2024年、GPTラッパーの神話が崩壊した年：スタートアップとAIの新たな可能性
2024年、AI業界では「GPTラッパー」という批判的な見方が一転、スタートアップの多様な成功例が注目されました。これまでAIの応用は限られたプレイヤーだけが利益を独占すると考えられてきましたが、オープンソース技術やモデルの進化によって状況が一変。スタートアップが迅速に成長し、新しいビジネスモデルを構築するための年となりました。この記事では、これらの背景と成功事例、またAIとスタートアップの未来について掘り下げられています。
1. GPTラッパー批判の崩壊
"The consensus was everything that was built on top of ChatGPT was a GPT wrapper, and the App Store was just going to be released and crush every single person trying to build an AI application."
「コンセンサスは、ChatGPT上に構築されたすべてのものがGPTラッパーであり、アプリストアがリリースされるとAIアプリケーションを構築しようとするすべての人を圧倒するだろう、というものでした。」
2024年、多くのスタートアップがChatGPTの「ラッパー」と批判された状況を脱し、独自の価値を提供するアプリケーションを次々と展開しました。PerplexityやGleanなどの成功例が示すように、OpenAIだけが市場を独占するわけではないことが明らかに。オープンソースモデルの普及も、選択肢を広げた要因です。
2. スタートアップの急成長と資金効率
"The time it’s taking to reach $100 million in annual revenue is trending down."
「年間収益1億ドルを達成するまでの期間が短縮しています。」
2024年は、多くのスタートアップが短期間で収益を拡大した年でした。YCバッチの参加企業の中には、1年以内に年商1億ドルを達成した例もあり、資金効率の高いビジネス運営が可能となっています。モデルのオープンソース化や複数モデルのオーケストレーションなどが、その背景にあります。
3. オープンソースの進化と競争力
"The top foundation model in all the rankings and benchmarks was Llama, and that was a shock to the community."
「すべてのランキングやベンチマークでトップに立った基盤モデルがLlamaであり、これはコミュニティに衝撃を与えました。」
Metaが提供するLlamaのようなオープンソースモデルが業界の流れを変えました。これにより、独占的な価格設定が難しくなり、製品やユーザーフィードバックへの適応力が成功のカギとなりました。
4. AIエージェントと複数モデル戦略の台頭
"Companies started to use multiple models for their applications, using the best one for the best task."
「企業はアプリケーションに複数のモデルを使用し、タスクごとに最適なものを選択するようになりました。」
スタートアップは、タスクに応じて異なるAIモデルを使い分ける「オーケストレーション」を採用し、コスト削減と性能向上を実現しています。この戦略により、スタートアップが競争力を持つ一助となっています。
まとめ
2024年は、AIとスタートアップの進化にとって画期的な年でした。「GPTラッパー」と揶揄されていたスタートアップが、オープンソース技術や複数モデル戦略を活用することで、独自の成功を遂げています。これらの動きは、技術の民主化と市場競争の多様性を象徴しており、今後も続くと予想されます。AIとスタートアップの新たな展開を見守りたいところです。
補足
GPTラッパー：ChatGPTを基盤としたアプリケーションを指し、それらが独自性を欠くとの批判がある。
オープンソースモデル：誰でも利用・改良可能なAIモデル。MetaのLlamaなどが有名。
オーケストレーション：異なるAIモデルを組み合わせて最適な結果を得る技術。
※ このNote記事は、世の中の動向をざっくり理解し、後日経時変化を俯瞰するために機械的な作業を交えてアウトプットしています