推論型モデルの特徴は、タスクを達成するための計画をAI自身が立てて実行に移すことである。この特徴を生かし、オープンAIやグーグルは、Deep Researchと呼ぶ、段階的な作業計画に基づいたリサーチ・分析支援AIの提供を始めている。
このモデル競争や生成AI普及を支援しているのがクラウドベンダーだ。マイクロソフトはオープンAIとの連携を深め、Azureを軸に（開発者のコーディングを支援する）GitHub Copilotやオフィス製品へのAI統合を進めている。グーグルはアンドロイド端末やクラウド上でのマルチモーダル生成AIの活用に注力し、アマゾンはアンソロピックのほか、複数企業のモデルを運用できる環境をAWS上に構築することで、クラウド市場をリードしている。
中国台頭とインフラ課題
24年後半からは、中国企業の台頭にも目を見張る。とくに注目されたのがディープシークの「DeepSeek-R1」と「DeepSeek-V3」だ。
これらのモデルは性能面で米国の先行企業に匹敵、あるいは凌駕するとされ、中でもDeepSeek-R1は低コストでのモデル構築を可能にし、新興プレーヤーでもAI開発に参入できる環境を切り開いた。高価格なGPU（画像処理装置）を大量投入しなければ高性能モデルはつくれない、という常識すら覆されつつある。
アリババが25年1月に発表した「Qwen2.5-MAX」もその性能で業界にインパクトを与えた。中国勢はメタと同様にモデルのオープン化を進め、グローバル市場での広がりを視野に入れる。
このように、生成AIの商用利用は世界規模で加速しているが、一方で課題も残る。それは、サービス普及に見合うGPUやサーバーインフラの不足だ。生成AIを動かすためには膨大な演算資源が必要であり、とくにAIを活用したサービスが増加する25年以降は、モデル構築以上に、運用インフラの整備・拡大が市場成長のボトルネックになるとみられている。
世界各国でAIに関する規制やプライバシー保護の取り組みが進んでおり、技術と社会制度とのバランスをどう取るかも今後の大きな論点だ。これに呼応する形で、プライバシー重視型AIや（モバイルデバイス上で直接処理する）オンデバイスAIといった技術への投資も活発化している。ユーザーデータを直接収集せず、AIが生成した合成データにより自己学習する技術開発も進んでいる。
生成AIは、もはや単なる技術革新ではない。それは産業構造、働き方、経済戦略、そして国家間競争までをも巻き込むグローバルなゲームチェンジャーである。その行方を見極めることが、次世代の成長をつかむカギとなるだろう。
