垂直AIの苦い教訓：水平AIの台頭
2025-01-21
この記事では、垂直AIアプリケーション（特定のドメインに最適化されたAI）と水平AIアプリケーション（より汎用的な、スケーラブルなAI）の競争を探ります。著者は自身の経験とハミルトン・ヘルマーの7つの力のフレームワークを用いて、モデルの性能が向上するにつれて、垂直AIアプリケーションが競争優位性を維持するのが困難になることを主張しています。独占的で不可欠なリソースを持つごく少数の例外を除き、ほとんどの垂直AIアプリケーションは最終的に、より優れた水平AIアプリケーションに取って代わられるでしょう。水平AIはリモートワーカーのようなもので、統合が容易で、コストが低く、モデルの進歩を通じて性能が継続的に向上します。著者は自身のAcademicGPTプロジェクトをケーススタディとして使用し、垂直AIアプリケーションがより汎用的な水平AIモデルによってどのように凌駕されたかを示しています。
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