VCは若い革新者とモデルの飛躍に賭ける、AIスタートアップが大きな変化に直面する中で「エンジニアリングの微調整」の代わりに

AIスタートアップ創業者のためのVC最新情報：モデルの革新と若い才能が、エンジニアリングの微調整よりも重要な理由

AIスタートアップに対するベンチャーキャピタルの状況は大きく変化しており、投資家は従来のエンジニアリングの改良や経験豊富な技術ベテランよりも、基盤となるモデルの画期的な進歩と、若く俊敏なチームを優先しています。業界の情報によれば、今後2〜3年で、少なくとも2つの重要な技術的イテレーションが起こると予想されており、その原動力は、スケーリング則、強化学習、そしてTransformerを超える新しいAIアーキテクチャの進歩です。

この変化はすでに市場のトレンドに現れています。既存のアプリケーションを微調整するのではなく、基盤となるAIモデルの改善に焦点を当てている企業が、競争力を増しています。TalkieがCharacter.aiを上回った事例は、この変化を浮き彫りにしています。Talkieが基盤モデルへの投資を継続したことが、競争相手の停滞したアプローチを上回る結果となりました。さらに、DeepSeekのようなAIスタートアップは、若く革新的なチームを活用することで、低コストで優れた成果を上げており、俊敏性と新鮮な発想が重要な成功要因であることを証明しています。

AIスタートアップの創業者にとって、この情報は非常に重要です。漸進的なエンジニアリングの改善に頼るのではなく、新しいAIアーキテクチャの開拓と、イノベーションを推進する若い実験的な才能の採用に焦点を当てるべきです。

さらに、AIの「キラーアプリ」はすでに登場しています。それは、LLM上に直接構築されたChatGPTのようなUIです。大規模言語モデル(LLM)の成熟に伴い、エージェントや特定の分野に特化したワークフローを含むほとんどのアプリケーションは、LLMがこれらの機能をネイティブに処理するようになるため、時代遅れになるでしょう。これは、アプリケーション層のイノベーションに焦点を当てているスタートアップが、長期的には関連性を見出すのに苦労する可能性があることを意味します。

主なポイント

エンジニアリングの微調整よりも根本的なモデルの革新

AIスタートアップは、既存のアプリケーションを単に改良するのではなく、深層学習モデルの根本的な進歩を優先する必要があります。
アプリケーション層の改善だけに頼っている企業は、競争力を維持するのに苦労するでしょう。

AIスケーリング則が大規模なイテレーションを推進

今後2〜3年で、少なくとも2つの重要なAIのブレークスルーが起こると予想されており、その原動力は事前学習と推論のスケーリング則です。
研究は、効率を最大化するために強化学習のスケーリングとテスト時のスケーリングに移行しています。

若く俊敏なチームがAIの未来を推進

若いチームを持つスタートアップは、より革新的で適応力があり、費用対効果が高いことが証明されています。
伝統的な大企業の専門家は、意思決定とイノベーションのサイクルを遅らせる可能性があります。

Transformerだけが唯一の道ではない

Transformerを超える代替アーキテクチャが注目を集めており、効率とマルチモーダルAI処理において画期的な進歩をもたらしています。

ChatGPTのようなUIがキラーアプリ

LLMはすでに、特定の分野に特化したほとんどのアプリケーションやエージェントを置き換えることができる段階に達しています。
将来のAIアプリケーションは、LLMへの直接インターフェースになる可能性が高く、特殊なエージェントやツールの必要性を減らします。

詳細な分析：変化するAIスタートアップの戦略

1. スケーリング則がAIイノベーションを再定義

スケーリング則は長らくAI開発を支配してきましたが、最近の進歩は、単にモデルサイズを大きくすることがもはや最良の戦略ではないことを示唆しています。AI研究コミュニティは、焦点を以下のようにシフトしています。

RLスケーリングとテスト時のスケーリング – 推論中に追加の計算能力を活用して、パフォーマンスを最適化します。
非Transformerアーキテクチャの探求 – 新しいAIフレームワークは、処理能力、メモリ、およびマルチモーダル機能において効率的な向上が期待できます。

計算コストが急騰しているため、AI機能を改善するためのより効率的な方法を見つけたスタートアップが市場を支配するでしょう。

2. 基盤モデルの革新：市場をリードするための鍵

独自の基盤モデルの構築と改善に多額の投資を行っているスタートアップは、アプリケーション層のエンジニアリングに重点を置いている企業よりも優れた成果を上げています。TalkieがCharacter.aiを追い越した事例が、これを示しています。Character.aiの創設者がGoogleに戻ったことで、同社のイノベーションは停滞しましたが、Talkieの基盤モデルの改善への取り組みは、ユーザー数の急増につながりました。

これは、モデルアーキテクチャを継続的に強化し、自然言語理解、推論、およびマルチモーダルAI統合の境界を押し広げているAI企業に未来があることを示しています。

3. 年齢という要素：若い頭脳がAIのブレークスルーを推進

目まぐるしいスピードで動く業界において、若いチームは主要な資産であることが証明されています。確立された方法論に頼ることが多い経験豊富なプロフェッショナルとは異なり、若いエンジニアや研究者は、

より実験的で、新しいトレンドに適応しやすい。
研究から実装への移行が迅速で、意思決定のボトルネックを減らします。
従来のAIパラダイムに挑戦し、画期的なイノベーションにつながります。

DeepSeekは、より若く、より柔軟なチームを編成することで、従来のコストのほんの一部で競争力のあるAIパフォーマンスを達成し、このトレンドを実証しています。

4. アプリケーション中心のスタートアップの終焉

VCは、大規模言語モデルの上に単にアプリケーションを構築するスタートアップに対してますます懐疑的になっています。「エンジニアリングの磨き上げ」だけで製品を差別化できるという考え方は、時代遅れになりつつあります。代わりに、独自の基盤モデルの改善に焦点を当てているスタートアップが、投資と市場での支配力を確保しています。

さらに、ChatGPTのようなUIがAIの標準インターフェースになるにつれて、特定の分野に特化したアプリケーションやエージェントは消滅する可能性が高くなります。LLMはほとんどのワークフローをネイティブに処理するため、従来のAIアプリケーションは冗長になります。AI起業家にとって、これは短期的な製品イテレーションから長期的な根本的なAIの進歩へと焦点を移すことを意味します。

ご存知でしたか？

TransformerはAIの未来ではないかもしれません – Transformerは分野を支配していますが、より効率的でスケーラブルな代替アーキテクチャが登場しています。
強化学習は新しい時代に入っています – RLはトレーニングにのみ使用されるのではなく、推論中にも適用され、より大きなパフォーマンス向上を実現しています。
AI研究者の平均年齢は低下しています – 最も画期的なAIモデルの多くは、30歳未満の研究者によって開発されており、業界の労働力のダイナミクスを再構築しています。
VCはエンジニアリングの才能よりもAIモデルの革新を優先しています – スタートアップが新鮮で若いチームがより低いコストでより多くのイノベーションを提供することに気付いたため、大手テクノロジー企業からの大規模な採用の時代は終わるかもしれません。
ChatGPTのようなUIにより、従来のAIアプリケーションは時代遅れになっています – LLMがますます強力になるにつれて、特定の分野に特化したほとんどのアプリケーションは近い将来冗長になるでしょう。

最後に

AIスタートアップの状況は急速に進化しており、根本的なモデルのブレークスルー、新しいアーキテクチャ、そして若い才能が成功の主要な推進力として台頭しています。投資家は、既存の技術を単に改良する企業よりも、AI研究の限界を押し広げるスタートアップを支援しています。

AI創業者にとって、メッセージは明確です。モデルの革新に投資し、若々しい俊敏性を優先し、技術的な実験を受け入れてください。今後数年間で、この考え方を取り入れた人々は、生き残るだけでなく、AI革命をリードするでしょう。