多くの人がテクノロジー業界の世界的巨頭は技術的なブレイクスルーとその成果のオープンソース化を通じて新しいビジネス価値を継続的に生み出していると考えていますが、この見方は部分的にしか正しくありません。彼らが巨大な価値を生み出し続けることができる理由は、技術だけでなくネットワーク外部性 (network externality、もしくはネットワーク効果 network effectとも呼ばれる) と限界収益の増加 (increasing marginal revenue) という経済原理にあります。
「ネットワーク外部性」は、デジタル経済の台頭以来、業界内に浸透してきた概念です。簡単に言えば、少数のテクノロジー企業がユーザー規模とサービスのエントリーポイントを掌握することで、多くの人がそのサービスを使用しサービスの価値を向上させていく好循環を形成することで、わずかな改善により巨大な新しいビジネス価値を生み出すことができることを意味します。ピーター・ティールは、彼の書籍「ゼロ・トゥ・ワン」で、デジタルプロダクトにおけるネットワーク外部性の重要性を強調しています。
例えば Facebook や Google がコンピュータービジョンテクノロジーの認識率 1% の改善を行った場合に10億ドル以上、さらには 100億ドルもの新たな広告価値をもたらす可能性があることを想像してみてください。通常のスタートアップ企業が同じ改善率で技術の向上をしていたとしたらどうでしょうか？巨大な広告基盤と規模の経済はスタートアップ側ではなく業界巨頭の手中にあるため、もたらすことのできる価値は非常に限られています。
「限界収益の増加」は、知識経済において固有の現象であり、知識に依存する経済では知識や技術の投入量が増加すると生産量が増加し、生産者の収益も増加していく傾向のことを意味します。対照的に伝統的な農業経済と工業経済はどちらも物的資源に依存する経済であり、これには明確な排他的特性があります。その価値は、特定の瞬間に1人のユーザーしか使用できず、さらに物的資源には限りがあり、使うたびに消費され使用量が増えるほどコストが高くなり、最終的には生産者の利益の減少につながります。 対照的に知的資源は共有され、同じ知的資源を複数の人が同時に保有し使用することができ、且つ使用されるのみで消費されることはなく、さらには使用過程で新しい資源が生成されていきます。 情報資源や知的資源の利用はまだまだ蓄積と発展の段階であり、繰り返し利用することでコストが下がり収益が増えていきます。
ではテクノロジー業界の巨頭が最先端テクノロジーを無条件でオープンソース化し続けているのはなぜでしょうか？それはオープンソースコードが、彼らの競争上の中核となる優位性ではなく、「ネットワーク効果」と「限界収益の増大」こそが真の競争上の優位性となるからです。 これらのコードをオープンソース化する目的は、既存のネットワーク外部性を活用し、より大きなユーザーベースを形成することです。 TensorFlow や PyTorch のようなフレームワークを開発する新興企業は、それを知的財産として慎重に保護しコア資産と見なし、そこから直接利益を得ようとすることさえあります。しかしテクノロジー業界の巨頭、Google にとって、TensorFlow と PyTorch は他のすべての製品と同様に優れた技術革新ではありますが、その核心的目的は他の製品のネットワーク効果を拡大することであり、2つのビジネスロジックは性質がまったく異なります。
この2つの効果が組み合わさることで、デジタル経済において「強きものがより強くなっていく」現象を生み出し、テクノロジーの巨頭は優秀な人材を吸収し、新しいテクノロジーと新しい知識に投資をし続けることができます。ハーバードビジネススクールの学者もこの経済現象を hub economy (ハブエコノミー) という言葉で表し、ユーザーとサービスのエントリーポイントを掌握する限り、競争上の大きな優位性を得ることを示しています。
しかし、ChatGPT が出現しこの競争上の優位性は突然揺らぎました。 2022年11月以前は OpenAI などの非営利団体がディープラーニングでこれほどの成功を収めることは全くの予想外でした。Microsoft の投資による資金獲得により、OpenAI は ChatGPT の技術を高め、その結果として一夜にして大きな話題を呼ぶに至りました。その応用技術はさまざまな分野に急速に拡大する可能性があり、テクノロジー業界大手のコアビジネスモデルにも大きな影響を与える可能性があります。
もちろん、テクノロジーの巨頭は依然として強力な製品チャネルとネットワーク効果を持っており、これを強化し ChatGPT のもたらす脅威に対抗するため、ChatGPT と同等の技術を各製品に積極的に展開しているはずですが、 テクノロジーの巨頭は今後も高度な AI テクノロジーを競合他社と共有し続けるべきでしょうか？業界はこの潜在的な問題に気付き始めた可能性があり、これは技術的な課題や高尚な普遍的価値の問題ではなく、基本的なビジネス上の問題です。
一方で一部の新興企業はGPT-3でビジネスモデルを直接構築しており、その意思決定や行動は非常に速いと見なされています。しかし、OpenAIが突如としてGPT-3.5をベースにしたChatGPTを公開。さらに、GPT-4 が間もなく登場するという噂もあり、ビジネスモデル全体を GPT-3 に置く企業にとってこれは当然のことながら、まったく予測できないブラックスワンであると言えます。 そして、これが現在のテクノロジー業界の進化の速さそのものなのです。
技術面、ビジネス面において、私たちはテクノロジー業界の劇的な変化を目の当たりにしています。