ほとんどのAIスタートアップは絶望的だ

## 重要だからといって防衛力があり、利益を生むとは限らない

ほとんどのAIスタートアップは絶望的だと言うと、かなり平凡な発言に聞こえるかもしれませんが、実際に[この数字を見れば](https://www.bls.gov/bdm/us_age_naics_00_table5.txt) **ほとんど**のスタートアップが絶望的だとわかります。

そして今回私は、やや挑発的な話をしようと思っています。ChatGPTが台頭し、その勢いの波から生まれた「AIスタートアップ」と呼ばれるもののほぼすべてが、絶望的なのです。

私はVC（ベンチャーキャピタル）として、長い間AIに投資してきました。事実、世界をにぎわすAIを目の当たりにし、ヘッジファンドの世界を去ったほどです。つまり、私はAIに対して懐疑的ではないのです。

とはいえ根本的には、昨今のハイプサイクルで資金を調達しているもののほとんどは、投資家の目には、無価値に映っていると考えています。

## あなたが週末に作りあげたものなら、他の誰かにも作れる

簡単なケースを見てみましょう。

私は、いくつかの生成AIのAPIをつなぎ合わせ、プロンプト・エンジニアリングを行い、フロントエンドのUIを貼り付けた、数多くのスタートアップを見てきました。その中には、洗練された、**非常に**印象的なサービスを提供するものもありました。

こういった企業を待っている運命もまた、（[ポール・グレアムの古典的な定義に基づく「スタートアップ」](http://www.paulgraham.com/growth.html)ではありませんが）何の変哲もないビジネスになるか、廃れるか...このどちらかです。

あなたが週末に作りあげたものなら、他の誰かにも作れることは明らかです。では、あなたがコーディングの天才だとしましょう。10倍優れた天才プログラマーです。世界の誰かが完成させようとしたら、**数週間**かかるかもしれません...とは言え、それは作られます。

もし自分が作った製品を無料で提供し、ただ楽しんでいるだけなら、問題ありません。

しかし、それを有料化し、顧客がそれを頼りにし始めたとしたら、他が参入し、わずかに安いサービスを提供し始める可能性があります。それでもまだ、あなたはより良いものを提供するかもしれません。他より良いものであることは、その製品の選択や採用を促します。

しかしその製品が、実際に重要なものである場合（つまり、顧客に高い支払い意欲があり、頻繁に使われるものである場合）、ここで経済学と競争の呪縛が働きます。人々はあなたのマネをし、あなたの利益を奪おうとするでしょう。

防衛能力も違いもない＝利益なし。これは、経済学の基本です。

## AlphabetやMeta、OpenAIにさえ防衛能力はない

そう、これは経済学101であり、スタートアップ101でもあります。これは、特にこの分野に限ったことではありません。基本的にあらゆるハイプサイクルには、人々が先程述べたルールの存在を忘れ、サイクルの終わりに再発見し、悔しい思いをするという特徴があります。

しかし、注意してほしいのは、私が今ここで話しているのは、ChatGPTのようなAPIをUIに接着剤でくっつけただけのスタートアップについてであるということです。**そのような**スタートアップに、防衛能力や違いはほぼ皆無であることは明らかです。たとえUIが優れていたとしても、他の誰かがそれをマネしてくる可能性があります。

私が言いたいのは、このような小規模な例だけではありません。

では、この同じロジックを、ChatGPT、Bard、LlaMAのような、LLMの根本的なテクノロジーそのものに適用してみましょう。

もし私が、**誰もが**使いたくなるような素晴らしい技術を持っていて、それを作るためにしなければならないことがあるとしたら、それは次のようなことです：

1.  インターネット上のテキストをすべて集める

2.  大量のGPUと数百万ドルを投じて、すべてをトレーニングする

3.  よく知られたテクノロジー...そのほとんどをオープンソース...で構築する

これなら防衛可能だと思いますか？1と2は、小規模なスタートアップにとっては技術的あるいは物流上の問題が足かせとなるかもしれませんが、大企業にとってはどちらも...特に3と組み合わせた場合は、克服できないものでもありません。これらはすべて、TransformerとLLMという同じ基本モデルの上に構築されています。**これらのLLMは堀のない城のようなものです。どんな大手インターネット企業も複製できます。**

実際に、[AlphabetやGoogleの社内からも、同様の声があがっています。](https://www.semianalysis.com/p/google-we-have-no-moat-and-neither)

同じことが、画像や動画の生成AIにも当てはまります。1を画像か動画に置き換えて考えるだけのことです。
（余談ですが：Alphabetが、YouTubeに簡単にアクセスできる機能を廃止すれば、動画は例外になるかもしれません）。

## では、私が最高のAIを持っているとしたら？

さて、ここまでのお話で、他人のテクノロジーの上にAPIを構築するだけでは、あまり意味がないことは理解できました（先にお話した小規模ケースの場合）。また、LLMという小規模とは言えないケースでも、根本的には守りきれない理由についてもお話しました。

では、私が上記のポイント3を捻じ曲げ、LLMのベストバージョンを考え出したらどうなるでしょうか？もしくは、AIの他の分野で似たようなものを考え出したらどうなるでしょうか？

理論的には面白そうです。もちろん、この業界全体のテクノロジーのフロンティア・その進化のスピードがいかに速いかという事実を除けば、の話です。

#### 90年代に最速のCPUを手に入れるようなもの

もし私が1990年代に、最高のCPUを持っていたとしたら？それは、インテルの3倍高速です。

CPUの開発の難しさと費用を考えれば、技術的にこれほど素晴らしいことはありません。もちろん、あなたがそれを手にしたとしても、その偉業を毎年繰り返せるのか？という疑問が生じます。というのも、半導体技術の進歩の速さ（ムーアの法則）を考えると、1～2年は優位に立てる（かもしれません）。インテルも他の企業もあなたも、横一線に並ぶでしょう。これが、あなたが直面する問題です。もし、継続的に優位に立てるだけの特別な
ソースがあれば救われるかもしれませんが、それもしょせんは、偶然見つけただけのことで、誰もがすぐに導入するはずです。

同じ問題が、今日のAIにも起きているのです。この可能性を秘めた領域・フロンティアは、猛烈な勢いで動いていて、AIの学術や産業研究全体のフロンティアは、ほぼ間違いなく、一企業よりも火力があります。

ところで、火力の話となると、これは非常に大規模な課題です。例えば、中国...ちまたでささやかれているのは...中国はAIの開発において、世界的な（米国に集中する）研究コミュニティに遅れをとっているということです。要するに、独自のモデルから枝分かれしたものは皆、すぐに後手にまわり、結局は世界の最先端を選ばざるを得なくなるということです。AIが半導体よりもたちが悪いのは、すべてがオープンソースとなる傾向にあるために、アルゴリズムの永続的な利点を維持することがさらに難しくなるという点です。

そのため、永続的な堀を築く上で、1年か2年のアドバンテージを確実に見込めなければ、永続的な価値は得られないのです。考えてみれば、それは非常に難しいことです。

## では何が守れるというのか？

さて、ここまで消去法で考えてきましたが、何が残っているでしょう？

#### ゴジラ級の巨大計算機

ひとつは、例えば、コンピューティングのプロセス量が多すぎて、自分にしかトレーニングや経済的な推論を行えないようなものかもしれません。ただ、[AIが進歩し、ある結果を得るために必要なデータ量やコンピューティングの量が減っていることを考えれば、そのようなことはあり得ない]((https://weightythoughts.com/p/compute-is-overrated-as-ais-bottleneck))だろうと私は考えます。とは言え、私の意見はいささか不評であることを強調しておきたいと思います。この点が真実かどうかは、ご自身で判断してください（上記のリンク先の記事でお話しています）。しかし、少なくとも投資家の立場からすれば、たとえそれが真のアドバンテージだったとしても、GoogleやFacebook、Baiduなどよりも多くのGPUs/ASICs/FPGAsを集めるスタートアップの戦略にワクワクするかどうかはわかりません...

#### 現実世界、独自データ

2つ目は、インターネットから単純にデータを採取**できない**場所で事業を行ってもいいかもしれません。例えば、病院内から出ることのない、もしくは、今では収集すらされていないヘルスケアデータがあります。あるいは、タンパク質のフォールディングや薬理作用のデータは、臨床を通じて丹念に収集しなければなりません。例をあげればきりがありません...
これらすべてに共通することは、純粋なデジタルの世界には存在せず、単純にインターネットからデータをかき集められないという点です。

AIスタートアップ企業の価値が生み出される場所はそこだと、私は考えます。法外なコスト、時間、そして物理的な世界の混乱なしには、データを収集できない場所です。こういったスタートアップは、AIの改良の波に乗ることができます...しょせんアルゴリズムはすべてコモディティ化（差別化が図れなくなった状況）されているのでどうでもいいのですが...現実世界のデータを入手することが不可能に近い独自のデータを所有し、保持している唯一の存在なのです。

## 価値を創造＝価値を得るではない

**スタートアップ**の話をしました。多くの人が忘れがちなのは、社会レベルで価値が創造されたからといって、必ずしもその価値が利益として企業に取り込まれるとは限らないという点です。1990年代のインターネットの波に乗り、大量のネットワークのインフラが整備されましたが、企業にとって、その投資によるROI（費用対効果）は大幅にマイナスになりました。コミュニティをオンライン化することには役立ちましたが、それは社会的な利益であって、企業のROIが上がるわけではなかったのです。

もっと最近の事例では、Azureが[大量のプライベート・ブロックチェーン](https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/web3)を実際に運用していることをご存じでしょうか？さまざまな理由から、その財務結果を実際に公表することは難しいですが、多くの大企業がAzureでそういったものを運用し、Microsoftはブロックチェーンにおける勝ち組に仲間入りしました。(プライベート・ブロックチェーンが、例えば...データベースとは違うのかという疑問はありますが、それは私がここで言いたいこととは別の問題なので割愛します)。

同じことがOpenAIでも起こる可能性があり、[OpenAIは、Microsoftの研究開発ラボのようにすら見えます。](https://openai.com/blog/openai-and-microsoft-extend-partnership)MicrosoftはAzureにコンピューティングリソースを提供し、その見返りとしてOpenAIはツールを開発、そしてAzureは、それをサービスとして提供します。Azureは、ChatGPTやその他の従量課金のAPIコールによって、多くの収入を得られるという算段です。これはもちろん、BardやGoogle
Cloud Computeなどでも同じです。

この原則は、今日のAI分野にほぼ浸透しています。**多くの**価値が生み出されるものの、それは社会に還元されるだけで、いかなる民間企業にも利益として取り込まれることはありません。ちなみに、これは素晴らしいことです。こうしてテクノロジーは、社会やマクロ経済における数少ない「フリーランチ」となるからです。

また、既存の企業が自らの市場力と規模を活用して獲得する価値も、数多く生み出されるはずです。それは社会にとってはフリーランチではありませんが、資本主義はそうやって機能するものであって、社会に「余剰」（経済学では余剰が増えると効率性が上がる）を生み出すことがよくあります。

そして最後にもうひとつ、新しく若い企業が価値を生み出し、既存企業に取って代わることができる**スキ**があります。そして、そういった企業が台頭し、既存企業に取って代わることが理想です（これが健全な市場での入れ替わりです）。

**こうした**企業こそが、ばくだいな利益を生み出し、将来的に有名なテクノロジー企業となるのです...そしてもちろん、VCが理論上求めているのはこういった企業です。現実には、ほとんどの投資家は今、AIスタートアップ（そして「AI戦略」をうたう大手上場企業でさえも）に対して、やや無差別に資金を投じています。そしてほとんどの場合、資金をドブに捨てることになるのです。

AIは世界を変えようとしています。しかし、ほとんどのAIスタートアップは絶望的なのです。

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