中国のAI企業がこの輪で真に持つ優位性は、多くのチームがまだ「研究が工学より上」という病に感染していないことだ。 シリコンバレーの多くの企業では、researcherが王冠であり、infraは汚く大変な仕事と見なされ、誰もが研究に近づこうとする。しかし、大規模モデルが今日に至るまで、所謂「研究」はもはやアルゴリズムや論文の中でのみ起こるわけではない。 DeepSeekやKimiのようなチームの優れた点は、アルゴリズム、データ、infraが互いに責任転嫁していないことだ。全員が同じ目標に向かって働き、誰かが問題に直面すれば、その人が直ちに解決に当たる。 先端モデルの段階に至って、infraこそがresearchなのである。

Yangは、2年間で128Kからギガバイト級のコンテキスト窓へと大規模なロングコンテキストスケーリングを実現し、AIにおけるRAMに相当するものとして、組織の実行力を原始的なモデル能力を超える主要な競争優位性として位置づけている。

AIは二つの陣営に分かれている：クローズドソースの米国モデルとオープンウェイトの中国モデル。 低コストの代替案へのアクセスを制限することは、競争力を弱め、コストを上昇させ、最終的にはイノベーションを損なう可能性がある。 AIにおいて、知性と同じくらい経済が重要である。#AI #GenAI #OpenSource

その通りです。彼らが考えられる最良の理由が、オープンソースモデルによってマージンが圧迫され、知的財産権法に明確な違反がないため、増加した資本支出を正当化できないということであれば、それは資本支出の悪い使い方です！収益化についてもっと賢く考えろ、それともそんなに資本支出を浪費するのをやめろ！

- DeepSeek V4 Proは2026年4月24日にリリースされました - Minimax M3は2026年6月1日にリリースされました - GLM 5.2は2026年6月13日にリリースされました なぜか、昨世紀から存在しているような気がするのですが？

企業のAIのROIは、マクロデータでは遅れて現れるだろう。3人の会社は静かに20もの製品をリリースできる一方、3万人の会社は1年かけてアクセス制御の交渉を続ける。

中国の研究機関が、2.8兆パラメーターという過去最大のオープンウェイトAIモデルを無料で公開した。これは、OpenAIやAnthropicが有料で提供するモデルと同等の性能を持つ。 半導体株は数時間以内にベアマーケットに突入した。競合が自社製品を無料で提供すれば、それ以上にバリアを崩すものはない。

以下は深く考える価値のある質問です： AIモデルはすでに商品化されつつあるのでしょうか？ PalantirのCEOは、ラボトークンは「価値を生んでおらず」、大企業にとってリスクを生み出していると述べました。 現在、OpenAIとAnthropicは、将来的な収益シェアと引き換えに、スタートアップに計算リソースをほぼ無料で提供しています。 もし顧客が収益を生んでいない場合、「彼らは本当に計算リソース全体をレンタルする費用を支払えるのでしょうか？また、その状態をどれほど長く維持できるのでしょうか？」 これが現在のAIバリューチェーンに潜む本当のリスクです。