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他の大手テクノロジー企業との比較やRule of X、相対評価およびDCF法によるバリュエーション、そして最近の株価動向を踏まえ、現在のメタ・プラットフォームズに対して「強気」で見ています。

Part 1：メタ・プラットフォームズ（META）のLlama 3とは？競合他社比較を通じて生成AIでのLlamaの強みを探る！

メタ・プラットフォームズ（META）と生成AIの進展

2022年後半から、生成AIの分野ではリーダーシップが急速に変化しています。OpenAIとマイクロソフト（MSFT）はGPTとPhiでリードし、それに対してアルファベット（GOOG/GOOGL）のDeepMindがPaLMとGeminiで応戦しました。メタ・プラットフォームズ（META）は当初Llamaで劣勢に見えましたが、瞬く間に主要な競争相手に浮上しました。AnthropicはOpenAIに追いつき、現在ではClaudeでリードを広げています。一方、MistralとMosaicMLはオープンソースモデルで困難に直面しました。X.aiはGrokを武器に有力プレイヤーとして台頭しました。競争が激化する中、OpenAIはGoogle I/O 2024に先駆けてGPT-4oをリリースしました。本稿では、メタ・プラットフォームズのLlamaの未来について探っていきます。

関連用語

OpenAI: 人工知能の研究と開発を行う企業で、GPTシリーズなどの生成AIモデルを開発。AIの安全性と倫理的利用を重視。

Phi: OpenAIとマイクロソフトが開発した生成AIモデルの一つとされる技術。

DeepMind: アルファベット傘下のAI研究機関で、AI技術の開発において世界的に知られている。PaLMやGeminiなどを開発。

PaLM: アルファベットのDeepMindが開発した大規模言語モデル（LLM）の一つ。

Gemini: DeepMindが開発した、PaLMの次世代版とされるAIモデル。

Llama: メタ・プラットフォームズが開発した大規模言語モデル。学術用途として始まり、後に広く利用されるようになっている。

Anthropic: AI研究企業で、OpenAIと競合する存在。ClaudeというAIモデルを開発。

Mistral: 2023年に設立されたスタートアップで、生成AIモデルの開発に特化。特に大規模言語モデルやオープンソースAI技術の分野に注力。

MosaicML: AIモデルのトレーニングとデプロイメントを効率化するプラットフォームを提供する企業。大規模言語モデルの開発を支援し、2023年にDatabricksに買収されている。

X.ai: イーロン・マスク氏が所有している企業。彼が設立し、生成AIモデル「Grok」の開発を進めている。この企業は、人工知能技術の発展に大きく貢献しており、特にイーロン・マスク氏の影響力が注目されている。

メタ・プラットフォームズ（META）のLlama 3とは？

2022年11月、ChatGPTのブームにより、大規模言語モデル（LLM）の重要性が再認識されました。メタ・プラットフォームズ（META）は、ザッカーバーグCEOのビジョンのもと、ByteDanceとの競争に対応するために迅速に動きました。彼らはエヌビディア（NVDA）からA100 GPUを購入し、ディープラーニングとGPUへの投資不足を避けるために注文を倍増させました。これにより、FAIR（Facebook AI Research）の研究を活かし、メタ・プラットフォームズはLLMのトレーニングで優位に立つことができました。

メタ・プラットフォームズはすぐにモデルのトレーニングを開始し、OpenAIのGPT-3から学びました。OpenAIが2020年にクローズドソースへ移行したことにより社内で対立が生じ、一部の研究者がメタ・プラットフォームズに移籍してOPT-3 175Bの開発に取り組みました。2023年初めには、メタ・プラットフォームズは競争に参入する準備が整いました。

Llama 1は最初、学術用途向けにトレーニングされましたが、そのリークがきっかけで、多くのLLMプロジェクトが活発化しました。その後、メタ・プラットフォームズはLlama 2をApache 2.0ライセンスで公開し、競争を和らげました。そして2024年初め、同社はH100クラスターを使って15兆トークンでトレーニングしたLlama 3を発表し、プロプライエタリモデルと同等の性能を実現しました。

そして、Llama 3は、コンピューティングパワー、データ量、モデルサイズを拡大することで性能が向上し、プロプライエタリモデルとの格差を埋められることを証明しました。

関連用語

A100 GPU: エヌビディアが開発した高性能なグラフィックス処理ユニット（GPU）。ディープラーニングやAIトレーニングに特化した計算能力を持つ。

GPU: グラフィックス処理ユニット（Graphics Processing Unit）の略。画像処理や並列計算が得意で、AIやディープラーニングのトレーニングにも広く利用されている。

FAIR（Facebook AI Research）: Facebook（現メタ・プラットフォームズ）のAI研究部門。先進的なAI技術の研究開発を行い、LLMやディープラーニングの分野での成果を発表している。

OPT-3 175B: メタ・プラットフォームズが開発した大規模言語モデルの一つで、OpenAIのGPT-3に対抗するために作られた。

Apache 2.0ライセンス: オープンソースソフトウェアのライセンスの一つ。自由に使用、変更、配布が可能で、商業利用にも制限が少ない。

Apache: オープンソースのソフトウェアプロジェクトを支援・管理する団体である「Apacheソフトウェア財団（Apache Software Foundation）」の略称。特に有名なプロジェクトとして、世界的に広く利用されているWebサーバーソフトウェア「Apache HTTP Server」がある。Apacheは、オープンソースコミュニティの一環として、無料で利用できるソフトウェアを提供し、開発者が協力してソフトウェアを改良・拡張できるようにしている。

H100クラスター: エヌビディアのH100 GPUを複数組み合わせて構成された高性能計算システム。大規模なAIモデルのトレーニングに利用される。

プロプライエタリモデル: 特定の企業が開発し、公開せずに独占的に利用しているAIモデルや技術。オープンソースとは対照的に、外部からはアクセスできない。

メタ・プラットフォームズ（META）を取り巻く人材獲得競争

テクノロジー業界の中で、メタ・プラットフォームズ（META）はOpenAI、Anthropic、X.aiといった資金力のある敏捷なスタートアップと競争できる、独自のポジションを持っています。これらのスタートアップは、大企業のような巨額の資金は持っていないものの、高額な報酬や急速な自社株式の成長（株式ベースの報酬）のチャンスで優秀な人材を引き寄せています。

一方で、テック大手は以下のような課題に直面しています。

・エンジニアに他社の3〜10倍の報酬を支払うことで、社内での不満が生じる。

・1人あたり年収100万ドル（約1.5億円）の社員が1,000人いる場合、その運営費として10億ドル（約15億円）を正当化するのは、利益を重視する企業にとって難しい。

・スタートアップは株式の成長が早く、時間が経つにつれて魅力が増していく。

その中で、メタ・プラットフォームズはAIチームを大幅に拡大し、アルファベット（GOOG/GOOGL）やアマゾン（AMZN）とは異なり、AI人材の純増を実現しており、これが強力な基盤モデルの進展に貢献しています。

メタ・プラットフォームズ（META）を取り巻く競争環境

LLM（大規模言語モデル）の競争は急速に進化し、非常にダイナミックです。元アルファベットCEOのエリック・シュミット氏は、生成AIの予測不可能な展開に注目し、最近の見解を語りました。シュミット氏は、InflectionやMistralといった多くの企業に投資しており、急速に変化する状況に備えています。彼の競争に対する考え方は時と共に変わり、当初は小規模なスタートアップを支持していましたが、現在ではOpenAIやAnthropic、メタ・プラットフォームズ（META）といったトッププレイヤーとの差が広がっていることを認識しています。また、モデルのトレーニングコストが最大で3,000億ドル（約45兆円）に達する可能性があり、これは小規模な企業にとって大きなハードルとなっています。

シュミット氏は、Mistralという企業に投資しており、この企業は初期にはオープンソースモデルで知られていました。しかし、Mistralはコスト上昇と収益化の必要性から、現在はクローズドソースの方針に転換しています。この方針転換により、イノベーションのペースが鈍り、競争力も低下しています。クローズドソースのモデルはAPIやパートナーシップを通じてのみ利用可能であり、市場への影響力が制限されているため、特にメタ・プラットフォームズのLlama 3に対抗するのが難しくなっています。

MistralがLlamaモデルをベースにしているという噂があり、それに応じてメタ・プラットフォームズはLlama 3のライセンス条件を更新し、MistralがLlama 3.1を超えることを難しくしました。Mistralが最近発表した「Mistral Large」はオープンウェイトで提供されていますが、性能面でLlama 3.1に及ばず、競争力が低下している現状を浮き彫りにしています。

Mistralの苦境は、他のスタートアップ企業にも同様の課題が迫っている可能性を示唆しており、業界全体での淘汰が進むかもしれません。例えば、Inflectionはすでにマイクロソフト（MSFT）に買収され、中規模の企業であるDatabricksはAI投資からの成果が減少しています。Databricksは新しいモデルのトレーニングに約1年をかけましたが、Llama 3の登場により、すぐに時代遅れになってしまいました。一方、スノーフレーク（SNOW）は少人数のチームと限られた予算で「Arctic」を開発しましたが、Llama 3の性能には及びませんでした。

興味深いことに、メタ・プラットフォームズのような大手企業は現在、より大規模なモデルを小型で効率的なモデルに圧縮することに力を入れており、GPT-4o miniやGrok-2 miniといったモデルが、小規模な企業が開発したモデルよりも優れた性能を発揮しています。このように、大規模なモデルのトレーニングコストが上昇し続け、Llamaのようなモデルを活用する難易度が増す中で、スタートアップ企業が競争に勝つことはますます難しくなっています。

(出所：IIIa. Racing to the Trillion-Dollar Cluster - SITUATIONAL AWARENESS）

基盤モデル（FM）の進展は、現在、より多くのGPUとデータを活用して、より大規模なモデルを訓練する方向に進んでいます。これにより、小規模な企業にとって競争がますます厳しくなり、競争への参加を再考せざるを得なくなる状況が生まれています。そのため、より高い投資対効果（ROI）が期待できる分野に注力する必要が出てくるかもしれません。例えば、スノーフレークはSQLコード生成のような企業向けタスクに特化した新しいアルゴリズムを開発しています。これらのモデルは一般的な性能ではトップに立つわけではありませんが、特定の分野で優れた成果を発揮します。

メタ・プラットフォームズの新しい方針では、カスタム小規模モデルの訓練に合成データを使用することが奨励されており、これにより他のオープンソース競争相手にとってさらなる挑戦が生まれる可能性があります。合成データを用いてLlamaモデルを効率的に微調整できる能力は、小規模な企業が提供する独自モデルの価値を低下させ、競争力を損なう要因となり得ます。

要するに、大規模言語モデル（LLM）の競争は、少数の大手企業によってますます支配されるようになり、小規模な企業が追随するのがますます困難になっています。大規模モデルの訓練コストが増大し、主要企業がモデルをさらに洗練させる中で、スタートアップ企業が競争に勝つことが一層難しくなってきています。このように、AIモデル開発を持続的に進める資源を持つ大企業が優位に立つ一方で、小規模な企業は、ニッチな分野や高いROIが見込めるアプリケーションに注力する必要があるかもしれません。

関連用語

Inflection: Inflection AIは、人工知能（AI）の研究と開発を行う企業で、特に大規模言語モデル（LLM）に焦点を当てている。AI技術の進化により、人間との対話や意思決定を支援するシステムの構築を目指している。

オープンウェイト: オープンウェイトは、AIモデルの訓練に使用される事前学習済みの重み（weights）を公開することを指す。これにより、研究者や開発者は自分たちのプロジェクトにこれらの重みを利用して、モデルの性能を向上させることができる。

Databricks: Databricksは、データエンジニアリング、データサイエンス、AI開発のためのクラウドプラットフォームを提供する企業。Apache Sparkの開発者によって設立され、ビッグデータ処理や機械学習モデルの構築を容易にする環境を提供。

Apache Spark: ビッグデータの高速処理を可能にするオープンソースの分散処理フレームワーク。大量のデータを並列で処理することができ、データのバッチ処理やリアルタイム処理、機械学習、データストリーミングなどに広く使用されている。Sparkはメモリ内でデータを処理するため、従来のHadoop MapReduceに比べて非常に高速。

Arctic: Arcticは、Databricksが提供するタイムシリーズデータ用のストレージライブラリ。大量のデータを効率的に管理し、分析を行うためのツールとして使用される。

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