Union Square Ventures：1枚の図で見るAI技術の将来が向かう4つの可能性
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Union Square Ventures：1枚の図で見るAI技術の将来が向かう4つの可能性
将来の方向性と最大の機会は、技術進歩の速度とフロンティアモデルのオープン性にかかっている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Grace Carney、Matt Mandel、Rebecca Kaden & Nick Grossman
翻訳：TechFlow
機会と不確実性に満ちたこの時代において、人工知能（AI）の急速な発展は無数の可能性を切り開いていますが、同時に深く、未解決の問題も多数提起しています。我々は技術の指数関数的成長曲線に沿って突き進み、自己改善への飛躍さえも成し遂げるのか。それとも、技術的ボトルネックの出現によってその歩みが遅くなるのか。技術発展の限界は目前にあるのか、それともまだはるか先なのか。将来の世界は少数の大手企業が支配する閉鎖的エコシステムになるのか、それとも多様なプレイヤーが競争・協力する開放的エコシステムになるのか。
未来の方向性と最大のチャンスは、おそらく以下の2つの重要な要因によって決まります。技術進歩のスピードと先端モデルのオープン性です。
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技術進歩のスピード：AIモデルの能力がどれだけ速く進化するかを示します。急速に進めば、数年以内に「知能爆発」の臨界点に達する可能性があります。一方、進展が鈍れば、技術的壁にぶつかることで10年以上も遅れるかもしれません。
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オープン性：AIモデルの支配権およびそこから生み出される経済的価値の範囲を測る指標です。オープンな状況では、オープンソースモデルの性能がクローズドモデルに匹敵するか、あるいは複数の高品質なクローズドモデルが激しく競合しており、モデルによる経済的利益の独占は成立しません。一方、クローズドな状況では、少数の大手企業が優れたクローズドモデルで他を圧倒し、大部分の価値創造を掌握します。
どのシナリオでも新たなチャンスは生まれますが、最終的に私たちがたどり着く象限が、どのようなプロジェクトや戦略、ビジネスモデルが最も優位になるかを決定すると私たちは考えています。
大規模基盤モデル：左下象限
技術スタックの中で、インフラ層とアプリケーション層の間には常に価値分配の緊張関係があります。2016年、USVのアナリストJoel Monegroはブログ記事『Fat Protocols（太いプロトコル）』において、「従来のインターネット技術スタックは『スリムなプロトコル』と『ファットなアプリ』という特徴を持つ。市場の動向を見ると、アプリケーションへの投資は高いリターンをもたらす一方、プロトコル技術そのものへの直接投資は通常低いリターンにとどまる」と指摘しました。しかしブロックチェーン技術スタックではこの関係が逆転し、価値の大部分がプロトコル層に集中しています。AIが新たな支配的プラットフォームとなる中で、この関係を再考する必要があります――すなわち、価値はモデル自体にあるのか、それともモデル上に構築されたアプリケーションにあるのか。
左下象限では、技術進歩が加速し続け、結果として閉鎖的なエコシステムが形成され、モデルがほぼすべての価値を掌握します。モデルの能力が強ければ強いほど、それらを基盤としたアプリや他のモデルに対する必要性は低くなります。
このようなシナリオでは、支配的な存在となるのはごく少数の大規模基盤モデルと、それらを支えるインフラストラクチャです。これらのモデルの拡張を維持するためには、膨大なエネルギー（より効率的な新エネルギー源を含む）が必要になります。ハードウェア、ソフトウェア、エネルギー生産に関連するインフラ整備が重要な価値創出領域となります。たとえば、USVポートフォリオに含まれるRadiant、Blixt、Lydian、Glowといった企業は、エネルギー生成と管理の革新に取り組んでいます。また、分散型トレーニングなど異なる技術的アプローチを採用するモデルアーキテクチャを支援する機会もあり、こうしたアプローチが将来的に市場の勝者となる可能性があります。
ニッチモデルの台頭：左上象限
（TechFlow注：ニッチモデル（Niche Model）とは、特定の分野や特定のニーズに特化して最適化された人工知能モデルを指します。汎用モデル（例：大規模言語モデル）とは異なり、特定の業界、タスク、データセットに焦点を当てており、高い専門性と指向性を持ちます。）
左上象限では、エコシステムは閉鎖的ですが、技術進歩が減速しているため、基盤モデルの能力のギャップを埋めるニッチモデルにチャンスが生まれます。すでにバイオテクノロジー、医療、ロボティクス、感情分析、パーソナライズドデータセット、物理世界データなどの分野でこうした傾向が見られます。これらの分野のいくつかにはすでにUSVが投資しています。この場合、データはより具体的かつ指向的であり、モデルの有用性も明確になります。応用範囲を狭め、指向性を高めることで、モデルの正確性と実用性を大幅に向上させることができます。この象限では、さまざまな分野で主導的な地位を築いたニッチモデルが成長し、重要な構築基盤となっていくでしょう。
ネットワーク効果を持つアプリケーション：右上象限
右上象限では、基盤モデルの技術進歩が減速する一方、エコシステムはオープンのままです。モデルの能力には一定の制約があり、適用範囲もより限定的であるため、スタートアップ企業にとってはAIを製品化されたアプリケーションとして構築し、その上に新しい価値を創出する好機となります。
この結果はベンチャーキャピタル生態系にとって馴染み深いものです。これは単なる技術的突破ではなく、むしろ想像力の試練でもあります。チャンスは、AIとのインタラクションの仕方を再設計することで、私たちの働き方や暮らし方を変革することにあります。学習、研究、医療サービス、創作、エンタメ、SNS、タスク遂行、事業運営など、あらゆる領域でまったく新しいアプリケーション、サポートレイヤー、インタフェースが登場し、根本的に刷新されると予想されます。ユーザー、学習者、患者、顧客に直接リーチする経路が広がることで、コストは大幅に低下し、可用性も大きく向上するでしょう。
過去の技術サイクルと同様に、多くの開発者が同じチャンスを狙って競合します。そのため、ユーザーグロースやデータ蓄積を通じたネットワーク効果が、企業が価値を蓄積し、守っていく上で極めて重要な要素となります。
真にオープンなAI：右下象限
もしモデルがオープンなエコシステムの中で急速に進化すれば、私たちは最も想像力を刺激されるシナリオに直面します。超高性能で、急速に進化し続ける多数のモデルが、高頻度かつ高度なスキルで相互作用し合うのです。
このシナリオでは、多くのオープンモデルがそれぞれの市場で主導的地位を占める一方で、それらのモデル同士が効率的に相互作用するためのツールが必要になります。AIエージェントが中心となる世界では、エージェント同士が頻繁に取引を行う必要があります。暗号資産（クリプト）は、エージェント間取引において最もシンプルで柔軟なデジタル通貨の形態となり得ます。これにより、トークン自体や分散型インフラ、Farcasterのようなインタラクションプロトコルが恩恵を受けるでしょう。将来的には、多数のウォレットと予算を持つAIエージェントが、デジタル経済の中で頻繁に取引を行う光景が現実のものとなるかもしれません。
まとめ
このフレームワークは単純化されていますが、確かに私たちの思考の出発点を提供してくれます。各象限で優位に立つ方法は、特定のシナリオにおいて際立つ可能性があります。特に、ユーザーの新しい行動を引き出し、全く新しい価値を生み出し、ユーザーの積極的な採用を促進できる製品は、巨大な価値を創造する潜在力を持っています。
これらの象限分けは、不確実性の高い特殊な時期において、私たちのチームが深く考える助けとなっています。「あるアプローチが本当に優位になるには、どのような条件が必要なのか？」という問いに対してです。
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