIはこうしたコストの意味ある部分を取り込むために競争し、また、人手不足だった領域で活動を促進するとも考えられる
- 例えばEvenUpは、外部の法務サービスと社内のリーガルアシスタントのワークフローを自動化することで、これまで人件費が高すぎる、あるいは一貫性に欠けるため適用が難しかった業務領域に新たな可能性を開いている

> 予測: Vertical AIがサービス経済を主導し、新たなビジネスモデルを提示することで、Vertical AIの時価総額は既存のVertical SaaSの少なくとも10倍規模になる

Copilot、Autopilot、AI支援サービスという3つの新しいビジネスモデル

Vertical AI経済における3つの新たなビジネスモデルは、Copilot、Autopilot、AI支援サービスで構成される
Vertical AIはまた、複数の異なるビジネスモデルを通じて提供されることで、AI機能を特定業界の要件に適合させられる可能性を高める
Copilot
- LLMを活用して作業を自動化することで、労働者の効率を高める
- Sixfoldは、保険引受担当者がデータをより適切に分析し、リスクを理解できるよう支援する
- Copilotモデルでは、AIアプリケーションはユーザーの隣に座るように機能し、ユーザーがより成功できるよう支援する
Agent
- Copilotが従業員の業務遂行を支援するのに対し、Agentはワークフローを完全に自動化し、ユーザーを置き換える
- Agentは、アウトバウンド営業やインバウンドコール対応のような、垂直企業内の特定機能に重点を置く
- Slang AIは、レストランへのインバウンド電話を処理し、予約受付や質問への回答などの業務を行う
AI-Enabled（AI基盤）サービス
- 一般に、会計、法務サービス、医療請求など、第三者プロバイダーにアウトソースされるサービス
- こうしたビジネスは人手集約型であるため、従来は利益率が低く、拡張が難しく、テクノロジービジネスより差別化しにくく、価値も低かった
- ソフトウェアを使って作業を自動化することで、こうしたAI基盤サービス企業は、市場により安価でより優れたサービスをより速く提供し、既存のサービス志向ビジネスのシェア獲得を目指している
- SmarterDxはAIを用いて、請求書と関連する臨床文書を支払者に送る前に、医療システムや病院に代わって入院請求を監査している
  - 従来は監査業務を実施するベンダーにアウトソースしていた

Vertical AIビジネスモデルの強さを示す初期シグナル

私たち（Bessemer）は、複数の業界分野でレガシーSaaSリーダーを支援する幸運に恵まれ、現在では最大級のVertical AIポートフォリオの1つを保有している
その結果、Vertical AI企業とレガシーVertical SaaSの比較対象企業を比較するために使える有意義なデータをすでに確保している
当社のVertical AIポートフォリオに関する3つの分析は、この新しいアプリケーションクラスの強さを示している
- Vertical AIプレイヤーは、レガシーSaaSと競合しない機能で市場をリードしている
  - これらのアプリケーションの有用性は一般にレガシーSaaS製品を補完するものであり、既存製品を置き換えたり複製したりする必要はない
  - こうしたVertical AIスタートアップは、すでに従来の中核的なVertical SaaSシステムのACVの約80%を獲得している
  - これは、Vertical AIがサービス支出を置き換えることで垂直最終市場内に大きな支出を生み出し、最終的には既存SaaSのかなりの倍率になり得るTAMを提供できることを示している
- 意味のある規模（$4M ARR以上）に達したVertical AI企業の効率性と成長プロファイルも心強い
  - これらの企業は年間約400%の成長率を示しており、これまで見てきた中でも最も速い成長を見せている
  - また、平均約65%の売上総利益率と、約1.1倍のBVP効率性比率（純新規CARR/純損失）という健全な効率性も示している
- Vertical AI企業がモデルコストに支出する売上比率を分析することで、こうしたアプリケーションが単なる薄いラッパーにすぎないという懸念を和らげている
- 平均すると、これらの企業は現在、売上の約10%、または総COGSの約25%しかモデルコストに支出していない
- したがって、LLM上に構築されたこうした垂直アプリケーションは、すでに基盤モデルコストの約6倍に相当するマージンを生み出している
全体としてモデル層で莫大な価値創出が見込まれるが、このデータによれば、過去のインフラ革新と同様に、企業価値の大部分は再びアプリケーション層で取り込まれるだろう
垂直ソフトウェアの既存事業者も完全に眠っているわけではない
- Thomson Reuters（6億5,000万ドルでCaseTextを買収）やDocuSign（1億6,500万ドルでLexionを買収）といった企業が、最初の注目すべきVertical AI買収を実施した
しかし、まだVertical AIマラソンのスタートライン付近にいると考えている
- 数年以内に、新たな永続的な公開Vertical AI企業が誕生すると期待している
- 成長速度を考慮すると、今後2〜3年以内に少なくとも5社のVertical AI Centaur（ARR1億ドル以上）が登場すると予想している
  > 予測: 今後3年以内に、初のVertical AI IPOが実現するだろう

# AIによってコンシューマークラウドが復活する

コンシューマークラウドがこの10年間、低調な成長を示してきたことは周知の事実である
- コンシューマークラウドは、個々の消費者にクラウドベースのストレージ、コンピューティング、デジタルアプリケーションを直接提供する企業として定義される（同時にB2Bおよび「プロシューマー」製品も含む）
9年前に始まったCloud 100のデータを分析した結果、累積リストのうち消費者向け製品を持つ企業はわずか4%だった
- 2018年にIPOしたDropbox以降、「純粋な」コンシューマークラウド企業のエグジットはなかったと見なせる
コンシューマークラウドのユニコーンは、大規模な技術変化の余波によって誕生してきた
しかし、15年前のiPhone発売とその後のソーシャルメディアプラットフォームの発展以降、消費者向け技術における広範な地殻変動は起きていない
しかし、2年前に消費者は大きな激変に直面した
- LLMの急速に進化するマルチモーダル機能により、これまで不可能だった方法でテキスト、視覚、聴覚の感覚を拡張・強化できるようになり、既存のコンシューマークラウドのあらゆるカテゴリーでディスラプションの可能性が開かれている
AIの消費力を測る尺度は、こうしたアプリケーションが私たちの時間と注意をどれだけ占めるかである
- ChatGPTは今やRedditのようなAttention Economyのリーダーと競合しており、ClaudeやGeminiを含むほかの汎用AIアシスタントも急速に勢いを増している
汎用アシスタント以外にも、検索のPerplexity、コンパニオンのCharacter.ai、画像クリエイティビティのMidjourney、音楽生成のSunoとUdio、動画生成のLuma、Viggle、Pikaなど、各カテゴリーでイノベーションを主導するコンシューマーAI企業の例がすでに見られる
- これらの企業は専用のユーザーベースを獲得・維持し、場合によっては現代の既存企業を実質的に置き換えうるLLMベースのアプリケーションの潜在力を示している
AIがテクノロジーとの関わり方や楽しみ方を変える中で、これはコンシューマークラウドの構築者と投資家にとって最も刺激的な時期の1つである
今後5年間で、複数のコンシューマークラウドIPOが実現すると予想される

予測: 合成メディア、新たなコンシューマーアプリケーション、対話型AIエージェントの驚異的な台頭により、2030年までに注意経済を支配する上位3つのビジネスは、AIが生成したコンテンツまたは製品を基盤とするものになる

特定機能のコンシューマーAIアプリケーション（例: コンテンツ生成・編集、教育）のロングテールで、かなりの初期段階の活動が現れている
- 良いニュースは、消費者が生活を改善するためにAIを求めている初期兆候だという点である
- 悪いニュースは、Wrapperを超える製品の深みを示したり、強力なリテンションによって顧客から継続的な支持を得ていることを証明したカテゴリー別のコンシューマーAIネイティブアプリが、10個にも満たないという点である
- 満たされていない多くの消費者ニーズに対応し、持続可能なクラウド企業を構築できる明確な機会が依然としてあると考えている
消費者ニーズに関する2つの重要な問い:
- 現状は消費者にとってどれほど 深刻な痛み あるいは 労働集約的 なのか?
- どれほど 反復的で予測可能 な言語・視覚・聴覚的努力が必要なのか?
AIは、ソーシャル、エンターテインメント、ショッピング、旅行など、私たちが好む趣味や活動を再創造するだけでなく、人々が世界とつながり、遊び、買い、探検する新しい方法を発見し、想像できるように助けるだろう

# 結論 - AIクラウド: 現実 vs. 誇大宣伝(Hype)

Roy Amaraは「私たちは短期的には技術の効果を過大評価し、長期的には過小評価する傾向がある」と語った
- これはドットコム、ナノテク、クリーンテック、ブロックチェーンなど、過去の多くの技術の波においてVCの動きを正確に言い当てていた
- 退屈で古風なSaaSでさえ、2021年には過度に急成長した
では、AIクラウドに対する誇大宣伝は現実を上回っているのだろうか?
- 今後1〜2年以内に、AIの約束がクラウドVCを圧倒していたと認める運命にあるのだろうか?
- それともAIは「アマラの法則」を破る脅威となるのだろうか?
- 現実が熱狂的な誇大宣伝を上回る、最初の技術の波になるのだろうか?
世界中のBessemer投資家を対象にした調査結果は、明確な答えを示している
- これまでのところ、Hypeには十分な価値があった
- どこを見ても、歴史的前例のないレベルのAIの影響を示す証拠が見られる
私たちのポートフォリオの大半が社内でAI技術を採用し、製品ロードマップを更新してAIを統合している
AIベースのポートフォリオ企業は意味のある商業的トラクションを示しており、私たちがこれまで目撃したどの集団よりも速く、効率的に成長している
昨年の予測を振り返ると、強い楽観と興奮があったにもかかわらず、この変化のスピードと規模を完全には予測できなかった
- 具体的には、AIベース企業が既存のクラウド企業より50%速く10億ドルの売上に到達すると予測していた
- OpenAIは今年2月に20億ドルの売上を記録し、数カ月後には34億ドルの年換算売上を超えたと報じられている
- Anthropicは2024年末までに年間8億5,000万ドルの売上を上げると予想されている
- 別の報告によれば、Midjourneyは2億ドルの売上を上げており、Character.aiも同程度の規模と推定されている
私たちの最後の予測は、おそらく2025年のState of the Cloudでこの1年を振り返るとき、AIは現在受けている注目をまったく失っていない という点である