流れるシリコンバレー：AIの波、大手企業の内幕、そして華人の国際化
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流れるシリコンバレー：AIの波、大手企業の内幕、そして華人の国際化
シリコンバレーは流動的である。人材が流動し、情報が流動し、資金が流動することで活力と革新が生まれ、毎日が変化し、常に若々しさを感じさせる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Melissa
今回はシリコンバレーに合計六週間ほど滞在しました。来るときは盛夏で、去るときはちょうど立秋を過ぎた頃でした。カリフォルニアの太陽はいつも眩しく、世界最先端のテクノロジーが集まるこの地では、AIの波が今まさに押し寄せています。AIの発展とその方向性についてより深く理解したいと思い、大手企業の関係者や起業家、投資家など多くの方々と会い、オンライン・オフラインのイベントにも参加しました。その中で、大きな潮流の始まりを感じ取ることができました。ここでは、そのいくつかの光景をご紹介します。
パンデミック後：人手不足とリモートワーク
パンデミックはすでに過去のものとなりましたが、私は初訪問ということもあり、3年間に残された痕跡が特に鮮明に見えました。特に感じたのは、人手不足とリモートワークの影響です。
人手不足
シリコンバレーでは人手不足が顕著で、最近のインフレも相まって、人件費が非常に高騰しています。Uber EatsでSubwayのサンドイッチを注文したときのことです。サンドイッチ自体は8ドルでしたが、配送料などが加わって総額17ドルになり、価格が倍以上になりました！私はシアトルに長年住んでおり、アメリカの人件費が中国より高いことは知っていましたが、それでも驚きました。事情を聞いてみると、パンデミック中に感染を恐れて辞職または早期退職した人が多く、さらに政府の給付金により労働意欲が下がったことも原因の一つです。AI教育に取り組む起業家と話す機会がありましたが、彼によると教師の不足は深刻で、これは全米共通の問題であり、解決策はまだ見えていないとのことです。
リモートワーク
一方、パンデミック中に始まったリモートワークの影響も大きいです。特に新卒の大学生たちへの影響が顕著です。起業している友人二人から、それぞれ同じ話を聞きました。隔離が必要だったため、大学時代にインターンシップの機会がなく、卒業後もリモート勤務が続き、同僚との対面でのやりとり経験がありません。そのため、チームワークの方法がわからず、上司もリモートでは指導しにくいのです。彼らはスタンフォードなど名門校出身の優秀な学生を採用しましたが、協調性に欠けるため、残念ながら解雇せざるを得ませんでした。
現在、大手企業は徐々に出社を再開していますが、パンデミック前の状態には戻っていません。かつてExpediaのチームで私が採用した新卒社員は、今ではあるAI企業の創業者ですが、「リモートワークは効率を大きく損なう」と話していました。パンデミック中は出社を強制するとスタッフが辞めるのではないかと心配し、控えていたそうです。今は大手企業の動向を見ながら、彼らが出社を明確に要求するようになれば、自分たちもそれに従うつもりだと述べていました。実際に大手企業やスタートアップを見てみると、出社している人は依然として限られています。友人たちと話し合っても意見は一致しておらず、一般的にマネジメントするチームが大きくなるほど、リモートワークに対して否定的な意見が多くなる傾向があります。いずれは以前の状態に戻るとは思いますが、一気に元通りになることはないでしょう。
興味深い観察もあります。GoogleやMetaなどの大手企業がPalo AltoやMountain Viewに集中しているため、周辺の住宅価格は非常に高騰していますが、少し離れた地域は比較的安価です。リモートワークによって通勤の必要がなくなったことで、ここ2年ほど、郊外の住宅価格も上昇しています。
AIの大波：構図は定まりつつあるが、まだ初期段階
私の関心はAIに集中しています。ここ1か月以上、シリコンバレーで見たAIに関する観察と判断をまとめます。
大規模モデルとGPU
大規模モデルの業界構図は、ある程度定まりつつあります。中国のように「百モデル、千モデル」が乱立する状況とは異なり、シリコンバレーではOpenAIやGoogleといった閉源モデル、およびAnthropicも含めて数社が勝ち残り、オープンソースではMetaのLlama-2などが主軸となっています。汎用大規模モデルの開発には膨大な人的資源、計算資源、資金が必要であり、新たな参入者はほとんど見込めない状況です。
GPUは依然として不足しており、大手企業でもスタートアップでも、誰もがGPUを必死に探しています。NVIDIAの後輩からGPUの製造プロセスを教えてもらいましたが、鉱石の準備から始まる非常に長い工程だそうです。ハードウェアは私の専門ではないので詳しくはありませんが、生産サイクルが長いため短期間での供給増加は難しく、長期的には改善されるだろうとのことです。
AIはまだ非常に初期段階
AI分野の現状について、ある投資家の友人が次のように表現していました。「まだ夜明け前で、皆が懐中電灯を持って方向を探しているような状態だ」と。これはまさに、かつてのモバイルインターネットの本格的な勃興期よりも前の段階です。大規模モデルの開発者、それを活用する大小さまざまな企業、そして大規模モデル周辺のインフラ／ツールを提供するスタートアップなど、多くの関係者と話しましたが、総じて「大規模モデルの応用はまだ非常に初期段階にある」という判断です。
代表的な例があります。ある友人は、有名上場企業のエンジニアリング担当VPを務めた経歴を持ち、近年eコマースプラットフォーム関連の事業を起業し、100人以上のスタッフを抱え、複数の米国有力VCから支援を受けています。彼女のビジネスでは大規模モデルの活用が可能ですが、最近になってどう活用すべきか模索し始めました。二つの試みを行いました。一つはMosaicMLのモデルを使って、自社のプライベートデータでファインチューニングを行うこと。もう一つはGPT-4を使い、プライベートデータをベクトルデータベースに格納し、検索・取得機能で情報をプロンプトに挿入する方法です。驚いたことに、GPT-4の検索・取得方式の方が、ファインチューニングよりも結果が良かったのです。彼女は困惑し、なぜファインチューニングがうまくいかないのか、どのようなデータを、どのくらい使って、どのようにチューニングすれば効果的なのか、明確な答えが見つかりません。また、大規模モデルはブラックボックスであり、開発者自身も完全に理解しているわけではないと感じています。さらに、MosaicMLの使い勝手も決して良くなく、他に選択肢がないのが現状です。GPT-4は性能は良いものの、自社データを外部に公開することはできないため、正式な製品には使えません。彼女は今後、AIエンジニアを採用してこの課題に対処する予定です。
私はこれを聞いて少なからず驚きました。彼女自身が非常に経験豊かで、起業チームも技術的に優れているにもかかわらず、このような状況です。彼女の「ファインチューニング＜GPT-4による検索・取得」という結果は特殊ではなく、似たような事例を他にも複数聞きました。別の起業家は、大企業向けAIツールを提供するスタートアップを経営していますが、「大規模モデルは大企業にとって全く新しい技術であり、顧客は今まさに導入を検討し始めたばかりで、モデルの精度、速度、必要なデータ品質、プライバシー問題に特に注目している」と話していました。また、具体的にAIでどのような業務課題を解決するかについても、まだ模索段階です。彼の見立てでは、大企業が内部で本格的にAIを導入するまで、少なくとも6〜12ヶ月はかかるでしょう。
このように、今回のAIブームはまだ非常に初期の段階にあります。C向けではChatGPT以外にキラーアプリが登場しておらず、B向けの実用化にも時間がかかります。一方で、AIインフラやツール層にはまだ大きな成長余地があります。例えばDatabricksが13億ドルでMosaicMLを買収したのも、顧客にAI能力を迅速に提供するための布石です。
ここで二つのポジティブな点が見えてきます：
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まさに初期段階ゆえに、ツールが不十分で、大企業がすぐに使える技術もないため、スタートアップにチャンスが残されています。もし大企業が即座に自社で利用できれば、彼らは自らのデータとユースケースを持っているため、スタートアップの出番は減ってしまいます。これはシリコンバレーの徐先生（Howie）との議論の中で出た意見ですが、私も強く共感します。
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大企業はAIの活用に強い危機感を持っており、少なくともその必要性は認識しています。多くの企業がGenAI専用の予算を設けており、資金はすでに準備されています。初期段階であっても発展がやや遅くても、AIの将来性は明るく、簡単に冷めることはないでしょう。
なぜこの2か月でAIの進展が遅くなったように感じるのか？
皆さんはどう感じているでしょうか？年初に比べて、ここ2〜3か月のAI分野のペースが明らかに落ちたように感じます。その理由を考察すると、以下の通りです：
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OpenAIの戦略に関係しています。この波は主にOpenAIが牽引しており、昨年末から約2〜3か月の間に、ここ2〜3年の研究成果（例：GPT-3）を一気に発表したことで、目まぐるしいスピード感がありました。その後、Googleが強力な競争相手として台頭し、OpenAIも未完成の製品を安易にリリースできなくなりました。そうでなければ逆効果だからです。そのため、最近は大きな変化が少なく、前より遅くなったように感じられます。しかし、個人的にはこれが本来の技術発展のペースであり、そもそもそれほど速くはならないはずです。
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起業家たちが黙々と製品開発に集中しているからです。私がシリコンバレーのAIコミュニティで講演した際、この点について触れました。コミュニティからの反応として、年初は起業家たちがさまざまなカンファレンスやミートアップに参加し、GenAIとは何かを学ぶことに忙しかったが、最近は大規模モデルの技術的理解が進んだことで、各自の製品構築に時間を割くようになったとのことです。外から見ると、以前ほど賑やかではなくなりました。
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研究分野では、論文の発表ペースは変わっていません。
プライマリー市場も確かに減速している
全体的に、プライマリー市場の投資ペースは鈍化しています。これは主にマクロ環境の影響です。今後の経済動向の不透明さや、ウクライナ戦争による不確実性が、投資家の信頼を損なっています。また、パンデミック中の政府の緩和政策により、多くのスタートアップの評価額が高騰しましたが、現在は評価額の調整期にあります。こうした背景の中でも、AI分野のプライマリー市場は比較的健闘しています。しかし、まだ非常に初期段階であるため、真に競争力のある大規模モデルプロジェクト（character.aiも実質的に大規模モデルを開発しています）以外のAIスタートアップは、現在資金調達が難しい状況にあり、多くの投資家は様子見の姿勢です。
大手企業の内情：OpenAI、Google、NVIDIA
今回のAIブームにおいて、OpenAI＆Microsoft、Google、NVIDIAが時代の先頭を走っています。このうち3社の本社はシリコンバレーにあり、特別に情報収集を行い、共有可能な内容をまとめました。
OpenAI
OpenAIは情報管理に極めて慎重で、社員も非常に敏感です。私が得られた情報は限られますが、いくつか印象深い点があります。
OpenAIと協力した人々は、その社員が非常に有能で効率的だと口を揃えます。特にシステムのパフォーマンスと監視体制が優れており、エンジニアリング力が非常に高いです。おそらくインフラのエンジニアリング力――ハードウェアをより効率的に活用し、パフォーマンスを向上させる能力――が、同社の重要な壁となっているのでしょう。
OpenAIはAGI（汎用人工知能）に強いこだわりを持っています。直接話してみて初めてその意味を理解できました。内部では仕事の優先順位を、「それがAGIの発展に貢献するか」で判断しています。モデルの訓練効率を高めたり、学習を助けたりするなら取り組みますが、そうでなければ手をつけません。例えば以前ロボット開発をしていましたが、物理的制約が大きくAGIへの貢献が限定的と判断され、後に中止されました。この方針から考えると、特定業界に特化した垂直領域に進出する可能性は低いでしょう。
ChatGPT登場前、ユーザーはLLMの性能を実感できませんでした。その実感を与えることが極めて重要でした。AGIに加えて、ChatGPTとAPIもOpenAIの重点分野です。
以前、GoogleはAI推進が遅れていました。これは広告ビジネスとの衝突だけでなく、二つの出来事も関係しています。一つは、ある研究者が大規模モデルに意識があると主張し、解雇されたこと。その前には、黒人女性社員が論文の掲載拒否を理由にGoogleを訴えた事件もありました。これらにより、GoogleはAIに対して非常に慎重な姿勢をとり、開発スピードが鈍化しました。
Googleは自らがリードしていると感じていましたが、ChatGPTの登場で大きなプレッシャーを受けました。12月に内部で「コードレッド」（最優先）が宣言されることは稀なことであり、現在は全社的にGPT技術を重視しています。専門チーム（DeepMindとGoogle Brainの統合）がGPT開発を担い、他のチームにもAIの活用を促しています。Googleに勤める多くの友人と話しましたが、彼らはGoogleに対して自信を持っており、少なくともこの分野で遅れを取ることはないと思っています。
NVIDIA
今回のLLMブームで、最大の受益者はNVIDIAです。私はこれまでソフトウェア寄りの経験と関心があったため、あまり注目していませんでしたが、今回改めて調べてみると非常に興味深いことがわかりました。以下、詳しく紹介します。
一人の起業家スタイル
NVIDIAのスタイルは、要するにジェイソン・ホアン（老黄）一人のスタートアップのようなものです。在籍している友人たちはジェイソンに対して非常に敬服しており、話を聞く限り、彼はスーパーマンのようです。彼は常に「計算能力」を信じ、株価が低迷しても2012年から一貫してその道を歩み、一度も迷いませんでした。技術に対する理解が深く、プロジェクトの実情を把握しており、気さくな人柄です。意思決定が難しい場合は、誰もがジェイソンに相談し、彼の判断は迅速かつ的確です。
ジェイソンは思いやりも持ち合わせています。例えばパンデミック直後、通常9月に行われる従業員評価を、3月に前倒しで実施しました。その結果、全社員が早期に評価・昇給・ボーナスを受け取り、経済的に安心できました。また、洞察力と危機意識も兼ね備えており、社員からの支持が非常に高いです。株価が低迷していた時期でも、彼に対する評価は高かったのです。
技術重視、組織はフラット
NVIDIAの企業文化は、私が知る他の企業とは明らかに異なります。3万人近い大企業でありながら、今でも「ピープルマネージャー」（人だけを管理する役職）が存在しません。技術力を重視しており、管理職のレベルを問わず、全員が非常に高い技術力を持っています。
組織はフラットです。全社でジェイソンだけがアシスタントを持ち、他にはいません。ではチームビルディングはどうしているのかと尋ねたところ、「チームビルディングもクリスマスパーティーもなし。全社大会だけがある」とのこと。そこでジェイソンは原稿なしで2時間語り、ジョークも交え、終了後には多くの社員が記念撮影を求めます。
NVIDIAエコシステム
NVIDIAのエコシステムが優れていることは以前から耳にしていましたが、具体的に何を指すのか確認したところ、友人の説明は明確でした：
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充実したツールの提供。チップから上位レイヤーまで深層的なスタックが必要であり、コンパイラーやデバッガー、プロファイラーなど多様なサポートツールが必要です。研究者のニーズはさまざまで、例えば深層的な最適化をしたい場合、単に機能をAPIでラップするだけでは不十分です。
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システムの高速性と使いやすさ。
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社内外の横断的コミュニケーションが優れている。例えば、顧客対応チームは顧客の要望を早期に内部のR&Dチームと直接議論します。社内でも同様で、ソフトウェアチームとハードウェア部門が密接に連携し、ハードウェア完成後にソフト開発を始めるのではなく、開発途中から相互にフィードバックしながら進めるのです。
華人企業の国際化
米中の関係変化はシリコンバレーと密接に関係しています。今回、二つの顕著な変化に気づきました。起業家は市場選択においてより集中しており、米国市場か中国市場のどちらかに特化し、両方を狙うケースは少なくなりました。また、中国の優れた起業家やファンドもここに来て新たな機会を探しています。
華人企業が国際化を成功させるにはどうすればよいかは、多くの人が関心を持つテーマです。週末に非公開サロンに参加しましたが、テーマはまさにこれで、ゲストも代表性がありました。グローバル市場を展開する華人上場企業のCEO、中国企業の海外進出に特化するファンドのパートナー、中国と米国双方のチームを管理する起業家、そして私自身もその一人です。多くの洞察が共有されました。中国は研究開発コスト、完成されたサプライチェーン、インターネット製品の運営、勤勉さに優位性がありますが、海外進出には市場販売、製品、チーム文化、マネジメントなどまったく異なる課題が待ち受けています。ゲストの共通認識は、「国際化ビジネスを成すには、まず創業者の思考が国際的でなければならない」という点です。
私の感慨は、ディスカッションを超えて広がりました。国際化というテーマには馴染みがあり、かつては「米国企業が中国に進出するには」という議論でしたが、今は逆に「中国企業が国際市場に進出するには」という話になっています。世界の中心が変わり、長年の努力を通じて中国は本当に強くなりました。誇らしい限りです。
流動するシリコンバレー
私は常に、シリコンバレーの人的資源の豊かさと自由な交流の雰囲気に憧れてきました。ここは人材密度が高く、よく話していると突然清华の同窓生だと判明することも珍しくありません。私の学部時代のクラスは30人でしたが、そのうち6人がここにいます。週末に親友が主催するバーベキューパーティーに参加したとき、 casually 話していると、何人かが見識豊かで、さらに聞くと、実は隠れた成功者たちでした。
シリコンバレーだからこそ、起業文化が根付いており、それに伴い各種講演やフォーラムが盛んです。到着当初、友人がGoogleドキュメントを共有してくれましたが、サンフランシスコ市内のAI関連オフラインイベントがびっしりと記載されており、ほぼ毎日何かがあります。私は都市部に行くのが不便なので、いくつかを選んで参加しました。その後自分で検索すると、関心のあるトピックについては、オンラインのWebinarやコミュニティディスカッションが必ず見つかりました。慣れると、ベイエリア周辺のイベントも非常に多いことに気づきました。オンライン・オフラインを問わず、これらのイベントの質は非常に高く、大手企業やトップスタートアップの核心メンバー、若い起業家たちが、独自の思考に基づき、誠実に、最新の技術を共有してくれます。私はもともと新しいことを学ぶのが好きですが、ここでの日々はとても刺激的でした。
シリコンバレーは流動的です。流れる人材、流れる情報、流れる資金。この流動性が活力と革新を生み出し、日々変化し、永遠に若々しいままです。
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