原文タイトル：OpenAI CEO Sam Altman と AWS CEO Matt Garman による Bedrock Managed Agents に関するインタビュー
原著者：Ben Thompson，Stratechery
翻訳：Peggy，BlockBeats

Editor's Note: On April 27, OpenAI and Microsoft just amended their partnership agreement, Azure no longer exclusively hosts OpenAI models, allowing OpenAI to expand its products to other cloud platforms such as AWS.

Note: Azure is Microsoft's cloud computing platform, commonly known as Microsoft Azure. Like AWS and Google Cloud, it primarily provides cloud services to enterprises, including servers, databases, storage, networking, security, AI model deployment, etc.

Externally, this seems to be just a change in cloud service distribution channels; but from the discussion between Sam Altman and AWS CEO Matt Garman, the more critical change is that AI is transitioning from "model invocation" to the "enterprise workflow" stage.

This article is a translation of a tech business analysis from Stratechery's interview with Sam Altman and Matt Garman, focusing on the launch of Bedrock Managed Agents by OpenAI and AWS. It discusses the similarities between cloud computing and AI platform migrations, the challenges of deploying enterprise-level agents, the difference between AgentCore and managed services, and AWS's position in AI infrastructure competition.

Note: Stratechery was founded by tech analyst Ben Thompson and has long focused on tech company strategies, platform economies, cloud computing, AI, and changes in the media industry. Its content consists mainly of in-depth analysis and executive interviews, and it has significant influence in Silicon Valley's tech and investment circles, often seen as an important window into observing the strategic moves of large tech companies.

The core of Bedrock Managed Agents is not only to enable AWS customers to use OpenAI models but to embed the models into AWS's native identity, permission, logging, governance, deployment, and security systems. In other words, what enterprises truly need is not just a smarter chat window but a "virtual colleague" system that can run internally in the organization, access data, perform tasks, and adhere to permission boundaries.

これは今回の協力の最も注目すべき点でもあります：AI 競争の焦点は、「最強のモデルを持っているか」から「モデルを企業インフラにどのようにして組み込むか」に移行しています。個人開発者のシナリオでは、Codex は多くの複雑な問題をローカル環境に依存して解決できますが、企業のシナリオでは、エージェントはデータベース、SaaS、権限システム、セキュリティ境界、およびコンプライアンス要件に直面する必要があります。

ある意味では、この協力はクラウドコンピューティングの初期の論理を再演しています。かつて AWS はスタートアップの立ち上げコストを下げ、小さなチームが自前のサーバーを構築せずにインターネット製品を構築できるようにしました。今日、OpenAI と AWS は企業が AI エージェントを展開する際のハードルを下げ、企業がモデル、権限、データ、およびセキュリティインフラを自前で組み立てる必要なく、AI を実際のビジネスプロセスに組み込むことができるようにしようとしています。異なるのは、これがより迅速に行われ、企業の要求もより緊急であることです。

したがって、この記事が真に議論しているのは、OpenAI モデルが AWS に「掲載」されることではなく、AI インフラが次の段階に入ったことです：モデル、クラウド、データ、および企業の権限システムが深く結合し始めています。将来の競争は、API の価格、チップの性能、またはモデルのランキングだけでなく、企業が安心して使用し、持続的に拡張し、実際に業務を実行できる AI プラットフォームを構築できるかが問われるかもしれません。

以下はオリジナルの文章です：

Introduction

おはようございます。昨日言及した通り、今日の Stratechery の記事は私の公開スケジュールにおいて前倒しされています（木曜日から火曜日に変更されました）；ただし、実際の配信時間は遅れています（東部標準時の朝6時から午後1時に変更されました）、これは今回のテーマが報道の制約を受けているためです。

過去数日間、この制約のおかげで少し微妙な立場にいました：先週金曜日、OpenAI の CEO サム・オルトマンと AWS の CEO マット・ガーマンとインタビューを行いました。トピックは、OpenAI がサポートする Bedrock Managed Agents でした。自然なことに、私が質問したのは、この協力が、OpenAI と Microsoft 間で行われた Azure に対する OpenAI モデルの独占アクセス提供契約とどのように整合するのか、ということでした。

注：Bedrock Managed Agents は AWS が提供するマネージド型 AI エージェントサービスであり、OpenAI がモデル機能をサポートしています。これは企業が AWS 上で OpenAI モデルを呼び出すだけでなく、モデルを AWS 固有の認証、権限管理、ログ、セキュリティ、ガバナンス、およびデプロイメントフレームワークに埋め込み、企業が自社のクラウド環境内で実行可能なタスクを構築し、内部データにアクセスし、権限の境界を遵守する AI エージェントを作成できるようにします。要するに、AWS のエンタープライズ環境で実行される OpenAI エージェントのインフラストラクチャとして理解できます。

日曜日の夜遅く、私は小道で情報を耳にし、Microsoft が月曜日の朝に何か発表するだろうと聞きました。その時私は、先制訴訟ではないかと考えていました！

月曜日になると、Microsoft と OpenAI は契約を見直し、OpenAI が他のクラウドサービスプロバイダー、AWS を含む、彼らの製品を提供できるようにすることで合意したと発表しました。

そうして、このインタビューが生まれました。

私は、Microsoft と OpenAI のこの新しい取り決めが双方にとって合理的だと考えています。以下は、Microsoft の公式記事に掲載された新しい契約の要点です：

· Microsoft は引き続き OpenAI の主要なクラウドパートナーです；OpenAI 製品は主に Azure でリリースされ、Microsoft が関連する必須機能をサポートできない場合やサポートを選択した場合を除きます。OpenAI は現在、どのクラウドサービスプロバイダーを通じても、すべての製品を顧客に提供することができます。

· Microsoft は引き続き 2032 年まで OpenAI モデルおよび関連する製品の IP の使用許諾を受けます。ただし、Microsoft の使用許諾は独占的ではなくなります。

· Microsoft は OpenAI に収益配分を支払わなくなります。

· OpenAI が Microsoft に支払う収益配分は、20230 年まで継続され、技術の進展に影響を受けず、比率は変わらずとなりますが、総額の上限が設定されます。

· 主要株主として、Microsoft は引き続き OpenAI の成長に直接参加します。

私にとって最も重要なのは最後の項目です。これまで Azure は、大規模な OpenAI モデルを提供できる唯一のクラウドプロバイダーであるため、実際に競争上の優位性を有していました。しかし、この排他性は OpenAI を制限しており、特に企業が現在使用しているクラウドプラットフォームでモデルにアクセスできるかどうかがますます重要となるようになりました。私は何度も指摘してきたように、これは Anthropic の重要な競争上の優位性です。要するに、Azure の独占的な権利は実際には Microsoft の OpenAI への投資を損なっています。今年の Anthropic の急速な成長を考慮すると、Microsoft はこの投資を見逃すことはできません。つまり、Azure の差別化優位性が削減されるとしても、Microsoft はこれを注意深く扱わなければなりません。

一方で、OpenAI は明らかに AWS を巨大な機会と見なしており、数年後に Azure に関連する収入の一部を放棄することに同意しています。これは、Azure のマネジメントチームが独占的な権利を失った場合、より受け入れやすくさせるでしょう。なぜなら、OpenAI が Microsoft に収益配分を支払わなくなった後、Azure の損益計算書ははるかに良く見えるからです。OpenAI はまた Microsoft を AGI 条項から解放します。これにより、今後、両社間の合意は 2032 年まで継続されます。

今、明らかになっていることは、OpenAI の注力が今後 AWS に移ることです。そして、最も強力な証拠は、今回のインタビューのトピックである OpenAI によってサポートされる Bedrock Managed Agents です。この製品を理解する最も簡単な方法は、それを AWS 内の Codex と考えることです。Codex がうまく機能することの大部分は、そのローカライゼーションによるものであり、これにより多くの複雑な問題、特にセキュリティの問題が自然に解決されます。ただし、組織内のエージェントが異なる部門やシステムを横断して機能するようにするには、まったく別の課題があります。この製品の目標は、データの大部分が既に AWS に格納されている組織が、この種のワークフローをより簡単に利用できるようにすることです。

このポイントを踏まえて、今回のインタビューでは、AWS がクラウドコンピューティング全体のカテゴリをどのように築き、それがスタートアップ企業に与える影響について話し合いました。また、AI とそのパラダイム転換との間にどのような類似点と相違点があるかについても議論しました。その後、Bedrock Managed Agents について、それが何であり、Amazon の既存の AgentCore 製品とどのように異なるかについて話しました。Trainium についても触れ、なぜチップが多くのAIユーザーにとってそれほど重要ではないのか、そしてGoogle のフルスタック統合に対する重視と比べて、なぜ協力が合理的な選択肢なのかについても話し合いました。

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インタビューに進む。

インタビュー内容

このインタビューはわずかに編集されており、明瞭さが向上しています。

OpenAI が AWS に参入し、Azure の独占時代が終わる

ベン・トンプソン（司会者）：マット・ガーマン、サム・オルトマン——マット、Stratechery へようこそ；サム、お帰りなさい。以前、私は 2025 年 10 月、2025 年 3 月、および 2023 年 2 月にオルトマン氏とインタビューを行いました。

サム・オルトマン（OpenAI CEO）： ありがとう。

マット・ガーマン（AWS CEO）： ありがとう、招待していただきありがとうございます。

MC: Matt, これはあなたが Stratechery に初めて来たことです。残念ながら、私は Sam の出演により、私たちが通常の「ゲスト紹介」セグメントを行うことができないと思います。それに、彼はおそらく私たちがケロッグ経営大学での日々を振り返るのを聞きたがっていないでしょう。しかし、ポッドキャストで卒業生を招待できたことはうれしいです。

Matt Garman: はい、ここに来られてとてもうれしいです。次回はまた来て、より深くお話できるといいですね。

MC: それは素晴らしいことですね。あなたはインターン時代から AWS に関わり、現在は AI の波において AWS 全体を担当しています。AI ビジネスを構築することと、当時の初期の汎用計算ビジネスを構築することを比較すると（一応こう言っておきますが）、共通点としてどのような点がありますか？そして、本当に異なる点は何ですか？

Matt Garman: 私が共通の点と感じるのは、同じ興奮を感じたこと、そして外部のビルダーが以前はできなかったことを始めたことです。AWS を始めた時、素晴らしい点の1つは、開発者が突然、以前は大手企業のみが利用できるインフラストラクチャにアクセスできるようになったことです。過去には、データセンターを構築するために何百万ドルの予算を持つ企業だけが、そのような能力を持っていました。しかし今は、開発者はクレジットカード1枚と数ドルでアプリを立ち上げることができます。これにより、インターネットのビルダーができることが大幅に拡大しました。

当時の考え方は、人々が自分たちがやりたいことを構築できるようになることでした。私たちは彼らに何をすべきかを事前に定めないでしまいました。私たちは、世界中の創造性が存在すると信じていました。強力なツールを彼らの前に置くだけで、彼らは面白くて驚くようなものを作り出すでしょう。

私は、AI がビルダーに与える効果は、少なくとも同じくらい変革的であり、おそらくそれ以上かもしれないと考えています。何が可能になったかを考えてみてください：10年間プログラミングを学ばなくてもアプリを構築できるようになりました。何百人もの大規模なチームを持つ必要もなく、何かをするのに数ヶ月、数ヶ月、さらに数ヶ月かかる必要もありません。小さなチームで迅速に構築し、迅速に反復することができます。AI は世界各地のイノベーションを解き放っています。多くの点から見ると、これは当初の時期と非常に似ています。顧客にもたらす能力を見ると、本当に非常に興奮します。

MC: ただし、AWS が登場した当時、あなたたちは唯一のプレーヤーでしたので、良い点も悪い点も、ある種の意味で自然にあなたたちの身に落ちたものでした。AWS 時代に、計算を置換可能、弾力的、手頃な価格にすることについて多くが議論されましたが、AI 領域、特にトレーニング段階では、勝利するための抽象化の方法は、高度に垂直に統合されたスーパークラスター、非常に先進的なネットワーク、ソフトウェアとハードウェアの密接な連携により、より先進的に見えます。あなたたちにとって、これは予期しないものでしたか？なぜなら、今回はあなたたちはゼロから始めているわけではなく、「私たちだけがここにいる人々」でもありません。過去に、大規模計算について特定の理解を持っていましたが、少なくともAI の最初の数年間では、それが完全に整列していないように見えました。

Matt Garman: 私たちにとってどれだけ異なるかはよくわかりません。本当に異なると思うのは、驚異的なスピードでの採用だと思います。これは多くの人にとって驚きかもしれません。Sam、異論があれば追加してください。しかし、人々がこれらの能力のスピードを受け入れ、それらの能力に追いつくスピードは、私たちの想像を超えています。

これは私たちがクラウドコンピューティングを始めたときとは非常に異なります。当時、本当に長い時間をかけて、本を売っている会社がなぜ計算能力を提供するのかを説明しなければなりませんでした。クラウドコンピューティングとは何かを説明するのに非常に多くの努力が必要でした。人々がよく忘れることが多い努力がそこにはあります。しかし、2006年には、世界のコンピューティングがクラウドに移行することが当然のように思われる人はいませんでした。その時には、大量の説明と推進が本当に困難でした。

司会者：では、今も説明が必要だと思いますか？初めは多くの人がトレーニング時代に焦点を当てていましたが、あなた方は「私たちが考えているのは推論時代だ」と言います。別のものになるでしょう。再びその説明力を活用する必要がありますか？

Matt Garman: 必要ですが、人々が何を言っているのかを理解するスピードは完全に異なります。ですので、確かに、人々を「これはかっこいいものだ、スマートなチャットボットと会話できる」というところから「それは本当にあなたのビジネスで作業をしてくれる」というところまで引き上げるには、教育プロセスが必要です。しかし、技術の進化のスピードからすると、このプロセスは既にかなり速いものです。

司会者：お約束しますが、すぐに今日の製品の話題に入ります。ただし、Sam、スタートアップエコシステムの観点から振り返ると、AWSは明らかに変革を遂げ、スタートアップのハードルを根本的に変えました。今や誰もがスタートアップを開始できます。シードラウンド、エンジェル投資家も出現し、資金調達のハードルが引き下げられました。あなたはPPTで「サーバーを購入する」と書かなくてもよく、まずアプリを作成し、その後にAラウンドやその他のラウンドを行うことができます。

あなたの視点から、かつてAWSが開いた世界と比較して、今日のAIが開いた世界にはどのような違いがありますか？また、どのような類似点がありますか？

Sam Altman: 私は、これまでに4回の大規模な起業支援プラットフォームの時期があったと考えています：インターネット、クラウド、モバイル、AI。これら4つの時期のうち、私が成人として経験した最初のものはクラウドでした。YCの初期において、このことがどれだけスタートアップに影響を与えたかを過小評価するのは難しいと思います。

それ以前に、スタートアップはホスティング施設のスペースを借り、サーバーを組み立て、機器を設置する必要がありました。これは非常に複雑な作業であり、多額の資金調達が必要でした。そして突然、クラウドが現れました。クラウドはYCの設立後に登場したはずで、おそらくその翌年です。

司会者：私はちょうどこれについて尋ねようと考えていたのですが、要するに、YC とクラウドは、当時ご自身が認識していた以上に密接に結び付いていると感じましたか？

Sam Altman： 当時、私たちはそれらが非常に密接に関連していると感じていました。YC は最初からクラウドの波に乗って前進していると感じました。AWS の前にも、いくつかの初期のクラウドサービスの例がありました。

司会者： もし AWS が存在しなかったら、スタートアップを立ち上げるために必要な資金は、実際に以前よりもはるかに少ないですね。

Sam Altman： これは大きなエンパワーメントの変化であり、それがなぜ当時の YC がとても狂ったように聞こえたのかです。人々は、「数万ドルでスタートアップを投資するなんて不可能だ、サーバーのコストだけでもその額を上回るから」と言いました。ですので、これはスタートアップが少額の資本で成し遂げられることを完全に変えました。

通常、大きなプラットフォームの移行が発生し、過去よりも速いサイクルで、より少ない資本で事を成し遂げることができる場合、スタートアップは成功します。これは大企業に勝るスタートアップのクラシックな方法です。私のキャリア初期に、このような変化がもたらされたクラウドを目の当たりにしました。今では企業が AI を基盤に製品を構築しているのを見て、方向性は非常に似ていると感じます。しかし、Matt が言うように、今回のスピードは非常に狂ったものです。

司会者：こういった状況がありますか：既存の大企業、これらの業界の巨人たちが、当時のクラウドコンピューティング導入よりも遥かに速いスピードで AI を採用していると？

Sam Altman： もちろん、そのような状況はますます増えています。しかし、私が言っているのは、スタートアップ企業の収益成長の速さも含まれています。最近、私は YC でスピーチをしましたが、最後に質問しました。「今日、良いカンパニーが YC を卒業するとき、皆がその収益をどの程度期待しているか？」と。彼らは言います、「その答えは毎月変わっています。同じバッチの中でも、バッチが始まるときと終わるときでは、答えが異なります。」これは今までになかったことです。人々がこの新しいプラットフォームに基づいて事業を拡大する速さが、私が過去に見たことのないものです。

司会者：Matt、クラウドの時代全体を通じて、AWS は基本的にすべてのスタートアップの選択クラウドでしたが、これはあなたたちに大きな優位性をもたらしました。そして今日、あなたたちがまだ選択クラウドである理由は何ですか？なぜなら、今は多くの人が OpenAI API 上に製品を構築しています。それとも実際には、「私たちは非常に異なる視点からこの市場に参入してきた。既存の膨大な顧客基盤があり、彼らは皆、AI 機能を要求していますが、Sam が言うように、この全スタートアップグループに対して、私たちの可視性はそれほど高くない」と感じていますか？

Matt Garman： ここにはいくつかの側面があると考えています。まず第一に、この協力関係に非常にワクワクしていますし、多くのスタートアップにとって非常に重要な意味を持つとも考えています。しかし、今日でも成長中の多くのスタートアップと話すと、拡大しているスタートアップのほとんどはまだ AWS 上で拡大していると言えます。その背後にはさまざまな理由があります。スケールがあり、可用性があり、セキュリティがあり、信頼性があり、他の ISV パートナー生態系も AWS 上にあり、顧客も AWS 上にいるからです。

ホスト：（笑）皆、気に入ろうと気に入るまいと、みんな AWS コンソールを使ったことがあるので、慣れていますね。

Matt Garman： そして私たちは彼らを助けます。クレジットを提供するだけでなく、システムの構築方法、go-to-market の考え方、およびその他の多くのことについてアドバイスをするなど、スタートアップを力強くサポートするために多くの時間を費やしてきました。多くのスタートアップがこれを高く評価していると思います。私たちは、これを確実にするために多くの時間とエネルギーを注いできました。なぜなら、私たちは本当に、スタートアップが AWS の生命線であると信じているからです。最初からそうであり、Sam が言ったように、今日も同様です。私は今も毎四半期、シリコンバレーなどに直接出向いて、スタートアップと直接会い、彼らが何に取り組んでいるのかを聞き、私たちが構築しているものが本当に彼らのニーズを満たしているか確認しています。

ですので、今日、スタートアップの関心を引く競争は確かに 20 年前よりも多いです。しかし、このことは私たちにとって依然として過去と同じくらい重要です。私たちは、これらのスタートアップのニーズを満たすために多くの時間を費やしています。

ホスト：言えることは、OpenAI API に直接基づいて製品を構築している人々、Azure バージョンの OpenAI サービスを使用している人々よりも、このようなスタックを採用している可能性が高い：通常の計算は AWS に置き、AI 部分は OpenAI を使用する？

Matt Garman： これは今日、多くのスタートアップにとって非常に一般的なパターンだと思います。完全にその通りです。

Bedrock Managed Agents：AI エージェントを企業のワークフローに組み込む

ホスト：これで、今日の発表に移ります：OpenAI がサポートする Bedrock Managed Agents。私が正しく理解しているとおり、この製品のセールスポイントは単に OpenAI モデルを AWS で使用できることだけではなくーーこれはまだ許可されていないはずだと考えていますーー、OpenAI の最先端モデルが AWS ネイティブのエージェントランタイムに包括的に組み込まれており、その中には ID、権限状態、ログ、ガバナンス、展開などが含まれています。Sam、これは正確に表現されていますか？

Sam Altman: はい、かなりうまく要約されています。

ホスト: ありがとうございます。それでは、これは具体的には何でしょうか？今、簡単な言葉で説明してください。

Sam Altman: 私が考えるAIの次の段階は、「エージェントにテキストを提供し、より多くのテキストを受け取る」という段階からさらに進化し、「コードの塊を提供し、より多くのコードを返す」という段階を経て、新しい段階に入ることです：これらのエージェントは企業内で実行され、さまざまなタイプの仕事を遂行します。

「バーチャル同僚」という言葉は、私がこれまで聞いたすべての説明の中で最も適切なものですが、まだ誰もがこれを最も正確に表現する言葉を見つけていません。私たちは、このような状態を持つエージェントを構築したい企業を支援する新製品を共同で開発しており、それらを実際に作成し、使用可能にする手助けをしています。再度強調しますが、私たちはまだ、世界が最終的にこれらのエージェントについてどのように議論し、それらをどのように使用するかを把握していません。ただし、Codexで起こっていることを見れば、私たちがこれらすべてがどこに向かっているかを見る手掛かりとなります。

ホスト: AIエージェントを本当に稼働させるには、モデルだけでは不十分です。それにはランタイム環境、呼び出し可能なツール、タスクの状態、メモリ、権限管理、および効果評価などの一連の補助システムが必要です。さきほど「状態」という言葉を特に強調しました。モデル以外のこの基盤インフラストラクチャは、エージェントが実際に機能するのにどれほど重要でしょうか？

Sam Altman: その重要性は非常に強調されるべきです。私は今、ハーネス（Harness）とモデルをまったく別のものとして見ていません。私自身の使用経験から言えば、Codexでタスクを開始すると、私に驚くべきことを達成してくれたとき、非常に明確なことは、私がいつも......

ホスト: モデルが強力なのか、ハーネス（Harness）が強力なのか？

Sam Altman: そうですね。

ホスト: では、ハーネス（Harness）はモデルとどの程度連携して開発されたのでしょうか？この統合はどこで行われましたか？ポストトレーニングで？プロンプトで？この統合が機能する要因は何でしょうか？

Sam Altman： その両方があります。実際、これは事前トレーニングプロセスの一部ではないです。しかし、ここで面白い現象があります：過去には、非常に分けられると考えていたものが、システムにますます深く焼き込まれていくことが何度もありました。

たとえば、私たちが最初にツール呼び出しの方法を理解したとき。今ではそれがこれらのモデルの使用の重要な部分になっていますが、最初はトレーニングプロセスに深く統合する必要があるとは考えていませんでした。時間の経過とともに、私たちはこの分野でますます多くを行っています。

また、モデルとハーネスシステムは、時間の経過とともにますます統合されると思います。さらに、前処理と後処理も最終的には時間の経過とともにさらに統合されると予想しています。この言葉はありきたりなもののように聞こえるかもしれませんが、非常に、非常に真実だと思うので、言わせてください：私たちはまだ非常に初期の段階にあります。この業界が本当に成熟するまでには、おそらくまだ Homebrew Computer Club の時代と同じくらいの段階にあるでしょう。

ホスト：これが興味深いと思う理由でもあります。数週間前に書いたのですが、どんなバリューチェーンにも、最終的に統合ポイントが現れることになります。そのポイントは非常に重要であり、2つの部分が結合されなければならないため、物事を機能させるためには。時間の経過とともに、多くの価値がその場所に明らかに沈殿するでしょう。当時私の判断は、ハーネスシステム（Harness）とモデルの統合がその重要なポイントであるというものでした。これはもちろんあなたの利益にかなっている、しかし、あなたもこの判断に同意しているようですね。

Sam Altman： それは確かに私の利益にかなっていますし、私も同意しています。しかし、もう少し広く言えば、本当に重要なのは、Codex にしたいことを入力して、それが本当に起こるということです。

ホスト：実装の詳細に興味はない。

Sam Altman： 私たちがこれらのことを模索している過程で、そのような例があまりにも多くあります：最初はシステムプロンプトのレベルで問題を解決する必要があるものが、後では必要がなくなります。総合的な観察点は、モデルがより賢くなるにつれて、あなたが望む方法でそれらを行動させる柔軟性がますます増すということです。これは当たり前のことのように聞こえるかもしれませんが、本当にそうなのです…。

ホスト：10歳の子供に何かをさせる方が、5歳の子供に何かをさせるよりも簡単です。

Sam Altman： GPT-3 時代を振り返ると、これらのモデルから少しの実用性を引き出すために行わなければならなかったことを考えると、今では全くそのようなことをする必要がありません。なぜなら、モデルは当然のことながら理解し、事を遂行するために即座に使えるようになっているからです。このトレンドはさらに進む可能性があります。

Matt Garman： 1つ補足させてください。私は完全に Sam の話に同意します。そして、顧客とのコミュニケーションを行うとき、彼らは実際に自分たちのシステムに何をしたいのか非常によくわかっています。今回の共同作業の前に、顧客はある程度自分でこれらのものをまとめることを余儀なくされていました。彼らは、これらのモデルやエージェントが何らかのものを覚え、うまく協力し、彼らの既存のシステムに統合されることを望んでいました。そして、これは第三者ツールだけでなく、彼ら自身のツールも含まれます。彼らは、これらのエージェントが自分たちのデータやアプリケーション、および稼働環境を理解し、自分たちのために望ましい行動ができることを望んでいました。そして今日、少なくとも現時点では、すべてのこの統合作業は各顧客が自ら行う必要がありました。

したがって、今回の共同作業の一環として、これらのものをより密接に連携させ、顧客がやりたいことをより簡単に達成できる製品の新しいタイプを共同で構築することがありました。例えば、アイデンティティ機能が製品に組み込まれています。データベースに接続して認証を完了する機能も、AWS VPC（Virtual Private Cloud）内で行います。OpenAI API が片側にあり、AWS がもう片側にあるだけでも、理論的にはこれらのことを実現できます。しかし、私たちはこのものを共同で構築することで、顧客がより簡単に、より迅速に価値を実現し、自社の環境で達成したいことを成し遂げられるようにしました。

Host: つまり、汎用ハーネスシステム内に実行可能なエージェントを構築できるということですが、それはかなり難しいのですか？それとも、これらのものが結びついていないと、実際にはできないことがあるということですか？

Sam Altman： 以前の比喩に戻ると、AWSが登場する前、機械室の仕切りに立ってサーバーをいくつか購入し、それらをどのように接続するかを理解し、ネットワークエンジニアを雇えば、本当に多くのことができました。多くのことが実現できました。そして突然、AWSコンソールにログインして、「追加のS3インスタンスが必要だ」とかのようなことをクリックするだけで、より多くのことができるようになりました。なぜなら、基礎作業に必要な起動エネルギーと作業量が大幅に削減されたからです。

今日、モデルを使っても多くのことができます。しかし、私が誰かが当社のモデルを使用しているのを見るたび、またはMattがさきほど言及したワークフローを構築しようとしているのを見るたびに、私は葛藤します。一方で、彼らがこれらのモデルを非常に素晴らしいと感じ、それが魔法のような技術であると考えていることを喜んでいます。しかし、同時に、その何かを本当に実行するためには、あまりにも多くの苦痛と苦しみを経験しているため、私はイライラしています。

これは、これらの製品を構築する開発者にとってだけでなく重要です。 ChatGPT を使用するだけでも、ここからそこにコピー＆ペーストしようとして複雑なプロンプトセットを作ろうとする人々を見ると、これらがすべて消失することを知っていると、それは私をワクワクさせます。現時点ではまだすべてが非常に初期段階であり、状況はあまり良くありません。

ホスト：BBEdit との統合をキャンセルしない限り、大丈夫です。それは ChatGPT アプリで私が最も好きな機能です、間違いなく。

注：BBEdit は macOS 上の伝統あるテキストおよびコードエディタです。ここでホストが冗談めかして述べており、将来の AI エージェントがコピー＆ペーストや手作業を減らす一方で、ChatGPT がローカルエディタとの連携を維持することを望んでいると述べています。

Sam Altman： わかりました。

ホスト：（笑い）ありがとうございます。

Sam Altman： 第一に、現時点でこれらのことを行うことは本当に困難です。私たちは、それをはるかに簡単にできるようにすると、開発者や企業にとってより多くの価値をもたらすと考えています。第二に、現在、多くのことが確実に機能していません。私たちの今回の共同作業を通じて、これは使いやすさに関する物語だけでなく、「自分で colo を設定する必要はもうない」といった問題だけでなく、一緒に多くの新しいことを発見し、人々がこれまでにできなかった製品やサービスを構築できるようにするでしょう。

Enterprise Agent の真の難しさは、権限、データ、およびセキュリティにあります

ホスト：後で「構築できるもの」に戻りたいと思います。ただし、まずCodexに戻ります。Codex はハーネスとモデルの組み合わせであり、ローカルで実行されます。なぜ今、エージェントをローカルで動かすことがより簡単になっていますか？

Sam Altman： 実際、最初はクラウドで動かすようにしていました。最終的には、確かにクラウドで実行してもらいたいと考えています。

ホスト：もちろんです。私は、このクラウド製品への移行の経路をたどっているときに質問しています。ですが、なぜ再びローカルに戻ったのですか？

Sam Altman： なぜなら、全ての環境がそこにあるからです。あなたのコンピューターはすでにセットアップ済みですし、データもそこにあります。あまり考えることなく、すぐに実行することができます。これは最終形態ではないものの、立ち上げるのが簡単だからです。

しかしながら、本当にエージェントがクラウドで実行される世界に入ることは、明らかに素晴らしいことでしょう。非常に高いインテンシティのタスクを持っている場合やコンピュータをシャットダウンする必要がある場合、または他の場合に、作業をクラウドに委ねて処理を続行することができます。この方向性は明らかに素晴らしいものになるでしょう。しかし、現時点では、提供できる使いやすさという点では、ユーザーのローカル環境を使用する方が圧倒的に有利であると言えます。

ホスト：私の理解方法があります。過去のセキュリティモデルは、まるで「城と堀」のようなモデルでしたが、今では新しいゼロ信頼セキュリティモデルに移行しているようです。すべてに適切な権限構造、認証メカニズムなどが必要です。私にとって、ローカルでの実行はある種の自己課金型の「城と堀」のように思えます。すべてがローカルにあり、それらに問題がないと仮定しやすく、取り扱いも簡単です。

そして、私がこの製品の理解の一つの方法として抱いているのは、これらすべての部分が本番環境で実際に機能するようにすることです。すべてをローカルに配置できるわけではないということです。最初からこの環境で実行する必要があります。 Matt、この主張はあなたにとっても成り立ちますか？

Matt Garman： 任意の計算環境がクライアントを完全に取り除いたとは思いません。ローカルでの実行には確かに利点があります。たとえば、ほとんどのiPhoneアプリにはローカルコンポーネントがある理由があります。それが接続性、遅延、ローカル計算、ファイルやアプリへのアクセスであったりといった理由です。

ローカルクライアントには独自の特性があります。Samが言及したように、それはシンプルでうまく機能しますが、それでも制限されており、境界が存在します。ローカルノートパソコンの拡張はできません。持っているものが全てです。企業環境に入ると、2人の間で共有するような場合、事態はより複雑になります。権限、セキュリティ境界を考慮する必要があり、より複雑になります。

したがって、ここには多くの側面があります。ローカル環境が悪いものであるとは言いません。それは単に別のものです。最終的には、ローカルとクラウドの間に橋を築きたいと思うでしょう。

ホスト：これが私の問題です。クラウド時代には、コンテナがあり、ローカル環境と本番環境を近づけるのに役立ちます。しかし、このエージェントのシナリオでは、エージェントを処理する場合、あなたはそのように言ったように、それは仮想的な同僚のようなものであり、または何か類似のものです。それらが独自のアイデンティティ、権限を持っている場合、それでもそれらを構築するだけであっても、最終的にそれらを展開する環境に存在する必要があります。私にとって、それはそのように思えます。

Sam Altman： 私たちがまだ明確にすべきことがたくさんあると考えています。例を挙げると、ある企業の従業員である場合、あるサービスを使用する際に、1つのアカウントだけを持つべきかどうかです。そして、あなたのエージェントはあなたのアカウントを使用すべきか？それとも、あなたのエージェントは別のアカウントを使用すべきで、そうすることでサーバーが誰かを区別できるようにするべきか？

司会者：または、たくさんのエージェントを持ちたいと思う場合はどうでしょうか？

Sam Altman： その通りです。私たちが本当に必要としているものは、私たち自身がまだ理解していない何かだと疑っています。たとえば、Ben のエージェントが Ben の身分でログインすると、それはBenのアカウントを使用しますが、自分自身を本当のBenではなくエージェントであるとマークするかもしれません。私たちがこの問題を考えるための基本的な概念さえ持っていませんが、それについて考える必要があるかもしれません。

そして私の考えでは、これと同様のことがさらに50件存在するでしょう。エージェントが労働力に加わり、ますます高い自律性とタスクの複雑さで行動する中、ソフトウェアの動作方法、企業内でのアクセス制御、そしてより広範なインターネット全体での権限に関する多くの心のモデルが進化する必要があります。

司会者：Matt、あなたはエージェントのセキュリティ、アクセスポリシー、および関連する問題についてどのように考えていますか？

Matt Garman： はい、私は確かに、このような作業負荷をクラウドに移行する際、中央集権的な組織として、安全に関連する部分により多くの制御を加えることができると考えています。私たちは常に顧客と対話しており、これは彼らが懸念していることです。彼らはこう言うでしょう：「私はこれらの強力なモデルとエージェントがもたらす可能性が大好きですが、ミスを犯して企業を終了させるに足る出来事を起こさないようにするにはどうすればよいですか？」

この種の懸念は非常に実在します。

私は、この点で私たちが助けることができると考えています、なぜなら、これらの問題は解決できるからです。ですから、顧客にある信頼を持ってもらうことができると考えています：たとえば、「それはこのVPC内で実行されています」と言うと、少なくともその境界線を制御できるようになり、どこにアクセスできるかがわかります；または、特定のゲートウェイを介して、環境内の他の部分にロールを割り当てるのと同じように、そのエージェントに権限を与えることができます。

これらは、過去20年間に構築してきた能力です。私たちは、Y Combinatorのスタートアップだけでなく、世界中の銀行、医療機関、さらには世界中の政府機関がAWSを利用できるようにするために、このような構造の周りに非常に豊かな機能を構築してきました。 AWSを中心に構築されたセキュリティ構造全体は、技術を活用するための企業の行動をさらに加速させ、安全なバリケードを提供するのに役立つと思います。

多くの場合、企業全体、特にリスク回避志向の強い業界においては、これらのセキュリティバリケードがあると、「それがこのサンドボックスで実行されている限り、迅速に前進することに同意します」と言えると、多くの顧客がこれらの技術をより広範なシナリオに適用し始めるのを支援できます。

司会者：先ほどお話しいただいた多くの能力は、AWS が過去20年で構築してきたものであり、現在、それらをエージェントに活用しようとしているところです。これらの能力は、今日、AgentCore を介して公開されています。それでは、OpenAI に支援される Bedrock Managed Agents と Bedrock AgentCore の関係は何ですか？

注：AgentCore は、企業がAIエージェントを開発するためにAWSが準備した「基本ツールセット」または「基本コンポーネントプラットフォーム」と理解できます。この関係を理解するには、AgentCore = 基本ブロック；Bedrock Managed Agents = AWS と OpenAI が組み立てた完成品ソリューション

Matt Garman： 一緒に構築した多くのものは、AgentCore のビルディングブロックに基づいており、これらの部分を組み合わせています。

司会者：つまり、それはエージェントコアの上に位置するスーパーセットのようなものですか？

Matt Garman： AWS チームと OpenAI チームは、AgentCore のコンポーネントを共同で使用し、さらにOpenAIモデルおよび他の多くの部分を組み合わせて、この製品を共同で構築しました。

AgentCore は、私たちが提供する一連の基本ビルディングブロックとして理解できます。AWSでは、もしエージェントワークフローを自分で構築したい場合は、これらのモジュールを直接使用することができます：たとえば、メモリコンポーネント、セキュアな実行環境、権限管理機能など。これらの能力を独自に構成し、ビジネスに適したエージェントシステムを組み合わせることができます。すでに多くの顧客がこれらの能力を本番環境で実行し、多くの素晴らしいアプリケーションを作成しています。

司会者：しかし、OpenAI を使用しないと。

Matt Garman： ただし、OpenAI を使用しないと。彼らは今日、異なるモデルを使用する必要があります、その通りです。実際、違う、これも完全に正確ではありません。私たちは実際にOpenAIを使用している人々もいます。

司会者：ああ、別のクラウド上のモデルを呼び出すだけ、または類似の方法。

Matt Garman： 彼らは直接OpenAIモデルを呼び出します。ですので、今日誰かがOpenAIを使ってこの作業を行ったことは確かですが、Bedrockのネイティブな方法で内部で使用されているわけではありませんでしたが、それでも使用されています。これはオープンなエコシステムであり、さまざまな機能を引っ張り寄せて、構築したいものを構築できます。私は人々がこれを引き続き行うであろうと確信しています。

外部には、何人かのビルダーがいます——Samのたとえ話を借りると——今日はすでに必要がないにもかかわらず、彼らはまだ自分でコンピュータを組み立てるのが好きです。人々は構築することが好きです。私たちは、長い間、人々が自分自身のエージェントを引き続き構築し続けると考えています。しかし、そのうちのほとんどの人々は、より簡単な方法を望むでしょう。彼らはすべての部分を自分で構成したくないのです。それが今回の協力で導入したものの一つです。

ホスト：この違いをもう少し明確にしたいと思います。Bedrock Managed Agentsはマネージドサービスですが、ユーザーはAgentCoreを使用して、AWS上または他のクラウド上のモデルに直接アクセスできます。Sam、これはAzure上のOpenAIとの違いを構成していますか？要するに、Azure上では、ユーザーは主に直接OpenAI APIにアクセスします。一方、Amazonでは、今回はより完全なマネージドエージェントサービスとなります。この理解は正しいでしょうか？

Sam Altman： はい、正しいです。

ホスト：それについて非常に自信を持っていますか？さまざまな条件や範囲において正確に定義されており、将来的に問題になることはありませんか？

Sam Altman： はい。時間の経過とともに事柄は進化すると考えていますが、出発点として、私はこの方法に非常に自信を持っています。

ホスト：これはAWSの独占製品になりますか？それとも、同様のマネージドエクスペリエンスを他のクラウドでも提供する予定がありますか？

Sam Altman： はい、私たちはAmazonとだけこの取り組みを行います。このことにとても興奮しています。

ホスト：この独占的な要素のうち、それが「見て、私たちはすべてのAPIでAmazonを使用しているので、当然Amazon上にしかない」という単純なもののどれくらいですか？それとも、これは単純に「私たちはAmazon APIを使用している」というだけでなく、全体的なマネージドエクスペリエンスの考え自体が、現時点ではAmazonに配置されるというものですか？

Sam Altman： 精神的には、私たちはこれが両社間の共同取り組みであることを望んでいます。

ホスト：了解しました。プレスリリースでは、1つポイントが触れられており、それはさっき Matt が言及したことに関連しています：理論的には、他の API を呼び出して、すべてを自分で組み立てることができます。しかし、このケースでは、顧客データは AWS 内にとどまります。ですので、OpenAI は実際に何を見ることができるのでしょうか？この言葉の意味は何ですか？

Matt Garman： はい。基本的にすべてがお客様の VPC 内にとどまり、データは Bedrock 環境内で保護されます。

注：VPC は Virtual Private Cloud の略で、AWS 内で企業が作成した「プライベートクラウドネットワークスペース」を指します

ホスト：了解しました。この製品は OpenAI モデル上で Bedrock を通じて実行されるということですが、これらのモデルは Trainium 上で実行されるのですか？

Matt Garman： これらは異なる方法でミックスされて実行されます — 一部は Trainium 上で、一部は GPU 上で実行されます。

注：Trainium は AWS が独自開発した AI アクセラレータチップで、大規模モデルのトレーニングと推論をサポートします。NVIDIA GPU と同様、これは基礎となる計算リソースの一部です。一般的な企業顧客にとって、通常は Trainium に直接アクセスする必要はなく、Bedrock などのマネージドサービスを介して基礎となる計算リソースを使用します

ホスト：これは単に時間的要因からですか？数ヶ月前のアナウンスで触れられたように……

Matt Garman： 一部は時間的要因、一部は能力的要因です。私たちはシステムを共同構築する過程で、異なるコンポーネントをミックスして、異なる部分に適切な基盤を構築していくと思います。しかし、時間の経過とともに、ますます多くの部分が Trainium 上で実行されるようになるでしょう。

Sam Altman： これらのモデルが Trainium 上で実行されることを非常に楽しみにしています。

AI プラットフォームの競争、モデルからインフラストラクチャへ

ホスト：想像がつきますね。Matt、Trainium について、すぐの質問がありますが、また一般的な質問でもあります。Trainium に関して現時点での理解が、こういうものなのか確認したいです。Trainium という名前は非常に不運です。なぜなら、将来、それが本当に重要になるのは推論であること実際、主に Bedrock のようなマネージドサービスを介して表示されるであろう。つまり、顧客は具体的にどの計算リソースを使用しているかさえわからないかもしれません。この理解は公平ですか？

Matt Garman: まず、私は AWS のすべてのサービスのひどい命名に責任を負います。

司会者: 大丈夫です。私は Stratechery という口コミで有名なウェブサイトを持っていますので、ひどい命名のことは完全に理解しています。

Sam Altman: Trainium という言葉はかなりかっこいいと思います。

Matt Garman: 実際にかなりかっこいいです。

司会者: この言葉はかなりかっこいいですが、それはトレーニングチップではなく、推論チップのような感じがします。

Matt Garman: そうですね。ただし、命名はともかく、それはトレーニングと推論の両方に利用されます。正直なところ、私たちを非常に興奮させるチップです。現行世代であれ、将来のバージョンであれ、それは巨大なビジネスになると考えています。そして、それは私たちが共同で行う多くのことの重要な推進力になるでしょう。

ちなみに、GPU と同様に、多くのこの種のアクセラレータチップとのやり取りは、抽象化レイヤーを介して行われると思います。ほとんどの顧客は実際には GPU と直接やり取りすることはありません。おそらく、自分のノートパソコンでグラフィクスなどの場面に使用する場合を除いてです。しかし、OpenAI とやり取りしているときは、彼らが GPU で実行しているかどうかに関係なく、GPU とやり取りしているわけではありません。あなたが Claude とやり取りしているときは、それが GPU であろうと、Trainium であろうと、TPU であろうと、それらのチップと話しているわけではないのです。インタフェースと話しているのです。

また、ほとんどの推論は、わずかな数のモデルによって行われています。ですので、5つのモデル、10個のモデル、20個のモデル、100個のモデルであっても、何百万人もの人々がこれらのチップに直接プログラミングを行っているわけではありません。将来も同様です。これらのシステムは非常に複雑で規模も大きいため、モデルをトレーニングするには、それをトレーニングするための十分な資金を持っている人はほとんどおらず、それらを実際に管理できる人もほとんどいません。これらは非常に複雑なシステムですが、OpenAI チームは大規模な計算クラスターから驚くほどの価値を引き出す能力を持っています。しかし、そういったチームを持っている人はほとんどいません。具体的なチップが何であるかに関わらず、私はそれがすべてのアクセラレータチップに適用されると考えています。

Sam Altman: ベン、私はますます感じているのですが、私たちが会社としてやらなければならないことは、トークン工場になることです。しかし、顧客が本当に気にしているのは、私たちが最低価格で最高のインテリジェンスユニットを提供し、彼らが望む数と容量で納品できることです。

司会者：現在の価格設定方法、つまりトークン単位での価格設定をこれからも維持すると思いますか？長期的には、これは合理でしょうか？

Sam Altman： 非合理です。実際、私たちがたった今リリースした 5.5 モデルは興味深い例です。1 つのトークンあたりのコストは 5.4 よりもはるかに高く、しかし同じ回答を得るために必要なトークンの量が大幅に減少しています。実際、あなたはこの回答にいくつのトークンを費やしたかには関心がありません、単にその作業が完了することを望んでいます。あなたが望んでいるのは価格であり、そして得られる能力です。

だから、私がトークンファクトリーと呼んだのは間違いかもしれません。私たちはむしろ知能工場（ntelligence factory）であり、もしくはそのようなものです。私たちは、できる限り多くの「知能ユニット（intelligence units）」を最低価格で提供したいと考えています。より大きなモデルがより少ないトークンで実行されたり、より小さなモデルが多くのトークンで実行されたりすることを、GPUや Trainium、あるいは他の何か、または創造的な方法を使って行うことについて、お客様が気にすることはないと考えています。

実際、彼らはそもそもこれらのものに直接触れることはありません。Codex に何かを入れたり、新しいエージェントを構築するために SRE、つまり Stateful Runtime Environment で作業する際には、これらの問題について考える必要はありません。あなたは自分がこのような低コストでこれほど多くのものを得たことに驚くべきです。

司会者：トークンの使用量の減少は、モデル自体によるものですか、それとも補助システム（Har...ordance）によるものですか？

Sam Altman： 主にモデルであり、少しは補助システム（Har...ordance）の影響もあります。

司会者：了解しました。Matt、ちなみに、先ほど私が Sam に尋ねた排他的な質問についてです。将来、他のモデルに対して同様の managed service を提供する予定はありますか？

Matt Garman： 私たちは現時点で OpenAI と協力してこの仕事に専念しています。私たちはお互いに共同で構築しているものに非常に興奮しています。長期的な将来については、それは非常に長い時間がかかるでしょう。

司会者：「長期的な将来は非常に長い時間がかかる」、この回答は取っておきます。問題ありません、この質問をしなければなりません。

顧客に関する質問がもう1つあります。Sam、先ほどの視点と合わせて、あなたたち2人の意見も聞かせていただきたいです。顧客が実際に本番環境に参入した場合、OpenAI の責任はどこで終わり、AWS の責任はどこから始まるのでしょうか？私の理解では、すべてのデータがAWS上にあり、データがそこに残っており、顧客がより上位レベルで操作している場合、最終的にはAWSの責任となると思いますが、消費者の視点から見て、私の理解は正しいでしょうか？

Matt Garman： はい、その通りだと思います。誰かと連絡を取りたい場合は、お手伝いするためにAWSサポートに連絡します。それはあなたのAWS環境の一部であり、あなたがAWS上に構築したものです。あなたのAWSアカウント担当者がそこでお手伝いします。製品を構築する際には、OpenAIの同僚にも参加していただき、この製品を最大限に活用したり、類似の問題を処理したりする方法をサポートしていただきます。いくつかの場合には、解決に彼らの助けが必要な問題に直面した場合、私たちはそれを彼らにエスカレートします。しかし、AWSは、直接やり取りする第一支援です。

ホスト：Sam、このビジネスは、OpenAIのコアAPIビジネスに比べてどの程度の規模ですか？

Sam Altman： とても大きくなると期待しています。私たちはこのために多くのリソースを投入し、大規模なコンピューティング購入を約束しています。私は、これを支える多くの収入があると信じています。私がますます信じるようになるフレームワークの1つは：価格が十分に低い場合、知能への需要には本質的に上限がないということです。

ホスト：つまり、需要は非常に弾力的ですか？価格が下がれば需要が増えますか？

Sam Altman： もちろんその通りです。しかし、別の例を考えてみてください。水の価格を下げると、多少の水を飲むかもしれませんし、1日1回の入浴から1日2回の入浴になるかもしれません。柔軟性があります。しかし、ある程度まで行くと、「もう水を飲まなくても大丈夫だな」と言うかもしれません。

ホスト：そして、水が必要なら、どんなに高価でも買うことになるでしょう。

Sam Altman： 他の公共料金も同じです。電気が安くなれば、もちろん電気をもっと使います。しかし、知能を1つの公共施設と考えると、どの公共施設が「私はもっと欲しい」と感じさせるのかわかりません。価格が十分に低い場合、継続的にもっと使い続けるでしょう。

Matt Garman: 興味深いことに、計算能力も基本的に同じです。1つの計算サイクルのコストを今日考えると、30年前と比べてどれだけ安くなったか分からないほどです。そして今日、販売されている計算量は以前よりもはるかに多いです。

Interviewer: そうですね。非常に大規模に到達し、コストが重要になる前には、人々は通常、本当に計算コストを考えることはありませんでした。全体として、戦略的な観点から見ると、みんな単に自分たちが計算能力を持っているとデフォルトで考えていました。では、AI がこの段階に到達するには、まだどれだけの道のりが必要ですか？つまり、「ここでいくら費やしたか」を最初の反応として考えなくなるまでのこと。

Sam Altman: 私は今、それが最初の反応ではないとは思いません。今は、より多くの顧客が私たちに尋ねています。「価格は関係なく、もっと与えることはできますか？私は単により多くの容量が必要で、お金を払う用意があります。」それに比べて、価格交渉をしている人ははるかに少ないです。

ですが、私は確かに、価格を大幅に引き下げ続けるであろうと確信しています。その引き下げ幅は非常に驚くべきものになるでしょう。おそらく、これを行うにつれ、この領域に流入する富がますます増え、ますます増え、ますます増えるでしょう。しかし、私は確信しています。私たちは、現在のインテリジェンス水準のコストを著しく引き下げ続けるでしょう。

少し驚いたことの1つは、それがいつまで続くのかわかりませんが、少なくとも今日では、総需要市場の相当部分が絶対的最先端モデルに集中しているということです。

Interviewer: はい、それには多くの問題がありますね。先端モデルのサービスは非常に高価であり、人々は実際に前のバージョンを使用することができます。しかし、あなたの意見は、どうしても人々は最先端のものを使いたいのですか？

Sam Altman: これまでのところ、そうです。

Matt Garman: これは、まだ本当に達成したい状態から遠いことを示している良いサインだと思います。要求がまだ満たされていないものが数多くあることを意味しています。私は実際、これが40年前の計算ニーズに似ていると考えています。当時、1台のコンピューターは非常に高価でしたが、今では誰もが持っているモバイルデバイスの計算能力は当時のものをはるかに上回り、何十億ものデバイスが販売されています。

私は、AIの世界でも同様のことが起こると考えています。今日、皆が最先端モデルを使用したがっているのは、有益な作業を完了するためにそれが必要だからであり、外部の能力に非常に興奮しているからです。

時間の経過とともに、ハイブリッドモデルの範囲を持つことになるでしょう。ちなみに、いくつかの小さなモデルが特定のタスクを達成できるようになり、最新の OpenAI モデルがまだ達成できていないことさえもあります。しかし、これらは時間の経過とともにより小さく、より安価で、より迅速になっていくでしょう。同時に、がんなどの問題に取り組むために非常に大規模なモデルも存在することでしょう。

しかし、私は私たちがまだ可能性の早期段階にいると考えています。可能性の早期段階でこのような需要と急速な成長を見ると、将来が非常にワクワクするものになるでしょう。

ホスト： より悲観的な見方はありますか？ Sam、お客様から「OpenAI モデルを使いたいけど、すべてのものがAWSにありますので、移行は難しいです」と言われる一方、Matt、お客様からは「すべてがAWS上にあるので、OpenAI モデルを持ってきてくれませんか？」と言われることがあります。したがって、これは単にその需要を満たすことに関連しています。AWSが最大であるため、この需要は膨大なものになっています。これが最も簡単な答えなのでしょうか？それとも、ここにはさらなるレベルが存在し、あなた方が本当に異質なものを提供できると信じており、それが新規顧客を引き寄せるだろうと考えているのでしょうか？

Sam Altman： もちろん、AWSのお客様に触れることができるのは非常に嬉しいですし、多くの人がAWSを大変気に入っています。はい、それは本当のことです。

Matt Garman： この部分は確かに本当です。

ホスト：（笑）そうですね。

Matt Garman： 同様に、当社の顧客もOpenAIのテクノロジーを取得できることに非常に興奮しています。

Sam Altman： しかし、私は実際に、驚くべき新しいものを一緒に構築できると信じています。1年後、人々がこのことを振り返ったとき、最も重要な議論が、「AWSを介してこれらのモデルにアクセスできるようになった」ということではなく、それとも類似のモノではなく、「わぁ、私たちは以前この新製品の重要性に気づいていなかった」ということになると思います。

私は、モデル、ハーネスシステム、および能力の面で、私たちは新しい種類の計算形態に近づいていると考えています。これにより、「このモデルのAPIが必要だ」といった既存のアプローチとは非常に異なる感覚が生まれるでしょう。

Matt Garman： 完全に同意します。これこそが鍵です。最初の部分は良いし、素晴らしいものですが；しかし、第二の部分こそが私たち全員を本当にわくわくさせる要素だと思います。

ホスト： この点について言及すると、私はさっきの話に戻りたいと思います。私にはある理論がありますが、これが正しいかどうかはわからないので、あなた方の意見を聞きたいと思います。それは、「まだ構築する必要があるものは何か」という問題についてです。具体的には、最終的に真のミドルウェアまたは中間層が登場する可能性があります。組織内では、さまざまなデータベース、SaaSアプリケーション、およびさまざまなデータ断片があり、これらはさまざまなシステムにまたがっています。その上にはエージェントレイヤーまたはハーネスシステムがあります。その間にまだ何か構築する必要があるようです。OpenAI Frontierはある程度この問題に触れています。それはこのパズルの一部なのでしょうか？それとも、これは将来構築する必要があるものなのでしょうか？それとも、私は完全に間違っており、私たちは実際にはそれが必要ないのでしょうか？

サム・オルトマン： 完全にその通りですね、私たちは本当にそうした何かを必要としています。最近、私は顧客と特に大手企業と話をしていて、彼らはこう言っています。「ある種のエージェントランタイム環境が欲しい；データをエージェントに接続し、同時にトークンがどこに使われているのか、使われていないのかを理解し、監督する管理層が欲しい；さらに、ワークスペースが欲しい」——Codex であってほしい——「従業員が使用するためのもの。」

人々が求めるこれらの要素は非常に一貫してきています。ただし、まだ製品全体を本当に構築する必要があります。

司会者： ほとんど、ダブルエージェント層が必要なようですね。1 つは中間層を維持し、さまざまなデータソースを探索し続けるためのエージェント層であり、もう 1 つは実際に人々がインタラクションを行うユーザーインターフェース層です。これは私たちが進む方向に合っていますか？それとも私が間違って言っていますか？

サム・オルトマン： これら 2 点について、今日の世界がそうなる可能性があると私は同意します。ただし、モデルが本当に賢くなるにつれて、将来のアーキテクチャがどのようなものになるかはまだわかっていないと思います。

今、あなたがユーザーエージェント層と呼ぶことができるこの層では、人々が複数のエージェントと対話したいと本当に思っています。私たちは、これに対してエージェントを構築できるようにし、このものにエージェントを構築できるようにし、それらがお互いに対話できるようにします。そして、企業の管理層では、AI がファイルシステム内のファイルを探索するのを支援するさまざまなコントロールメカニズムがあります。

司会者： そして、ある時点で、あなたは実際には理由もなく過去の考え方に固執しているだけだと気付くことになるでしょう。これらのことは元々モデル内で完了すべきだったことなのですから。

サム・オルトマン： それが私が言いたいことです。ある時点で、「実際には、私たちは既に驚くほどの能力を持っているので、アーキテクチャ全体を再設計しましょう」と言うことがあるかもしれません。

マット・ガーマン： はい、同意です。本当に何か異なるものが現れるでしょう。私は、現時点でそれが具体的に何であるかを知っているかどうかはわかりませんが、それがこの分野の素晴らしい点でもあります。顧客に使用してもらい、構築してもらうことで、彼らから学び、これらのものを彼らにとってより簡単で速く、より良くする方法を理解できます。

司会者： サム、これは私たちが行った 2 回目のこのような製品発表インタビューです。前回はケビン・スコットと New Bing について話し合ったときでした。そのとき、あなたは Google に対して自身が持つ脅威にかなり自信を持っていました。後になって、その結果はどうなったと思いますか？

注意：Kevin Scott は Microsoft の最高技術責任者です。New Bing は Microsoft が 2023 年 2 月にリリースした AI 検索製品であり、OpenAI のテクノロジーによってサポートされています。この製品は従来の検索を「リンクの提供」から「直接回答の生成とタスク補助」へと昇格させるインタラクション方法を目指しています。当時、New Bing は Microsoft が Google の検索支配に挑戦する重要な試みと見なされていました。

Sam Altman： 私たちの成績は私の予想を上回っていると思います。ChatGPT は、私が考えるに、Facebook 以来初めての本当に大規模な新しい消費者向け製品です。

ホスト：これが実際の答えなのですか？つまり、あなたたちは予想よりも良い仕事をしているが、それは主に ChatGPT に現れており、他の領域ではないということですか？

Sam Altman： いいえ、私たちの API についてもかなりよくやっています、特に Codex に関しては。しかし、それは私が当時考えていたものではありませんでした。当時私が考えていたのは、おそらくこれらの新しいタイプの言語インターフェースが人々のインターネットでの情報検索方法を変えるかもしれないということでした。また、Google もまったく非凡な会社です。私は、Google が行っていることの広がりと深さを考えると、Google は多くの面でまだ過小評価されていると考えています。しかし、相対的に、私は ChatGPT のパフォーマンスに満足しています。

ホスト：Matt、私もあなたに Google に関連した類似の質問をしたいと思います。Google は今週、ステージ上に立った Thomas Kurian（Google Cloud の CEO） が、モデルからチップまで完全に統合されたテクノロジースタックについて語りました。今日はもう一社の企業のエグゼクティブと一緒に登場しており、定義上、Amazon は完全に内部統合された企業ではありません。

以前、多くの人があなたが先進的なエッジモデルを持っていないと批判してきました。しかし、今では推論の時代に入り、あなたたちは多くの企業にサービスを提供することに慣れています。したがって、中立性を維持することで、かえってより良い立場にいる場合がありますか？これは意図的なものですか、それとも、以前はそれがこのように重要になるとは気づいていなかったため、偶然そうなったのですか？

Matt Garman： 一部は意図的です。AWS を始めて以来、私たちはパートナーをエンドカスタマーのサポートの重要な部分と見なしてきました。最初から、これは私たちの戦略の非常に重要な部分でした：パートナーとの緊密な協力。おそらく他のいくつかの企業とは異なり、私たちは、パートナーが成功すれば、彼らが我々の上で成功する場合、または一緒に構築した場合、私たちも成功すると考えています。それは素晴らしいことです。

私たちは、ケーキを共に大きくすることを勝利と考えています。しかし、これは他の人々が世界を見る方法とは限りません。時々彼らは、「私はすべてを持つ必要があります。」と言うかもしれません。これも問題ありません、これは一つの考え方です。

しかし、私は選択肢が重要だと考えています。そうすることで最高の製品が勝利するのです。ちなみに、このような世界では、ファーストパーティの製品や、多くのサードパーティの製品が存在します。しかし私たちの考え方は、お客様が自分にとって最適なものを選べることを望んでいます。もしそれがご自身で構築したものが最適な場合、それもいいです。

私たちにとって、もしそれがパートナーが構築した最高のものであり、それが私たちの上で実行されている場合、それも勝利と考えています。なぜならそれがお客様にとって最高のものだからです。私たちは長い間こう考えてきましたし、実際、AIの世界でBedrockプラットフォームを構築してきた方法でもあります。広範なモデルをサポートし、広範な能力をサポートしたいというのが私たちの考えです。これまでのところ、データベースから計算プラットフォーム、そして他のあらゆるものまでそうしてきました。

したがって、これは意図的な戦略だと思います。また、これはお客様が評価する戦略であるとも考えています。お客様はこのやり方を好むからです。私たちは、この方向への探求を続けることにワクワクしています。

ホスト：はい、興味深いですね。ここでは、ソフトウェア、プラットフォーム、インフラストラクチャのバランスがあり、誰もが自分たちが全ての人にサービスを提供すると言っています。しかし、感じとして、AWSが初めて始めたときに戻ると、それは I、つまりインフラストラクチャから始まりました。私の見解では、これはほぼ最大限の柔軟性を提供し、あなたたちは Sam と中間で出会うことができました。Sam は S、つまりソフトウェアが非常に強いです。一緒に構築しているのは P、つまりプラットフォームです。そう言えるかもしれません。

Matt Garman： その通りです。確かに、いくつかの部分は少し難しくなることがあります。たとえば、「私たちにはただ一つのS3があります」と言うところ、他にはS3製品はありません、というのは事実です。したがって、いくつかの中核的なコンポーネントは、あなたが言ったように、インフラストラクチャレベルで、私たちが構築したものを非常に重視します。

しかし、技術スタックを上に進むにつれて、私は機能セットがより広くなるだろうと考えています。とにかく、どの会社もすべてのアプリケーションを持っているとは思いません。技術スタックを下に進むと、モデルやサービスのレベルに入っていくと、数は少なくなります。さらに下に進んでインフラストラクチャレベルに至ると、数はさらに少なくなります。私たちの観点からは、多様なパートナーの集合体を受け入れることが、私たちのエンドユーザーにとって良いことだと考えています。

ホスト：Sam、最後に何か言いたいことはありますか？

Sam Altman： Matt さんが言われている通り、私もそう感じています。開発者が今後構築できる次世代の製品には、巨大な潜在能力があると確信しています。私たちが予測するモデルの能力が急速に向上するだろうという未来を考えると、一緒にこの旅を始め、本当にそのプラットフォームを構築し、それをエンパワーメントするチャンスは非常に良いと思います。人々はきっとそのことを楽しむと思います。

ホスト： 素晴らしいですね。Matt さん、Sam、Stratechery に来ていただきありがとうございます。

Matt Garman： ありがとうございます。お招きいただき光栄です。

Sam Altman： ありがとうございます。

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