著者: 林喬;コンパイラ: Peggy、BlockBeats

今週の Mythos の閉鎖により、多くの AI 起業家は、コストの議論によって曖昧になっている問題に再認識するようになりました。それは、製品の中核となる機能が外部のモデルやプラットフォームに基づいて構築されている場合、その会社が実際に所有しているものは一体何なのかということです。

ここ数年、オープンソース モデルは「最先端モデルのより安価な代替品」という枠組みで議論されることがよくありました。ただし、この記事では、最も重要な変数はコストではなく、制御であると考えています。 AI 企業にとって、最先端のモデル API を呼び出すことで製品を迅速に発売し、技術的な障壁を下げることができますが、それはまた、コア機能がモデル サプライヤーのルール、価格、戦略の調整、さらには上場廃止の決定の影響を受ける可能性があることも意味します。

この記事はさらに、「インテリジェンスを持つ」とは最先端のモデルを放棄することを意味するのではなく、企業は独自のデータ、ワークフロー、ドメイン知識、評価基準、エッジケースを制御可能なモデル システムに統合する必要があると提案しています。将来の AI 競争は、必ずしも単一の最大モデルによって支配されるわけではなく、一般的なフロンティア モデル、企業固有のトレーニング後モデル、垂直専用モデル、複数のモデルで構成されるルーティング システムなど、複数の「フロンティア」が出現するでしょう。

したがって、Mythos の閉鎖は、思い出させるようなものです。AI 時代の本当の堀は、モデルがどれだけ強力に使用できるかだけではなく、インテリジェンスを企業自身の資産に変えることができるかどうかです。

以下は原文です:

Mythos は今週閉鎖されました。この決定に同意するかどうかは、実際には重要ではありません。

多くの人を本当に悩ませているのは、制御できないインテリジェンスに基づいて構築された企業が、突然、影響力のない一連の決定にさらされることです。多くの創業者がこの光景を見ると、同じ質問を自問するでしょう。「私のビジネスのどの部分が実際には単に「レンタル」されているだけなのでしょうか?

ここ数年、オープンソース モデルに関する議論の多くはコストを中心に展開されてきました。つまり、オープンソース モデルは本当に仕事を遂行できるのでしょうか?もしそうなら、最先端のモデル API を呼び出すのと比べてどれくらい安くなりますか?

これで、かなり明確な答えが得られました。私たちは @RampLabs、@cursor_ai、@harvey などの企業と協力してきましたが、基本的な道筋は似ています。つまり、強力なオープンソース モデルから開始し、会社にとって本当に重要な作業内容でトレーニング後、引き続き厳格な評価を使用して最先端のモデルと比較するというものです。

結果は何度も驚くべきものです。企業が最も重視するタスクに関しては、調整されたオープンソース モデルにより、多くの場合、非常に低コストで最先端のモデルの品質に近づく、または到達することさえできます。

しかし、今週本当に明らかになったのは、コストが最も重要な問題では決してないということです。

さらに深い問題は制御です。あなたの製品が依存するインテリジェンスの所有者は誰ですか?

最近の多くの議論は、「賃貸」と「所有」の違いとしてまとめられています。この例えは完璧ではありませんが、役に立ちます。

賢くレンタル

レンタルしたものは、何か問題が発生するまではうまく機能しました。アパートは入居の準備ができており、照明が点灯し、水道管が稼働し、メンテナンスが行われます。ほとんどの企業が最初からこの道を選択するのはそのためです。

Frontier Model API は素晴らしい製品です。これらにより、スタートアップ企業は、ほんの数年前には考えられなかったようなものを構築できるようになります。

しかし、レンタルには制限も伴います。家主は家賃を値上げしたり、改善できることを決定したり、ルールを変更したりできます。場合によっては、あなたとは関係のない理由で、引っ越しの時期が来たと言われることがあります。

あなたは何も間違ったことはしていません。あなたは常に他人の縄張りで行動しているだけです。

これが、ミュトスの物語が多くの人々の共感を呼ぶ理由です。自分の中核となる機能が他の人のプラットフォームに完全に依存している場合、自分では制御できない一連の決定にさらされることになります。

ほとんどの場合、それは問題ではありません。しかし、場合によっては、それが一瞬にして非常に重要になることがあります。

知性を持っている

ここでの教訓は、企業が最先端モデルの使用をやめるべきだということではありません。それとは程遠い。最先端の模型研究室は驚異的な技術を生み出しました。ほとんどの製品ではこれらを使用する必要があります。私たち自身もそれを使用しています。

最先端のモデルは、さまざまな意味でインフラになりつつあります。ただし、インフラストラクチャと所有権は別のものです。

ビジネスに真の価値を生み出すものを所有しながら、公共インフラストラクチャを使用できます。 AI の分野における「所有」とは、最先端のオープンソース モデルから出発し、会社の最もユニークな部分を中心にそれを形作ることを意味します。

あなたのデータ。

あなたのワークフロー。

あなたのドメイン知識。

あなたの特殊なケース。

あなたの評価基準。

あなたの「良い」の定義。

時間の経過とともに、このモデルは一般性が薄れ、会社が実際に毎日処理している内容をより反映したものになります。ここで価値が生まれます。

それを家のようなものだと考えてください。家具の移動や壁の塗装も簡単です。しかし、あなたの将来が家のレイアウトに左右されるのであれば、遅かれ早かれ壁を動かせる機能があればよかったと思うでしょう。インテリジェンスについても同様です。

インテリジェンスが本当にあなたのものであれば、誰もあなたの製品の足元から静かに床を取り除くことはできません。

これが、私たちがこの方法で Fireworks を構築した理由です。

トレーニングと推論を同じシステムに組み込むことで、企業が最適なオープンソース モデルを採用し、ビジネスの最も重要な問題に合わせてモデルを形成し、実稼働環境に安定して導入できるようにします。

消費者インテリジェンスだけではありません。ただし、知性はあります。

独自のフロンティアなど存在しない

今週のもう 1 つの楽観的な啓示: AI の将来は、1 つのモデルがすべてに勝つかどうかに依存しません。

単一のフロンティアはありません。フロンティアにはさまざまな種類があります。

フロンティア モデルはフロンティアです。

長年にわたる会社独自の知識に基づいて事後トレーニングされたモデルは、もう 1 つのフロンティアです。

他のどのモデルよりも狭い問題をうまく解決する特殊なモデルは、もう 1 つのフロンティアです。

リクエストを複数のモデルにルーティングし、それらが連携して単一モデルを超えた多くのタスクを実行できるシステムも最先端です。

AI の分野における最も興味深い変化は、特定のモデルがより賢くなっているということではなく、インテリジェンスがますますカスタマイズ可能になっているということです。

最終的に勝つ企業は、必ずしも最大のモデルを持っている企業ではなく、インテリジェンスを独自の資産に変えることができる企業です。

未来に目を向ける

今週はこのニュースへの対応に多くの時間を費やしましたが、製品のリリースを継続することを選択しました: @Kimi_Moonshot K2.7 コード、@MiniMax_AI M3、@Alibaba_Qwen 3.7 Plus。

私が期待している未来は、モデルが目に映るものすべてを黙って貪り食うような未来ではありません。

しかし、多くのチームはフロンティアの独自の部分を持つことができます。

Mythos が閉鎖されたことでトレードオフを再考する必要がある場合は、ぜひお話しましょう。