クラウドコンピューティングは、基本モデル、アプリケーションからツールチェーンまで、スタートアップ企業が生成型AIの新しいトレンドを素早く把握するのに役立ちます。

マッキンゼーのレポート「生成型人工知能の経済的可能性」では、「生成型 AI は 16 のビジネス分野にわたる 63 のシナリオで使用でき、特定のビジネス課題を解決し、企業に 2.6 兆ドルから 4.4 兆ドルの価値をもたらすことができる」と指摘しています。

Amazon Web Services Greater China の戦略ビジネス開発部門ゼネラルマネージャー Gu Fan 氏の見解では、将来的にはあらゆる To C または To B アプリケーションが生成 AI を通じて再構築される可能性があります。一方では、さまざまな業界のアプリケーション シナリオが、大規模なモデルによって更新およびアップグレードされる可能性があります。一方、生成 AI は多くの新しい応用シナリオももたらします。これらすべてがスタートアップ企業に大きな発展の機会をもたらします。

生成型AIの出現により、3つの大きな起業機会が生まれた。

顧凡氏は、生成AIブームにおけるスタートアップのチャンスは、主に基本モデル、生成AIの応用、上流・下流産業におけるツールチェーンの需要という3つの側面に反映されていると指摘した。

まず、基本モデルは生成AIの重要な基盤プラットフォームであり、数多くのスタートアップ企業が基本モデル起業の波に加わっています。 Amazon Web Services の CEO である Adam Selipsky 氏は、「すべてのビジネス シナリオに適用できる単一の生成 AI 基本モデルは存在しない」と何度も強調しています。同様に顧凡氏も、「企業は、より幅広い汎用性を持つ大規模モデルと、特定の分野でより深い機能を持つモデルの両方を必要としています。常に数百のモデルの戦いになるわけではありませんが、単一の大規模モデルが優位に立つことはありません。最終的には、基本モデルの分野で少数の勝者が生まれ、生成AIアプリケーションを構築する企業に多様な選択肢が提供されるでしょう。」と述べています。

第二に、アプリケーションが重要です。 C 向けでも B 向けでも、組み込みの生成 AI 機能の応用が重要です。スタートアップ企業は独自の「キラー」アプリケーションを作成できる必要があります。顧凡氏は、「将​​来的に『ゲームのルール』を本当に変えるのは、企業や業界の特定のシナリオや分野に合わせて基本モデルを調整し、カスタマイズすることだ」と指摘した。企業の個人データは、生成 AI アプリケーションにおいて間違いなく非常に重要な役割を果たすでしょう。スタートアップ企業は、このプライベートデータを最大限に活用して、さまざまな業界がカスタマイズされたモデルを構築し、業界のアプリケーションにおける特定の問題を解決できるように支援するだけでなく、このプライベートデータのセキュリティを適切に保護する能力も備えている必要があります。

最後に、生成 AI ツール チェーンの需要の爆発的な増加は、スタートアップ企業にもチャンスをもたらします。基本モデルの進化に伴い、パブリック データとプライベート データを交互に使用するには、それらを接続するためのさまざまなツール チェーンが必要になります。たとえば、データのクリーニング、保存、処理からカスタマイズされたモデルの形成、モデルの蒸留、パフォーマンスのチューニングまで、これらの新しいツールと新しいプラクティスの出現により、生成 AI スタートアップに新たな機会がもたらされました。

スタートアップ企業が生成型AIの旅を構築できるよう、多次元のエンパワーメントサポートを提供する

顧凡氏は、アマゾン ウェブ サービスは、あらゆる業界が生成型 AI の可能性を十分に引き出せるよう、生成型 AI の普及を促進したいと考えていると指摘した。

特にスタートアップ企業にとって、コンピューティングパワーコストを節約し、基本モデルを選択し、データのセキュリティを確保する機能は、生成 AI の分野でビジネスを始める際の共通のニーズです。 Amazon Web Services は、これらの分野のスタートアップ企業を支援することにも取り組んでいます。

「現在、誰もがモデルトレーニングによってもたらされる計算能力の要件を懸念しています。将来、生成AIの機能がすべてのアプリケーションに組み込まれると、モデル推論によって、大規模な計算能力の費用対効果とエネルギー消費の課題がさらに深刻化するでしょう」と顧凡氏は語った。 Amazon Web Services は、大規模なコンピューティング能力のコスト効率とエネルギー消費の課題に対処するために、かなり以前から独自のトレーニングおよび推論チップの開発を開始してきました。 Amazon Web Services が独自に開発したトレーニング チップ Amazon Trainium と推論チップ Amazon Inferentia により、顧客は低コストでモデルをトレーニングし、クラウド上で推論を実行できるようになります。同時に、Amazon SageMaker サービスは、高性能 CPU、GPU、自社開発のアクセラレーション チップなどの豊富なコンピューティング リソースも提供し、実際のニーズに応じてコンピューティング能力を柔軟に割り当てることができるため、コンピューティング能力の利用率が向上し、アイドル時間の費用を節約できます。

Luchen Technologyは、Amazon Web Servicesをベースとして、海外事業向けのオープンソースAI大規模モデルソリューションであるColossal-AIをリリースしました。 Luchen Technology は、Amazon Web Services のコンピューティング リソースを全面的に活用するだけでなく、Amazon SageMaker と Colossal-AI 間の技術的なドッキングと検証も実施し、開発者やデータ サイエンティストが大規模モデルを迅速に構築、トレーニング、展開できるように支援するとともに、大規模モデル アプリケーションのコストを削減し、効率を高めました。

「生成 AI の普及のために解決する必要があるもう 1 つの問題は、テキストかグラフィックスか、商用かオープンソースか、Amazon Web Services 独自のものかサードパーティ製かを問わず、モデルを選択する権利を顧客に与えることです。私たちは、顧客が優れたモデルを選択できるように支援し、豊富な選択肢を提供し、モデルの基盤となるインフラストラクチャの管理を気にすることなく、API を使用するのと同じようにこれらのモデルを使用できるようにしたいと考えています。」顧凡氏は強調した。 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AIなどが提供する基本モデルや、テキストから画像まで幅広い強力な基本モデルに、海外のユーザーがAPIを通じてアクセスできるクラウドホスティングサービスです。今後はより大型のモデルも対象になる予定です。

現在、多くの優れたスタートアップ企業が Amazon Bedrock を使用して、海外で新しい生成 AI 機能を開発およびテストしています。たとえば、ゲーム関連のスタートアップ企業は、Amazon Bedrock を使用して海外企業向けのユーザーチャットコンテンツレビューツールを開発し、ユーザーからのフィードバックデータを収集して分析し、ユーザーのゲーム体験を継続的に向上させる方法を模索しています。世界的な e コマースのスタートアップ企業は、Amazon Bedrock を通じて広告やマーケティングのコピー生成を検討し、広告制作時間を短縮し、広告を迅速に最適化しています。

「企業が独自のカスタマイズモデルを構築する際、自社のプライベートデータは必ず使用される。この部分のデータは、自社のデータが大規模モデルに吸収されないことを特に懸念している企業、特にエンタープライズレベルの顧客にとって極めて価値がある」と顧凡氏は強調した。 「スタートアップ企業にとって、大企業にサービスを提供する際には、企業の個人データに対しても責任を持つ必要があることを意味します。こうしたビジネスチャンスを獲得するには、大企業に対してデータセキュリティを確保する能力を証明しなければなりません。」

海外に進出するスタートアップは、Amazon Bedrock を直接利用して大企業向けにカスタマイズされたモデルを構築できます。 Amazon Bedrock は、企業のプライベートデータが基盤となる大規模モデルのトレーニングに使用されないようにし、また、Amazon クラウドテクノロジー上の企業の仮想プライベートネットワーク (VPC) からプライベートデータが流出しないようにすることで、プライベートデータのセキュリティを保護します。同時に、Amazon Web Services のセキュリティとコンプライアンスに関する 20 年近くの経験は、スタートアップ企業に優れた技術サポートを提供することができます。世界245 の国と地域をカバーするインフラストラクチャは、セキュリティのベストプラクティスと最高水準に従って構築および管理されており、300 を超えるセキュリティおよびコンプライアンスのサービスと機能を提供しています。

スタートアップ企業が生成型AIの機会を迅速に活用できるよう橋を架ける

Amazon Web Services は、スタートアップ企業が生成 AI の分野で技術的な観点から製品機能を向上させるのを支援するだけでなく、開発のさまざまな段階にあるスタートアップ企業に豊富なリソースサポートも提供します。

Amazon Web Servicesとエンジェル投資会社ZhenFundは共同で「AI Supernova Program」を立ち上げ、生成型AIの開発を計画する起業家の参入障壁を下げる支援を行っている。この計画を通じて、起業家はクラウドリソースだけでなく、モデルの選択、微調整、アプリケーションの実装などの技術サポートも獲得でき、0から1までの製品プロトタイプの構築を完了し、生成AIの旅をすぐに始めることができます。

同時に顧凡氏は、「生成AIの分野では、大企業はビジネスシナリオとデータを持ち、新興企業はモデルとツールを持っている。アマゾンウェブサービスは大企業と新興企業をうまく結びつけ、双方が特定のアプリケーションシナリオのアップグレードを完了するのを支援することができる」と強調した。たとえば、Amazon Web Services パートナー ネットワーク (APN) に参加したり、Amazon Web Services Marketplace にモデルやアプリケーションを掲載したりすることで、スタートアップ企業はあらゆる分野の大企業に利用および導入される機会を得ることができ、それによってエンタープライズ アプリケーション シナリオにおける生成 AI の実装を促進できます。現在、大手モデルスタートアップの Baichuan Intelligence や、人工知能とデザイン創造性の交差点に焦点を当てたエンタープライズ計算美学など、多くの優れたスタートアップが自社のモデルやアプリケーションを Amazon Web Services Marketplace に掲載しています。

アマゾン ウェブ サービスは上海人工知能産業投資基金とも協力し、人工知能の「上海ハイランド」構築行動計画の枠組みの下で上海人工知能オープンソース産業クラスターを共同で立ち上げました。このクラスターには、上海臨港グループ、国勝グループ、上海人工知能基金、そして 10 社を超える優れたスタートアップ企業が集まっています。秩序あるドッキングとメカニズムの配置を通じて、スタートアップ企業は大企業の顧客にサービスを提供したり、生成 AI 業界のアプリケーション シナリオの迅速な実装を検討したりする機会を得ることができます。

さらに、Amazon Web Services は、Baichuan Intelligence、Mianbi Intelligence、RWKV などの企業が一連の生成 AI ハッカソン活動を作成するのを支援し、より多くの人々がこれらの企業の基本モデルを理解し、医療健康、ゲーム、エンターテインメントなどの分野での基本モデルの最先端のアプリケーションを共同で探求できるようにしました。

アマゾン ウェブ サービスも今年 6 月に 28 のベンチャー キャピタルや業界機関と協力し、「アマゾン ウェブ サービス スタートアップ アクセラレーター」を共同で立ち上げました。これは、グローバル ベンチャー キャピタル ネットワーク リソースとの連携、最先端技術の強化、グローバル ビジネスの拡大、革新的な組織能力の構築という 4 つの側面から、初期から成長段階のスタートアップに包括的な技術とリソースのサポートを提供し、AI 分野のスタートアップが革新的な潜在力を発揮できるように支援します。現在、30 社のスタートアップが起業家アクセラレーターの第一フェーズに参加しています。

顧凡氏は「生成AIの開発はマラソンのようなもので、レースは始まったばかりだ。スタートアップにとっても、これはまったく新しい時代だ」と語った。

「前述の Amazon Bedrock は、Amazon Web Services の海外リージョンでのみ利用可能であり、Amazon Web Services 中国 (北京) リージョンおよび Amazon Web Services 中国 (寧夏) リージョンでは現在利用できません。Amazon Web Services 中国は、最先端の業界技術を理解し、海外ビジネスを展開するのに役立つようにこのサービスを推奨しているだけです。 」