オープンソースのAIモデルは、閉鎖的なモデルの独占を弱め、クラウドプロバイダーに利益をもたらす可能性がある

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8月3日のAIと暗号通貨のニュースでは、オープンソースのAIモデルが閉鎖的モデルの支配を崩壊させ、クラウドプロバイダーのAIインフラの価値を高める可能性があると示唆されています。CitriniアナリストのJukan氏は、オープンモデルがパフォーマンスを向上させ、コストを削減し、AI利用を単一のハイエンドモデルからレイヤードルーティングへとシフトさせると述べています。モデルがより互換性を高めるにつれ、クラウドはアクセス、トラフィック、価格設定を制御するようになります。オンチェーンのニュースでは、閉鎖的モデルが単なるクラウドスケジュールリソースに過ぎなくなる可能性があることを示唆しています。推論コストの低下はAI利用の成長を促進し、チップとアルゴリズムの効率向上が長期的なデータセンター収益を形作ります。
ME AI メッセージ、8月3日、CitriniアナリストのJukanは、オープンソースAIモデルの継続的な発展と、クローズドソースモデルの独占の弱体化が、クラウドコンピューティング業界の重要な転換点となり、クラウドプロバイダーによるAIインフラの商業的価値向上を促す可能性があると投稿した。Jukanは、過去、クラウドプロバイダーが直面していた核心的な懸念は、大規模なGPU購入およびデータセンター建設への投資にもかかわらず、最終的にそのインフラが少数のクローズドソースモデル企業に提供されるにとどまり、モデル企業がユーザー入口と価格決定権を掌握してしまうことであった。しかし、オープンソースモデルの性能向上とコスト低下により、AIアプリケーションのモデルは「単一の高性能モデルですべてのタスクを処理する」から「階層的モデルルーティング」へと移行しつつある。複雑な推論タスクは依然として最高レベルのクローズドソースモデルが担い、多数の一般タスクは低コストの小型モデルまたはオープンソースモデルで処理可能になっている。彼は、モデルの代替可能性が高まることで、クラウドプロバイダーがより多くのユーザー入口、トラフィックスケジューリング権、価格設定能力を獲得すると考えている。今後、クローズドソースモデルはクラウドコンピューティング上の「課金チャネル」ではなく、クラウドプラットフォームが自由にスケジュールできる計算リソースのような存在になる可能性がある。さらに、オープンソースモデルの競争がハードウェア需要の低下を意味するわけではない。Jukanは、より低い推論コストがAIリクエスト量の急激な増加を促進し、モデル圧縮、推論最適化、インテリジェントルーティング、および独自開発ASICチップによって1トークンあたりの汎用GPUリソース需要が削減されると指摘した。彼は、AIインフラの長期的な成長は、需要の増加速度が効率向上速度を上回るかどうかにかかっていると考えている。トークン使用量の増加がアルゴリズムおよびチップ効率の改善を上回れば、データセンターの利用率と資本収益率は依然として高い水準を維持し、クラウドプロバイダーによる計算インフラへの投資を後押しする。Jukanは総括して、真のAIインフラ牛市の論理は単に「安価なモデルがクラウドを有利にし、クラウド成長がハードウェアを有利にする」ことではなく、オープンソースモデルがモデル層の独占的利益を削減し、クラウドプロバイダーが計算リソースのスケジューリングと垂直統合を通じて収益化効率を高めることで、クラウドコンピューティングとハードウェア投資の間の好循環を形成することであると述べた。（出典：MLion）
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