AI技術革新、DeepSeek以外の応用分野における新たなストーリー
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AI技術革新、DeepSeek以外の応用分野における新たなストーリー
アプリケーション大規模モデルに基づいて構築されるAIアプリケーションほど、理論的には成功する可能性が高くなる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察
画像出典：無界AI生成
2025年の春節休みも過ぎ去ったが、DeepSeekが引き起こした波紋はまだ収まっていない。
FP8トレーニング、マルチトークン予測、改良型MOEアーキテクチャ、多頭潜在アテンション機構（MLA）、SFTなしの強化学習などの手法により、DeepSeek-V3は極めて低いトレーニングコストでQwen2.5-72BやLlama-3.1-405Bといった最先端のオープンソースモデルおよび一部クローズドソースモデルを上回る性能を達成した。さらにDeepSeek-R1はOpenAI o1の推論能力を超える成果を示している。
DeepSeekシリーズモデルの成功は、従来の計算リソースを核とする大規模モデル産業に新たな道を切り開き、世界中の基盤型大規模モデルの発展を新たな段階へと押し上げた。
しかし、DeepSeekのように「技術ストーリー」を主軸とする基盤型大規模モデルとは別に、注目に値するもう一つのタイプの大規模モデル開発がある。それはコア製品・コアシナリオを中心にAI技術革新を進めるアプリケーション型大規模モデルである。
中国は常に応用大国であった。
2024年、計算リソース供給の追いつきと推論価格の大幅低下という背景のもと、中国製AIアプリケーションが台頭した――文から画像、文から動画を生成する分野では即夢AI、妙鴨カメラ、快手可霊、AI検索分野ではナノ検索（旧360AI検索）、天工AI検索、AI伴侶分野では星野、猫箱、あるいはAIアシスタントの豆包、夸克、Kimi、通義など、2024年にはユーザー数が爆発的に増加した。
こうした一つひとつのAIアプリケーションは、背後のモデル能力に支えられている。AIアプリケーションにとって、アプリケーション型大規模モデルの競争はパラメータではなく、実際の応用効果にある。
たとえば、Kimiが短期間で高い注目を集めたのは、背後の大規模モデルによる長文読解・解析能力と密接に関係している。夸克の2億ユーザー、7000万人の月間アクティブユーザーは、その背後にある夸克大規模モデルの「ユーザーフレンドリーさ」によるものだ。また、可霊AIの強力な文から動画・画像から動画への生成機能も、可霊大規模モデルの支援に依存している。
基盤型大規模モデルの進化はまだ終点に達していないが、2025年になり多くの企業がAIアプリケーションの展開を始めることで、アプリケーション型大規模モデルの発展はAIアプリケーション全面爆発に不可欠な前提条件となるだろう。
1. なぜ大手企業がAIアプリケーションに有利なのか
大規模モデル技術の成熟と突破、計算インフラの整備、国家政策の継続的支援、Sora/Sunoのようなキラーアプリの登場、AIエージェント／具身知能／AI玩具／AI眼鏡などの分野における投資の急増により、2025年はAIアプリケーションの爆発の年になると、ほぼすべてのテック業界で広く認識されている。
この共通認識は、DeepSeekの人気に助けられ、さらに加速している。DeepSeekが業界の基礎モデルレベルを押し上げ、AIアプリケーションにとってより良い発展環境を提供したためである。
「甲子光年」の観察によると、2024年下半期以降、高瓴資本、経緯ベンチャーズ、百度ベンチャーズ、英諾など有名投資機関がAIアプリケーションへの投資を強化しており、特に初期段階のAIアプリケーションプロジェクトに積極的に資金を投入している。ある投資家は、2024年末時点で一級市場で実際に資金調達したAIアプリケーションプロジェクトの数が、公表された件数の少なくとも2倍以上だと述べている。
Sensor Towerのデータによれば、2024年に世界のスマートフォンユーザーがAIアプリケーションに支出した金額は12.7億ドルに達し、iOSおよびGoogle PlayストアでのAI関連アプリのダウンロード数は170億回に上った。
しかし残酷な現実は、AIアプリケーションは数多く存在するが、長期運営を維持できるのは少数であり、ブレイクアウトするものはさらに少ないということだ。
「甲子光年」はかつて「AI墓地」というウェブサイトを取り上げており、そこには738件の死亡または停止したAIアプリケーションが掲載されている。中にはかつて注目されていたスター的存在も含まれる――たとえばOpenAIが提供していた音声認識製品Whisper.ai、Stable Diffusionの有名なフロントエンドサイトFreewayMLやStockAI、かつて「Googleの競争相手」と見なされていたAI検索エンジンNeevaなど（詳細は『AI墓地、そして738の死んだAIプロジェクト | 甲子光年』参照）。
では一体、どのようなAIアプリケーションが長期間運営され、生命力を持てるのだろうか？
「甲子光年」は第一にモデルを核とし、モデル能力を十分に発揮すること、第二に強いユーザー需要洞察力を持つことが必要だと考える。
マイクロソフトCEOのサティア・ナデラは、2025年のAI業界のトレンドについて言及し、「AIモデルを核とするアプリケーションが2025年に各アプリ領域を再定義する」と述べた。つまり、モデルとの距離が近く、カスティング層が少なく、モデル能力を最大限に活かせるアプリケーションほど、ユーザーの利用と滞在を促すことができる。
新榜が2025年1月に発表したAIプロダクトランキングを見ると、国内トップ10のうち8つが直接モデルに基づいたAIアシスタント系アプリケーションであることがわかる。
画像出典：新榜
一方、ユーザー需要に対する洞察力を高めるには膨大なユーザー基盤が必要である――多数のユーザーを持つことで、ユーザーのデータとタグが十分に蓄積され、企業はその中から真のニーズや課題を掘り起こせるようになる。
これら二点は、つまりAIアプリケーションにおいて大手企業が優位であることを意味している。
大手企業は豊富な計算資源と人材を持ち、自社開発モデルを用いて複数のカスティング層を経ずに、直接モデル上にAIアプリケーションを展開できる。また、巨大なユーザー基盤と成熟したトラフィック入口を持っており、ユーザー情報が豊かで需要の発掘が容易であるだけでなく、AIアプリケーションの普及にも天然の利点を提供する。さらに、大手企業の強力なエコシステム統合能力は、製品に多彩な機能を提供し、AIアプリケーションのユーザー囲い込みを強化するのに役立つ。
前述のプロダクトランキングもこれを裏付けている。トップ10のうち6つが大手企業の製品である。
以前騰訊科技が朱嘯虎に行ったインタビューで、朱嘯虎はスタートアップ企業のデータバリアは高くなく、基盤モデルの開発には適していないため、むしろ基盤モデルの上に「顧客」をしっかりつかむべきだと述べた。これも間接的に大手企業のAIアプリケーション優位性を証明している。
全体として見ると、大手企業のモデルとアプリケーションは互いに因果関係を持ち、成長サイクルを形成している：
大規模なユーザー基盤によって得られるデータ蓄積は、モデル開発に質の高いコーパスを提供し、モデル能力を強化して特定シーンやユーザー要望により最適化する助けとなる。一方で、モデル能力の向上はアプリケーションに還元され、より強力なプロダクト力を与えて多くのユーザーを惹きつける。
このような大規模ユーザー基盤を持ち、ユーザー需要が開発方向を牽引し、特定シーンでの性能が優れたモデルに対して、私たちは「アプリケーション大規模モデル」という名前をつけられるかもしれない。「アプリケーション大規模モデル」を基盤とするAIアプリケーションほど、理論上成功する可能性が高い。
たとえば、ランキングでDeepSeekに次ぐ位置にある夸克は、まさにその典型例である。
「甲子光年」が観察したところ、最近のAIアプリケーションの激戦の中で、これまであまり言及されてこなかった夸克が静かにトップを走っている。易観分析の最新データによると、2024年末時点で夸克は7102万人の月間アクティブユーザーを記録し、モバイルAIアプリケーション首位となり、よく知られる豆包やKimiを上回った。
画像出典：易観分析
さらに注目すべきは「ユーザー粘着性」という指標である。
第三者レポートによると、夸克の3日間リテンション率は40％を超え、一方で同期の注目を集めた豆包やKimiのリテンション率は約25％である。七麦データが発表した『2024年度実力AIプロダクトランキング』では、夸克が「年度実力AIプロダクトAppランキング」と「年度プロダクトダウンロードランキング」のトップに立ち、2024年の累計ダウンロード数は3.7億回を超え、他のAIプロダクトを大きく引き離して断然トップとなった。
ランキングに挙げられた多くのAIプロダクトの中でも、夸克は最初に大規模モデルを導入したわけではないが、訪問数、ダウンロード数、ユーザー粘着性の面で着実に他をリードしている。夸克はなぜ激しい競争の中で勝ち抜くことができたのか？
すべては夸克の「アプリケーション最優先」の製品戦略とモデル戦略によるものである。
2. アプリケーション最優先で、大規模モデルのシーン特化型アップグレードを逆算する
夸克は検索サービスを始めた当初から「インテリジェントで正確な検索」に集中し、シンプルで広告のないインターフェースと精度の高い検索結果で市場に突破口を開いただけでなく、検索ビジネスを基盤として、学生や会社員向けに夸克クラウド、夸克スキャナ、夸克ドキュメント、夸克学習などの垂直領域製品を展開し、徐々に学習・仕事シーンへと細分化を進めている。
学習分野を例にすると、2020年半ばに夸克は「写真で問題検索」機能をリリースした。パンデミック期間中、多くの学生が自宅でオンライン授業を受け、効果的な学習が困難な状況に対し、夸克学習チームはこの機能を何度もアップグレードした。
オフィス分野では、「スキャン」に焦点を当て、文字抽出、表作成、筆跡除去、証明書スキャン、ドキュメント形式変換などの一連の機能を提供している。
シンプルなツールとしての原点、ますます豊かになるシーン対応、初期の広告非掲載・無料という新規ユーザー獲得戦略により、夸克のユーザー数は爆発的に増加し、百万から千万へ、累計サービス提供ユーザー数は1億人を超えた。
2023年11月、夸克は千億規模のパラメータを持つ大規模モデル「夸克大規模モデル」を発表した。
夸克大規模モデルは、Transformerアーキテクチャに基づき夸克が独自開発したマルチモーダル大規模モデルであり、毎日億単位の画像・テキストデータをトレーニング・ファインチューニングしており、低コスト、高速レスポンス、総合力に優れている。ユーザーのニーズと夸克製品の垂直領域シーンに合わせ、実用性を重視し、一般知識、医療、教育などの専門分野モデルを派生させ、より専門的で正確な技術能力を提供している。
夸克大規模モデルをリリースした同時に、夸克はスキャン製品のAI認識性能とクラウド製品のAI検索能力をアップグレードした。
夸克大規模モデルの最初の適用シーンは健康・医療分野だった。
2023年12月、夸克は健康検索機能を全面的にアップグレードし、「夸克ヘルスアシスタント」というAIアプリケーションをリリースした。「夸克ヘルスアシスタント」は医学知識グラフと生成型対話能力を融合し、ユーザーに包括的で正確な健康情報を提供し、健康に関する複数回の質問・対話もサポートしている。
2024年1月、夸克は「AI学習アシスタント」「AI音声記録」「AI PPT」などの機能を相次いでリリースし、同年7月にはモバイル端末でAI検索を中心としたワンストップAIサービスを展開。2024年8月には「システムレベル全シーンAI」機能を備えた新夸克PC版をリリースした。
たとえば、「黒神話悟空は山西省のどの観光地をモデルにしているか」と検索した場合、夸克のスーパー検索ボックスはAI回答、オリジナル情報源、過去の検索履歴を一体化――他のAI検索同様にインテリジェントな要約を生成するだけでなく、サイドバーで情報源を表示し、AI回答の下部に従来の検索エンジンのようなリスト形式のページ表示を残している。これにより、ユーザーの情報取得効率が向上し、AI回答の信頼性も高まった。
さらに、夸克は「スーパー検索ボックス」を中心に、クラウド、スキャン、ドキュメント処理、ヘルスアシスタントなどのインテリジェントツールを含むワンストップ情報サービスシステムを構築し、検索から創作・要約、編集・保存・共有までの全プロセスをカバーすることで、シームレスな情報サービス体験を提供している。
多くの大手企業がChatGPTを模倣して「All in One」型チャットボットを出すのとは異なり、夸克の戦略は「AI in All」――AI能力を製品のあらゆる工程に組み込み、具体的なシーンに落とし込むことである。
初期の写真で問題検索から、大学入試志願相談、スマートオフィス支援へと、夸克の製品進化は常に特定シーンのユーザー要望に沿って行われてきた。その後も、AIで問題検索、AI学術検索、AI秘策などの機能を順次リリース・更新し、学習・オフィスシーンで差別化されたAIアプリケーションを構築している。
過去一年間の夸克AIの発展歴程、作図：甲子光年
特に2024年11月にアップグレードされた「AIで問題検索」機能は、夸克AI能力を最も凝縮して示す代表例である。
実は2023年12月に夸克はすでにAI解説アシスタントをリリースしていた。当時のAI解説アシスタントは主に問題集という「知識ベース」に依存しており、AIは問題集内の問題の解き方しか教えられなかった。アップグレード後のAIで問題検索製品はさらに高度な「インテリジェンス」を持ち、既存問題だけでなく、新しい問題や難問にも対応できるようになった。大規模モデルの「チェーン・オブ・ソート（CoT）」の活用により、夸克のAIで問題検索は解法の思考プロセスとステップを順番に提示でき、ユーザーに詳細な内容解説と学習ガイドを提供できる。
同種の問題検索製品が大半問題集に依存し、K12分野の問題にしか答えられないのに対し、夸克のAIで問題検索はK12の新問題だけでなく、大学院入試、公務員試験、各種資格試験の専門問題にも対応できる。ユーザーが写真撮影またはスクリーンショットすれば、夸克は該当問題を検索し、ステップごとに図文、動画、AI回答の専門的内容を提示する。さらに法律、医学などの専門分野の問題についても、夸克「AIで問題検索」は解答を提供できる。
夸克が司法試験の過去問に答えた例
同時に、夸克「AIで問題検索」はAI能力を使って問題の知識ポイントや出題ポイントを深く解説し、重要なステップを正確に特定することで、ユーザーがただ一つの問題を解けるだけでなく、「類推」して同系統の問題を学べるようにしている。
夸克「AIで問題検索」の強力な能力は、夸克が長年検索サービスを運営してきた蓄積、学習シーンで蓄えた高品質資料とユーザー要望に支えられているだけでなく、同時期にリリースされた「霊知」学習大規模モデルの支援にも大きく依存している。
「霊知」大規模モデルは、夸克技術チームが「夸克大規模モデル」を基盤とし、長年にわたる教育分野の深耕で蓄えた高品質データで訓練されたもので、トップクラスのモデルが持つCoT能力に加え、思考プロセスを学生が理解しやすく、学習プロセスに合った言語に変換できる。
言い換えれば、同じ問題を学生に解説する場合、「霊知」大規模モデルは、どの知識ポイントを解説すべきか、どうやって解法の思考プロセスを構築すべきかをよりよく理解している。
2024年の北京大学入学試験数学の実際の問題を例に、DeepSeekと夸克に入力した結果は以下の通りである：
DeepSeekの回答
夸克の回答
DeepSeekの長々としたCoT説明と詳細かつ公式な回答と比較すると、夸克の回答はより簡潔で、まるで実際に問題を解説しているようである。
教育分野は大量の「知識解説」と「科学普及」シーンがあり、モデルのマルチモーダル能力に高い要求がある。しかし、現在のマルチモーダルモデルは数式や手書きノートの認識が不十分で、特に図形の細かい理解が苦手である。
この問題を解決するため、夸克「霊知」大規模モデルは大規模マルチモーダル事前学習基盤を用い、大規模な専門分野訓練コーパスを構築するとともに、モデル構造面でもより良い理解効果を確保している。
最新の評価テストでは、夸克「霊知」学習大規模モデルは大学院入試数学問題での正解率と得点率においてOpenAI-o1と肩を並べており、国内他モデルを大きく上回っている。国内の複数の数学コンクールや大学入試といった重要なテストでも、夸克は正解率・得点率で圧倒的なリードを保っている。
「霊知」大規模モデル 数学評価結果
画像出典：夸克
DeepSeekなどが純粋な基盤モデル能力の開発に注力するのとは異なり、夸克のモデル開発はユーザー要望を起点としている。たとえばAIライティングに関して、夸克技術チームは若年層ユーザーのレポート・論文作成などの「長文執筆」ニーズに応じ、多段階CoTと検索拡張技術を用いて8000字以上の長文を生成可能な夸克文化モデルを開発し、文字数要件を満たしている。一方、DeepSeekでも現時点では最大3000字までしか生成できない。
さらに、夸克のAIライティング機能は「テキストオンラインエディター」のようなもので、ユーザーは生成された文章に対して削除、校正、拡張などの複雑な操作ができ、これらも背后にある夸克文化モデルの能力に支えられている。
つまり、世界中が大規模モデルのパラメータ競争をしている中、夸克はすでに実際の応用シーンに重点を置き、ユーザー要望に基づいてモデル能力を目的指向的にアップグレード・最適化している。現時点で、夸克はシステムレベル全シーンAI能力を確立している。
画像出典：夸克
3. アリババAI To Cの加速
アリババの四つの戦略的イノベーション事業の一つとして、夸克の動きは単なる自社のものではなく、アリババ全体のAI To C事業の方向性を象徴している。
1月15日、夸克はブランドスローガンを「2億人のAI万能アシスタント」にアップデートし、AI To Cアプリケーションの探索を加速する新たな姿勢を示した。最近、アリババ創業者のジャック・マー氏が突然アリババ杭州園区に現れ、夸克などAI To C業務のオフィスエリアを訪れたことも報じられた。
最近、アリババはAI To C分野で頻繁に動きを見せている――まず「若手」幹部の呉嘉がアリババグループに戻りAI To C業務の探索を開始。次に、アリババ傘下のAIアプリケーション「通義」が正式にアリクラウドから分離され、アリスマートインフォメーション事業群に統合された。さらに最近の報道によると、現時点で天猫精霊のハードウェアチームも夸克プロダクトチームと業務統合を進め、次世代AIプロダクトの企画立案や夸克AI能力との融合を重点課題としている。統合後、新チームはAI眼鏡などを含む新ハードウェア分野の探索も行う。
これにより、夸克、通義App、天猫精霊はそれぞれ生産性ツール、チャットボット、AIハードウェアという形態で、ユーザーに差別化されたサービスを提供する。
2月6日、アリババToC分野に重量級人物が加わった――世界的に著名な人工知能科学者である許主洪教授（Steven Hoi）が正式にアリババに加入し、アリババグループ副社長に就任、呉嘉に直属し、AI To C業務のマルチモーダル基盤モデルおよびエージェント関連の基礎研究と応用ソリューションを担当する。
内部関係者によると、許主洪教授はAI To C業務におけるマルチモーダル基盤モデルおよびエージェント関連の基礎研究と応用ソリューションに注力し、アリババAIアプリケーションのC端製品におけるモデルとアプリケーションのエンドツーエンド完全閉ループ能力を飛躍的に向上させる。マルチモーダル基盤モデルの能力が突破すれば、夸克などのC端アプリケーションにも新たな探索の余地が生まれる。
同時に、アリババAI To C業務はトップレベルのAIアルゴリズム研究・エンジニアリングチームを結成し、多くの業界優秀人材の参加を呼び込んでいる。業界関係者の分析では、2025年初頭に世界トップクラスの科学者が参加したことは、アリババがAI To C分野で人材・リソース投入を強化する重要なシグナルと見なせる。頂点級の大規模モデル人材チームは、アリババがマルチモーダルエージェントなどの分野で深く探求する基盤となり、次なる段階でのユーザー向けAIアプリケーションプラットフォーム構築への期待を広げる。
現在、字節跳動はAIアプリケーション分野に巨額投資し、「App工場」戦略を再開――強力なプロモーション、内部競争、海外展開などを通じて。騰訊はAIアシスタント・エージェント分野で「元宝」「元器」をリリースし、新たに個人知識管理ツールima.copilotを出して再び注目を集めた。百度は文心一言、文心一格、橙篇AI、超能画布などのAI製品マトリクスを展開し、「大規模かつ包括的」なアプローチで競合に「飽和攻撃」をかけている。それに加え、「大規模モデル六小虎」やDeepSeekといった新興スタートアップもAIアプリケーションに力を入れており、アリババAI To C業務は強敵に囲まれ、プレッシャーは計り知れない。
しかし、困難があれば解決策もある。夸克は「AI in All」戦略とユーザー要望の的確な把握により、パラメータ競争をせずとも「アプリケーション大規模モデル」とユーザー要望の正確な把握で強力なプロダクト力を実現できることを証明した。これは別の形の「低コスト・高効率」である。2億人を超えるユーザー数と月間アクティブランキングトップの実績は、夸克戦略の正しさとアリババAI To C業務の明るい将来を証明している。
AI技術が「応用の深水域」に入った今、夸克のイノベーションモデルは我々に重要な示唆を与える：真の技術的先進性とは、いくつの技術的高峰を登ったかではなく、どれだけの科学技術成果をユーザーの指先で感じられる価値に変えられるかにある。そしてユーザーが実際に選択し、行動でAIアプリケーションに投票するとき、AI技術の実用化をめぐるこの突貫戦は、産業構造を決める真の勝負の時を迎えるのかもしれない。
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