AI産業年表

AIニュースを単発で追うだけでなく、企業・供給網・技術依存の構造として理解する必要が高まっている。

モデル性能の競争と同じくらい、計算資源を確保できるかが企業競争力になる。

生成AIは単独プロダクトではなく、各産業のワークフローへ組み込まれる段階に入る。

AIが単なる回答生成ではなく、実際の作業を進めるアプリケーション層へ移り始める。

AIの収益性は、モデル性能だけでなく推論をどれだけ安く速く提供できるかに左右される。

AI導入の選択肢が、商用API一択から公開モデル、ローカル推論、専用モデルへ広がる。

AI産業の成長制約が、電力とデータセンター立地にも広がる。

AI計算資源の競争が、GPU単体からデータセンター全体の設計へ広がった。

マルチモーダルAIと動画生成が、生成AIサービス産業の次の焦点になった。

基盤モデル競争が検索、クラウド、OS、企業導入を含む総合競争になった。

企業は用途ごとに複数モデルを比較し、モデル選定が重要な意思決定になった。

OSSモデルが商用APIに対する補完・代替選択肢として強まった。

生成AIの価値が、回答生成から作業実行へ移る方向が明確になった。

生成AIの性能期待が上がり、企業導入と規制議論が同時に進んだ。

基盤モデル市場が単独企業の競争ではなく、複数モデルを選ぶ市場へ向かった。

商用APIだけでなく、公開モデルを使う選択肢が企業と開発者に広がった。

AI産業の制約がモデル開発だけでなく、GPU供給網とデータセンター投資に移った。

モデル企業とクラウド企業の提携が、AIサービスの商用化を左右する構造になった。

生成AIが専門領域から一般利用へ移り、AI産業の成長フェーズが始まった。

生成AIの対象が文章だけでなく画像制作へ広がり、OSSエコシステムの重要性も高まった。

生成AIが文章だけでなく、ソフトウェア開発の作業フローへ入り始めた。

大規模言語モデルの商用化前夜となり、API提供というビジネスモデルが現実味を帯びた。

RNN中心だった自然言語処理から、並列計算に適したTransformer中心の研究へ移る起点になった。