ChatGPT Enterprise Editionがリリースされ、OpenAIはこれをこれまでで最も強力なバージョンと呼んでいる

執筆者：Qianshan

過去 1 か月間、OpenAI に関する物議を醸す報道が多くありました。一方で、ChatGPTの訪問者数の増加率が鈍化していることは紛れもない事実であり、これを業界バブルの崩壊の前兆と見る人もいる。一方、OpenAIは商業化のジレンマから抜け出すために頻繁に行動を起こしている。今日、ChatGPT Enterprise Edition のリリースは、もう一つの大きなシグナルです。

1. これまでで最も強力：使用制限がなくなり、アクセス速度が2倍に向上

OpenAI は公式ブログで初めて ChatGPT Enterprise について言及しました。

メールの作成、論文の下書き、コンピュータコードのデバッグなど、ChatGPT と同じタスクを実行できます。しかし、新製品では、通常の ChatGPT に「エンタープライズグレード」のプライバシーとデータ分析機能が追加され、パフォーマンスとカスタマイズのオプションも強化されています。

まず、エンタープライズレベルのセキュリティとプライバシーを提供することを強調します。どうやら、これは従業員の ChatGPT の使用を制限している企業の不安を和らげることを目的としているようです。 OpenAI は、ChatGPT Enterprise Edition に送信された商用データや使用データに基づいてモデルをトレーニングしておらず、ChatGPT Enterprise Edition とのすべての会話は転送中および保存時に暗号化されていると述べています。

そして、大規模展開に適した機能もあります。 ChatGPT Enterprise は、シングルサインオン、ドメイン検証、分析ダッシュボードの統合など、一括メンバー管理をサポートする管理コンソールを提供します。

さらに、これまでで最も強力なパフォーマンス体験。 ChatGPT Enterprise は GPT-4 を搭載しており、ChatGPT Enterprise のお客様は、標準 GPT-4 の 2 倍のパフォーマンスと 32,000 トークンの拡張コンテキストウィンドウを備えた GPT-4 に優先的にアクセスできます。さらに、ChatGPT Enterprise Edition には、以前はコードインタープリターと呼ばれていた機能である Advanced Data Analytics への無制限のアクセスが付属しており、これにより ChatGPT は、アップロードされたファイルからのデータの分析、グラフの作成、数学の問題の解決などを行うことができます。

最後に、共有可能な会話テンプレートにより、従業員は ChatGPT を活用して社内ワークフローを構築でき、OpenAI の API プラットフォームにより、企業は必要に応じて完全にカスタマイズされた ChatGPT ソリューションを作成できます。

なお、OpenAI は今年 2 月に ChatGPT が人気を博した後に、月額 19.99 ドルの有料サブスクリプションプランである ChatGPT Plus を以前に開始しています。上記の高度なデータ分析機能は、以前は ChatGPT Plus ユーザーのみが利用可能でした。

明確に申し上げますと、ChatGPT Plus はまだ進行中です。 OpenAIは、ChatGPT Enterpriseを既存のサービスを補完するものと見ていると述べた。

2. お金を使うのは簡単だが、お金を稼ぐのは難しい：競争が激化し、成長が鈍化する

「本日は、あらゆるタスクを支援し、企業データを保護し、組織に合わせてカスタマイズできるAIアシスタントに向けた新たな一歩を踏み出した」とOpenAIはブログ投稿で述べた。

ChatGPT Enterprise のリリースは、OpenAI、Microsoft、Google、Anthropic といった AI 分野の大手企業間の競争が激化し続ける中で行われました。人々の日常の生産や生活にAIがいち早く組み込まれるよう、大手企業は全力を尽くしています。

今年 5 月、OpenAI は iOS アプリをリリースし、7 月には Android アプリをリリースしました。Google は Bard のアップデートを継続し、Meta は無料の商用バージョンである Llama 2 をリリースしました。Microsoft は OpenAI および Meta と協力しながら、ChatGPT と Bing およびそのオフィススイートの統合を加速させています。元 OpenAI 幹部によって設立された人工知能のスタートアップである Anthropic は、ChatGPT の最強の競合相手と見られる Claude 2 をリリースしました...

強力な競争相手に囲まれた OpenAI は、大規模モデルの分野のリーダーとしてさえも大きなプレッシャーにさらされています。結局のところ、ChatGPT の耐久性を保証できる人は誰もいません。

以前、私たちは「1日あたり508万のバーンで、OpenAIは2024年までしか生き残れないのか？」と書きました。》は、ChatGPTの運用コストが高く、1日あたりの運用コストは約70万ドルと推定されていると報告しました。

しかし、資金を浪費する一方で、ChatGPT のユーザーベースは減少しています。 SimilarWebのデータによると、今年6月にChatGPTのトラフィックは開始以来初めて減少した。 5月から6月にかけて、ChatGPTの世界トラフィックは9.7%減少し、ユーザー数は7月以降さらに減少し、6月の17億人から15億人に減少し、6月から約12%減少しました。

減少の理由として、ほとんどの企業が従業員に職場での ChatGPT の使用を禁止していることが考えられると推測する人もいます。また、熾烈な競争もきっかけの一つとなるかもしれません。

海外メディアの報道によると、OpenAIは昨年、Googleなどの企業から人材を引き抜くための資金も含め、ChatGPTの開発に5億4000万ドル以上を費やしたという。しかし、2022年度の収益はわずか3,000万ドルでした。同社のCEOサム・アルトマン氏は投資家に対し、OpenAIは今年の収益を2億ドル、来年は10億ドルに増やす計画だと語った。

現在、ChatGPT Enterprise Edition のリリースもその計画の 1 つであると思われます。金儲けのプロセスを加速することが持続可能な開発の鍵です。

OpenAIは将来を見据えて、ChatGPTエンタープライズ版に続いて、小規模チーム向けのChatGPTビジネス版も提供し、企業がアプリケーションをChatGPTエンタープライズ版に接続できるようにするとしている。これは、高度なデータ分析とウェブ閲覧の「より強力」で「エンタープライズレベル」のバージョンであり、データアナリスト、マーケティング担当者、顧客サポート向けに設計されたツールでもある。

3. 結論: OpenAIの商業化のジレンマは孤立したケースではない

かつて、ChatGPTとBingの強力な組み合わせにより、ビッグモデルの実装はすぐそこまで来ていると感じられましたが、ChatGPTユーザーの成長率の鈍化と二次市場の疲弊により、人々は業界のバブルに対して無意識に警戒するようになりました。

大規模モデルは、マシュー効果が顕著な領域である必要があります。お金とテクノロジーが増えれば増えるほど、より多くのコンピューティング能力、より多くの人材、より多くのユーザー、より多くのデータを獲得できるようになります。この観点から見ると、OpenAI は先駆者として勝者になる可能性が最も高いですが、現実にはその商業化プロセスはまだ遅いです。

現時点では、OpenAI の商業化の試みはあまり成功していない。

開発面では、オープンソースの大規模モデル Llama2 のリリースにより、大規模モデルアプリケーション開発の選択肢が広がりました。消費者側では、有料サブスクリプションバージョンの ChatGPT Plus がリリースされましたが、ユーザー数の減少により利益率が圧縮されることは避けられません。エンタープライズバージョンのリリースがどのような変数をもたらすかはまだ不明です。

さらに、今年6月末には、OpenAIがMicrosoftに対抗するためにChatGPT「仕事用パーソナルアシスタント」をリリースする予定であるとの報道もあった。 OpenAIにとって、大規模モデル自体は収益を生むことはできず、新しいChatGPT機能をどのように構築するかが商業化の焦点となるだろう。しかし、「主要パートナーと衝突する」のは「悪い」決断だと指摘する者もいる。

つい最近まで、OpenAI による Global Illumination の買収も、商業的勝利を追求する動きと見られていました。ゲーム会社である Global Illumination の主力製品は Minecraft のオープンソースバージョンです。 OpenAI は設立以来初の株式公開買収として、気まぐれでゲーム業界を選んだわけではなく、人工知能とゲームの深い統合を通じて商業的利益をもたらすことを目指しました。

OpenAI が直面している商業化のジレンマには、そのコスト構造がモバイルインターネット時代のものとは大きく異なるため、学ぶべき先例がありません。大規模なモデルは継続的に進化する必要があり、計算能力とデータの継続的な供給が必要です。トレーニングであれ運用であれ、これは継続的にコストがかかるプロセスです。

現在のAIビッグモデル時代はまだ初期段階ですが、他の新技術と同様に、急速な成長の後にはバブルの崩壊は避けられません。熱狂が収まり、冷静になる時期が来たとき、誰が時の試練を乗り越えて現れるのかはまだ分からない。