AI ベースのアプリケーションは、市場で入手可能なツールを使用して非常に簡単に開発できるようになりました。 MaaS (Model-as-a-Service) は、事前トレーニングされた AI ベース モデルをサービスとして提供し、顧客の AI アプリケーションを強化する方法です。
実装が困難になるとアプリケーションのアイデアが放棄される可能性があるため、ほとんどの開発者は、アプリケーションを強化するための AI モデルのトレーニング、ホスティング、管理を避けたいと考えています。
関連記事: IBM オープンソースの Granite コード モデル、ソフトウェア開発に革命を起こす
MaaS を使用すると、モデル開発のコストをかけずに、アプリケーション要件に合わせて事前トレーニングされた機械学習モデルを簡単に使用できるようになります。これにより、スタートアップ企業は AI モデルを独自に開発するのではなく、コア アプリケーションに集中できるようになります。
諸経費の削減はユーザーにとって有益です
AI モデルのトレーニングとデプロイは、Microsoft Phi-3、Google の Gemini、OpenAI の ChatGPT、Meta の Llama 3、またはその他の利用可能なモデルなどの基本モデルから選択することとは異なります。 AmazonやHuggingFaceが提供するIaaS（サービスとしてのインフラストラクチャ）とは異なります。
MaaS は、単純なクラウド サービスではなく、複雑な機械学習機能を製品に提供する点を除けば、クラウド サービスと比較できます。
AI モデルのトレーニングに関連するオーバーヘッド、人的リソース、資本を節約できますが、これらはすべての企業にとって手頃な価格ではありません。
Microsoft AI プラットフォームの主任プログラム マネージャーである Seth Juarez 氏は次のように述べています。
「モデルを実装しようとしたことがあれば、呪文、Pytorch のバージョン、CPU および GPU 要素の組み合わせが数多くあることがわかります。」
Juarez氏はVentureBeatの取材に対し、 MaaSではこれらの要素がすべて排除されると説明した。オープンソース AI モデルまたは OpenAI などの API ベースのモデルを使用したい場合は、エンドポイント経由でアクセスできるようになりました。
MaaSはビジネスチャンスをもたらす
MaaS は、Microsoft、Alibaba Cloud、Amazon などの大手テクノロジー企業にエンタープライズ ビジネスを活用する機会を提供するため、MaaS は魅力的です。
Microsoft は 2023 年に MaaS プログラムを導入しました。当初は Meta の Llama 2 と Mistralv7B のみを提供していましたが、最近カタログにさらに多くの製品を追加しました。現在、Nixtila の Cor42 JAIS と TimeGen 1 も追加されており、Stability AI と Cohere も間もなく利用可能になる予定だという。
関連記事: AI 基盤モデル市場が英国で懸念を引き起こす
アリババ グループ ホールディングスのテクノロジー バックボーンである Alibaba Cloud も、いくつかのオープン ソース モデルの ModelScope プラットフォームを通じて MaaS サービスを提供しています。 1 年前にローンチされ、開発者や研究者向けにすぐに使用できる 300 の AI モデルが用意されています。
ModelScope の製品は、NLP (自然言語処理) からコンピューター ビジョンに至るまで、あらゆる範囲の AI モデルをカバーしています。
世界最大のビデオゲームパブリッシャーであるテンセントも昨年、MaaSプラットフォームを立ち上げた。そのCEO兼上級副社長のDowson Tong氏は、昨年上海で開催された人工知能世界会議でのスピーチで次のように述べた。
「これらの機能モデルを活用することで、パートナーは独自のシーン データを追加することで独自のモデルを簡単に作成できます。民営化された実装、権限制御、データ暗号化を通じて、ビジネス ユーザーのデータ保護を優先し、安全で信頼性の高いモデルの使用を保証します。」
Tencent Cloud MaaS は、メディア、金融、ヘルスケア、教育など、幅広いさまざまなビジネス分野向けに事前トレーニングされた AI モデルを提供します。
レンタルしてメンテナンスは会社に任せる
Maas カタログに含まれるテンプレートは、企業とのパートナーシップの結果であるか、テンプレートが一貫して機能するように API 構造が構築されています。現在、利用可能なモデルはこれらの制限を満たしており、より複雑な実装方法が必要なため、より複雑なモデルは利用できません。フアレス氏はこう語った。
「そのため、一部は Models-as-a-Service として有効になり、その他は独自のコンテナーに配置して、マネージド推論と呼ばれるもので実行できます。」
Tencent は、大規模な業界標準モデルを活用し、企業データを組み込んでモデルを改良し、オンライン旅行会社向けのロボット顧客サービス モデルを作成したと述べました。このサービスは、顧客体験を向上させるための包括的な休暇計画サービスを顧客に提供します。顧客の名前が開示されていないため、テンセントの主張の正確性と顧客満足度を確認することはできません。ただし、このようなサービスは売上を促進し、収益を向上させるのに役立ちます。
Juarez 氏は、開発者は将来、人間が住宅やその他の不動産を購入するのと同じように、賃貸か所有権に基づいて AI モデルを選択するようになるだろうと述べています。
「基本的には、コンテナー、モデル、Azure ML を所有し、家賃を支払い、メンテナンスを行うことになります。」
同氏は、同社はModels as a Serviceのセットアップを維持しており、ユーザーはニーズに合わせてモデルをレンタルできるが、ユーザーによってはこれらのモデルを使用するために独自の仮想プライベートネットワークを好む人もいるかもしれないと説明した。
GPU メーカーである Nvidia も、Nvidia AI Foundation の一環として、一部の AI モデルを大規模言語でクラウド サービスとして開始しました。同社の最高経営責任者（CEO）ジェンセン・ファン氏は、サービスとしてのAI言語モデリングは「ソフトウェア史上最大のチャンスの1つになる可能性がある」と述べた。
アーミル・シェイクによるクリプトポリタンのレポート