2024年、欧州のAIはどうなる？創業者と投資家の予測創業者と投資家は、AIにとって今年はどんな年になると考えているのだろうか？新技術から躍進する新興企業まで
過去12ヶ月はAIが急速に進展し、2024年にはGPT-4やGoogle DeepMindのGeminiなどの新しいAIモデルのリリースがあり、大量のデータとコンピューティング・パワーが注がれた。シリコンバレーの新興企業が資金調達で成功し、ヨーロッパは相対的に傍観していた。しかし、2024年にはビジネス向けの小型化されたAIモデルが登場し、一般的な用途においてデータへの依存が低下する可能性がある。さらに、AIの展望として、エッジでのAI展開が進み、データセンターは高速化される見込みだ。オープンソースで効率的なモデルが企業に勝機をもたらし、LLMがソフトウェア製品に統合され、ディープフェイクが選挙での活用が増える可能性がある。資金調達の新しい構造やAIの安全性の投資が増え、AIイノベーションが速まり、マルチモーダルAIが注目を浴びるだろう。また、AIが環境に与える影響や大手LLM企業の未来についての議論が高まり、特化したモデルや基盤モデルを持つ企業が競争優位性を獲得すると予測されている。
過去12ヶ月は、AIが一斉に熱狂した1年だった。2024年には、一部のプレーヤーがさらに加速する可能性がある一方で、いくつかの衝突も見られるだろう。
OpenAI（オープンAI）の GPT-4やGoogle DeepMind（グーグルディープマインド）の Gemini（ジェミニ）のリリースのような大きな進歩は、新しいAIモデルにこれまで以上に多くのデータとコンピューティング・パワー（別名「コンピュート」）を注ぎ込むことの総当たり的な結果を示した。
また、シリコンバレーの新興企業がAmazon(アマゾン)やMicrosoft(マイクロソフト)のような企業から多額の資金を獲得したため、ヨーロッパはほぼ傍観してきた1年でもあった。
しかし、2024年は、ビジネスユースケース向けのAIモデルが小型化し、一般的な用途に必要な膨大なデータへの依存度が低下する時期になるかもしれない。
これは、欧州のトップAI創業者や投資家の意見を取り上げたSifted(シフテッド)の2024年AI予測で繰り返されるテーマのひとつである。
彼らはまた、自律型「エージェント」の大ブーム、AIの安全性に関する議論の変化、ヨーロッパの大規模言語モデル（LLM）企業における少なくとも1つの犠牲者も予測している。
2024年の展望は以下の通りだ。
Amelia Armour(アメリア・アーマー)、Amadeus Capital(アマデウス・キャピタル・パートナーズ)のパートナー
エッジにおけるさらなるAI
現在、最小限のコンピュートパワーしか必要としない、高性能だが小型のAIモデルが登場し、今後1年間でネットワークのエッジ（例えば物理デバイス上）でより多くの割合で展開されるようになるだろう。これにより、産業オートメーションの加速が加速し、物流センターの自律型ロボットなどの生産性が向上する。
超高速データセンター
データセンターは、エネルギー要件とそれに伴う発熱を抑制しつつ、AIコンピュート・レベルの増加に対応するため、ネットワーク速度に注力すると予想される。エネルギー効率の高いフォトニックチップ上でのデータの高速移動のための光の利用や、より効率的な冷却アプローチに関するハードウェアの技術革新は、来年の成長が注目される分野だ。
Peter Sarlin（ピーター・サーリン）、フィンランドのAIスタートアップSiloのCEO兼共同設立者
オープンソースで効率的なモデルが企業で勝つ
ほとんどの企業は、LLMのユースケースの大半において、より小さく、より安価で、より整列した、より特化したモデルがより理にかなっているという結論に達するだろう。
AIとソフトウェアの一体化
LLMのほとんどの利用と価値創造は、ソフトウェア製品に組み込まれたモデルで起こるだろう。このようなLLMの採用は、既存の垂直的・水平的なソフトウェア・ベンダーを通じて幅広く行われるだろう。人工知能（AGI）は実現されず、LLMは既存のソフトウェア製品に新たな機能を追加し、AIが生み出す仕事に焦点が移るだろう。
Nathan Benaich（ネイサン・ベナイチ）、Air Street Capita（エア・ストリート・キャピタル）創業者
ディープフェイクは選挙で活躍する
これまでのところ、ディープフェイクが政治に影響を与えたという証拠は弱い。しかし、機能が急速に進歩しているため、少なくとも2024年の大統領選では、悪意を持ってディープフェイクを展開する試みが行われると考えている。それが本当に結果に影響を与えるかどうかは別として、少なくとも1つの大きな規制当局の調査に拍車がかかるだろうと私は予測している。
コンピュートの新しい資金調達構造
私は以前から、コンピュート集約型のスタートアップに資金を供給する、より持続可能な方法を見つける必要があると予測してきた。大規模な資金調達と中央値希薄化による高いラウンドプライシングが常態化する危険性がある。すでにレイトステージの企業がグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）を担保にデット・ファイナンスを確保する例が出始めている。少なくとも先進的な金融機関は、これを常態化させようとするだろう。
AIガバナンスの議論はクールダウン
グローバル・ガバナンスの議論から空気が抜け始めると思う。英国AIサミットは重要な瞬間だったが、ハルマゲドンに対する表面的な反対を越えて、西側民主主義国と中国の間に真の連携があるとは思えない。フォローアップの会議が同じような反響を呼ぶとは思えないし、各国政府が具体的な行動を起こすとも思えない。
Rick Hao（リック・ハオ）、Speedinvest（スピードインベスト）代表
AIの安全性は投資のチャンスになる
AIの安全性は今年、「オーバートン・ウィンドウ」を超えた。企業が最新機能の導入を急ぐ中、透明性、信頼性、ガバナンスに関する疑問は、ますます多くの人々の関心事となっている。しかし、AIの安全性については、ケイパビリティに比べて投資不足が続くと我々は予測している。私たちはすでにこの分野で1つの賭けに取り組んでおり、2024年にはさらに多くの賭けを行う予定です。
AIイノベーションのスピードはさらに速くなり、驚きのブレークスルーが生まれるだろう
AIの能力が急速に進歩していることは誰もが認めるところだ。しかし我々は、この進歩の速度もまた加速しており、変化の速度は多くの人が予想するよりも速いと主張している。グーグル・ディープマインドが発表した材料科学におけるブレークスルーは、フロンティアAIのブレークスルーが私たちにもたらし続ける驚きの種類の完璧な例である。2024年には、さらなるブレークスルーが期待される。
AIエージェントの時代
エージェンシー（AIがプロンプトに答えるだけでなく、自律的に行動を実行する能力）は、特に製品に関しては、今後も注目されるトピックであり続けると予想される。よりエージェント的なツールであればあるほど、経済的に有用である。この傾向は2024年も続くだろう。
Dmitry Galperin（ドミトリー・ガルペリン）、 Runa Capital （ルナ・キャピタル）ゼネラル・パートナー
マルチモーダルAIが大きな注目を集める
2024年、GenAIで大きな注目を集めるのは、音、テキスト、画像、動画など、さまざまなタイプのコンテンツを1つのユーザー体験で扱えるマルチモーダルモデルだろう。このような進歩は一般大衆を魅了するだろうが、企業でこの技術を採用する場合、幻覚、倫理的懸念、セキュリティなどの問題に関連する課題に遭遇する可能性がある。
AIはより信頼されなければならない
AIの観測可能性、データ品質保証、保護の重要性が高まることは、AIの普及を促進する上で極めて重要な要素となる。AIのトレーニングに関わる膨大な量のデータとパラメータは、古典的なフォン・ノイマン・アーキテクチャに内在するデータ転送のボトルネックを解消するフォトニクス相互接続から、ニューロモルフィックやアナログ・コンピューティングのような代替アーキテクチャの探求に至るまで、新しいコンピューティング技術の採用を促進する可能性が高い。
ドイツのGenAIスタートアップNyonic（ニヨニック）のCEO兼共同設立者、Vanessa Cann（ヴァネッサ・カン）
より特化したモデル
現在のLLMはビジネスユースケースを制限している。それらはあまりにも一般的で、基本的に高卒レベルです。2024年には、業界の知識や専門用語に精通し、さまざまな業界の業種や業務に合わせた、より専門的なモデルが登場し、企業はより良い結果を得ることができるようになり、より複雑なユースケースへの道が開かれるでしょう。これは、経済と労働力の技術的変革の基礎となるだろう。
AIを活用する企業が先行する
基盤モデルを展開する企業は、明確な競争優位性を持っている。2024年に引き続き見られるであろう基盤モデルの力の絶大な向上により、企業は生産性、効率性、イノベーションのスピードを大幅に向上させることができる。業種にもよるが、最近の研究では最大70％の向上が予測されている（McKinsey,マッキンゼー）。テクノロジーが企業の働き方にこれほど大きな影響を与えるようになってから、久しい。
Rasmus Rothe(ラスマス・ローテ)、 cofounder of Merantix(メランティックス)共同創業者
AIが環境に与える影響が主要なトピックになる
AIの環境への影響は、率直に言って、2023年のブームの中で最も見過ごされてきたトピックのひとつだ。しかし、私はもはやそうはならないと予測している。AIモデルを支える「トランスフォーマー」は、訓練と使用に1トンのエネルギーを消費する。2024年、このようなシステムが経済に浸透するにつれ、AIの世界の爆発的な普及は、気候変動やエネルギー消費をめぐる社会的懸念と緊張関係に立つことになるだろう。そのため、AIシステムに対して、より優れたモデル・アーキテクチャ、つまり、より少ないデータとエネルギーでAIモデルを訓練・使用できる能力を生み出すよう、経済的・政治的圧力がかかるだろう。環境への影響だけでなく、顧客のコスト削減のためにも、より優れた効率性が必要なのだ。
大手のLLMは廃業するか、ある種の争奪戦に巻き込まれるだろう
誰かはわからないが、話題性のある企業が、自社の計算コスト、誤った収益予測や収益化モデル、あるいは特定のニッチ分野でより優れたパフォーマンスを発揮する競合企業の成功による需要の縮小のために倒産するだろう。「オープンソース」AIは、既存のモデルがすでに多くのアプリケーションやユースケースに対して十分に強力であるため、より強力になるだろう。実際、LLMの分野では、懐が深く、流通に優れ、より多くの計算能力を持つ大手テクノロジー企業との間で、計り知れない競争が繰り広げられている。LLMの中には、来年には存在しなくなるか、あるいは現在の数分の一の評価額で他社に吸収されるかもしれない。