QuantumBit Think Tankは本日、「2024年AIトレンドトップ10レポート」を発表しました。本レポートは、最先端技術であるAIが、どのように技術力を進化させ、ビジネス環境を再構築し、産業の高度化を牽引していくのかを深く分析するだけでなく、変化の潮流を鋭く捉え、未来への展望を示唆しています。

「2024年AIトップ10トレンドレポート」、今年のトップ10トレンド：

1. 主要なモデル革新：加速されたアーキテクチャ最適化と反復的な統合は避けられないトレンド

2. スケーリング法則の一般化: 推論能力が最も重要な要素となり、計算とデータの革命を推進します。

3. AGI探究：ビデオ生成が世界モデルを活性化、空間知能が仮想世界と現実世界を統合

4. AI応用分野：第一ラウンドの再編が終了、20のトラックと5つの主要シナリオに焦点

5. AI アプリケーションにおける競争: スピードを競うマルチドメイン競争、運用が技術よりも優先、AI アシスタントはすべての人にとっての戦場。

6. AI アプリケーションの成長: AI + X 対応製品は急速に登場していますが、ネイティブ AI の大ヒット製品はなかなか見つかりません。

7. AI製品のトレンド：マルチモーダル展開、エージェントの優位性、そして高度なパーソナライゼーションの出現

8. AIが産業を変革する：生産性の革命と産業エコシステムの再構築

9. AI業界の普及率：データ基盤が初期速度を決定し、ユーザーの需要が進歩を加速させる

10. AIベンチャーキャピタル：投資・資金調達におけるマシュー効果が顕著になっており、国有企業による介入の頻度が増加している。

技術的な観点

主要なモデル革新：加速されたアーキテクチャ最適化と反復的な統合は避けられないトレンド

2017年の論文「Attention Is All You Need」で紹介されたTransformerアーキテクチャは、自然言語処理分野における主流の技術パラダイムへと徐々に移行しました。しかし、Transformerにも欠点がないわけではなく、強力かつ効率的な次世代基盤モデルを構築するには、アーキテクチャ分野における新たなブレークスルーが必要であるというコンセンサスが学界と産業界において根強く存在しています。

誰がトランスフォーマーを革新し、あるいは覆して置き換えるのでしょうか?

2023年以降、Transformerの利点を維持しながら、過剰な計算オーバーヘッドの問題を解決しようとする革新的な大規模モデルアーキテクチャが数多く登場しています。これらのアーキテクチャは、パフォーマンスと効率性において飛躍的な進歩を遂げ、Transformerの絶対的な優位性に強力な挑戦を突きつけることが期待されています。

• リカレントニューラルネットワークモデル（RWKVで表現）

• 状態空間モデル（Mambaで表現）

• 階層的畳み込みモデル（UniRepLKNetで代表される）

• マルチスケール保存メカニズムモデル（RetNetに代表される）

• 液体ニューラルネットワークモデル（LFMで表現）

•……

様々な代表的な技術的アプローチは、Transformerアーキテクチャの利点を様々な程度に維持しながらも、革新的な開発とRNN、CNNなどの分野のアイデアを組み合わせてきました。これにより、大規模モデルアーキテクチャにおけるハイブリッドなトレンドがますます顕著になり、より革新的なアーキテクチャは「多くの強みを活用する」という特徴を示すようになりました。

スケーリング法則の一般化: 推論能力が宝石となり、計算とデータに革命を起こします。

技術レベルでは、スケーリング則の一般化がもう一つの重要な焦点となっています。第一世代のスケーリング則は、モデル開発者がパラメータ、データセット、計算コストを考慮したモデル性能の最適解を見つけられるように導き、計算能力やデータといったリソースの配分について熟考することを促しました。

QuantumBitシンクタンクは、パラメータと計算負荷の拡大が中国の1万枚クラスタと高性能ネットワークの構築と発展を推進し、同時に、データ枯渇の危機に直面して、合成データの合理的かつ効果的な使用がより良い選択になったと観察しました。

さらに、OpenAI o1は間違いなく今年最も注目すべきモデルの一つであり、推論能力の大幅な向上を示しています。o1に代表される新たなスケーリング則は、より大規模なモデルがさらに高い推論能力を追求するよう促しています。

Apple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2などのトレーニング方法を横に比較すると、事後トレーニングの割合が継続的に増加しており、模倣学習+強化学習が典型的なAI開発パスパラダイムになっていることがわかります。

AGI探究：ビデオ生成が世界モデルを活性化、空間知能が仮想世界と現実世界を統合

2024 年、AI テクノロジーは多方面で飛躍的な進歩を続け、ビデオ生成、世界モデリング、具現化インテリジェンス、空間インテリジェンスなどのテクノロジーが人間による AGI の探究を推進しました。

動画生成において、拡散モデルは複数のタスクで顕著な成果を上げており、動画生成における主流の技術的アプローチとなっています。特に、DiT（Diffusion Transformer）モデルが最も注目を集めています。

世界モデリングの分野では、研究者たちは現実世界をシミュレートし理解できるモデルの開発に取り組んでいます。このアプローチの中核は、大量のデータから学習することで、モデルが自然に新しい行動や意思決定能力を発現できるようにすることです。

世界モデルと密接に結びついているのが、身体化された知能です。今年に入ってから、身体化された知能は概念から現実へと徐々に移行し、プレイヤーたちは最初のヒューマノイドロボットを開発し、器用さ、制御精度、そして知覚技術に焦点を当て、技術的課題を克服し続けています。

一方、空間知能は、世界モデルと身体知能の両方に密接に関連する概念です。空間知能とは、機械が三次元の空間と時間において知覚、推論、行動する能力を指し、その目標は、仮想世界を操作する空間コンピューティングの能力と、現実世界に到達する身体知能の能力を組み合わせることです。

製品の視点

AIアプリケーションの展望：最初の再編が終了、20のトラックと5つの主要シナリオに焦点を当てる

クォンタムビットシンクタンクは、国内製品の現状をデータの観点からより深く観察するために、400以上の代表的な製品を調査対象として選定しました。

サブセクター別に見ると、これら400製品は、AIスマートアシスタント、AIコンパニオン、AIカメラ、AIライティング、総合キット、AI写真編集、AIビデオ、AI教育、AI音楽/ビデオエフェクト、AIデザイン、AI画像生成、AI検索、AIグラフィックス、AI要約、AI翻訳の20のカテゴリーに分けられます。各セクターはそれぞれ代表的な製品を生み出しており、それらはさらに細分化され、それぞれ異なる発展特性を示しています。

中でも、AI搭載スマートアシスタントは最も優れたAI製品であり、国内の大規模モデル開発企業の技術力を最も直接的に反映しています。現在、AIスマートアシスタント市場には明確な階層構造が形成されており、豆宝（Doubao）が大きなリードを築いています。

AIコンパニオンシップは幅広い注目を集めていますが、全体的な成長は現在鈍化しており、HoshinoやCat Boxなどのトップ製品とKiller APPの間には依然として大きな差があります。

AI検索は、MITAI SearchなどのネイティブAI検索だけでなく、Nano Search、Quark Browser、Zhihu Direct Access、Xiaohongshu Da VinciなどのサービスにおけるAI強化検索など、ビジネス開発の新たな焦点となっています。

具体的な利用シナリオ別に分類すると、全体的な効率向上に重点を置いたすべての利用シナリオ、全体的なデータパフォーマンスを最適化した作業効率向上、2025年までに大きな進歩が見込まれるクリエイティブ生成、厳しいコンプライアンス課題に直面しているレジャー・エンターテインメントと日常生活に分けられます。

AI アプリケーションにおける競争: スピードと運用をめぐるマルチドメイン競争がテクノロジーよりも優先され、AI アシスタントはすべての人にとっての戦場となっています。

中国における AI 製品の現状をより正確に反映するために、QuantumBit Think Tank は、ユーザー規模、新規ユーザー増加率、ユーザーアクティビティ、ユーザー粘着性の 4 つの側面からデータ分析を実施しました。

現在、APPもWebプラットフォームも、インターネット時代の驚異的な成功に匹敵する製品を生み出しておらず、全体としては海外の類似製品に比べて5倍以上遅れをとっています。

アプリに関しては、すべての側面で傑出したパフォーマンスを発揮する製品はまだなく、市場にはキラー製品を生み出すシナリオが欠けています。

2024年10月現在、合計56製品が100万ダウンロードを超え、8製品が1,000万ダウンロードを超え、QuarkとDoubaoは合計1億ダウンロードを超えています。

月間新規ユーザー数で見ると、Quark、Doubao、Kimi のスマートアシスタントは毎月数千万人の成長を達成し、10 製品では数百万に達します。DAU で見ると、Quark の DAU は 2,600 万人を超え、Doubao、Kimi、Tiantian Jump Rope、Wen Xiaoyan の DAU はそれぞれ 100 万人を超えています。ユーザーの粘着性で見ると、Quark と Daodao の 3 日間の継続率は 30% を超えています。

ウェブ上では、AIアシスタント分野を除くすべての分野が基本的に停滞しています。特に、AI検索、AIライティング、AI画像生成といった分野では、主力製品のデータが減少し、あるいは減少からの回復が遅れています。

ユーザー規模で見ると、Quark、Tencent Docs、Baidu Wenku、Kimi Smart Assistant、Wenxin Yiyan、Doubao、Tongyi など、月間総訪問数が 1,000 万を超える製品は 7 つあります。

ユーザーアクティビティの観点では、Quark、Notion、Baidu Wenkuの3製品が月間アクティブユーザー数（MAU）1,000万人を超えており、19製品が100万人を超えています。ユーザー1人あたりの月間平均訪問回数が5回を超える製品はわずか14製品、平均訪問時間が10分を超える製品は13製品です。

「Quantum Bit Think Tank AI 100」は、データ統計に基づき、総合100とネイティブ100の2つのリストを通じて、優れた国内AI製品をノミネートしました。

AI アプリケーションの成長: AI+X 対応製品は急速に登場していますが、ネイティブ AI の大ヒット製品はなかなか見つかりません。

現在、AI製品は、AIを基礎設計ロジックとするAIネイティブ製品、既存のインターネット製品にAI機能を深く組み込んだAI+X製品、外部APIのマイクロイノベーションに基づくシェル製品、複数の製品/モデルのAPIを組み合わせた集約サイト製品に分類できます。

データによれば、AI+X 製品はビジネス プロセスとのより緊密な統合とより明確な需要の特定により、現在 AI ネイティブ製品よりも大幅に優れたパフォーマンスを発揮しており、オフィス ソフトウェアとコンテンツ プラットフォームが主な焦点となっています。

オフィスソフトでは、続き書き、書き直し、トピック別ライティングなど、さまざまなレベルのAIライティング機能や、エッセイや短編小説などさまざまなジャンルのAI要約機能が標準機能となっている。

中でも、テンプレートや参考資料を主に提供するリソースライブラリ製品や、エディター形式のオフィスソフトウェアが際立っており、Baidu LibraryやWPS AIなどがその代表例です。AIが生成するエフェクトはコアなユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えるため、これらの製品は特定の機能の精度を重視しています。

コンテンツプラットフォームにおいて、AIGCは主に、プラットフォームコンテンツに基づくAI検索、UGCを推進するためのAI生成機能とテンプレート、そして参入障壁がさらに低いコンテンツ作成ツールの3つの側面に重点を置いています。

これを踏まえて、QuantumBit Think Tank は、AI ネイティブ製品に対して、シナリオ統合、ユーザー エクスペリエンスの簡素化、ブランドの信頼、プロモーションという 3 つの主要な提案を提示しました。

AI製品のトレンド：マルチモーダル展開、エージェントの優位性、そして高度なパーソナライゼーションの出現

画像や動画のビッグデータ処理能力が急速に向上するにつれ、2025年以降はより包括的なマルチモーダルインタラクションが登場し、モノのインターネットや特定の情報などの複数のセンシングチャネルを通じてAIが連携できるようになると予想されます。

マルチモーダルな入力と出力により、AI はよりインタラクティブになり、インタラクションの頻度が増加し、適用可能なシナリオが充実し、AI 製品の全体的なレベルが大幅に向上します。

エージェントは、認識、分析、意思決定、実行機能を統合したインテリジェントエージェントとして、ユーザーの過去の行動や好みに基づいて、提案、リマインダー、パーソナライズされた実行機能をプロアクティブに提供し、高度にパーソナライズされたタスクを提供します。そのプロアクティブ性と自動化は、既存のツールをはるかに凌駕します。

AIエージェントは、技術面と支援インフラ開発の両面から、2025年から広く導入される態勢が整っています。Liangwei Think Tankは、AIエージェントがAI 2.0時代特有のインタラクション方法、製品形態、ビジネスモデルをもたらすことが期待されると考えています。

AIGCは、パーソナライズされたレコメンデーションからパーソナライズされたコンテンツの直接生成まで、ユーザーエクスペリエンスのパーソナライゼーションを大幅に向上させます。これにより、製品のユーザーエクスペリエンスがさらに向上し、ユーザーロイヤルティとスイッチングコストを向上させることで、差別化された価格設定とサービス付加価値を実現できます。これは、製品の差別化競争において非常に重要です。

現在、高度にパーソナライズされたAIGCは、AI教育（パーソナライズされた質問バンクと指導体制）、AIコンパニオンシップ（AIパーソナルアシスタントとバーチャルパートナー）、AIマーケティング（パーソナライズされた商品レコメンデーションとパーソナライズされたマーケティングコンテンツの生成）において大きな進歩を遂げています。ハードウェアに統合された多くのAI搭載スマートアシスタントも、マーケティングにおいて高度にパーソナライズされたパーソナルアシスタント機能を強調し始めています。

業界の視点

AIが産業を変革：生産性革命と産業エコシステムの再構築

過去 1 年間にわたり、QuantumBit Think Tank は数多くの詳細なレポートを公開し、さまざまな業界における AI 技術の応用と開発の可能性を継続的に追跡してきました。

現在、さまざまな業界の AI アプリケーションには、AI + と AI ネイティブという 2 つの主なシナリオがあります。

AI+ のコンテキストでは、AI は生産性向上ツールとして登場し、業界のあらゆる側面に浸透することがよくあります。一方、AI ネイティブのコンテキストでは、業界は最初から AI テクノロジーに基づいています。

QuantumBit Think Tankは、「2024年AIトップ10トレンドレポート」の中で、インテリジェント運転、具現化インテリジェンス、スマートハードウェア、ゲーム、映画・テレビ、マーケティング、教育、ヘルスケアの8つのシナリオにおけるAIの応用効果と業界特性を分析した。

結論として、AI の産業への変革と浸透は注目に値するが、それはタイミングと程度の差があるだけで、存在するかどうかの議論ではない。

AI業界の浸透率：データ基盤が初期速度を決定し、ユーザーの需要が成長を加速

報告書の中で、QuantumBit Think Tankは、AIの産業界への浸透の重要な側面を3つのシナリオと9つの要素にまとめ、産業界の発展の背後にある不変の法則を解読しました。

次の図は、代表的な 8 つの業界を例として示しています。

AI業界の影響マップを見ると、現段階ではAIがさまざまな業界に浸透し、その結果として生じる変化によって、比較的明確な3つの生態学的ニッチが存在していることがわかります。

インテリジェント運転やエンボディインテリジェンスなどの主要産業は、AI技術に対する需要が密接で、強い共生関係があり、強い相関関係を示しています。

第2層には、マーケティング、ゲーム、映画・テレビ、スマートハードウェアが含まれます。最初の3つはAI技術を活用して制作コストを削減し、効率性を高め、ワークフローを深く統合しています。スマートハードウェア業界は、AI技術を通じて業界のアップグレードを推進すると期待されています。

第3層には、教育や医療といった基礎産業が含まれます。これらの産業は、政策支援を受けながらAI技術を積極的に導入していますが、安全性と制御性に対する要求も高くなっています。

全体的に、さまざまな業界における AI テクノロジーの浸透と変革力はさまざまな要因の影響を受けますが、その中でも業界の **データ基盤** と **ユーザー ニーズ** が重要な要因となると考えられます。

AIベンチャーキャピタル：投資と資金調達においてマシュー効果が顕著に表れており、国有企業の介入が増加しています。

2024 年の世界を見てみると、AI は依然として最も収益性の高い産業です。

統計によると、中国のAI産業における資金調達総額は増加しているものの、件数は前年比で減少しており、機関投資家のより慎重で合理的な姿勢を反映している。同時に、マシュー効果がますます顕著になり、資本がホットで成熟した分野を好むようになっている。

さまざまなサブセクターの中でも、インテリジェント運転は際立っており、投資件数と投資総額は他のセクターをはるかに上回っており、多くの企業のIPOの成功は市場に多大な自信と活力を注入しました。

AI+教育、AI+ゲーム、AI+ヘルスケアの各分野でも総投資額が増加しています。調査結果によると、機関投資家は、技術的な難易度が高く、参入障壁が高く、TPF（技術と製品の適合性）に到達するまでの期間が長い分野に、より大きな関心を示しています。

政策面では、政府がAI技術そのものとその様々な産業への応用、特にAIネイティブ産業の積極的な推進に長年注力してきたことから、北京、上海、武漢といった都市ではAI関連の人材や企業を誘致するための一連の政策が導入されています。また、国有企業による頻繁な投資は、これらの政策の奨励と支援を示しています。