Motif Technologiesは2027年、次世代AIモデル「Motif 4」を軸にグローバル向けAPI事業へ本格参入する。オープンウエイトモデルの活用が進む海外市場のうち、コーディングやAIエージェント分野を主戦場に収益化を進める考えだ。

業界関係者によると、同社はすでに「Motif 4」の開発に着手した。2027年1〜3月期にオープンウエイトとして公開し、グローバルなAIモデル評価で上位5位圏入りを目標に据える。

開発に向けたブリッジラウンドの資金調達も終えた。今回の投資には既存投資家に加え、NVIDIAも参加する予定という。

同社は次期モデルをベースに、2027年からAPI事業を本格化し、売上の立ち上げを急ぐ方針だ。自社モデルはすでにMicrosoftのAzure Marketplaceに登録しているが、自社運用の推論基盤を通じたAPI提供はまだ始めていない。

Motif Technologiesは、韓国国内よりも海外の方が収益化余地は大きいとみている。海外では複数のオープンウエイトモデルを自社インフラ上で運用し、APIとして提供する市場がすでに形成されているためだ。

これに対し韓国国内では、ChatGPTやClaudeなど一部サービスに利用が集中しており、新規モデルが入り込む余地は相対的に小さいと判断している。

イム・ジョンファンCEOは取材に対し、「韓国はGPTとClaudeしか使わない、少し特異な市場だ。オープンソースモデルが出ても、実際に試そうとする動きがあまり多くない」と語った。そのうえで「米国のエンジニアは新しいモデルが出るとまず試す。自分の目で見て理解しようとする」と述べた。

当初は企業向けAX市場での事業化も構想していたが、現在は自社システム構築支援よりも、低価格のエンタープライズ向け料金プランの提供を長期的な代替案と位置付ける。韓国企業ではAI導入コストや導入失敗時の責任負担を重くみる傾向があり、グローバルAI企業のサービスを全社導入する方式が定着するとみているためだ。

一方、グローバルAPI事業では、モデル性能とトークン生成コストが収益性を左右するとみる。利用者が対価を払うだけの性能を確保しながら、トークン生成コストを下げられなければ利益は出しにくいという認識だ。

同社が競争力の源泉に据えるのが、独自のモデル設計技術とGPU最適化能力だ。政府の独自AI基盤モデル事業ではGPU768枚を投入し、約5カ月で「Motif 3」を開発したとしている。

Motif 3は8月、グローバルAIモデル評価機関Artificial Analysisの総合知能指数（AAII）で当時世界10位に入った。

収益性の面では、約30人の従業員による小規模体制も強みとみる。企業価値も相対的に抑えられているため、大規模投資と高い企業価値に見合う売上を求められるグローバルAI企業に比べ、より小さい売上規模でも事業の持続可能性を確保しやすいという考えだ。

次期モデルの開発に向けては、高品質な学習データの確保も進める。グローバルの主要AIデータ供給企業と接触し、協業の可能性を探っているという。

同社は、重要なのはデータを購入すること自体ではなく、そのデータをモデル性能の改善につなげる活用能力だとみている。

モデル規模でもコスト効率を重視する。次期モデルは、足元で広く使われている中国製モデルより小型に設計し、相対的に低価格で提供できると見込む。

重点領域として挙げるのはコーディングとAIエージェントだ。複雑な作業を繰り返すなかでトークン消費が膨らみやすく、API需要も大きいとみる。次期モデルではコーディングやエージェント性能を引き上げ、グローバル市場での競争力確保を狙う。

イムCEOは「中途半端に良いモデルでは誰も使わない。確実に優れたモデルを、確実に低コストで作らなければならない」と強調した。さらに「大規模言語モデル（LLM）はモデルそのものを売るのではなく、モデルが生成したトークンを売るものだと考えている。ユーザーが対価を払う価値のあるトークンを生み出し、その原価も低くなければ利益は残らない」と語った。

もっとも、技術力を実際の売上につなげられるかどうかは今後の課題だ。次期モデルの性能が、利用者の獲得と売上創出にどこまで直結するかが焦点となる。

イムCEOは「今はAIを作ること自体に意味があると受け止められているが、AIが日常的なインフラになった時代には、その上でどんな価値を生み出せるかが重要になる」と述べた。そのうえで「その時までAIモデル供給企業の1社として生き残ることが目標だ」と語った。