『POLITICO』が報じたように、Ecosiaの創業者兼CEOであるクリスチャン・クロールは、Mistralの性能と契約の経済性や、フランスのエネルギーミックスにおいて原子力比率が高いことなどに対する不満を表明していた。その後の『EU-Startups』によるインタビューで、クロールは今回の決定が特定の国のモデルを偏重するものではなく、より手頃な価格でエネルギー効率の高いAIを獲得するためのものだと説明した。
Ecosiaは、アリババのQwen、Z.aiのGLM、Moonshot AIのKimiといった中国発のオープンウェイトモデルの採用を検討していた。これらのモデルは、開発元企業を通じてのみアクセスするのではなく、独立したインフラプロバイダーによって運用できる。
要するにEcosiaは、プロバイダーへの依存を、欧州国外で開発されたモデルを含むさまざまなモデルへのアクセスを提供するインフラ主導のアプローチへと転換しようとしている。そしてこれは、欧州のAI市場において最も重要な動きの一つとなる可能性がある。
POLITICOが報じたクロールのコメントによると、Ecosiaは性能を向上させながら、AI関連コストを約半分に削減することができたという。これは、AI生成の回答を高コストなものにすることなく大量のクエリを処理する必要がある検索エンジンにとって魅力的な提案だ。同時に、市場の現リーダーに対抗できる競争力とコスト効率を備えたオープンウェイトな「主権的代替案」を生み出そうとする取り組みの重要性を雄弁に物語っている。
モデル構築ではなくインフラに注力する
Meliousは、基盤モデルの開発に数十億ドルを投じる企業とは異なるビジネスモデルを追求している。独自のフロンティアLLMを学習させる代わりに、Meliousは欧州のデータセンター内でオープンウェイトモデルを運用し、推論APIを通じてそれらを提供する。これにより顧客は、基礎となる計算インフラを自ら構築することなく、強力なモデルを利用できるようになる。
同社が提供した情報によると、Meliousは再生可能エネルギーによるインフラ、欧州内でのデータ保管（レジデンシー）、競争力のある推論価格設定、広く使われているAI APIとの互換性を強調している。
すでにOpenAIやAnthropicのインターフェース上で開発を行っている企業にとって、この互換性は、モデルの機能やAPI、仕様の違いによる影響はあるものの、アプリケーションの移行に必要な労力を削減する可能性がある。
原理的に言えば、この経済的メリットは魅力的だ。フロンティアモデルの開発には、計算リソース、学習データ、研究、エンジニアリングに莫大な費用がかかる。一方、推論サービスを提供する企業は、既存モデルを効率的に運用し、利用可能なモデルの中から適切な選択を行い、顧客へのサービス提供コストを管理することに集中できる。
