ChatGPT Enterprise Edition は基本的に廃止されました。

執筆者 | Yan Zheng

制作：51CTO テクノロジースタック（WeChat ID：blog）

OpenAIの財務報告書が公開され、年間収益は13億ドルに達し、月間平均収益は1億ドルを超えたが、おそらく創設者のサム・アルトマン氏は満足していないようだ。

なぜなら、収益の信頼の大部分は依然としてユーザー側からもたらされるからです。現在の顧客からのフィードバックによると、ChatGPT のエンタープライズバージョンは最初は強力でしたが、最終的には弱くなり、基本的には機能しなくなっています。

真実は非常に残酷です。OpenAI は ChatGPT のエンタープライズバージョンで一連の挫折に見舞われています。

ChatGTP のエンタープライズバージョンを最初に採用した組織は、代替手段を探しています。

1. 初期の顧客がChatGPTを放棄する

ChatGPT が立ち上げられてから 1 年が経ちましたが、初期の顧客はすでに他のものを探し始めています。これらの企業の中には、競合他社から同様の AI サービスをより安く購入した企業もあれば、マイクロソフトのバンドル製品を通じて OpenAI のソフトウェアを購入した企業もあった。

たとえば、よく知られているSalesforceとWixは現在、手頃な価格の代替手段を見つけるために競合するAIプロバイダーと協議中です。

Salesforce は OpenAI の GPT-4 を使用した最初の顧客の 1 つであり、主に電子メールの下書きを自動作成し、会議のチャットコンテンツを管理しやすいセグメントに分割するために使用していました。しかし現在、Salesforce もオープンソースモデルを検討しており、同社にとってより安価になると噂されている自社製の Einstein GPT を作成しています。

セールスフォースの人工知能担当上級副社長ジェイシュ氏は、同社がAIコスト削減の出発点に到達したことを認めた。「当社は、人工知能のコスト削減のまさに始まりの段階にあります。これらのAI製品の規模が拡大するにつれ、コスト効率の実現に重点を置き始めており、これはますます重要になるでしょう。」

かつてはOpenAIの大ファンだったWixも、今ではこの大規模なモデル競争に注目しており、コスト削減のためにオープンソースモデルやGoogleの製品のテストも始めている。

世界的に有名なソフトウェア企業であるZohoでさえ、OpenAI製品からよりコスト効率の高い大規模モデルを独自に開発することに重点を移しており、現在はNVIDIAとGPUの買収について交渉中だ。

同時に、OpenAI のもう一つの主要クライアントである Morgan Stanley は、Azure サービスが OpenAI のサービスと長期的に適合するかどうかを調べるために、別の Microsoft Azure サービスをテストしています。

ChatGPTの置き換えを検討している人はまだまだ多く、今後も増えていくでしょう。

2. オープンソースのエンタープライズ版も注目されている

アルトマン氏が率いる同社は、より小型でシンプルだが多くのタスクに十分な機能を持つオープンソースモデルに追い抜かれるリスクもある。 Mistral AI の新しいモデルは OpenAI のジェネラリストモデルよりも優れており、一部の企業ではすでに導入が始まっています。

たとえば、開発者ツールのスタートアップ企業 Dagster の創設者 Pete Hunt 氏は、要約技術サービスで OpenAI の GPT-3.5 モデルから Mistral AI の優れたオープンソースモデルに切り替え、品質を損なうことなく大幅なコスト削減を実現しました。オープンソースなのでコストが大幅に節約できます。

同じことは、シームレスかつ大規模に企業全体に導入されている、Oracle の数十億ドル規模の Cohere にも当てはまります。 OpenAI の ChatGPT は企業で直接採用するのは難しいですが、Microsoft Azure OpenAI サービスにはより多く存在します。

ああ、Llama2 における Microsoft と Meta のコラボレーションも忘れないでください。

3. ChatGPT のエンタープライズバージョンの何が問題なのでしょうか?

まず、商用版がリリースされて以来、多くの組織が ChatGPT の使用に懐疑的でした。なぜなら、リリース前の初期段階では、プライバシー保護などのセキュリティ問題が誰もが懸念する事項だからです。最も有名な例は、Samsung の従業員が 20 日間未満 ChatGPT の使用を禁止され、ChatGPT を永久に放棄するよう宣言されたことです。

また、犯罪歴があると、潜在的な顧客に悪い第一印象を与えてしまいます。その後のエンタープライズ版のリリースも、一部の企業からは、コスト削減圧力を受けた OpenAI が講じた一時的な措置に過ぎないとみなされた。Microsoft は OpenAI を利用して適切なエンタープライズユースケースを見つけ、生成 AI の導入を加速させ、その過程でセキュリティ上の欠陥を修正し、それをミラーリングして顧客にサービスを提供したいだけだという見方もある。

さて、この初期段階では、人々はエンタープライズ版のあらゆる側面について懸念を抱いています。OpenAI が組織のデータを使用してモデルをトレーニングするかどうか、ChatGPT エンタープライズ版の価格設定の詳細、そして最終的にプラットフォームからどのように収益を得るのかなどです。

第二に、企業にとっては、当然ながら、使用コストの問題を考慮する必要があります。海外メディアの報道によると、OpenAIの言語モデルのカスタマイズ版を使用すると標準版よりも10倍高価になり、GPT-4はLlama 2よりも50倍高価になるという。

このような明らかなコスト差があるため、たとえモデルが高く評価されたとしても、企業は他の方法を探さなければなりません。「結局のところ、Llama2、Falcon 180-B、Mistral-7Bはパフォーマンスの面でGPT-4に追いついています」と、その評判は最近急上昇しています。

選択肢が増えるにつれて、CXO の検討はより慎重になります。「大規模モデルの選択に関しては、正しいとか間違っているとかはありません。それは使用事例によって異なります。しかし同時に、価格に影響を与える要因を理解することも重要です」と、人工知能企業TrueFoundryの共同創設者兼CTOであるチョードリー氏は語った。

最後に、OpenAI のいわゆる支持者である Microsoft も、ChatGPT のエンタープライズバージョンを「廃止」しています。マイクロソフトの最新の収益報告によると、このテクノロジー大手の収益は13％増加して565億ドルとなり、その多くはAzureの人工知能クラウドの販売加速によるもので、もちろんOpenAIのGPTによるところが大きい。

顧客が Azure を通じて OpenAI を購入すると、Microsoft は収益の一部を受け取ります。さらに、企業は大規模なモデルの構築コストを検討し、オープンソースモデルの方が安価であることに気付き始めており、もちろん Microsoft もその 1 つです。

ただし、マイクロソフトの AI 投資によるクラウド売上が OpenAI 製品だけによるものなのか、それとも他のオープンソース製品も含まれているのかは完全には明らかではない。しかし、マイクロソフトもコスト削減のためにオープンソースに手を出している。たとえば、Meta の Llama 2 もクラウドプラットフォームで提供されています。開発者は、これらのオープンソース製品が OpenAI のモデルを置き換えて、それほど要求の厳しくない日常的なタスクを完了できることを発見しました。

4. OpenAIにはまだ希望がある

最近、OpenAI は DALL-E 3 をすべての ChatGPT Plus および ChatGPT Enterprise ユーザーに提供しました。しかし、企業顧客は、汎用的なユースケースではなく、より特化したビジネスユースケースを望んでいるため、満足していません。

OpenAI は完全に負けているわけではない。他の AI サービス (AWS SageMaker、Google の Vertex AI など) の一部の顧客は、さらなる多様性を求めています。

たとえば、AWS SageMaker の主要企業である Fidelity Investments は、OpenAI のモデルをテストするために Microsoft の Azure OpenAI サービスのテストを開始しました。しかし、OpenAI が Microsoft を介さずに直接調査する必要があるユースケースはまだたくさんあります。

5. 誰も大きな敗者になりたくはない。ChatGPTのエンタープライズ版は「捨て子」になりつつある

OpenAIから大きな期待を集めたChatGPT Enterpriseは、徐々に多くの企業から「捨て子」になっていった。その理由は「代替不可能性」を確立できていないからだ。

まず第一に、価格性能比は高くありません。 OpenAI のモデルは確かに優れていますが、Llama 2 に代表されるオープンソースモデルがパフォーマンスの面で GPT-4 に追いついていることがわかります。言うまでもなく、多数のオープンソースモデルと独自モデルの中から選択するには、コストとパフォーマンスのバランスを考慮する必要があります。

さらに、錯覚は避けられません。 ChatGPT Enterprise は、現在でも LLM に共通する錯覚の問題から逃れることができません。この種の「錯覚」は、チャットでの質問と回答を楽しむ場合には大きな問題を引き起こさないかもしれませんが、法律文書や財務文書を扱う場合など、企業のシナリオでは、錯覚の出現が一連の制御不能な結果につながる可能性があります。

最後に、機能性にプロフェッショナリズムが欠けています。「エンタープライズエディション」という名前が付けられていますが、実際のところ、現段階でChatGPTエンタープライズが提供する機能はまだ一般的な機能が中心であり、エンタープライズユーザーがより専門的なビジネスユースケースを見つけるのは困難です。これにより、ChatGPT Enterprise は、形だけがあっても精神がない、大人の服を着た子供のようになります。

この観点からすると、ChatGPT Enterprise を放棄することは難しい決断ではありません。大型モデルが乱暴に開発されていた初期の段階では、「代替不可能」性が確立されていなかったため、業界のリーダーであっても、人々が喜んでそのモデルにお金を払うことは困難でした。結局のところ、誰も被害者になりたくなかったのです。

OpenAI は、収益の上げ方や科学研究会社から営利企業へと変貌する方法について、マイクロソフトから学ぶ必要があるかもしれない。