中国のAI企業は、高性能チップへのアクセスに関する米国の制限や西側の競合他社よりも少ない予算に直面しているにもかかわらず、コストを大幅に削減し、競争力のあるモデルを作り出しています。01.aiやDeepSeekのようなスタートアップ企業は、小規模なデータセットと低コストだが熟練したエンジニアを活用して価格を引き下げています。

大手テクノロジー企業、アリババ、バイドゥ、バイトダンスが価格競争を繰り広げ、「推論」コスト、つまり大規模言語モデル (LLM) を使った回答生成のためのコストを90%以上削減。これにより、アメリカの競合企業に比べて大幅に低くなった。

01.aiは、元Google中国の責任者である李開復氏の指導の下、より小さなデータセットでモデルを訓練し、ハードウェアを最適化することで推論コストを削減しました。「中国の強みは、非常に手頃な価格の推論エンジンを開発し、アプリケーションの普及を促進することにあります」と李氏は説明します。

01.aiのYi-Lightningモデルが今週、UCバークレーSkyLabとLMSYSのランキングでLLM企業の中で3位に達しました。これはx.AIのGrok-2と同率ですが、OpenAIとGoogleには及びません。評価はモデルの回答に対するユーザー評価に基づいています。

Yi-Lightning の推論コストは 100 万トークンあたり 14 セントで、OpenAI のより小さなモデル GPT o1-mini の 26 セントや GPT-4o の 4.40 ドルと比較されます。Lee は、Yi-Lightning の事前トレーニングコストはわずか 300 万ドルであり、OpenAI がその大規模モデルに費やす額の一部にすぎないと強調しています。「私たちの目標は、最高のモデルを持つことではなく、開発者にとって 5 倍から 10 倍安価な競争力のあるモデルを持つことです」と彼は言います。

多くの中国のAI企業、01.ai、DeepSeek、MiniMax、Stepfunを含む、は「専門家モデル」アプローチを追求しています。巨大なデータベースで1つの「濃密な」モデルをトレーニングするのではなく、業界特有のデータでトレーニングされた複数のニューラルネットワークを組み合わせています。このアプローチにより、より少ない計算力で同様の知性レベルを達成できるが、さまざまな「専門家」の間の調整が複雑であるため、故障のリスクを伴います。

困難に直面しているため、高度なAIチップへの安定した十分なアクセスを確保することに、中国のAI企業は最も高品質なデータセットを開発するために競争しています。

「データのラベリングとランク付けには多くの骨の折れる作業がある」とリー氏は述べています。「しかし、中国は安価な技術者の人材プールが豊富で、アメリカよりもそのための準備が整っています。」彼はさらに、「中国の強みは、予算の制約なく画期的な研究を行うことではありません。中国の強みは、良質で迅速、信頼性が高く、費用対効果が高いものを構築することです。」