AI ブームはリアルかバブルか、先を見る | 「システム・インサイト」を鍛える

1月末、株式市場で大幅に値を下げる事態が起こりました。日経平均は一時 1000 円以上値を下げ、ダウ平均も一時 500 ドル以上下がりました。いわゆる「DeepSeek ショック」と呼ばれる事態ですが、きっかけは中国の AI スタートアップ企業が公開した LLM（大規模言語モデル）です。その性能が ChatGPT を開発する OpenAI の最新モデルにも匹敵するとされながら圧倒的な低コストで開発されたと知れ渡り、膨大な投資を続ける AI 関連企業の株価が大幅に下落した、ということでした。

背景にあるのは、「スケーリング則」と呼ばれる、AI 開発の世界で信じられている経験則です。AI モデルを開発するにあたって、モデルの性能は、学習に利用する「データの量」「計算量」「モデルのパラメーター数」の3つが大きくなればなるほど向上する、という法則です。この法則に従う格好で、資金力のあるビッグテック企業を中心に数十兆円にもなる大規模な設備投資を行い、これら3要素をふんだんに扱える能力を高め、性能の高いモデルを生み出して我が物にする、という競争を続けています。かの DeepSeek はこの経験則を完全に覆すようなものを世間に出してきた、ということから、株価の大幅下落につながりました。

しかし直後から、DeepSeek のモデル開発に疑念の声が挙がり始め、その性能や品質にも各方面から問題の指摘が相次ぎ、スケーリング則の信頼が覆されたわけではないという認識が広がりました。どういう認識が正しいのかは、わたし個人はよくわかりませんが、いまのところ騒動は沈静化しているように思われます。

ただ、このような動揺がある意味で容易に広がってしまうあたり、現在起こっている AI の開発競争は一種のバブルの要素をはらんでいるというリスクを、頭の片隅には置いておいたほうがよいのかもしれません。AI に欠かせないことになっている GPU の製造の事実上一社独占、資金力にものを言わせる巨大企業による AI モデル開発の寡占、モデル開発に伴う超大規模な投資競争、等々。いびつな構造は数々思いつくわけで、バブルのニオイがしないのかと言われれば、そうなのかもしれません。

ビッグテック企業が挙って開発している AI モデルは LLM ですが、おカネをかけている開発している企業の多くは、現状ではクローズドなモデルを開発しています。つまり、技術を独占して公開しない方針ということです。それとは異なり、オープンソースで LLM を開発している企業もあり、それが米メタや、今回話題になった DeepSeek など中国系の企業です。DeepSeek も、メタが開発した LLM を利用したとされています。

もし今後、オープンソース系の LLM のほうが性能やコスト面でクローズドなモデルを凌駕し、モデルのスタンダードになるのだとしたら、AI モデルはコモディティ化し、誰でもローコストで利用できるものになるかもしれません。または、GPU 以外の選択肢が現れることでインフラコストが下がり、学習コストは議論にならなくなるかもしれません。

LLM に関しては、AI 研究の権威として著名なヤン・ルカン氏は、LLM をこのまま進化させたとしても性能は頭打ちになるだろうと予言しているようです。端的にその主張をまとめれば、次のような内容です。LLM は「言語」に基づいてモデルを生成しているが、人間世界では非言語で処理している情報も多い。現実の世界の一部しか言語は表現できないので、言語にしか基づかないモデルにはおのずと限界がある、と。他にも、言語というものは実は曖昧で厳密さに欠ける、少なくとも数学が持つような意味の厳密さはない、だから思考能力の向上には限界がある、という指摘もあります。

そうなると、いまのところ信じられているスケーリング則は、やはり将来のどこかで、再び疑念を持たれる事態が待っているのかもしれません。

仮にスケーリング則の信頼がこのまま揺らがないとしても、モデル開発への巨額な投資を前提とする AI 開発企業が、このままビジネスを続けていけるのかどうかわかりません。そうした企業で現在までに、健全な黒字経営で成長できている企業はあるのでしょうか。巨額の赤字をほぼ外部企業の出資で賄っている企業、出資金が不足して徐々に首が回らなくなり始めている企業、等々の話はたびたび聞くようになってきています。

単に AI を利用するだけの立場なら、あまり気にせず高みの見物を決め込んでおいても問題はなさそうです。もし、自前で LLM を開発して世間の先端を行こうとしているか、そういう会社に設備を提供すべくインフラ投資に勤しもうとしているか、そんな会社なら少々立ち止まって先を読んでみるのも必要かもしれません。

単なる利用者に徹するとしても、少なくとも、利用する LLM や AI モデルを簡単に入れ替えられるようにしておくことは、利便性の面だけでなくリスクヘッジの意味でも大事でしょう。案外、考えて使っていないといつの間にかベンダーロックインされているということは、よくあります。

そして当然ながら、自社のデータ、または、意識すれば自社所有のデータにできるような情報、を簡単にサービス事業者に明け渡さない、預けないことです。データがロックされるか失われて、気づいたときにはもう取り戻せない、取り消せない、という事態になるリスクは、外部サービスを利用するなら常に想定しておいた方が身のためです。なにぶん残念なことに、銀行の貸金庫に保管している大事な資産も、気づいたらなくなっているような世の中です。