【テクノロジー】AIの今後の発展シナリオとは？ChatGPTはグローバルで採用が加速し、6億人規模の利用者数達成が視野に！
ダグラス・ オローリン- 本稿では、ChatGPTのグローバルベースでの利用状況の詳細な分析を通じて、AIの今後の発展において想定されるシナリオを詳しく解説していきます。
- 計算リソースの必要性は高まっているが、5ギガワット規模のクラスターから小規模なクラスターへの移行が進む一方で、データ密度の向上がコスト削減の鍵とされています。
- ChatGPTは採用が加速し、海外市場でも注目されるようになっており、6億人規模の利用者数達成が視野に入り、AIの価値が世界的に認識されつつあります。
- 設備投資が大規模で一時的に見えるが、技術進化による推論コスト削減や採用率の加速が、長期的なROI改善とAI産業の持続的な成長を裏付けていると考えています。
※「【テクノロジー】AIの今後の展望：Test Time Compute（テスト時計算）が未来を切り開く！？」の続き
前章では、AIの今後の展望を語る上で不可欠な「Test Time Compute（テスト時計算）」という概念とAIの将来性に関して詳しく解説しております。
本稿の内容への理解をより深めるために、是非、インベストリンゴのプラットフォーム上にて、前章も併せてご覧ください。
AIの今後の発展シナリオとは？計算リソースの必要性は依然として高く、ROIが課題に？
事前学習の進化は、明らかにペースダウンしています。「Test Time Compute（テスト時計算）」などの新しい手法で内部的には問題ないと言いたいところですが、これは少し理想的なストーリーに反している感があります。それでも、次に進むべき方向を見据えることはできます。そして現実として、「良いことはいつまでも続かない」というのが真理です。また、事前学習が「すべて」ではないことも明らかです。
次世代モデルにはトレードオフや制約が避けられません。たとえば、5ギガワット規模のクラスターが中止されるかもしれませんが、それでも需要の95%は柔軟に対応可能です。大規模なクラスターは小規模なものに比べて圧倒的に経済効率が良く、この傾向は1ギガワット規模までは確実に維持されるでしょう。一方、テスト時の計算では、モデルサイズが驚くほど巨大化し、特定の用途に合わせて計算される設計になっています。また、段階的な強化学習（RL）のトレーニング後に必要となるリソースについては、まだ触れていません。
市場では、すべてのデータセンターが縮小され、10メガワット規模の施設に戻ると予測する意見もありますが、私たちはその方向には進まないでしょう。計算コストを抑える上で最も重要なのは、データ密度を高めることです。
本稿への理解を一層深めるために、インベストリンゴのプラットフォーム上より、私が以前執筆した下記のレポートを併せてご覧いただければと思います。
実際のところ、それとは大きく異なります。5ギガワットのクラスターは中止になるかもしれませんが、500メガワットのクラスターを10個運用するのは十分に合理的です。要するに、計算コストをより安く抑えるための手段というわけです。
さて、ここからが私の一番好きな部分です——誰も話題にしていない、または気にも留めていないポイントについて。実は採用のペースは今も加速していて、この点についての議論はほとんどなされていないのです。
採用は依然として加速中
私は長い間、Copilotの採用がAI業界における最大のリスクだと考えてきました。これまでのCopilotの採用状況が芳しくなかったことを思えば、1年前の私は大いに心配していたはずです。しかし、皮肉にも、今ではChatGPTがインターネット企業の中でこれまでにないほど広く普及する可能性が、最大の希望となっています。ChatGPTはSimilarWebで第8位、SEMRushで第9位にランクインしています。このリストに載る企業は、少なくとも数億人、多ければ10億人以上のユーザーを抱えています。例えば、X（旧Twitter）は月間ユーザー数が約6億人とされています。
もしChatGPTが2周年を迎える時点で月間6億人のユーザーを獲得できれば、初期の懸念やROI（投資対効果）の低下に対する不安を遥かに上回る、健全な成長を遂げることができるでしょう。
（出所：Similarweb）
視点を広げて、異なるパワーユーザー層を引きつけるアプリを考えてみましょう。ChatGPTは、11月のiOSアプリダウンロードランキングで第2位、総合では第5位にランクインしました！ 上位にいるのは、すべてハイパースケールなインターネット企業ばかりです。ChatGPTが確実にその地位を確立したことは明らかです。
（出所：appfigures）
一方で、Claudeのような企業もレート制限に直面しており、ChatGPTも同じ状況にあります。このツールが価値のあるものかどうかという議論は、もはや不要でしょう。ここで簡単な収益モデルを提案してみます。単純化して、収益が設備投資（CapEx）の2倍と仮定します（一部の売上原価（CoGs）も考慮に入れています）。仮にこの中間的な数字が実現するとすれば、ChatGPT単体でも約500億ドル以上の設備投資が妥当だと言えるでしょう。
6億人という数字はTwitterの利用者規模とほぼ同じで、来年にはChatGPTがこれを超えると予想しています。
（出所：筆者作成）
この状況を見ると、OpenAIは現在、過剰な支出をしているようにも見えます。しかし、もっと単純に考えてみましょう。推論コストが急増しているため、OpenAIは資金を消耗していますが、それでもビジネスモデルが全くないわけではありません。技術が進歩すれば推論コストはさらに大幅に下がり、AIに対して合理的なROI（投資収益率）を確保できる可能性があると考えています。不思議に聞こえるかもしれませんが、これは現実的なシナリオです。
もう一つ重要な点は、「加速」が多くの課題を解決できるということです。ChatGPTに対する検索需要が減速しているどころか、米国でも世界全体でもむしろ加速しています。
（出所：Google Trends）
もう一つ注目すべき点は、国際的な関心がようやく本格化してきたことです。これまでChatGPTは国際的な影響力が弱い状態でしたが、今になってようやく世界がその流れに追いついてきています。
（出所：Google Trends）
これがOpenAIにとって何を意味するのでしょうか？OpenAIは現在、計算リソースが制約となりつつありますが、それは健全な形での制約だと考えています。OpenAIはついに採用が臨界点に達し、広がり始めています。トップ10にランクインするようなウェブサイトを運営する企業は、確かな基盤を持った「本物の企業」として認識されます。このレベルの採用率は、ビジネスにとって確実に大きなインパクトを与えるでしょう。
成長の観点で見るとどうでしょうか？この規模で採用がさらに加速しているのは驚異的です。
特に国際的な市場がようやくこの波に乗り始めています。これまで米国以外の地域ではChatGPTが十分に理解されていない状況が長く続いていました。しかし、今では世界がその価値を理解し、追いついてきています。
プレトレーニングに対する懸念はあるものの、なぜ誰も本当に重要な「採用」に注目しないのでしょうか？ChatGPT（Claudeや他のモデルも含め）が直面しているのは、非常に健全な状況です。それにもかかわらず、この点が議論の中心になることはほとんどありません。
確かに、現在の支出や一時的な設備投資（CapEx）は過大に見えるかもしれません。しかし、ChatGPTが成長を続ける限り、それが無駄になることはありません。利用の増加と関心の高まりは、AIが一時的なブームではなく、確固たる存在として根付いていることを示しています。来年、この流れが「自然に消える」ような状況を目にする方が驚きです。
設備投資は一時的に停止できるかもしれませんが、これらのモデルを動かすには、GPUや他のアクセラレーターによる計算リソースがますます必要になります。採用率こそが成功を測る最重要指標であり、今その採用が加速しています。この採用の加速は、たとえ現在の資本投資サイクルが過熱しているとしても、非常に健全で前向きな兆候と言えるでしょう。
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加えて、足元では、弊社のアナリストであるイアニス・ ゾルンパノス氏も下記のレポートにおいて、AI市場の今後の見通しに関する詳細な分析を共有しております。
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アナリスト紹介：ダグラス・ オローリン / CFA
📍半導体＆テクノロジー担当
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