Nadella氏、すべての企業が自社のAIモデルを構築すべきと主張

企業の未来は、最高の基盤モデルを選ぶことではなく、AI学習ループを構築することにあると、マイクロソフトのCEOは主張する。

Satya Nadella氏は、あらゆる企業が自社独自のAIモデルを構築すべきだと考えている。金曜日に公開されたインタビューの中で、マイクロソフトのCEOはApplied Computeの共同創業者Yash Patil氏に対し、企業は独自のビジネスデータとコンテキストに合わせたモデルを構築すべきであり、少数のフロンティアAIプロバイダーに依存することは、企業の学習能力を外部委託することに等しいと警告した。

「私のシンプルな考えは、世界には企業の数だけ多くのモデルが存在すべきだということだ」とNadella氏は述べた。「なぜなら、企業とは何か？ 企業とは学習システムだからだ」

この発言は、Nadella氏によるエンタープライズAI戦略の最も明確な表明の一つである。マイクロソフトは、130億ドルのOpenAIとの提携のみに依存するのではなく、OpenAI、DeepSeek、CohereなどのモデルをホストするAzure AI Foundryを通じて、マルチモデルアプローチを積極的に推進している。AmazonもBedrockで同様の道を進み、Google CloudもGeminiに加えてサードパーティ製および独自モデルを提供している。

「ツールを購入することは常に可能だ。タスクや仕事でさえ外部委託できる。しかし、学習を外部委託することはできない」とNadella氏は語った。「学習を外部委託したら、なぜ存在するのか？」

モデルではなく、学習ループ

Xに掲載された別のエッセイで、Nadella氏は真の機会は最良のモデルを選択することではなく、人的資本とトークン資本が時間とともに複合的に成長する「学習ループ」を構築することにあると主張した。耐久性のある資産はモデルそのものではなく、その周囲のシステム——基礎となるモデルが交換されても、同氏が「カンパニーベテラン」と称する専門知識を保持するシステム——だと述べた。

この見解は、過去2年間のエンタープライズAIにおいて中心となっていた「どのモデルがより優れた推論を行うか」「どのモデルがより良いコードを書くか」「どのモデルがベンチマークランキングのトップに立つか」といったモデル能力に関する議論からの転換を示す。OpenAI、Anthropic、Google、Metaのフロンティアモデルが急速に改善を続ける中、インテリジェンス層は豊富になりつつある。Nadella氏の主張は、「どのモデルが最も賢いか」という問いから、「インテリジェンスが企業内でどのように組織化され、展開され、継続的に改善されるか」という問いへと焦点を移す。

この概念は、これまでのプラットフォーム移行を反映している。データベースが改善されるたびに企業がERPシステムを再構築することはなく、プロセッサが高速化するたびにCRM戦略を再設計することもなかった。耐久性のある価値は、インフラストラクチャ層の上部に存在していた。Nadella氏は、同じ原則がAIにも適用されると主張している。

集中化に対する経済的根拠

Nadella氏はまた、すべての価値が少数の基盤モデルに集中する世界は、経済的にも政治的にも持続可能ではないと警告した。

「『ほら、私には2つか3つのフロンティアモデルがある』といった、現在の経済において差別化されているすべてを学習した有限なセットしか存在しない世界は、持続不可能だ。なぜなら、それは崩壊するからだ」と同氏は述べた。

この懸念は純粋に哲学的なものではない。フロンティアAI企業を育成してきた大手ハイテク企業は現在、難しい状況に直面している。マイクロソフト、Amazon、GoogleはAIモデルのトレーニングを支援するためにデータセンターインフラに数千億ドルを注ぎ込んできたが、最先端のモデルはプログラミングアシスタントからオフィスソフトウェアに至るまで、彼らの中核事業にますます侵食しつつある。ウォール街の予測によれば、米国大手ハイテク4社のフリーキャッシュフローは、AIインフラ投資に圧迫され、今年は2014年以来の低水準になると見込まれている。

マイクロソフトはすでに戦略を転換している。同社はオフィスワーカー向けのAIエージェント製品「Copilot Cowork」を立ち上げ、中国のDeepSeek——低コストでオープンウェイトのモデル——を自社プラットフォームに統合することを検討している。目標は、フロンティアモデルの能力だけで競争するのではなく、手頃なトークン価格を提供し、一般ユーザーがAIを利用しやすくすることだ。

投資家にとって、その意味合いは両刃の剣である。マイクロソフトの株価は今年、市場が不透明な収益リターンに対してAIインフラコストを考慮していることから、パフォーマンスが低下している。あらゆる企業が独自のAIモデルを構築する世界は、Azureのようなクラウドプラットフォームの総獲得可能市場を拡大する一方で、モデル層をコモディティ化し、フロンティアAIプロバイダーのマージンを圧迫する可能性がある。エンタープライズAIの次のフェーズを最終的に定義する企業は、最も強力なモデルを構築する企業ではなく、あらゆる組織がインテリジェンスを複合的な組織知識に変換できるシステムを構築する企業かもしれない。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではありません。