ネイバーはＡＩ半導体企業のヒュリオサＡＩに投資すると同時にサムスン電子とも手を組んだ。ネイバーとサムスン電子は昨年１２月にＡＩ半導体協力に向けたタスクフォースをスタートした。ネイバーのハイパークローバを速く軽く駆動させるためのＡＩ半導体ソリューションをサムスン電子とともに開発するということだ。

ビッグテック企業が出した言語モデルを活用してＡＩサービスを出すスタートアップも相次いで登場する。Ｗｒｔｎテクノロジースはネイバーのハイパークローバを使ったＡＩ作文補助ソリューション「Ｗｒｔｎトレーニング」を出し、スキャッターラボはＧＰＴ－２を利用した対話形チャットボットを作っている。

ＫＡＩＳＴのキム・ジンヒョン名誉教授は「超巨大ＡＩは圧倒的に多くのデータで学習しなければならず規模の戦い。公開されたソースを利用して速くＢ２Ｃサービスを作り生態系に参加することが重要だ」と話す。

◇「ブルーオーシャン」非英語圏に挑戦

韓国企業が狙う市場は非英語圏。カカオブレーンはＫｏＧＰＴの英語・日本語モデルだけでなく、ベトナム語やマレーシア語など東南アジア市場用に拡張していく計画だ。Ｗｒｔｎテクノロジースは作文ＡＩの日本語、フランス語、スペイン語サービスも開発する方針だ。

多様なＩＴサービスを開発・運営した経験はもうひとつの競争力だ。ベンチャー投資会社イエロードッグのユ・ジェヨンＡＩ研究員は「チャットＧＰＴの模倣よりは既存モデルの限界を克服するサービスアイデアで競争力を見付なければならない」と話した。超巨大ＡＩモデル競争が米中対決の様相に広がり、データ・技術の国境紛争が頻繁なのも韓国には機会だ。海外売り上げを得ているあるＡＩスタートアップ創業者は「韓国は価格では米国より、セキュリティでは中国より競争力がある『第３の地帯』で競争力がある」と話した。

◇商用化・高費用・人材が課題

技術と資本、インフラの格差は明確だ。通常ＡＩ言語モデルの性能は人間の脳のシナプスのようにＡＩでも情報伝達媒介役割をするパラメーター（媒介変数）で計るが、２０２０年に発表されたＧＰＴ－３のパラメーターが１７５０億個で、２０２１年にＭＳ・エヌビディアが公開したＭＴ－ＮＬＧのパラメーターが５３００億個だった。ネイバーのハイパークローバのパラメーターは２０４０億個、ＬＧの「エクサワン」は３０００億個水準だ。

超巨大ＡＩを駆動するためのクラウドインフラとコンピューティング費用も軽視できない。ネイバーはエヌビディアのスーパーコンピュータを購入してネイバークラウドが独自に運営しており、カカオはグーグルクラウドを使う。３日のネイバーの業績発表でチェ・スヨン代表は「上半期中にサーチＧＰＴを出したい」としながらも「まだ費用効率化の側面で検討課題が多い」と話した。ＡＩ競争力では大量学習がカギだが、ネイバーのような大企業も費用負担は無視できないのが現実だ。

すでに１億人が使っているチャットＧＰＴはこれを基盤に急成長している。ミスをしてもユーザーのフィードバックを受けて反映する「強化学習」がいまこの瞬間にも行われている。ネイバークラウドＡＩラボのハ・ジョンウ所長は「超巨大ＡＩは資本と人材が大量に必要な特性上、学界よりは企業が中心。超巨大ＡＩ開発企業の研究投資と産学協力がスムーズにできるよう政策支援が切実だ」と話した。

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