LLM構築はおそらく優れたビジネスにはならない

 (calpaterson.com)
28 ポイント 投稿者 xguru 2024-12-02 | 3件のコメント | WhatsAppで共有
  • 大規模言語モデル（LLM）は革新的であり、多くの人がそれを「未来」だと見なしている
  • しかし、「LLMを構築すること」が必ずしも収益性の高いビジネスになる可能性は低い
  • 技術革新としては成功しても、投資家にとっては失敗に終わった事例と似ている
    • 1960年代、航空会社は未来そのもので華やかに見え、映画にもたびたび登場したが、多くの航空会社が倒産した。時代が変わっても、航空会社を立ち上げるのは良いアイデアではない
    • 鉄道は多くの人々の生活を改善したが、投資家に返ってきたのは「劇的な暴落」だった
  • 見た目には本当に単純そうな別のビジネスのほうが、はるかに収益性が高い
  • 例えば、炭酸飲料の販売は驚くほど巨大なビジネスであり、ひょっとすると最も成功したビジネスかもしれない
    • Coca-Colaの自己資本利益率（ROE）は、ほとんどの年で30%を下回ったことがほぼない
    • これは航空業のように難しく複雑な事業ではなく、比較的シンプルな飲料事業でこの成果を上げている点で、やや不公平に感じられるかもしれない
    • さらに興味深いのは、Coca-Colaは実際には飲料を製造してすらいないということだ
    • 製造は「ボトリング会社」に外注し、実際には製品を販売しているだけだ

航空業界 - 不利な産業構造

  • 航空会社になるということは、ほとんど唯一無二の「ひどい市場ポジション」に置かれることを意味する
  • 限られた供給者: 航空機メーカーはAirbusとBoeingの2社しかない。教育や従業員の効率の都合からどちらか一方を選ぶ必要があるため、航空機メーカーは高い価格決定力を持つ
  • 気まぐれな顧客: 航空券の購入者は気まぐれで忠誠心が低く、少しの価格差でも簡単に他社へ乗り換える
  • 過剰な業界競争: 厄介なことに、同じ路線を運航する航空会社が多く、激しい価格競争が起きる
  • 新規参入のしやすさ:
    • 新しい航空会社を始めるのは意外と簡単だ
    • 航空機は資産価値が高く、銀行融資を受けやすい
    • 熟練した人材も採用しやすく、新規航空会社が市場に参入しやすい
    • 新規航空会社は初期損失を受け入れて安値で航空券を売り、結局破産することさえある
  • 代替品が多数存在: 政府補助を受けた「高速鉄道」や、Zoomのようなビデオ会議プラットフォームに代替されうる
  • 価値創出の制限: しかも、航空会社が効率向上やイノベーションによって利益を上げても、航空機メーカーがそれを察知して保守契約の更新時に価格を引き上げ、追加利益を吸い上げてしまう

炭酸飲料業界の有利な構造

  • Coca-Colaのような会社になるのはかなりすごいことだ
  • 供給者の力
    • コーラに入っているのは、水、着色料、香料、カフェイン、甘味料など、どれも安価で簡単に手に入る材料だけだ
    • 自社で組み合わせる必要すらなく、ボトリング会社に外注して最小限のコストで生産できる
  • 買い手の強いブランド忠誠心:
    • 消費者は口に入れる食べ物や飲み物にうるさい
    • 主要競合の非公式モットーが「Pepsiでもいいですか？(Is Pepsi Ok?)」と言われるほど、消費者には明確な好みがある
    • 味も色も同じであるにもかかわらず、少なくない消費者が実際に「いいえ」と答える点は注目に値する
  • 新規参入障壁:
    • 「Coke」という名前は商標で保護されているため、新規競合は同じ名前を使えない
    • 消費者は新しいブランドの炭酸飲料を拒み、代替ブランドのソーダを飲むことを奇妙な行動だと感じる

産業構造がビジネスの成否を左右する

  • 良いビジネスは、内部効率、情熱、イノベーション、人々がどれだけ賢いかといった要素よりも、産業構造によって決まる
  • マイケル・ポーターの「5つの力（5 Forces）」フレームワークによれば、産業構造は次の5つに分けられる:
    • 供給者の力（価格決定力）
    • 買い手の力（価格交渉力）
    • 直接的な業界競争相手の力
    • 新規参入者の可能性／脅威
    • 代替品の脅威
  • どの力も自分に強く逆風として働かなければ、ビジネスはうまくいく
    • すべての力が自分に不利なら、あなたは航空会社の立場になる
    • そして、すべての力が自分に有利なら、あなたはCoca-Colaになる

LLM開発者の産業構造: OpenAI/Anthropic/Gemini など

  • LLM開発者の立ち位置は良いのか？ そうではない
  • 供給者の力: NVIDIAの支配的地位
    • LLM開発者は、ときどきAmazon Web Services（AWS）やGoogle Cloudのようなクラウド事業者を供給者として挙げるが、実際にはNVIDIAが唯一の中核供給者だ
    • NVIDIAは、あらゆるLLMが使うチップを事実上独占的に生産しており、莫大な価格決定力を持つ
    • NVIDIAはAnthropicやOpenAIに対して、AirbusやBoeingよりはるかに強い地位を持っている
  • 買い手の交渉力: LLMトークン価格に対してどれだけ力を持つか？
    • LLM利用者にはまだブランド忠誠心が薄く、Chat-GPTからClaudeへ簡単に乗り換えられる
    • 企業は抽象化レイヤーによってLLMモデル間の切り替えを容易にし、LLMを相互交換可能なコモディティにしている
    • これはLLM販売者にとって不利に働く
  • 強力な直接競争相手
    • 多数のLLM開発者が存在し、価格競争は激しい
    • 最もまずいのは、Facebookが事実上無料でモデルを配布し、市場価格を押し下げていることだ
    • これは1990年代のInternet Explorerのシェア獲得戦略に似ており、良い兆候とは言いがたい
  • 新規参入のしやすさ
    • LLM開発技術は論文を通じて公開されているため、新規参入者でも比較的容易にモデルを開発できる
    • 品質の低いモデルであっても安価で顧客を獲得できるため、新規参入は活発だ
  • 代替品をめぐる複雑な状況
    • LLMが書いたテキストの代わりに人を雇うこともできるが、これはコストが高い一方で、hallucination問題を避けられる利点がある
      • 例: 法律分野ではLLMの利用可能性は低い
    • 特定のユースケースが確立されると、メタデータがAIを代替する傾向がある
  • 少しポジティブな点が1つあるだけでは、収益性の高いビジネスにはならない
    • LLM開発者の産業構造は、Netscape（グラフィカルWebブラウザを発明したが破綻した）に似ており、ブラウザ上で動く何かを作ったGoogleのような成功するビジネスモデルには見えない

どうしてこれほど多くの資金を調達できるのか？

  • LLM開発者が航空会社に似た不利な産業構造を持つにもかかわらず、なぜこれほど巨額の資金を調達できるのだろうか？
  • 例えば、OpenAIはわずか2か月前に 1570億ドル評価で66億ドル($6.6bn) を調達した
  • これはVCの歴史でも最大級の投資かもしれない
  • 彼らは私の知らない何かを知っているのだろうか？ 謎ではあるが、いくつかの可能性を考えると:
    • NVIDIA依存を下げるためのチップ開発
      • OpenAIが独自チップを設計し、NVIDIAへの依存を下げてGPU利用コストを削減しようとしている可能性はある
      • ただし66億ドルでは新しい半導体工場を建設するには足りないが、NVIDIAから移行可能な新チップを設計するには十分かもしれない
      • しかしNVIDIA自身が今回の投資ラウンドの出資者の一員であるため、「NVIDIA対抗チップの開発」は投資家向けピッチデックには含まれていなかった可能性が高い
    • OpenAIブランドの強化による競争回避
      • 顧客が競合モデルへ簡単に乗り換えないよう、強力なブランドを築こうとしていると見ることもできる
      • テクノロジー分野では、ブランドとロックイン戦略が有効に働く証拠がある
      • ただしLLMは単純なテキストベースのインターフェースで動くため、強力なAPIがなく、ブランド構築が難しい面もある
    • 新規競争相手の排除
      • 66億ドルを投じてモデル性能を大きく改善できれば、競合のコスト負担を増やし、小規模競合を市場から追い出せる可能性がある
      • しかし資金は最も流動性の高い資産であり、66億ドルはそこまで大きな額ではない
        • 銀行業界では、単一の債券発行でもこの程度の資金を調達できる
      • したがって、このラウンドだけで他者を十分に牽制できるわけではない
  • 巨額の資金を調達した企業が、必ずしも成功するビジネスモデルを持っているわけではない
    • 例えば、WeWorkは100億ドルを超える資金を調達し、一時は470億ドルの評価を受けていたが、ビジネスモデルに無理があることが明らかになった
    • 最近の財務再編では評価額が5億6000万ドルとなり、投資価値の95%以上が消えた

すべてのAI企業が失敗するわけではない

  • LLM開発者の事業性が乏しいからといって、AI技術の未来が暗いわけではない
  • 技術が悪いという意味でもない: 技術的成功と事業的成功は別物
    • この技術が良い技術になるかどうかは、OpenAI/Anthropic/Mistra/誰であれ、この技術で金を稼げるかどうかとはほとんど無関係だ
    • 技術が進歩しても、収益性が保証されるわけではない
      • コンテナ仮想化技術: Dockerは技術的には成功したが、収益化には失敗した
      • Webブラウザ: 高度に発展したソフトウェアだが、ブラウザ開発はビジネスとしては成功していない
      • CRMはひどいものでも、Salesforceは事業として大成功した
  • すべてのAI企業がモデル構築をしているわけではない
    • もし私がAIビジネスをやるなら、絶対にモデルを構築しない
    • 独自モデル構築は差別化されていない泥臭い作業だ
    • Anthropicなどが開発した高度なモデルの一部を活用すれば、以前は不可能だったビジネスアイデアを実現できる

ソフトウェア企業ではないソフトウェア企業に注意せよ

  • ソフトウェア企業は本質的に優れたビジネスモデルを持つ:
    • 供給者依存がない: 実質的な供給者が存在しない
    • 製品の固有性: ソフトウェアはしばしば独自性が高く、競合が少ない
    • 代替品の少なさ: 代替手段は、ユーザーが自分で作業することくらいしかない
    • こうした理由から、ソフトウェア企業は高い利益率を維持する
  • 問題は、すべてのテクノロジー企業がソフトウェア企業というわけではないことだ
    • NVIDIAのような強力な単一供給者に依存するなら、その経済構造はMicrosoft OfficeよりもPan-Am（破綻した航空会社）に近づく

その他のメモ

  • AI安全性運動とLLM技術のマーケティング:
    • AI安全性運動は、LLM技術にとって優れたマーケティングとして機能する
    • 「AI危機が差し迫っている」といった誇張された主張は、事実上、効果的な製品宣伝戦略として働く
    • このため、OpenAIのような企業が多くのAI安全性専門家を雇っているように見える
  • Coca-Colaと研究投資:
    • Coca-Colaは主に座って莫大な利益を上げているが、その利益の一部を研究に投資している
    • 「少しの投資」であっても、もともとの利益が巨大なので、その金額は相当なものになる
    • 市場調査の結果、Coke Zeroは男性をターゲットにしたDiet Cokeだということが明らかになった。これは性別による製品分化が有効であることを示している
  • 産業構造と市場戦略についての追加読書:

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3件のコメント

 
dalinaum 2024-12-02

Netscapeがグラフィカルなウェブブラウザーを発明したわけではありません。Mosaicがありましたから……
 
kandk 2024-12-02

航空産業では hw が重要で、sw には限界がある。（せいぜい客室乗務員程度）
人工知能は sw に優位性がある。現時点ではモデルを論文としてすべて公開しているため競争力がないように見えるが、本当に有用なモデルは非公開にするはず。あるいはライセンス事業をやるか。
 
nowdoit7 2024-12-02

今は競争でも、もし独占になれば、とてつもない利益を積み上げられるでしょう。未来は分かりません。