雲工場のビジネスモデル「軍備試合」が白熱アマゾン雲はどうやってこの戦いをうまく戦うのか。

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「5、6年前と比べて、現在AI業界は根本的な転換が起きており、その中で最も顕著な傾向は：生成式AIの広範な応用が業務部門を技術革新の重要な推進力にしている。顧客はAI技術を通じて実際の問題を解決し、業務効率を向上させたいと考えている」12月19日、アマゾンクラウド科学技術大中華区ソリューションアーキテクチャ部社長代理は『毎日経済新聞』記者を含むメディアの取材に対して述べた。
代理的に見ると、現在のクラウドサービスプロバイダの競争は技術次元から顧客の実際のビジネスニーズにまで広がっており、これもアマゾンクラウドのAI上の配置の重点の1つとなっている。
アマゾンクラウドは12月19日、上海でAmazon Novaシリーズの基礎モデルを発表し、Amazon SageMaker、Amazon Bedrock、Amazon Qなどのコアサービスを強化した。アマゾンクラウドはAI事業を展開し始めた最初のクラウドメーカーで、国際市場調査機関Gartnerのデータによると、2023年のアマゾンクラウドテクノロジーは世界のパブリッククラウドIaaS（インフラ）市場で39.0%とトップシェアを占めている。
しかし、アマゾンクラウドの競争優位性は徐々に縮小している。2023年から、インターネットクラウドコンピューティング分野の2大巨頭、アマゾンクラウドとマイクロソフトの間の競争はますます白熱化している。この硝煙のない戦争の中で、マイクロソフトはAI新星OpenAIへの初期の正確な投資で、最初に大モデル技術の甘さを味わった。
データによると、2023年までにマイクロソフトAzureの世界市場でのシェアは前年比1.5ポイント増の23.0%に上昇した。ライバルの追い上げを受けて、アマゾンクラウドもAI分野のレイアウトをさらに強化している。
革新的な方法をどのように運用して需要を解決するかは痛点である
IT業界は10年ごとにテクノロジーの波の大きな変化を迎えている。
10年前、「クラウド変革」が主流となり、アマゾンのクラウド技術はその相対的な展望性の配置によって技術変革の潮流に立つことに成功した。2014年に初めて収入が発表されて以来、アマゾンのクラウドテクノロジーの売上規模は46億4000万ドルから2023年には907億6000万ドルに20倍近く増加し、2024年には1000億ドルを突破する見込みだ。
現在、「AIモデルチェンジ」は徐々に「クラウドモデルチェンジ」に取って代わり、IT業界の新たなトレンドとなり、AIもシリコンバレーの最も想像力のある概念となっている。
しかし、AI技術の普及と深い応用に伴い、アマゾンクラウドもますます多くの挑戦に直面している。一方、企業は独自のビジネスニーズを満たすために、よりカスタマイズされ、差別化されたAIソリューションを必要としている。一方、AI技術の複雑性と不確実性も企業を応用過程で多くのリスクに直面させている。
これは、クラウドメーカーのビジネス展開に新たな変革をもたらした。代聞氏によると、AIGC時代には、どのようにユーザーのニーズに積極的に応え、開梱してすぐに使用できるデータ分析能力を提供することで企業がAI技術に迅速にアクセスできるようにするかが、この時代のクラウドメーカーが考えるべき難題となっている。
「モデル開発において、クラウドメーカーはモデルの着地の工場化能力を向上させ、ハードウェアコストを削減し、ハードウェア性能を向上させ、企業により安定的で効率的なAI運行環境を提供する方法を考える必要がある」と代理で述べた。
その中で、お客様のニーズを把握し、識別することが大きな難点です。代聞氏によると、お客様は、より速く、より安いGPUが必要というような直感的な需要しか提案しないことが多いが、より深い具体的な需要は明らかにされておらず、革新的な方法をどのように運用して対応する需要を解決するかは大きな痛点だという。
代理店によると、アマゾンクラウドはユーザーにさまざまなニーズがあることを考慮して、異なるユーザーの身分に基づいて、底辺のハードウェア、プラットフォームソフトウェアから、今回発表された大モデル、さらに起動された関連サービスなどの異なるレベルまで、顧客のニーズを全面的に満たすという。
アマゾンのクラウドテクノロジーもこのほど、モデル、応用、インフラの3つの面で最新技術を発表した。モデル面では、アマゾンクラウドが6つのベースモデルを発表した。応用面では、Amazon Q Developerに新たに3つのスマートボディが追加され、ユニットテストなどに使用され、GitLabと統合されている。インフラ面では、アマゾンクラウドはAmazon SageMaker AIの4つの革新を発表した。
「これまでの技術的傾向と現実的な状況は、すべてのタスクを一手に引き受ける大きなモデルが存在しないことを示している」と代聞氏は、異なるシーンがモデルの能力に差別化する必要があると述べた。例えば、プレーンテキストインタラクションを行う場合、画像処理能力を必要とせず、高コストのプレーンテキスト処理能力だけが必要となる、コンピュータディスプレイ関連の操作に関連する場合、システムに特定のインタフェースがなく、大モデルの能力にアクセスするには、表示障壁の識別、アナログクリックなどの操作が必要になる可能性があります。そのため、「地域に応じて」、多様なモデルを出して異なる具体的な問題を解決する必要がある。
巨頭が鹿を追う、競争構図が生まれた
先日、アマゾンのクラウドテクノロジーre：Invent大会が米国で閉幕し、市場の注目を集めた。一方、市場はアマゾンクラウドに高い期待を持っている。一方、シリコンバレーの科学技術者やウォール街のワニも、生成型AIの荒波の中で、誰が最大の勝者になれるのかを知りたいと切に思っている。
業界の発展に伴い、答えは徐々に明らかになってきた。マイクロソフト、アマゾン、グーグルの3大巨頭はそれぞれの強みを生かして、AI分野で激しい競争を繰り広げている。
今年10月、生成型AIのリーダーであるOpenAIは66億ドルの融資を完了し、推定値は1570億ドルに達し、業界の焦点となった。xAI、Perplexity、Anthropicなどのスターベンチャー企業も次々と新たな大口融資を開始し、xAIの推定値も450億ドルに達した。3年を経ても、生成型AIブームは依然として現在最も人気のある投資分野である。
上場企業のAIビジネスへの布石も深まっている。2024年第1四半期のマイクロソフトスマートクラウド部門の売上高は241億ドルで、前年同期比20%増加した。Azureとその他のクラウドサービスの収益は33%増加し、これまで予想されていた28%から29%の増加率を上回った。
クラウド事業の成長は主にAIの貢献によるものだ。財報によると、Azureの成長のうち約12%がAIサービスから来ている。財報電話会議で、マイクロソフトのエイミー・フッド執行副社長兼最高財務責任者は、「Microsoft Cloudプラットフォームへの需要増加と長期的なコミットメントの増加が業績を後押しした。また、Azureの1億ドル以上の契約数が増加していることも見られた」と述べた。
企業顧客のAIビジネスへの支出は徐々に上昇している。具体的に見ると、現在の企業の購買生成式AI技術には主に2種類のルートがある：1つはAI大モデル関連製品を直接購入すること、2つ目は、OpenAI、グーグル、マイクロソフトなどのモデル開発者やマイクロソフトAzureプラットフォーム、グーグルクラウドプラットフォームから呼び出すことができるAIビッグモデルを呼び出すことです。
生成式AI順位戦において、頭部AI大モデル創業企業の収入は主にAI大モデル企業級製品の販売、自家AI大モデルサービス及びクラウドプラットフォームとの提携による関連AIモデルの販売能力に由来し、OpenAI、Anthropic、Googleのモデル能力は企業に認可された。
一方、マイクロソフト、グーグル、アマゾンなどのクラウド大手は、強力なモデル企業と提携し、企業サービスの販売で豊かな収益を上げている。
将来を展望すると、基礎的な大モデルの能力向上はAI応用開発を「最後の1キロ」から「最後の100メートル」に推進したが、AI応用の開発は多くの挑戦に直面している。これはまさにクラウドコンピューティングプラットフォームが技術からサービスに向かう重要な意義である。将来的には、生成型AIの持続的な発展の過程で、この三つ巴の枠組みがどのように変化するのか、持続的に注目すべきである。