#AI価格#オープンソースAI#DeepSeek#Gemma 4#オンプレミスAI#AI戦略
よくある質問
- AI価格はなぜ2年で97%下落したのですか?
- 主因はオープンソースです。MetaのLlama、DeepSeek、GoogleのGemma 4が、OpenAI、Google、Anthropicによる最良モデルへのアクセスを握る寡占構造を崩しました。さらにMixture of Experts(MoE)アーキテクチャとGoogleのTurboQuantは、メモリを6分の1、速度を8倍にしながら同等の精度を達成します。DeepSeek V3.2は今1Mトークンあたり0.28ドル - 2年前のGPT-4は30ドルでした。同水準が、はるかに安価なインフラで届くようになったのです。
- うちの会社はAPIではなく自社サーバーにAIを置くべきでしょうか?
- 次の三つのうち少なくとも一つに該当するなら、答えは「はい」です。(1) 第三者サーバーに送れない機微データ(法務、医療、金融)を扱っている。(2) リアルタイム用途のためミリ秒応答が必要。(3) 自社の文脈で汎用商用モデルを上回らせたい専門データセットがある。Gemma 4の中型版は今、標準的なビジネス用ノートPC上で動きます - インフラの障壁は下がりました。
- 今、もっとも優れたAIモデルはどれですか?
- 「最高の」モデルは一つではありません - 目的に合った最適なモデルがあるだけです。コード分野はClaude Opus 4.6が首位(1549 Elo)。汎用知能ではGPT-5.4とGemini 3.1 Proが互角。画像・動画分析ではGemini 3.1 Proに実質的な競合はいません。大量ルーチンにはDeepSeek V3.2やGemini 2.5 Flashが価格と品質のバランスで8倍優位です。ハイブリッド構成 - ルーチンは安価モデル、精度はプレミアム - で、品質を落とさずにAI支出を60〜80%削れるのが普通です。
