マッキンゼーのLilliケースは、企業向けAI市場にどのような発展の示唆を提供するか？
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マッキンゼーのLilliケースは、企業向けAI市場にどのような発展の示唆を提供するか？
過去の計算能力やアルゴリズムによる資源独占型の飛躍と比べて、市場がエッジコンピューティング＋小型モデル方式に注力するようになると、より大きな市場活性化がもたらされる。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
マッキンゼーのLilliケースは、企業向けAI市場における重要な発展の方向性を示している。それはエッジコンピューティングと小型モデルが持つ潜在的な市場機会である。10万件もの内部文書を統合したこのAIアシスタントは、70％の従業員が利用しており、週平均17回の使用頻度を記録している。このような高い製品ロイヤルティは、企業ツールにおいて極めて稀なことだ。以下に、私の考察を述べる。
1）企業データのセキュリティが課題である：マッキンゼーが100年にわたり蓄積したコア知識資産や、中小企業が保有する特定データには極めて高い機密性があり、これらをパブリッククラウド上で処理することはできない。「データはローカルから出さず、AI機能も損なわない」というバランスをどう実現するかが、実際の市場ニーズとなっている。エッジコンピューティングはその解決策の一つである；
2）専門特化型の小型モデルが汎用大規模モデルを代替する：企業ユーザーが求めるのは「数百億のパラメータを持ち、すべてに対応できる」汎用モデルではなく、特定分野の問題に的確に回答できる専門アシスタントである。対して、大規模モデルは汎用性と専門的深さの間に本質的な矛盾があり、企業の利用シーンではむしろ小型モデルが重視される傾向にある；
3）自社構築のAIインフラとAPI呼び出しのコストバランス：エッジコンピューティングと小型モデルの組み合わせは初期投資が大きくなるが、長期的には運用コストが大幅に削減される。4万5千人の従業員が高頻度で利用するAI大規模モデルをAPI呼び出しで賄っていた場合を考えれば、依存関係や利用規模、費用の増加により、自社でのAIインフラ構築が中堅・大手企業にとって合理的な選択となる；
4）エッジハードウェア市場における新たな機会：大規模モデルの学習には高性能GPUが不可欠だが、エッジ推論におけるハードウェア要件はまったく異なる。クアルコムやメディアテックなどのチップメーカーがエッジAI向けに最適化されたプロセッサを開発し、市場の好機を迎えている。各企業がそれぞれの「Lilli」を構築しようとする中で、低消費電力かつ高効率を目的としたエッジAIチップはインフラの必須要素となる；
5）非中央集権型web3 AI市場も同時に拡大する：企業における小型モデルの計算能力、ファインチューニング、アルゴリズムなどへの需要が高まれば、リソース配分の最適化が課題となる。従来の中央集権型リソース管理では限界があり、これによりweb3AIにおける非中央集権型の小型モデルファインチューニングネットワークや、非中央集権型の計算プラットフォームなどに大きな市場需要が生まれる；
市場がまだAGIの汎用的能力の限界について議論している間にも、多くの企業ユーザーが既にAIの実用的価値を積極的に探っているのが見える。明らかに、過去のような計算能力やアルゴリズムによる資源独占型の飛躍よりも、エッジコンピューティング＋小型モデルという方向に市場の注目が移ることで、より大きな市場活性が生まれるだろう。
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Haotian | CryptoInsight
