「LLMランドグラブ：AWS、Azure、およびGCPがAIを巡って闘っている」
LLM Landgrab AWS, Azure, and GCP battling over AI
2000年代初頭、携帯電話はまだかさばり、実用的でした。しかし、2004年7月、モトローラはRazrを発表しました。そのスリムで超薄型のアルミボディは、当時の基本的な携帯電話からの厳然たる逸脱でした。プレミアムデバイスとして位置づけられたRazrは、たった2年で5000万台を売り上げ、さまざまなモデルで4年間で1億3000万台以上を売り上げました。Razrは、単独でモトローラの停滞した携帯電話部門を復活させ、少なくとも一時的に会社の運を変えました。
当時、携帯電話キャリアはRazrのような人気のある新しい携帯電話への独占アクセスを利用して、顧客にネットワークの切り替えを促すための誘惑としていました。Cingular Wirelessは、Razrの独占権を獲得することで大成功を収めました。この策略が成功し、Cingularは2004年にAT&T Wirelessを買収し、Razrの大ヒットを背景に米国最大のワイヤレスキャリアとなりました。
今日、大規模な言語モデル（LLM）とクラウドコンピューティングの世界で同様の動きが広がっています。Amazon、Microsoft、Googleなどの主要なプレーヤーは、GPT-3などのLLMへの需要の急増に対応するために競い合っています。しかし、Razrと同様に、最先端のモデルへのアクセスは特定のクラウドプラットフォームに限定されています。顧客が生成的AIの能力に熱望する中、クラウドプロバイダはLLMを展開し、自社プラットフォームの採用を推進するために奮闘しています。RazrがCingularを後押ししたように、独占的なLLMへのアクセスは特定のクラウドプレーヤに優位性を与え、クラウドインフラストラクチャのリーダーボードを入れ替えるかもしれません。この記事では、主要なクラウドプロバイダがAIゴールドラッシュに進む方法と、独占権を利用して利点を得ているかを探ります。
Amazon Web Services：スイスアーミーナイフのアプローチ
AWSは、幅広いクラウドインフラストラクチャの提供と無類のスケールにより、この領域での主導的なプレーヤーとして確固たる地位を築きました。しかし、GPT-3などの大規模言語モデル（LLM）の急速な台頭は、このテックタイタンにとって新たな課題をもたらしています。
同社は同等に注目される社内LLMを持っていないため、AWSはモデル対モデルで競争しようとせず、異なるアプローチを取っています。それは、パートナーシップと協力を通じてできるだけ多くのモデルへのアクセスを可能にする、Amazon Bedrockです。
Amazon Bedrockは、2023年4月に開始されたプラットフォームで、開発者が古いモデルと新しいモデルの多様なラインアップからの機能をアクセスして組み合わせることができます。これには、Anthropicの会話型Claude 2、AI21 Labsのコード生成Jurassic-2、Cohereの多目的コマンドおよび埋め込みモデル、Stability.aiの画像合成ツールStable Diffusionなど、よく知られた名前が含まれています。
AWSは、単一のモデルに賭けるのではなく、自身をLLMのスイスアーミーナイフと位置付けており、開発者に幅広いモデルの最良の機能を組み合わせる柔軟性を提供しています。
そして、AWSはLLMのフロントでも手をこまねいていません。詳細はまだ不明ですが、同社は独自のホームグロウンLLM「Titan」を開発しています。しかし、AWSの強みは常にプラットフォームであり、独自のAIではありません。LLMへのアクセスと展開の摩擦を減らすことで、AWSは開発者が自分たちが知っているものに固執することを期待しています。
Google Cloud：壁のある庭のアプローチ
AI研究の重要なプレーヤーであるGoogleは、大規模言語モデル（LLM）の爆発を利用するために完璧な位置にありました。そして、2021年に彼らはGPT-3の能力に匹敵するLLMであるLaMDAを発表しました。
GoogleのAIモデルへのアクセスは、Google Cloud Platform（GCP）上のマネージドサービスであるModel Gardenを通じて提供されます。Model Gardenは、エンタープライズ向けの基礎モデル、タスク固有のモデル、ワークフローを始めるためのAPIを提供します。これには、モデルを直接使用する、Generative AI Studioで調整する、またはノートブックに展開するなどの方法が含まれます。
2023年8月現在、Model Gardenには、対話型のLaMDA、テキストから画像を生成するImagen、コードの自動補完ツールであるCodeyなど、自社開発のモデルが含まれています。Googleはまた、BERT、T5、ViT、EfficientNetなどのオープンソースモデルも提供しており、GCP上で簡単に展開することができます。
ただし、GoogleはModel Gardenを自社のAIに限定しているわけではありません。既にサードパーティのモデルが追加されており、GoogleはAIニーズのワンストップショップを目指していることを示しています。ただし、競合他社は最も高度なモデルを提供することはないでしょう。重要な問題は、どのプロバイダが自社のモデルをGCPで利用可能にするかということです。
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Microsoft Azure: OpenAIの独占を賭ける
Microsoftは、大規模な言語モデル（LLM）への早期かつ大規模な賭けを行い、それが豊かな成果をもたらしています。2019年に、LLMの驚異的な潜在能力を理解する前に、MicrosoftはOpenAI（GPT-3の製造元）に10億ドルを投資しました。
この的確な投資により、MicrosoftはOpenAIの急速に進化するLLM、GPT-4の強化バージョンや画像生成ツールDALL-Eなどに独占的にアクセスすることができました。OpenAIがAIのヘッドラインを席巻する中、Microsoftは独占的なアクセスを活用して顧客をAzureクラウドプラットフォームに引き寄せています。それはうまくいっています – OpenAIの後ろに乗ることで、Azureは徐々にAWSのクラウド市場シェアを奪っています。
しかし、MicrosoftはOpenAIのかごにすべての卵を入れたわけではありません。最近、Metaと提携してオープンソースのLLMであるLLaMAを立ち上げました。これにより、MicrosoftはGPT-3を覇者とする新しいモデルが出現した場合に備え、OpenAI以外のLLMポートフォリオを多様化することができます。
その他: LLMのトラクションを得るための多様なアプローチ
AWS、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプラットフォームは、エンタープライズの顧客を引き付けるために魅力的な独自のAIモデルを提供しています。特筆すべき社内モデルを持たない小規模なクラウドプロバイダは、代わりに柔軟な「BYOM（Bring Your Own Model）」アプローチを取っています。彼らはユニークな「ショーポニー」モデルを開発するために必死になる代わりに、顧客がサードパーティやカスタムのモデルをワークフローに統合できるようにします。
IBMのwatsonxサービスは、この戦略を具体化したものです。特定のニーズに合わせたAIモデルを構築・トレーニングするためのMLOpsプラットフォームを提供しています。Watson Xは、Hugging Faceなどのオープンソースリポジトリとのシームレスな統合を提供し、ショーケースモデルの範囲広いモデルにアクセスすることができます。
Salesforceは、内部のR&Dと外部の柔軟性を組み合わせています。優れたAI研究チームがCodeGen、XGen、CodeT5+などの独自のオファリングを着実に構築しています。しかし、Salesforce Cloudはまた、AnthropicやCohereなどのベンダーからのパートナーのモデルもネイティブにサポートしています。これにより、顧客のロックインを防ぎながら、先進のサードパーティAIへのアクセスを提供します。
OracleはCohereに賭けています。Oracleは、Cohereの最新の2億7000万ドルラウンド（NvidiaとSalesforceと共同参加）に参加しました。Oracleの顧客はOracle Cloud Infrastructureを介してCohereのLLMにアクセスすることができます。一方、Cohereはいくつかのクラウドプロバイダと提携することでクラウドに依存しないままです。
AIの新興企業
主要なクラウドインフラプロバイダのほかにも、データ分析とAIに特化した企業がプレイしています。彼らは大手プレーヤーと直接競争するのではなく、むしろギャップを埋め、補完的な機能を提供することを目指しています。
Snowflakeは、Snowflake MarketplaceからさまざまなサードパーティLLMにアクセスできるようにします。また、情報抽出のための独自のモデルであるDocumentAIを開発しています。Snowflakeは、ワンストップモデルショップになることを目指すのではなく、データ統合という自社の強みに焦点を当てながら、AIに関してはパートナーシップを結んでいます。
Databricksは、エンタープライズ向けのMLOpsプラットフォームを提供するためにMosaicMLを買収しました。MosaicMLは、最先端のオープンソースLLMであるMPT-30Bも生み出しました。Databricksは、エンジニアリングとMLツールを活用して、顧客がパートナーシップによって補完された高度にカスタマイズされたAIソリューションを作成できるようにします。
企業向けAIの支配権を巡る争いはまだ予測困難な初期段階にあります。AWS、Azure、GCPなどの大手クラウドプロバイダーは、現在GPT-3やCodexなどの最先端モデルへの独占アクセスを謳っていますが、小規模なプレイヤーは異なる手法を取っています。柔軟性、カスタマイズ性、パートナーシップを重視することで、顧客がベンダーロックインせずにAIの可能性を活かせるようにすることを目指しています。
現在のプレイヤーの強みに没頭するのは簡単です。歴史は、新参者が予想もしなかった方法で局面を変えることを示しています。まるで2007年、スティーブ・ジョブズがiPhoneを発表し、Razrの支配を一夜にして終わらせた時のように。
一つは明確です、競争はまだ早すぎて予測できません。
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