アンスロピックの最高経営責任者（CEO）は、人工知能（AI）に数十億ドルもの資金を注ぎ込もうと躍起になっているテクノロジー業界に向けてメッセージを送った。 「規模が大きければ良いとは限らない」と彼女は言う。
dentとして会社を率い、創業にも尽力した、会社のあらゆる活動の根幹を成す理念についてよく語ります「より少ないリソースでより多くの成果を上げる」と呼んでいます。
アントロピックの考え方は、シリコンバレーの多くの人々が現在信じていることと矛盾している。大手テクノロジー企業とその資金提供者たちは、規模が勝敗を決めるかのように彼らはdentを集め、必要になる何年も前にコンピューターチップを購入し、中西部にサーバーだらけの巨大な建物を建設している。彼らの賭けはシンプルだ。最大の事業を構築した者が勝つのだ。
OpenAIはこのアプローチを最も明確に示しています。同社はコンピューティング能力と関連インフラに約1.4兆ドル相当の投資を行っています。様々なパートナーと協力し、巨大なデータセンター施設を構築し、業界がかつてない速さで先進的なチップを入手しています
アンスロピックは別の道があると考えている。同社は、慎重な支出、より優れたアルゴリズム、そしてよりスマートなテクノロジー活用によって、他社を出し抜こうとすることなく競争力を維持できると考えている。.
この状況は、ダニエラ・アモデイと弟のダリオが、まさに彼らが今反対している哲学の創造に加担したため、さらに重大です。ダリオはアントロピック社のCEOを務めており、以前は百度とグーグルで勤務していました。彼は、現在企業のAIモデル構築の指針となっているスケーリング・アプローチを普及させた研究チームの一員でした。その基本原則とは、計算能力とデータを増やし、モデルを大規模にすることで、予測可能な方法でモデルが改善される傾向があるというものです。
スケーリングの法則が業界の経済を推進する
このパターンは、AI競争の財務構造全体を支えています。理由、半導体メーカーの株価が高騰する理由、そして成長してもなお赤字が続く企業に個人投資家が巨額の評価額を付ける理由を、このパターンが説明しているのです。
しかし、アントロピックは、次の段階の競争では、初期トレーニングの最大実行費用を負担できる者が勝つわけではないことを示したいと考えています。彼らの計画は、トレーニングに高品質の情報を使用すること、初期トレーニング後にモデルが問題を考察する方法を改善する技術を適用すること、そしてモデルの運用コストを削減し、顧客が大規模に利用しやすくなるような製品開発に重点を置いています。最後の部分は重要です。なぜなら、モデルが実際に実行されれば、コンピューティング費用は永遠に続くからです。
アンスロピックは小銭で仕事をしているわけではありません。同社は約1,000億ドルのコンピューティング投資を行っており、最先端技術の地位を維持するためには、その需要がさらに拡大していくと見込んでいます。Cryptopolitanが最近報じたようにCryptopolitan AmazonはアンスロピックのClaudeモデルに、100万個以上のTrainium2チップを搭載した新しいRainier AIインフラストラクチャを搭載しました。
「将来に向けてのコンピューティング要件は非常に大きくなります」とダニエラ・アモデイ氏はCNBCに語った。 「ですから、規模が拡大するにつれて、最先端技術を維持するためには、より多くのコンピューティング能力が必要になると予想しています。 」
それでも同社は、業界全体で報告されている大きな数字は直接比較できないことが多いと述べている。適切な支出額に関する業界全体の確信は、見た目ほど確固たるものではない。
こうした取引の構造がどのように飛び交う数字の多くは必ずしも同じで」と彼女は言い、企業が数年後にハードウェアを入手できるように早期に契約を締結するよう迫られていると感じていることについて語った。
彼女は、より大きな現実として、スケーリング理論の開発に貢献した人々でさえ、パフォーマンスとビジネス成果がいかに着実に成長してきたかに驚いていると指摘した。.
「スケーリング則という概念を最初に提唱した人々でさえ、驚き続けています」とダニエラ・アモデイは語った。「同僚からよく聞くのは、指数関数的な成長は止まるまで続くということです。毎年、『まさか、このまま指数関数的に成長し続けるなんてありえない』と思っていましたが、実際は毎年そうなっているのです。」
成長が止まるとどうなるでしょうか?
ダニエラ・アモデイ氏は、テクノロジーのトレンドと経済のトレンドを区別して論じました。これは、公共の議論ではしばしば混同されがちな重要な違いです。テクノロジーだけに注目すると、アモデイ氏は「人類学者は、これまで観察してきた限りでは、進歩が鈍化しているとは考えていない」と述べました。
「どんなに優れたテクノロジーでも、ビジネスやな企業どれだけ早くそのテクノロジーを活用できるかということです。」
「指数関数的な成長は、それが終わるまで続く」とダニエラ・アモデイ氏は述べた。2026年に向けての課題は、AI業界が好む成長パターンが最終的に機能しなくなった場合、AI競争とそれを構築する企業に何が起こるかだ。.
業界は、 AI コンピューティングの需要がムーアの法則の 2 倍の速さで成長し、2030 年まで毎年 5,000 億ドルを必要とする状況に対処していますが、規模よりも効率性を重視する Anthropic の賭けは先見の明があったと証明されるかもしれません。あるいは、AI 競争においては圧倒的な計算能力に代わるものはないということに気付くかもしれません。
