文心一言とChatGPTが同時に無料化されたことから読み解く、グローバルAIの新サイクル

2025.02.14

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文心一言とChatGPTが同時に無料化されたことから読み解く、グローバルAIの新サイクル

AIはどこに向かうのか？その答えは「降本時代」という四文字の中にある。

2025.02.14 - 09:39:24

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AIはどこに向かうのか？その答えは「降本時代」という四文字の中にある。

出典：脳極体

2025年に入り、AIの世界的な注目度はさらに高まっている。大規模モデルの影響力は、生産・生活・社会文化活動から金融市場に至るまで広がっており、何となく感じるのは、AI産業が急速に変化しているということだ。その運営ロジックや産業の需給関係が、急速に統合・再編されている。しかし、これらの変化の真の核心とは何か？世界のAI産業における最新の発展コンセンサスとは何か？そこにはまだいくらかの曖昧さやぼんやりとした部分があるようにも思える。

AI技術と産業の新たな変化を正しく理解する上で最も重要なのは、テックリーダーたちの見解と業界動向を結びつけることである。2月11日、アラブ首長国連邦ドバイにてWorld Governments Summit 2025サミットが開催された。百度創設者李彦宏、Google CEOサンダー・ピチャイ、TeslaおよびxAI創設者マスクらが、この会議でAI産業に関する最新の見解と予測をそれぞれ発表した。

こうしたテックリーダーたちは非常に一致して、「大規模モデルは今、極めて重要なコスト低減期を迎えており」、例えば李彦宏は次のように述べた。「我々は非常にわくわくする時代に生きている。かつてムーアの法則について語るとき、18カ月ごとに性能が倍増し、コストが半分になるとされていた。だが今日、大規模言語モデルについて言えば、12カ月ごとに推論コストが90％以上低下していると言える」と。

大規模モデルのコスト低下に対する世界的な合意と呼応する形で、2月13日には東西方最大級の大規模言語モデル「文心一言」とChatGPTが同時に無料利用を発表した。つまり、大規模モデルのコスト削減トレンドとそのロジックを正しく理解することが、今後のグローバルAIの動向を予測する上で不可欠だと考えられる。

そこで今回は、テックリーダーたちがドバイに集結したこの出来事から始め、百度やOpenAIなど主要AI企業の最近の動きを踏まえながら、大規模モデルがコスト低減期に入る必然性とそれがもたらす産業的原動力を深く考察してみよう。

今後しばらくの間、AIはどこへ向かうのか？その答えは「コスト低減時代」という四文字にある。

まず最初に次の判断を持つ必要がある：いかなる汎用技術レベルの革新も、必ず「実験段階→高価格試用段階→コスト低減段階→普及段階」という4つのステップを経る。

これを最もよく示しているのが家庭用電気の例である。エジソンらの発明家が電球を発明した後、長い間、家庭用発電機が必須と考えられていた。しかし、家庭での発電は高コストであり、安全性の問題も大きいため、大多数の家庭では負担できなかった。この段階こそが、革新は確かに起きているが、コストが大きく、応用が難しい時期である。

そこで高圧送電と地域電力網が登場した。各家庭が個別に発電システムを持つ必要がなくなり、単位あたりの電気コストが大幅に低下した。この結果、家庭用電気と照明が真に普及したのである。そして今日の大規模言語モデルは、ちょうどこの「電力網」の瞬間に相当するコスト低減フェーズに入っている。

World Governments Summit 2025サミットにおいて、UAEのAI大臣オマル・スルタン・オラマ（Omar Sultan AI Olama）と李彦宏が対談を行った。その中で李彦宏は、「過去数百年を振り返ると、多くの革新はコスト削減に関係している。これはAI分野だけでなく、IT業界に限った話でもない。一定量、一定割合のコストを下げることができれば、それは生産性が同じ割合だけ向上したことを意味する。私はこれがほとんど革新の本質だと考える。そして今日、革新のスピードはかつてよりはるかに速くなっている」と述べた。

直近のサイクルにおいて、大規模モデルの学習・推論コストは急速に低下している。しかし、これはそれ以前の高コストの革新が無意味だったということではない。むしろ、膨大なコストを要するAIインフラへの投資があったからこそ、その後のAI革新は豊かなインフラ基盤の上で試行錯誤や探索が可能になったのだ。また、Scaling Lawsを発見し、それを実践することで極めて高品質な大規模モデルを訓練できたからこそ、その成果をベースにコスト削減やモデル構造の最適化を検討できるようになったのである。これはまず電球があり、その後に電力網があるという順序と同じであり、二つのフェーズは互いに置き換えられない。

これまでの大規模言語モデルへの継続的な推進により、世界の主要AI企業はすでにコスト低減の実現可能性を見据えている。

例えば、Google CEOのサンダー・ピチャイは、先日開催されたパリ人工知能行動サミットで、「AI技術は急速な進歩を遂げており、特にコストの大幅な低下が顕著である。過去18カ月間で、トークン処理コストは100万トークンあたり4ドルから13セントにまで下がり、97％の削減となった」と述べた。

その数日前、OpenAI創設者のサム・アルトマンはSNSで「特定レベルのAIを使うコストは、約12カ月ごとに10分の1になり、より安い価格がさらなる利用を促す」と投稿した。

これはつまり、百度やGoogle、OpenAIといった世界トップクラスのAI企業が、大規模モデルのコストが毎年急速に低下することを共通認識としているということだ。AI革新のコスト低減は、基礎的大規模モデルやAIネイティブアプリケーションのさらなる高速発展を意味する。インターネット時代に、一つの優れたAPPがブームを巻き起こしたように、今後は多様なAIモデルやAIアプリが百花繚乱の「小さな力で奇跡を起こす」時代が到来するだろう。

これは大規模モデルの発展の必然的趨勢であり、AI市場を新たな段階――優れたモデルの無料提供――へと導く原動力にもなる。

大規模モデルがコスト低減期に入ることは、多くの驚きをもたらすだろう。そこには新モデルの衝撃的な登場だけでなく、成熟したモデルが無料利用へと移行するという、より広範な恩恵の拡大もある。コスト低減の支援のもと、体系的に最も成熟し、技術的に最先端の大規模モデルを無料提供することは、新たなAIの新しいコンセンサスとなりつつある。

この傾向を最も象徴する出来事は、2月13日に文心一言とChatGPTが同時に無料利用を発表したことである。

文心大規模モデルの反復的アップグレードとコストの継続的低下に伴い、文心一言公式サイトは4月1日0時から全面的に無料化され、PC端末およびAPP端末のすべてのユーザーが文心シリーズの最新モデル、超長文書処理、専門検索強化、高度なAI絵画、多言語対話などの機能を体験できるようになる。

同時に、文心一言は即日より「ディープサーチ」機能を搭載し、大規模モデルにさらに強力な思考計画能力とツール呼び出し能力を持たせる。これにより、専門家レベルの回答を提供し、多様なシナリオのタスクを処理し、マルチモーダル入出力を実現できるようになる。

一方、大西洋を越えた米国側では、OpenAIがGPT-4.5およびGPT-5の最新進捗を発表し、無料版ChatGPTが標準知能設定下でGPT-5を制限なく使用できることを宣言した。これ以前にも、OpenAIはChatGPT Searchを誰にでも開放しており、登録不要で利用可能になっている。

さらに早い時期に、Googleも最新のGemini 2.0モデル（Flash、Pro Experimental、Flash-Liteの3バージョンを含む）をすべてのユーザーに開放すると発表している。

大規模モデルのコスト低減フェーズの推進により、恩恵の普及がグローバルAI企業の共通選択となってきていることは明らかである。今後、我々はより低いコスト、より迅速なアクセス方法で大規模モデルを利用できるようになる。どこにでも存在し、極めて低いハードルを持つ大規模モデルの能力は、インターネットの普及と同じように、あらゆるものを知能化するという応用可能性を示し始めるだろう。

では、AIの普及化の波とコスト低減のトレンドに直面して、企業・開発者・個人はどのようなAI新潮流を迎えるのだろうか？筆者は、百度の取り組みがすでに参考となるブループリントを提示していると考える。

大規模モデルがコスト低減時代に入った今、企業は戦略的方向性を早急に調整し、今後の市場ニーズやユーザー期待に合わせる必要がある。大規模モデルのコスト低減時代から、どのような機会を見つけられるだろうか？百度の行動はすでにその答えを示している。コスト低減と普及が主旋律となるこの発展フェーズでは、以下の3つの機会が最も重要である：

1. 持続的なAIインフラ整備

大規模モデルのコスト低減は、インフラ投資の停止を意味しない。逆に、コストの低下は大規模モデルにさらなる発展空間と大規模なユーザー層をもたらす。効果的なインフラ整備は、AI革新が持続的に発展し、一般大衆に届くための基盤となる。李彦宏は、チップ、データセンター、クラウドインフラへの継続的な投資が必要であり、より優れ、よりスマートな次世代モデルの開発に活かすべきだと考える。昆仑チップから飛桨ディープラーニングフレームワーク、基礎大規模モデル、百度インテリジェントクラウドまで、百度は全スタックAIインフラに対して、より広範で厚みのある投資を進めている。

2. AIネイティブアプリケーションの探求

確かに大規模言語モデル自体は非常に価値あるアプリケーション形態ではあるが、AIの能力はそれだけにとどまらない。大規模モデルを基盤として、AIネイティブなアプリケーション形態や機能を探求することが、今後のAI分野における真の主役となる。ユーザーは今後、多彩なAIネイティブアプリケーションの登場を期待できる。企業や開発者にとっても、大規模モデルの能力をアプリケーション層に投入することは、最も中心的なチャンスである。

AIネイティブアプリケーションの分野でも、百度はすでに多数の成果を上げており、百度APP、百度文庫、文心インテリジェントエージェントプラットフォームなどが優位性を示している。李彦宏は、現時点の水準でも大規模言語モデルはさまざまなシーンで大量の価値を生み出しており、同時にアプリケーション層での価値創造に注目すべきだと述べている。

3. 次世代大規模モデルの開発

大規模モデルの学習・推論コストが継続的に低下することは、より強力で、より優れた効果を持つ大規模モデルの創造が可能になったことを意味する。次世代大規模モデルは、AI産業の持続的進化を牽引する先鋒であり、AIインフラとAIアプリケーションをつなぐ中軸線である。

現在、OpenAIなどの欧米のAI大手はすでに次世代大規模モデル計画を公表している。また、2月12日のCNBC報道によると、百度は今年下半期に次世代AIモデルErnie 5.0を発表する予定であり、モデルのマルチモーダル能力に大きな強化が加えられるという。