AIワークロードがより安価な選択肢へ移行するにつれ、オープンウェイトモデルと小規模モデルが主流に

AI経済学における懸念は、モデルの進歩に伴い、ますます多くのタスクが安価なオープンソース版で処理できるようになるというものだ。例えば、AIが個人の98%の納税申告を確実に処理できるようになれば、そのタスクにフロンティアモデルは不要になる。このロジックは多くのワークロードに当てはまり、Scotiaは本日、急速にAIを取り入れているヘルスケアテクノロジー企業に焦点を当てたレポートを発表した。

Scotionがインタビューしたヘルスケアテクノロジー企業（売上高20億ドル、従業員5,000人）は、2層のモデルアプローチを採用しており、下位層が最も速く拡大している。機械が実行するワークロードは現在、トークン消費量の約70%を占め、クローズド型フロンティアモデルとQwenやKimiといったオープンウェイトモデルにほぼ均等に分かれている。ある幹部によると、その割合は最終的に100%オープンウェイトに達する可能性があり、同氏はこの移行を大幅なコスト削減によるものとし、パフォーマンスは影響を受けていないと主張している。

注目すべき点はいくつかある：

• オープンウェイトモデルの総コストは、フロンティアモデルの約5分の1だ。
• 小規模言語モデルは、その約100分の1のコストだ。
• 専有データで学習した場合、小規模言語モデルはPDF分類などの反復的なタスクで大規模モデルより優れた結果を出せる。
• 小規模言語モデルの採用はまだ初期段階にある。

これは実際の納税申告のシナリオを反映している。2年前、文書の分類や社内リサーチの要約にはフロンティアレベルのモデルが必要だった。現在、それらのタスクは解決済みとみなされ、解決済みのタスクは自然に最も安価なプロバイダーへ移行する。スタックの最上位での各改良は、最終的に別のカテゴリーのワークロードを下へ移動させる。

フロンティアラボは、この分野ではまだビジネスを失っていない。人間のユーザーは引き続きClaude、ChatGPT、Geminiに依存しており、同幹部は、新たなワークフローが生まれ続けるにつれ、2027年にクローズドモデルへの支出が横ばいになるとは見込んでいない。

注目すべき点として、同社のクラウド支出全体は2026年に2倍になった。ScotiaはこれをMSFT、GOOGL、AMZNなどのコンピュートプロバイダーにとってプラスと見ている。これらの企業は、どのモデルが展開されるかにはほとんど関心がないからだ。フロンティアラボはより懸念される。著者によれば、Scotiaはその見通しを「まちまち」と表現している。これは慎重さを示唆する丁寧な表現だ。

レポートは「開発者あたりのトークン支出は横ばいだ」と述べており、月額およそ100〜500ドルだ。

Anthropicの新規株式公開は今年後半になると見込まれており、現在の評価額は1.4兆ドルから1.5兆ドルの間と推定されている。