マイクロソフトは独自の基盤モデル（Foundation Models）により、AIの自給自足（AI Self-Sufficiency）を追求

人工知能（AI）の勢力図を塗り替える決定的な動きとして、マイクロソフト（Microsoft）は「真のAI自給自足」を実現するための積極的な戦略を発表しました。この転換点は、独自の基盤モデルであるMAI-1の開発と、長年のOpenAIへの依存を軽減するための広範なイニシアチブに基づいています。Microsoft AIのCEOであるムスタファ・スレイマン（Mustafa Suleyman）氏の指導の下、このテック巨人は、パートナー技術の主要な販売代理店から、フロンティア級のAIシステムの主権ある創造者へと移行しつつあります。

MAI-1の台頭：独立宣言

マイクロソフトの戦略転換の中核にあるのは、MAI-1基盤モデルです。これは、業界で最も先進的なシステムと競合するように設計された、独自の構成の大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）です。報告によると、MAI-1は約5000億パラメータを誇る大規模なモデルであり、生成AI（Generative AI）分野における重量級の競争相手として位置付けられています。

MAI-1の開発は、巨額の資本とインフラを投じた事業です。このモデルは、15,000台のNvidia H100 GPUからなる専用クラスターでトレーニングされており、これは世界をリードするAI研究機関のトレーニング環境に匹敵する計算リソースです。このインフラへの投資は、シリコンからソフトウェアに至るまで、AIスタック全体の垂直統合を制御するというマイクロソフトの意図を強調しています。

Inflection AIを率い、DeepMindを共同設立した後にマイクロソフトに加わったムスタファ・スレイマン氏は、この新しい方向性について明確に述べています。最近の声明で、彼はOpenAIとのパートナーシップは依然としてマイクロソフトのビジネスの基盤であるが、将来を確実なものにするためには自社の「フロンティア」能力を保有しなければならないと強調しました。一部のCopilotのテキスト使用例へのMAI-1-previewの導入は、この社内能力の最初の公式な検証として機能し、マイクロソフトが外部パートナーのモデルに匹敵するモデルを構築し展開できることを証明しています。

戦略的ヘッジ：2032年まで続くOpenAIとのパートナーシップ

主権獲得に向けた社内の動きにもかかわらず、マイクロソフトは長期的な安定性を確保するためにOpenAIとの関係を慎重に構築してきました。両社は最近、2032年まで延長される契約により提携を強固にしました。

社内能力を構築しながら特権的な外部パートナーシップを維持するというこの二段構えの戦略により、マイクロソフトは市場の変動や技術的なボトルネックに対するヘッジが可能になります。更新された契約により、マイクロソフトは「人工汎用知能（AGI：Artificial General Intelligence）」を実現する可能性のある将来のシステムを含む、OpenAIのモデルに対する知的財産権を取得します。しかし、MAI-1の存在により、マイクロソフトはこれまで欠けていた交渉力を得ることになります。もはや単なるGPT-4の「ラッパー（wrapper）」ではなく、パートナーシップの力学が変化したり、OpenAIのロードマップがマイクロソフトの企業のニーズから逸脱したりした場合に備えた、実行可能な代替案を持つ構築者となったのです。

エンタープライズ向けのプロフェッショナル級AGI

マイクロソフトの自給自足戦略の実用的な応用は、エンタープライズ市場に重点を置いています。スレイマン氏は、高い信頼性を持って複雑で多段階のワークフローを実行できるAIエージェントである「プロフェッショナル級AGI」のビジョンを明確にしました。

会話の流暢さを優先する消費者向けのチャットボットとは異なり、これらのエンタープライズモデルは以下の点に重点を置いて設計されています。

• 正確性と事実性: 重要なビジネスデータにおけるハルシネーション（幻覚）率の低減。
• プロセスの自動化: 財務、法務、コーディングの領域におけるエンドツーエンドのタスク処理。
• データのプライバシー: 機密性の高い企業データがサードパーティのモデルAPIを通過するのではなく、マイクロソフトが管理するインフラ内に留まることの保証。

AIが今後12〜18ヶ月以内にホワイトカラーの認知的タスクの大部分を自動化できるというスレイマン氏の大胆な予測は、MAI-1をこの変革の中心に据えています。独自のモデルをMicrosoft 365のエコシステムに統合することで、同社はあらゆるクエリに対して純粋にGPT-4に依存することに代わる、シームレスで費用対効果の高い代替手段を提供し、Azureの顧客に対するコストパフォーマンス比を最適化することを目指しています。

比較分析：MAI-1 vs. 市場

MAI-1が現在のエコシステムのどこに位置するかを理解するには、独自モデルとオープンソースの代替モデルの両方と比較することが不可欠です。以下の表は、マイクロソフトの新しい社内モデルと、確立された市場リーダーとの主な違いをまとめたものです。

Table 1: Competitive Landscape of Foundation Models

インフラストラクチャのアドバンテージ

マイクロソフトが自給自足へと舵を切る能力は、Azureインフラへの巨額の投資によって支えられています。Nvidia H100クラスターに加えて、同社はMaia 100 AIアクセラレータなどの独自のシリコンを積極的に開発しています。

この垂直統合は、AIの長期的な経済性にとって極めて重要です。現在、GPT-4のようなモデルの実行は、サードパーティのライセンス料やハードウェアコストにより、非常に高額です。自社のインフラでMAI-1をトレーニングし、潜在的に自社のチップで推論を実行することで、マイクロソフトはトークンあたりのコストを劇的に下げることができます。この利益率の向上は、普及が数百万人のデイリーユーザーに拡大する中で、GitHub CopilotやMicrosoft 365 Copilotなどの製品の収益性を維持するために不可欠です。

結論

マイクロソフトによるMAI-1の開発は、単なる製品発表以上のものです。それはテクノロジーの世界における地政学的な策動です。「AIの自給自足」を宣言することで、マイクロソフトはパートナーを尊重しつつも、彼らに縛られることを拒否するという意思表示をしています。MAI-1モデルが成熟し、AzureやCopilotのエコシステムに深く統合されるにつれ、業界は、マイクロソフトが世界最大のAI投資家から、最も手強いAI創造者へと首尾よく転換できるかどうかを注視することになるでしょう。