DeepSeek R1がOpenAIのo1に追いついた - モートは存在しない！これは何を意味するのか？

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David Shapiro節が完全復活。

DeepSeek R1が登場し、少なくともOpenAIのo1にほぼ完全に追いついたように見えます。インターネット上で私たちが言い続けてきた「モートは存在しない」という主張について、その意味と私たちへの影響を説明しましょう。
人工知能において「モートがない」とは、参入障壁がないか、あってもごくわずかだということです。例えば、知的財産権や特許法は、他の企業の足かせにはなっていないようです。Microsoft、Google、Meta、Anthropic、DeepSeekなど、すべての企業がOpenAIに追いついています。
つまり、本当の意味での秘伝のタレは存在せず、彼らが取り組んでいることを再現する障壁もありません。確かに資本要件はあります。資金やデータセンター、計算能力は必要です。しかし、中国企業の例を見ると、彼らはOpenAIなどが行っていることを、はるかに安価に複製していることがわかります。
その理由の一つは、彼らが私たち（アメリカ人）ほどの資源を持っていないからです。データセンターも計算能力も少ないため、それが逆に彼らをより賢く、より創造的にならざるを得なくしています。これには歴史的な先例があります。ソビエト連邦は、しばしば少ない予算でアメリカの成果を複製しなければならず、それが彼らをより創造的にさせました。
結局のところ、彼らには私たちに追いつく能力がなかったため、うまくいきませんでしたが、中国も同じような状況になると思います。しかし重要なのは、多くのスタートアップが資金調達を受けていることを考えると、資本要件は必ずしも乗り越えられない障壁ではないということです。例えば、Ilya（Ilya Sutskever）のSSI Incからはまだ何も発表されていませんが、10億ドル規模の資金調達を受けています。
技術的なノウハウについても、「世界で10人しか知らない」というような考えは間違いだと証明されています。世界中の、そしてアメリカやヨーロッパの多くの企業に、この分野を前進させる技術的な知識を持つ人々がいることは明らかです。
結論として、参入障壁はありません。多少の摩擦はありますが、本質的に前進を妨げるものは何もないのです。
ところで、私の犬たちが歩き回る音が聞こえるかもしれません。新しい犬を2匹飼い始めたので申し訳ありません。これについては何もできません。
さて、「モートがないのならば、なぜOpenAIはまだトップの座にいるのか」と疑問に思うかもしれません。これは先行者利益があるからです。先行者利益とは、2022年末にChatGPTが世界中に衝撃を与えた最初の企業だったということです。
それから2年が経ち、2023年は全てが飛躍的に発展した年で、2024年が去年でした。最初の衝撃から2年以上が経過し、その間に多くの企業が追いついてきました。そのためOpenAIのリードは縮小しています。
当初、彼らは12～24ヶ月のリードを持っていましたが、今では他の企業が彼らの成果を再現するまでの期間は1～2ヶ月に短縮されています。これは、推論モデルをまもなく発表するGoogleや、もちろん中国のDeepSeekでも見られます。
ただし、中国の成果については大きな注意点があります。彼らが文字通り盗んだ可能性が非常に高いのです。これは繰り返し聞かれる主要な懸念の一つです。中国はデータや研究を流出させているというのです。自分でやる必要があるのに、他者から盗むだけという考え方です。
しかし、このリードによってOpenAIは商業的な優位性を維持できています。他の誰もが取り組む前から何年も活動していたという事実だけで、人々がOpenAIに慣れ親しんでいるということは、OpenAIが依然として市場のリーダーであることを意味します。たとえ他の企業がコスト、品質などの面で追いつき、追い越していったとしてもです。
どのモデルが最高なのかについては、まだ激しい議論が続いています。正直なところ、「最高のモデル」についての議論は個人の好みや趣味に帰着するように思えます。これは非常に興味深いことです。
一つのモデルが全てを支配するのではなく、「このモデルはこれに適している」「あのモデルは別のことに適している」というような微妙な違いがあることは、市場の多様化の機会が大きいことを示しています。これは素晴らしいことです。
車と同じように、普通の乗用車もあれば、ハッチバックもあり、ピックアップトラックもあり、バンもあるように、理想的な形態は様々です。つまり、市場の多様化には十分な余地があるということです。
申し訳ありません、冬の乾燥で痒くて。中断が多くて申し訳ありません。
とにかく、OpenAIの既存のユーザーベースは、単に慣れているからという理由で使い続ける人が多いということを意味します。「これに慣れた」「これで育った」から使い続けるというわけです。
しかし、市場のダイナミクスは、OpenAIが先行者利益を持っていても、それは永遠には続かないことを示しています。
また、オープンソースと企業間の競争についても考える必要があります。参入障壁がないことの長期的な影響の一つは、モデルを完全に代替可能な形で使用できるということです。代替可能なモデルとは、互いに交換可能であることを意味します。オープンソースモデルを使うことも、LlamaやDeepSeek、Claude、OpenAIを使うこともできます。
ビジネスの観点からすれば、それがどれであるかは重要ではありません。ただ機能すればいいのです。完全に無料でオープンソースならそれでいいし、他のサービスプロバイダーに支払う必要があってもそれでいい。本当にどちらでもいいのです。
長期的に見ると、これはOpenAIにとって本当に悪いニュースです。なぜなら、彼らは私が「一発屋」と呼ぶものだからです。OpenAIは文字通り一つの製品しか提供していません。一つの製品、一つのサービスしかなく、多様化は全くありません。
これは、他の企業やオープンソースモデルが登場して彼らの市場を奪った場合、現在OpenAIに支払いをしている全ての企業が合理的な選択をすることを意味します。「この中国企業は同じことができるが、50倍安価で5倍速い」とか、「このオープンソースモデルは私が必要とすることを正確にできて、完全に無料だ」というように。
OpenAIはまだ先行者利益を持っていますが、それは彼らが持つ唯一のモートです。彼らがリリースを行うペースが唯一のモートなのです。
そして、「市場の民主化」と呼ばれるプロセスに行き着きます。これは、独占の可能性がないことを意味します。データは既に存在し、基本的に無料で、研究も基本的に無料です。これは、水が温まれば誰でも参入できるということを意味し、再度言いますが、モートは存在しないのです。
これは誰にとっても非常に良いことです。二つの理由があります。一つ目は価格のダイナミクスです。競争は価格を下げます。これは基本的に、ナットやボルト（文字通りの金属部品）の価格統制を試みるようなものです。なぜなら、適切な設備さえあれば、文字通り誰でもナットやボルトを作ることができるからです。
同様に、今日でも、適切な設備さえあれば誰でもモデルをホストできます。大したことではありません。これはまもなくコモディティ化され、どこにでもあるものになるでしょう。これは消費者にとって良いことです。価格が下がり、アクセスが普遍的になるからです。
また、誰かが価格を上げようとしても、単に他の誰かに移行すればいいのです。モデルを入れ替えて、「高すぎるから、こっちに移る」と言えばいいのです。
これは非常に競争の激しい市場であり、それは私たちにとって良いことです。また、イノベーションにとっても良いことです。なぜなら、市場で製品を差別化するには、より良いことをする必要があるからです。より安価か、より速いか、よりスマートである必要があります。理想的には三つ全てですが、少なくとも一つか二つはないと、誰があなたの製品を使うでしょうか？それほど単純なことです。
さて、私はいつもこうしているのですが、歴史的な例と結びつけて話したいと思います。歴史は正確に繰り返されるわけではありませんが、常に韻を踏むからです。
まず第一に、私はこれを三つの主要な過去の技術と比較します。印刷機、ラジオ、インターネットです。これら三つの場合全てにおいて、ヨハネス・グーテンベルグが印刷機を発明した後、非常に急速に広がりました。10年以内に国境を越え、100年以内にヨーロッパ全土とアメリカに広がり、他の地域にも広がり始めました。
興味深いのは、印刷機がオスマン帝国などでは3世紀にわたって禁止されていたことです。オスマン帝国がもはや存在しない理由はそこにあります。つまり、これらの技術に抵抗する国や企業は、最終的に存在しなくなるということです。
なぜなら、最終的にあまりにも遅れをとってしまうと、先行者利益の逆となり、遅れすぎると永遠に負けてしまう、つまり存在しなくなってしまうのです。
それが印刷機でした。ラジオも同様に、一度理解されると、あまりにも民主的で、精霊を瓶に戻すことはできませんでした。同様に、インターネット自体が文字通り誰もが使用できるように設計されています。
印刷機の歴史的影響を過小評価することは非常に難しいです。民主主義につながった啓蒙主義から、教会の覇権の崩壊まで、全てが印刷機に遡ることができます。なぜなら、それが識字率を劇的に上昇させ、アイデアの市場を劇的に民主化したからです。
インターネットは、それを最大限の結論まで押し進めました。誰もがあらゆるアイデアを共有できるようになり、それには地球平面説者や反ワクチン派、QAnonなどの楽しいものも含まれます。誰もが意見を持ち、それを共有することができ、最も共感する意見を採用することができます。それが経験的証拠によって支持されているかどうかに関係なく。
インターネットで情報の最大限の民主化に達しました。ラジオもそれを助けました。なぜならラジオは即時の放送と長距離通信だからです。
これら三つをまとめて考える理由は、それらが根本的に情報技術だからです。印刷機は本当の意味での大量生産された情報技術の最初の形態で、それは新聞につながり、次にラジオ、そしてインターネットと続きました。これは基本的に三世代の情報技術です。
そして今、第四世代の情報技術があります。それは、文字通り全ての人類の知識を単一のモデルに圧縮できるというものです。
（犬たちに向かって）優しくね、申し訳ありません。犬たちを飼い始めて一週間で、まだお互いに慣れている途中です。とても愛らしいのですが、時々意思疎通がうまくいかないことがあります。
とにかく、第四世代の情報技術は人工知能です。それは単なる知識と事実の保管庫ではなく、認知エンジンでもあり、問題解決者でもあります。この新しい技術の大きさを過大評価することは本当に難しいです。なぜなら、それは単なる本ではなく、インタラクティブな本だからです。これは人工知能を特徴づける非常に単純化された方法ですが。
さて、もう一歩下がって、この人工知能への民主的なアクセスのグローバルな影響について考えてみましょう。
第一に、全ての国がアクセスを持つことになります。これらのモデルの一部をMacBookで実行できるようになっているという事実を見ると、地球上で最も貧しい国でもMacBookを購入することができます。つまり、文字通り地球上のすべての国が人工知能を実行する余裕があるということです。
あなたは「それは良いことなのか悪いことなのか」と疑問に思うかもしれません。必ずしも北朝鮮のような予測不可能な無法国家がAGIにアクセスすることを望むわけではないからです。私もそれには同意します。そしてそれについても触れますが、一方で、これは紛争を減少させます。なぜなら、技術的な格差がない場合、本当の意味での優位性はないからです。
ただし、ここで私は大きな注意点を付け加える必要があります。なぜなら、この世界ではデータセンターの数が基本的にあなたの軍事基盤であり、経済基盤だからです。そして、アメリカは中国の正確に12倍のデータセンターを持っています。この地政学的な競争において、アメリカは既に勝利しているのです。
それは明らかです。なぜなら、たとえ中国がより良いモデルをリリースしたとしても、私たちはより多くのモデルを実行できるからです。それは決着済みの話です。
しかし、より長期的な人類の観点から見ると、この技術が本質的に民主的であるという事実、そしてちなみに、それは協力からより多くの恩恵を受けるということ、データを共有すれば共有するほどAIは賢くなります。
これは非常に興味深い引力状態、あるいはナッシュ均衡を生み出します。そのナッシュ均衡とは、全員がリソースを共有するというものです。社会主義とは言いませんが、この技術が私たちにもたらすものは非常に集団主義的です。なぜなら、データが多ければ多いほど賢くなり、計算リソースを共有すれば共有するほど賢くなるからです。
これは、全てがオープンソースで永遠に無料であるべきだと言っているわけではありません。まだ競争の余地はありますが、長期的には人工知能が国連のような力となり、統一された地球規模の人類を作り出すだろうと言っても冗談ではありません。
一つの世界政府が永遠に全てを支配するとは言っていません。最終的には連邦政府の上に層を設けて、グローバルな政府を持つことは理にかなっていると思います。しかし、それもまた連邦制であるべきだと思います。基本的にすべての国家がアメリカの州のように扱われ、ある程度の自治権を持つようなものです。
とにかく、人工知能が本質的に民主的であるという事実の長期的な地政学的、社会的、技術的影響を過大評価することは本当に難しいです。それは数学がそのように展開されただけです。独占は存在せず、その事実は企業だけでなく国家にも当てはまります。
私たちは「認知的超豊富」と私が呼ぶものに向かっています。ちょっと視点を変えてみましょう。現在、世界には推定で1500万から2000万人の博士号保持者がいます。つまり、PhD、MD、EdDなどです。あなたの肩書きが博士で終わるなら、例えば物理学博士（PhD）や哲学博士（PhD）、医学博士（MD）など、世界にはそのような人が1500万から2000万人しかいないのです。
それは十分ではありません。そして、新しい人間の博士を作るには時間がかかります。がんを治療したいと思えば、がんを治療するのを助けられるほど賢い人を見つけなければなりません。火星に行きたければ、ロケットを作るのを助けられるほど賢い人を見つけなければなりません。
ちなみに、一つのPhDは他のPhDと代替可能ではありません。細胞微生物学のPhDを持っていても、バイオ燃料でもない限り、火星に行くのには役立ちません。
しかし、これらの技術を開発し展開するにつれて、これを1000倍に増やすことができます。なぜなら、おそらく今年の終わりか来年には、地球上に150億から200億人の博士号相当の知能を持つことになり、彼らはどんなトピックでも扱えるからです。だからこそ私は繰り返し言っているのです。現在起こっていることの長期的な科学的、経済的影響を過大評価することはできません。
そう、認知的超豊富、それが私たちが向かっているところです。
約束した通り、いくつかのリスクについても話しましょう。第一にサイバーリスクです。これらは既にコードを書くことができ、ジェイルブレイクして悪意のあるコードを書くこともできます。基本的に、退屈な10代の若者や、不満を持つ連邦職員、あるいは誰でも、優れたソフトウェアウイルスを書くことができるということです。
ただし、一つの緩和要因として言えるのは、不満を持つ一人の人がポケットにAGIやスーパーインテリジェンスを持っていたとしても、すべてのIT部門も、すべてのファイアウォールも最終的には同じものを持つことになるということです。そのため、サイバーリスクについてはそれほど心配していません。
常に軍拡競争のようなものがあるからです。より速いコンピュータを手に入れても、サイバーセキュリティの専門家も同じように速いコンピュータを手に入れます。人工スーパーインテリジェンスを手に入れても、レッドチームとブルーチームのブルーチームも同じツールを手に入れるのです。
しかし、私が以前から言っているように、最大のリスクは常に生物兵器です。なぜなら、合理的な国家主体は、「全員を殺す生物兵器を放出することから利益を得ることはない」ということを知っているからです。私たちはそれをコロナで既に見ました。そんなことはしないでください。
それは誰も勝者のいない状況です。それは基本的に相互確証破壊と同じゲーム理論です。誰も最初の核兵器を発射しません。なぜなら、核兵器を発射すれば全員が負けるからです。モノポリーのボードを怒って投げ出すようなものです。全員が負けます。
同様に、合理的な国家主体は、コロナのパンデミックの後では、おそらく生物兵器を放出することはないでしょう。しかし、それは、テロ組織や北朝鮮のような無法国家のような非合理的な主体が、「私が勝てないなら誰も勝たせない」とは言わないということではありません。
ゲーム・オブ・スローンズのリトルフィンガーのように「混沌は梯子だ」と考える精神病質者のような存在です。そのように考える精神病質者がいるかもしれません。「面白いと思うからこの技術を使って生物兵器を作ろう」と考える精神病質者がいるかもしれません。
これらが私の見解での最大のリスクです。仕事を失うとか、そういったことについて言う人もいるでしょうが、認知的超豊富があれば、あなたのニーズは満たされます。それが結論です。あなたは飢えることもホームレスになることもありません。それは解決できます。私は人類にそれだけの信頼を持っています。
この時点で、「私にできることは何もない」と言うかもしれません。何もする必要はありません。私もしばらくはそうしようとしました。「ただ成り行きを見守ろう」と思っていました。
そして最終的に退屈になって、「やはり私にも果たすべき役割がある」と思いました。実はジュリアが私にまだ役割があると確信させてくれたのです。ちなみにこれはジュリア・マッコイのことです。私がツイートを書いて「ただリラックスして成り行きを見守ることができる。私には貢献できることがない」と言ったところ、彼女は「それは違うよ、デイブ」と言いました。私は「そうだね」と答えました。私たちは彼女を「チームママ」と呼んでいます。私は彼女を「チームママ」と呼んでいます。「それは違う」と。
とにかく、あなたに何ができるでしょうか。全員がコア研究をする必要はありません。全員がOpenAIで働く必要はありません。基本的に、ものが存在し、それは既に存在しています。私たちは既にこれらのAIを持っており、日々さらに多くが登場しています。
コアAI研究に携われるのなら、それは素晴らしいことです。でも、それはパズルの最初の部分に過ぎません。教育も重要です。人々に教えることができるなら、友人、家族、同僚に教えることができます。ビジネスに教えることができるなら、インターネットで教えることができます。AIについて、その使い方、何に適しているか、何に適していないかを、できるだけ多くの人に教えてください。
そして、それを展開することができます。あなたの人生やビジネスで実際にそれを使用し、それを共有してください。これらのものを展開すればするほど、より強く押し進めれば進めるほど、より早く採用されるようになります。採用の加速、展開、統合、それが全てです。
また、私の犬が私とレスリングを始めようとしています。ビデオを作るのは退屈ですね。犬と遊ぶべきです。そうそう、何をすべきか知りたいなら、犬を飼うことです。
真面目な話です。なぜなら、犬はAIのことなど気にしません。彼らが気にするのは、愛情、食事、良い散歩、一緒に過ごす質の高い時間だけです。彼らはとても直接的です。この後、散歩に連れて行かなければなりません。
とにかく、展開と、そしてベストプラクティスについて。私はベストプラクティスを大きく二つのカテゴリーに分けています。一つ目は、それは何に適しているか、どのように使用するか。二つ目は、どのように使用しないか、何に適していないか、どんな問題は解決できないか。
二つのCである能力（capacity）と制約（constraints）です。能力と制約、何に使えるか、何に使えないか。あるものが何をできないかを知ることは、何ができるかを知ることと同じくらい価値があります。
最後にネットワーク効果について話しましょう。これで終わりにしますが、基本的に、あなたは自分が与えている影響を必ずしも知ることはできません。私も自分が与えている影響を知りません。
しかし、時々誰かからメッセージをもらいます。「デイブ、あなたが1年前に作ったこのビデオに触発されて、今では私はこれらすべてのことをやっています」とか、「デイブ、あなたが公開したこのことが、私にとってたくさんの問題を解決してくれて、1000万ドルの収益を生み出しました」というような。
まだ誰も私にコミッション・チェックを渡してくれていませんが。とにかく、私が提供した助けに対して支払いたいと思うなら、それは大歓迎です。
そう、ネットワーク効果は、あなたが与えている影響を必ずしも目にすることはできませんが、そういうものなのです。
とにかく、最後まで見てくれてありがとうございます。また次回お会いしましょう。さようなら。