アリババのQwenはチップ規制を多言語AIの優位性に変えた

2024年、Qwenは厳しい状況の中で登場した。米国の輸出規制により、中国は2022年以降、Nvidiaの最先端チップを入手できなくなっていた一方、AI競争はますます大量の計算資源に報いるものだった。多くの観測者はこうした規制が中国のAIに打撃を与えると考えていたが、Qwenの各バリアントは公開ベンチマークの上位に現れ始めた。

アリババの決定的な動きは、英語中心のフロンティアだけを追うのではなく、多言語対応能力を競争上の切り口にしたことだった。Qwenは、ほとんどのAI学習データに含まれない主要言語、例えばビルマ語、ベンガル語、ウルドゥー語などを扱えるように作られ、エンジニアはほぼどこからでもアクセスできた。これは、米国のプロバイダーがAPIアクセスを遮断した後、地元企業が安定した代替手段を必要としていた中国市場に適合していた。

その結果は完全な同等性ではなかった。アナリストのディラン・パテル氏は、QwenはGPT-4を下回ったままだが、注目を集めるのに十分近く、しばしば形式数学や多言語処理でより強かったと述べた。QwenベースのモデルはHugging FaceのOpen LLMリーダーボードで首位となった。アリババは、自社のTongyi Qianwenモデルが開始時に9万社の企業顧客を抱え、後に220万社の企業ユーザーがいると主張した。XiaomiもQwenをレシピ製品とモバイルアシスタントに統合した。

QwenベースのモデルはHugging FaceのOpen LLMリーダーボードで首位となり、アリババは開始時に9万社の顧客、220万社の企業ユーザーを報告した。

輸出規制により、最先端チップへの力任せのアクセスは戦略的脆弱性となった。

中国企業は、米国のAPI遮断と政府の規制の後、安定した国内アクセスを持つモデルを必要としていた。

多言語および低資源言語の性能は、QwenがGPT-4に匹敵する前から差別化を提供した。

制約が規模拡大を妨げる場合、顧客が完全なフロンティアモデルとの同等性より有用性を重視する、低資源言語サポートのような手薄な能力を選ぶこと。

Qwenの躍進は米国のフロンティアモデルとの差を埋めなかったが、アリババの立場を、AIに適応する中国の既存企業から、信頼できる世界的なモデル競争者へと変えた。その多言語の強みとアクセスモデルは、開発者にベンチマーク順位だけでなく有用性と可用性で選ぶ理由を与えた。同社が主張する採用状況とXiaomiとの統合は、この切り口が製品に広がり得ることを示した。