12月21日のFast Technologyによると、AIは過去2年間で急速に発展したが、さまざまな兆候から、一部のAI大手が期待を寄せてきたAGI（汎用人工知能）の道は行き詰まりに陥ったようで、他の発展の道を見つけることが業界のコンセンサスになりつつあるという。

360グループの創設者である周紅一氏は、財経年報2024での講演で、AGIの開発は現在課題に直面しているが、インテリジェントエージェントと専門的な大規模モデルの応用が大規模モデル技術の実装を促進するだろうと述べた。

周紅義氏は、「AGIはグラフィックカードに少なくとも100億ドルを費やしています。彼らがモデルをトレーニングした途端、競合他社は明日にはさらに優れたモデルをトレーニングするのです。まるで巨石を押し上げるシーシュポスのように、止まるところを知りません」と述べた。

大規模モデルの応用を強く支持する彼は、計算能力やデータを含む数兆個のパラメータに向けた AGI の開発は、少数の世界的大企業のゲームである一方、より多くの企業にとってのチャンスはその応用の道筋にあると繰り返し強調してきました。

すべてを網羅する大規模モデルの作成への執着を捨て、代わりに単一の大規模モデルで特定のタスクを実行できるようにすることに焦点を当て、シナリオベース、アプリケーション指向、プロフェッショナル、垂直統合に向けて開発を進めることこそが、産業革命を引き起こし、さまざまな産業に力を与える唯一の方法です。

周紅義氏は、大規模モデルの開発における7つの主要な傾向を次のようにまとめました。

まず、汎用人工知能（AGI）の開発は鈍化しており、人工知能が人間を完全に凌駕できるという考えは論理的に受け入れられません。

第二に、大規模な「スローシンキング」が開発の新たなパラダイムとなった。

第三に、彼らはますます専門化しています。少数の巨大テクノロジー企業を除けば、ほとんどの企業はプロ仕様の大規模モデルの作成に注力しています。

4 番目に、より小型で軽量な設計がトレンドになりつつあり、ハードウェアへの展開や適用が容易になっています。

第五に、機能が強化され、モデルの学習性能と一般化能力がますます向上しています。

6 番目に、コストの削減はアプリケーション エコシステムの繁栄に貢献します。

第7に、AIエージェントが大規模モデルの実装を推進し、デジタル従業員が新たな生産性の源泉になりつつあります。

周紅一氏は特にインテリジェントエージェントの重要性を強調しました。2025年はインテリジェントエージェントの年となり、企業はインテリジェントエージェントを広く活用・展開するだろうと彼は考えています。インテリジェントエージェントは、大規模なモデルをデジタル従業員へとパッケージ化し、実際に業務に携わり、企業内の具体的な問題を解決できるようになります。

大規模モデルの開発により、保険会社の払い戻し報告書の処理など、これまでソフトウェアでは不可能だったタスクをロボットが実行できるようになりました。インテリジェントエージェントを導入することで、人間の従業員に代わってタスクを遂行することが可能になります。

これは、サービス市場における価値創造の方法の根本的な変化を表しており、人間がツールを使用して価値を創造することから、AIが直接価値を創造することへと移行しています。

周紅一氏は、専門的な大規模モデルの構築には、必ずしも包括的な機能を持つ必要はないと考えています。大規模モデルを実際に適用するには、企業の内部業務プロセスや外部サービス製品システムにおけるボトルネックや障害を、リーダー層のニーズから現場の従業員のニーズに至るまで、徹底的に調査する必要があります。つまり、「かつてはやりたかったが、技術的にできなかったこと」なのです。

指標の 1 つは、エクスペリエンスを 10 倍向上させる能力です。これは、「効率を 10 倍向上させる、またはコストを 10 倍削減し、人員を 10 倍削減する」ことを意味します。