 OpenAI初のWorldwide Developers Conferenceで、Sam Altman氏は再びAI業界に一連の爆弾を投げかけた。 カンファレンスではGPT-4 Turbo、GPT Store、カスタマイズされたGPTがリリースされ、OpenAIのエコシステムが形になり始めました。GPTモデルがアップグレードされてから24時間も経たないうちに、高エネルギーのネチズンはそのカスタマイズ機能を使用して、さまざまな興味深いアプリケーションを作成し始めました。誰かが、X投稿を微調整して、プラットフォーム全体のユーザー投稿のピークタイムを特定できる専用モデルを作成しました。 誰かがGPTを使って、サッカーの試合を理解するだけでなく、リーグ・オブ・レジェンドを説明できるAIコメンテーターを作りました...一連の新機能は、ChatGPTからAPIまで、大量のユーザーを直接引き付け、2時間近くにわたって軒並みクラッシュしました。OpenAIは大衆の知恵を見て、単にGPTストアを立ち上げました:あなたはGPTを変換するのが好きなので、変換したGPTをストアに置くと、あなたはお金を稼ぎ、私はエコシステムを構築しました。OpenAIの開発者会議は、GPTは計算能力と計算データの客観的な技術的制限のために第5世代にアップグレードすることは困難ですが、GPT-4はOpenAIが独自のAI帝国を構築するのに十分です。開発者はカーニバルであり、GPTモデルを使用して新しいモデルを構築するスタートアップは、OpenAIの次元削減攻撃に直面していますが、どこに行くべきでしょうか? # GPTがストアを持ち始めたとき GPT-5は登場しませんでしたが、それでもOpenAIはGPT-4のアップグレードを続けました。また、AIユニコーンは、さまざまなインターネット企業やハードウェア企業から学び、初のGlobal Developers Conferenceを開催し、創業者のSam Altman氏は、GPT-4 Turbo、GPT Store、GPTs、Assistants APIなど、GPTモデルに関する多くのアップグレード製品をわずか45分で発表しました。GPT-4 Turboは、GPT-4からGPT-5への移行モデルのようなもので、コンテキストの長さを128Kのコンテンツに拡張します。 コンセプトは何ですか? これを使用すると、ChatGPT は 300 ページの本を数秒で読むことができます。 これは、ユーザーがGPT-4 Turboを利用して、より長いテキストを処理できるようになったことを意味します。テキストは1つの側面にすぎませんが、GPT-4 Turboは独自のマルチモーダル機能も追加し、ビジュアルモデルDALL-E3とテキスト読み上げ用のテキスト読み上げ(TTS)音声モデルを統合しています。 開発者は、API を介して直接呼び出して、図と音声入力の形式を実現できます。 これにより、マルチモーダルアプリケーションの開発への道が開かれます。OpenAIが「音声を理解し、画像コンテンツを分析できるロボットを作ることができる」とユーザーに伝えると、エネルギッシュなネチズンの創造性に同様のアプリケーションがさらに登場しました。ネチズンは@geepyteeサッカーの試合の動画のすべてのフレームをGPT-4 Turboに送信し、プロンプトでナレーションを依頼した後、ゲームを理解するだけでなく、ゲームのハイライトの瞬間が現れたときにそのトーンを「興奮」させるAIサッカー解説者が誕生しました。 やがて、GPTをサッカーの実況に使うことに誰もが満足しなくなり、eスポーツの実況や映画の実況がやって来ました。OpenAIは、GPT-4 Turboに加えて、AIモデル開発者にGPT、GPT Store、Assistants APIの3つのスイートを提供しています。1つ目はGPT、つまりGPTのカスタマイズバージョンで、OpenAIがGPTに基づく中小規模のモデルの作成を手放すことに相当し、ユーザーが特定のシナリオで特定のタスクを処理するために自分で開発できるようにします。 さらに、AI 機能の助けを借りてオープン プロセスも容易になり、ユーザーは自然言語を使用して直接 GPT Builder と会話し、カスタム GPT をトレーニングできます。その結果、ソーシャルプラットフォームXで34万人のフォロワーを持つネチズンであるRowan Cheungは、Xへの投稿を微調整し、トラフィックのピーク時の投稿時間を見つけることができる「X Optimizer GPT」を自分のために作成しました。OpenAIのカンファレンスが終了してから24時間も経たないうちに、ネチズンはGPTのさまざまな新しいアップグレードを使用して新しいアクションを作成し始めました。 実はこれは、GPT-4モデルが発売されてから1年間の縮図です。OpenAIがパビリオンの最上部からGPT-4を通じて人工知能の能力を取り上げ、一般の人々の目の前に置いたとき、このモデルに関する多数のイノベーションが登場し、さまざまなアプリケーションだけでなく、GPTモデルに基づいて特定のシーンに垂直に変換されたさまざまなモデルも登場しました。簡単に言うと、OpenAIはこれらのGPTの商業的な場である「GPTストア」を作成しました:GPTに基づく独占モデルをここにアップロードし、棚に並んだら収益化することができます。 GPTストアエコシステムのプロトタイプが登場しましたこのアプローチはAppleのApp Storeを彷彿とさせますが、プログラミングの方法を知らない人でもGPT Builderを使用して独自のGPTモデルを作成できる点が異なります。 Assistants APIを使用すると、GPTベースのアプリケーションの開発プロセスもシンプルでインテリジェントになり、開発者は独自のアプリケーションでChatGPTのようなチャットボットやAIエージェントのようなエージェントを構築し、複雑な問題を残すことができます。OpenAIの一連の動きは、GPTを中心とした人工知能エコシステムを構築するという意図をほぼ明らかにしています。 同社はもはや大規模なAIモデルの研究開発会社ではなく、モデル(GPT)、製品(ChatGPT)、ツール(さまざまなAPIやコンポーネント)を統合したAIチェーンに変貌し、GPTの国を統一しようとしています。 # AI企業はこれからどこへ向かうのか? ユーザーや開発者にとって、GPTのアップグレードは技術的な大騒ぎです。 しかし、ほとんどのAIスタートアップにとって、状況はそれほどバラ色ではないかもしれません。 OpenAIは過去1年間にGPTからスタートした企業の事業を全て含んでおり、次元削減の打撃とも言えます。サム・アルトマン氏は早ければ10月、YC同窓会の会合で、OpenAIのモデル製品は徐々に拡大していくとし、「生活空間がますます限られるようになると、ChatGPTのいわゆるAI企業は消滅する」と述べた。 "ChatGPTを取り締まるのがただのシェルカンパニーならOpenAIのGPT-4へのアップグレードはただの堀に過ぎませんが、効果はそれだけにとどまらず、大型モデルに力を入れている企業はそれに捨てられてしまいます。先日、マスク氏の大型モデル「Grok」がリリースされましたが、返答など機械語の自然さがとても「ユーモラス」です。 GPT-4がアップグレードされると、この「利点」は、1つのGPTをカスタマイズするだけで達成できます。また、大型モデルに関する開発コンポーネントをパッケージ化・パッケージ化することで大型モデルアプリケーションの開発の難易度を軽減しているLongChainなど、中間層を担う一部の企業が生き残ることは難しいでしょう。 現在、OpenAI は Assistants API でそれを解決します。明らかに、GPTはユーザーエクスペリエンスの点だけでなく、アプリケーションの生態学と開発者の点でも他の追随を許しません。 このような状況の中で、AI大手モデル企業のエコロジカルな戦いは、どのように戦えばよいのでしょうか。 AIスタートアップはどう対応すべきか?OpenAIは乳母レベルの製品ラインを使用してGPTエコシステムを構築していますが、Metaはオープンソースを選択しています。 早くも今年3月には、LLaMAの「偶発的な流出」が「アルパカの生態」の出現につながり、このモデルに基づく一連の派生モデルやアプリケーションが大量に出現し、業界における大型モデルの「Androidモーメント」になぞらえられました。Baiduの創業者兼会長兼CEOであるRobin Li氏は、大規模なモデルは、何百万ものAIアプリケーションがある場合にのみ成功と見なすことができると考えています。 「技術革新の究極の目標は応用であり、人類のAI時代への突入は、多数の大規模モデルの出現ではなく、多数のAIネイティブアプリケーションの出現によって特徴付けられます」と彼は述べています。 "垂直型製品を作る企業にとって、OpenAIが一連のAI開発インフラを構築した後、スタートアップが次にすべきことは、車輪を再構築するのではなく、高度な基盤インフラストラクチャの助けを借りて、できるだけ早く独自の利点を見つけ、アプリケーション層に集中することです。現在、OpenAIはGPT Storeの開発者収益モデルを正式に発表していませんが、既知の情報から、収益はモデルのユーザー数に連動し、ストアに入るとGPTがリーダーボードで競争し始めます。OpenAIが公開した最新のデータによると、昨年11月のローンチ以来、200万人の開発者がChatGPTのエコロジカルな構築に参加し、週間アクティブユーザー数は1億人に達しました。 同時に、OpenAIはChatGPTを使用してCエンドのトラフィックを促進しており、会話型ボットは10月に17億回のグローバル訪問を記録し、さまざまなAIアプリケーションの中で1位にランクされています。 ChatGPTは、訪問数で1位に確固たる地位を築いていますつまり、OpenAIエコシステムに参加するアプリケーション製品は、自然に巨大なトラフィックプールを受け取り、GPTストアは、プラットフォーム自体よりも魅力的な多くのスーパーアプリケーションを生み出す機会を持つことになります。新たな技術変化が産業の混乱をもたらすたびに、業界のリーダーは必然的に風を追いかけるグループを排除しますが、彼らはまた新しい学生を生み出します。 OpenAIは「iPhoneモーメント」を開き、Metaはオープンソースエコシステムで反撃し、巨人の競争の下で、一般の人々に利益をもたらすスーパーアプリは待つ価値があります。最も楽しみにしているAIアプリケーションは何ですか? **
GPTストアがオンラインになり、OpenAIの「iPhoneモーメント」が本当にここにあります
GPTモデルがアップグレードされてから24時間も経たないうちに、高エネルギーのネチズンはそのカスタマイズ機能を使用して、さまざまな興味深いアプリケーションを作成し始めました。
誰かが、X投稿を微調整して、プラットフォーム全体のユーザー投稿のピークタイムを特定できる専用モデルを作成しました。 誰かがGPTを使って、サッカーの試合を理解するだけでなく、リーグ・オブ・レジェンドを説明できるAIコメンテーターを作りました...
一連の新機能は、ChatGPTからAPIまで、大量のユーザーを直接引き付け、2時間近くにわたって軒並みクラッシュしました。
OpenAIは大衆の知恵を見て、単にGPTストアを立ち上げました:あなたはGPTを変換するのが好きなので、変換したGPTをストアに置くと、あなたはお金を稼ぎ、私はエコシステムを構築しました。
OpenAIの開発者会議は、GPTは計算能力と計算データの客観的な技術的制限のために第5世代にアップグレードすることは困難ですが、GPT-4はOpenAIが独自のAI帝国を構築するのに十分です。
開発者はカーニバルであり、GPTモデルを使用して新しいモデルを構築するスタートアップは、OpenAIの次元削減攻撃に直面していますが、どこに行くべきでしょうか?
GPTがストアを持ち始めたとき
GPT-5は登場しませんでしたが、それでもOpenAIはGPT-4のアップグレードを続けました。
また、AIユニコーンは、さまざまなインターネット企業やハードウェア企業から学び、初のGlobal Developers Conferenceを開催し、創業者のSam Altman氏は、GPT-4 Turbo、GPT Store、GPTs、Assistants APIなど、GPTモデルに関する多くのアップグレード製品をわずか45分で発表しました。
GPT-4 Turboは、GPT-4からGPT-5への移行モデルのようなもので、コンテキストの長さを128Kのコンテンツに拡張します。 コンセプトは何ですか? これを使用すると、ChatGPT は 300 ページの本を数秒で読むことができます。 これは、ユーザーがGPT-4 Turboを利用して、より長いテキストを処理できるようになったことを意味します。
テキストは1つの側面にすぎませんが、GPT-4 Turboは独自のマルチモーダル機能も追加し、ビジュアルモデルDALL-E3とテキスト読み上げ用のテキスト読み上げ(TTS)音声モデルを統合しています。 開発者は、API を介して直接呼び出して、図と音声入力の形式を実現できます。 これにより、マルチモーダルアプリケーションの開発への道が開かれます。
OpenAIが「音声を理解し、画像コンテンツを分析できるロボットを作ることができる」とユーザーに伝えると、エネルギッシュなネチズンの創造性に同様のアプリケーションがさらに登場しました。
ネチズンは@geepyteeサッカーの試合の動画のすべてのフレームをGPT-4 Turboに送信し、プロンプトでナレーションを依頼した後、ゲームを理解するだけでなく、ゲームのハイライトの瞬間が現れたときにそのトーンを「興奮」させるAIサッカー解説者が誕生しました。 やがて、GPTをサッカーの実況に使うことに誰もが満足しなくなり、eスポーツの実況や映画の実況がやって来ました。
OpenAIは、GPT-4 Turboに加えて、AIモデル開発者にGPT、GPT Store、Assistants APIの3つのスイートを提供しています。
1つ目はGPT、つまりGPTのカスタマイズバージョンで、OpenAIがGPTに基づく中小規模のモデルの作成を手放すことに相当し、ユーザーが特定のシナリオで特定のタスクを処理するために自分で開発できるようにします。 さらに、AI 機能の助けを借りてオープン プロセスも容易になり、ユーザーは自然言語を使用して直接 GPT Builder と会話し、カスタム GPT をトレーニングできます。
その結果、ソーシャルプラットフォームXで34万人のフォロワーを持つネチズンであるRowan Cheungは、Xへの投稿を微調整し、トラフィックのピーク時の投稿時間を見つけることができる「X Optimizer GPT」を自分のために作成しました。
OpenAIのカンファレンスが終了してから24時間も経たないうちに、ネチズンはGPTのさまざまな新しいアップグレードを使用して新しいアクションを作成し始めました。 実はこれは、GPT-4モデルが発売されてから1年間の縮図です。
OpenAIがパビリオンの最上部からGPT-4を通じて人工知能の能力を取り上げ、一般の人々の目の前に置いたとき、このモデルに関する多数のイノベーションが登場し、さまざまなアプリケーションだけでなく、GPTモデルに基づいて特定のシーンに垂直に変換されたさまざまなモデルも登場しました。
簡単に言うと、OpenAIはこれらのGPTの商業的な場である「GPTストア」を作成しました:GPTに基づく独占モデルをここにアップロードし、棚に並んだら収益化することができます。
このアプローチはAppleのApp Storeを彷彿とさせますが、プログラミングの方法を知らない人でもGPT Builderを使用して独自のGPTモデルを作成できる点が異なります。 Assistants APIを使用すると、GPTベースのアプリケーションの開発プロセスもシンプルでインテリジェントになり、開発者は独自のアプリケーションでChatGPTのようなチャットボットやAIエージェントのようなエージェントを構築し、複雑な問題を残すことができます。
OpenAIの一連の動きは、GPTを中心とした人工知能エコシステムを構築するという意図をほぼ明らかにしています。 同社はもはや大規模なAIモデルの研究開発会社ではなく、モデル(GPT)、製品(ChatGPT)、ツール(さまざまなAPIやコンポーネント)を統合したAIチェーンに変貌し、GPTの国を統一しようとしています。
AI企業はこれからどこへ向かうのか?
ユーザーや開発者にとって、GPTのアップグレードは技術的な大騒ぎです。 しかし、ほとんどのAIスタートアップにとって、状況はそれほどバラ色ではないかもしれません。 OpenAIは過去1年間にGPTからスタートした企業の事業を全て含んでおり、次元削減の打撃とも言えます。
サム・アルトマン氏は早ければ10月、YC同窓会の会合で、OpenAIのモデル製品は徐々に拡大していくとし、「生活空間がますます限られるようになると、ChatGPTのいわゆるAI企業は消滅する」と述べた。 "
ChatGPTを取り締まるのがただのシェルカンパニーならOpenAIのGPT-4へのアップグレードはただの堀に過ぎませんが、効果はそれだけにとどまらず、大型モデルに力を入れている企業はそれに捨てられてしまいます。
先日、マスク氏の大型モデル「Grok」がリリースされましたが、返答など機械語の自然さがとても「ユーモラス」です。 GPT-4がアップグレードされると、この「利点」は、1つのGPTをカスタマイズするだけで達成できます。
また、大型モデルに関する開発コンポーネントをパッケージ化・パッケージ化することで大型モデルアプリケーションの開発の難易度を軽減しているLongChainなど、中間層を担う一部の企業が生き残ることは難しいでしょう。 現在、OpenAI は Assistants API でそれを解決します。
明らかに、GPTはユーザーエクスペリエンスの点だけでなく、アプリケーションの生態学と開発者の点でも他の追随を許しません。 このような状況の中で、AI大手モデル企業のエコロジカルな戦いは、どのように戦えばよいのでしょうか。 AIスタートアップはどう対応すべきか?
OpenAIは乳母レベルの製品ラインを使用してGPTエコシステムを構築していますが、Metaはオープンソースを選択しています。 早くも今年3月には、LLaMAの「偶発的な流出」が「アルパカの生態」の出現につながり、このモデルに基づく一連の派生モデルやアプリケーションが大量に出現し、業界における大型モデルの「Androidモーメント」になぞらえられました。
Baiduの創業者兼会長兼CEOであるRobin Li氏は、大規模なモデルは、何百万ものAIアプリケーションがある場合にのみ成功と見なすことができると考えています。 「技術革新の究極の目標は応用であり、人類のAI時代への突入は、多数の大規模モデルの出現ではなく、多数のAIネイティブアプリケーションの出現によって特徴付けられます」と彼は述べています。 "
垂直型製品を作る企業にとって、OpenAIが一連のAI開発インフラを構築した後、スタートアップが次にすべきことは、車輪を再構築するのではなく、高度な基盤インフラストラクチャの助けを借りて、できるだけ早く独自の利点を見つけ、アプリケーション層に集中することです。
現在、OpenAIはGPT Storeの開発者収益モデルを正式に発表していませんが、既知の情報から、収益はモデルのユーザー数に連動し、ストアに入るとGPTがリーダーボードで競争し始めます。
OpenAIが公開した最新のデータによると、昨年11月のローンチ以来、200万人の開発者がChatGPTのエコロジカルな構築に参加し、週間アクティブユーザー数は1億人に達しました。 同時に、OpenAIはChatGPTを使用してCエンドのトラフィックを促進しており、会話型ボットは10月に17億回のグローバル訪問を記録し、さまざまなAIアプリケーションの中で1位にランクされています。
つまり、OpenAIエコシステムに参加するアプリケーション製品は、自然に巨大なトラフィックプールを受け取り、GPTストアは、プラットフォーム自体よりも魅力的な多くのスーパーアプリケーションを生み出す機会を持つことになります。
新たな技術変化が産業の混乱をもたらすたびに、業界のリーダーは必然的に風を追いかけるグループを排除しますが、彼らはまた新しい学生を生み出します。 OpenAIは「iPhoneモーメント」を開き、Metaはオープンソースエコシステムで反撃し、巨人の競争の下で、一般の人々に利益をもたらすスーパーアプリは待つ価値があります。
最も楽しみにしているAIアプリケーションは何ですか? **