TL;DR
• 「ファットモデル」の物語は、モデル企業がAPI、ツール、エージェントフレームワーク、アプリケーションポータルを上向きに統合できることを示唆しています。
• しかしながら、インテリジェントなボディは、データ、ツール、アイデンティティ、支払い、およびエンタープライズシステム間でタスクを実行するためにアップグレードされた単なる話箱として見られません。
• モデルの巨人はまだ計算、資本金、モデルおよび配布の利点を持っていますが、組織、メモリ、ルート、アイデンティティなどは、スタートアップのための部屋を残すことがあります。

AI時代には、OpenAi、Anthropic、Googleなどの企業は、市場が期待するにつれて、API、ツール、スマートフレームワーク、ビジネスアプリケーション、消費ポータルを引き続き食べる予定ですか

これは、Fatモデルの物語の核です。クローズドフロンティアモデルが急速に進歩し、分布とツールチェーンを介して上方を統合し続けた場合、AI業界のほとんどはモデルレベルに流れている可能性があります。 しかし、他の判断は、AIがスマートの時代にチャットから移動したときには、必ずしもモデル企業の手に沈黙するだけでなく、多くの新しいインフラ層に広がる可能性があるということです。

「ファットモデル」

大規模なモデル会社のルートは理解が難しくありません:まず、最先端の基本モデルを持つため、コンピテンシーをAPIにパッケージ化し、ツールやスマートボディフレームワークを開発し、最終的に消費者アプリケーションやビジネスワークフローを入力する。 モデルが十分に強い限り, 経験のトップレベル, データと開発者 ' エコロジーは、モデルのプラットフォームに収まる可能性があります。

資本がヘッドAIに高い価値を与えることを望む重要な理由です。 5月のロイターは、Anthropicのポスト投資評価が$ 965億に達したと報告しました。 本年3月、本年3月、本年8月5日(金)の製造販売後評価額が85.2億円となりました。 アルファベットの市場価値も上回っています。 $ 4 兆, 以上 3 倍以上 2022. 市場は、モデルレイヤーの将来のエントリ容量と利益領域に賭ける非常に高い値を使用しています。

しかし、この問題は、モデルの利点が同時に、各層の値を渡すのに十分なかどうかに残っています。 フロントラインモデル、アルゴリズム、研究チーム、クラウドインフラストラクチャ、および企業の顧客リソースは、確かに少数の企業の手に集中しています。 しかし、インテリジェントなボディが仕事の実際のストリームを入力すると、バリューチェーンはもはや「どのモデルが最も強い」周りに再構築しません。

いくつかの技術サイクルで同様の変化が発生しました。 IBM は、ハードウェア、ソフトウェア、サービス、および PC エコロジーの統合システムに大きなマシンを作るために使用しました。Microsoft は、デスクトップを管理し、Web は新しいアプリケーションをオープンしました。オペレータは、垂直に統合されたネットワークとインターネット マネージド ネットワークサービスを所有しています。AWS は、トリリオンドルクラウド プラットフォーム上に開発しましたが、クラウド上に多くの独立したソフトウェア会社があります。

これらの類似体は、「大きなプラットフォームが失われる」ことを示すものではありませんが、その技術サイクルは、インフラが完成した後、単一の統合プラットフォームからより専門的なレイヤーに価値をこぼす傾向があります。

スマートボディはチャットボックスではなく、クロスシステムミッションです

エージェントのエコロジーの重要な変化は、AIが質問に答えるだけでなく、タスクを取らないことです。 モデル、組織、メモリ、実行、アイデンティティ、支払いなどの複数のレイヤーは、知的スタックの周りに独立した値を形成することができます。 異なる企業は、同じモデルプラットフォームに完全に依存しているのではなく、それぞれのレベルを組み合わせて競争します。

この判断を下す最初の変更は、モデルの増大供給である。 フロントラインモデルは、引き続きリードしていますが、オープンソースのウェイトモデル、エッジモデル、ビジネスモデルも登場しています。 異なるモデルは、容量、遅延、コストによって異なります。 多くの商用ワークロード、企業、開発者がコスト、スピード、安定性、ミッションの品質を組み合わせるだけでなく、最も高価で強力なモデルへのすべての要求にデフォルト化します。

2つ目の変更は、AIアプリケーションが分散していないことです。 モデル会社は、一般的なチャットアプリケーションを作ることができ、オフィス、コード、検索など、大きな入り口を入力することができますが、各業界には独自のデータ構造、コンプライアンス要件、運用習慣、システムインタフェースがあり、医療、金融、製造、法律、旅客サービス、調達、物流などの特定のプロセスに実質的にアクセスすることができます。 すべてのシナリオで最も適したプロダクトを作るために単一の会社のために困難です。

企業の生産環境もこの断片を強化します。 実験段階では、モデルのデモンストレーションやクローズドチャットツールを受け付けます。 重要なプロセスでは、クライアントはデータプレゼンス、権限管理、監査記録、コスト管理、ベンダーの置換およびコンプライアンス証明書を必要とします。 この時点で、企業は、単一のプラットフォームのデフォルトオプションを受け入れる余儀なくされるよりも、適切なコンポーネントを組み立てることを好む。

これは、インテリジェントで伝統的なチャットアプリケーションとの重要な違いです。 医学的知能は、医学的記録を読み、薬物相互作用を調べ、病院システムを呼び出し、勧告を生成し、監査記録を保持する必要があるかもしれません。 企業は、スマートボディの調達のための在庫、契約、承認ストリーム、ベンダーシステム、支払いネットワークへのアクセスが必要な場合があります。 複数のサービス間で一つのウィンドウで実行する質問と回答ツールよりも移動する「実行者」のようなものです。

組織、メモリ、ルート、アイデンティティ、モデルの外部の大臣から

スマートインフラは、組織、ハーネス、メモリ、ブラウザ、ルート、モデル市場、アイデンティティ、支払いの複数の方向に分解することができます。 より多くのフランクに、これらのレイヤーは、複数のインテリジェントなボディを管理する方法、モデルを実用的なツールに接続する方法、コンテキストを保存して共有する方法、人々がインテリジェントなボディとどのように相互作用するか、モデルを要求するモデル、スマートボディのアイデンティティを証明する方法、そしてどのようにスマートな支払いを完了するか。

階層は、インテリジェンスの年齢の制御カウンターになる可能性があります。 複数のインテリジェントな組織が企業内で同時に機能する場合、リスク内で展開、監視、承認、コラボレーション、制限する必要があります。 完全なプロセス管理の問題に対処するため、単一のモデル API では困難です。

ハーネスはモデル「実行シェル」として理解できます。 ビッグモデルが脳の場合、ハーネスはドキュメント、データベース、Webページ、ロボット、ビジネスソフトウェア、物理機器へのアクセスに責任があります。 異なるシナリオは、より専門的な製品につながることができるツールを接続するさまざまな方法を必要とします。

コンテキストマイグレーションでメモリを扱います。 コンテキストは、複数のインテリジェントボディが同じユーザー、ビジネス、またはジョブを理解しなければならないときに、チャットウィンドウでロックすることはできません。 転送可能で、承認され、監査可能なデジタルメモリを提供できる方は、新しいインフラとなります。

マルチモデルの展開から、ルートやモデル市場の価値が生まれる。 企業が複数のモデルを同時に使用する場合、どのタイプのミッションが適切であるか、コスト、遅延、精度のバランス方法を決定する必要があります。 モデル競争は、トップアップ競争だけでなく、実際の生産環境での運動問題にもなります。

アイデンティティと支払いは未来志向ですが、実際に取引を実行するスマートの能力です。 マシンのトラフィックとインテリジェンスの行動が増加するにつれて、ネットワークは、それが承認されるかどうか、そしてそれが支払いを完了できるかどうか、要求を開始している人の間で区別する必要があります。 電子、サブスクリプション、マイクロペイメント、または企業の調達に関与している場合、ヒト指向の決済およびアイデンティティシステムも変更する必要があります。

モデルの巨人はまだ強いですが、必ずしも完全な値を食べません

このモジュラー物語の境界もクリアです。 ビッグモデル企業が所有権を失っているわけではない。 フロントラインモデルは、AIの経験のベースであり、コンピューティング、データ、研究チーム、および流通能力は、いくつかの巨人の手に集中しています。 モデリング能力が急速にギャップを広げ続けると、上部のエコロジーはヘッドプラットフォームの周囲に集められることがあります。

実際の違いは、スマートの年齢の値は、チャットアプリケーションフェーズとして集中しないということです。 AIが実際のワークフローに入ると、ユーザーは最もスマートなモデルであるだけでなく、古いシステムへのアクセス、サプライヤーを変更する機能、コストをコントロールする機能、監査する機能、およびツールを渡す機能を心配しています。

独立したスタートアップのためのこの葉の部屋は、すべてのレベルが大企業に成長するという意味ではありません。 組織、メモリ、アイデンティティ、支払い、ブラウザ、およびルータの方向は、アクセス、ネットワーク効果、または有料の容量を持っていることを証明する必要があります。そうしないと、簡単にモデルプラットフォームの機能になることができます。

大規模なモデルの巨人は、その能力を上向きに統合し、スタートアップや投資家は、より専門的なレイヤーを破壊するためにインテリジェントな生物に賭けています。 AI時代の中央未解決の質問は、モデルが家全体を嚥下するスーパープラットフォームになるか、モジュラーインフラストラクチャの新しいラウンドの開始点になりますか