論文の概要: The Economics of AI Foundation Models: Openness, Competition, and Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15200v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 00:00:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.418736
• Title: The Economics of AI Foundation Models: Openness, Competition, and Governance
• Title（参考訳）: AIファンデーションモデルの経済学:オープンネス、コンペティション、ガバナンス
• Authors: Fasheng Xu, Xiaoyu Wang, Wei Chen, Karen Xie,
• Abstract要約: オープン性は、ファンデーションモデル(FM)エコシステムにおいて決定的な問題となっている。 2周期のゲーム理論モデルを構築し、AIバリューチェーンにおけるオープンネス競争がどのように変化するかを分析する。 解析の結果,データフライホイール効果の強度において,既存の第1周期の開度は驚くほど非単調であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.548486822563448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The strategic choice of model "openness" has become a defining issue for the foundation model (FM) ecosystem. While this choice is intensely debated, its underlying economic drivers remain underexplored. We construct a two-period game-theoretic model to analyze how openness shapes competition in an AI value chain, featuring an incumbent developer, a downstream deployer, and an entrant developer. Openness exerts a dual effect: it amplifies knowledge spillovers to the entrant, but it also enhances the incumbent's advantage through a "data flywheel effect," whereby greater user engagement today further lowers the deployer's future fine-tuning cost. Our analysis reveals that the incumbent's optimal first-period openness is surprisingly non-monotonic in the strength of the data flywheel effect. When the data flywheel effect is either weak or very strong, the incumbent prefers a higher level of openness; however, for an intermediate range, it strategically restricts openness to impair the entrant's learning. This dynamic gives rise to an "openness trap," a critical policy paradox where transparency mandates can backfire by removing firms' strategic flexibility, reducing investment, and lowering welfare. We extend the model to show that other common interventions can be similarly ineffective. Vertical integration, for instance, only benefits the ecosystem when the data flywheel effect is strong enough to overcome the loss of a potentially more efficient competitor. Likewise, government subsidies intended to spur adoption can be captured entirely by the incumbent through strategic price and openness adjustments, leaving the rest of the value chain worse off. By modeling the developer's strategic response to competitive and regulatory pressures, we provide a robust framework for analyzing competition and designing effective policy in the complex and rapidly evolving FM ecosystem.
• Abstract（参考訳）: モデル「オープン性」の戦略的選択は、ファンデーションモデル(FM)エコシステムにおいて決定的な問題となっている。 この選択は激しく議論されているが、その根底にある経済ドライバーはいまだ過小評価されている。 2周期のゲーム理論モデルを構築し、AIバリューチェーンにおけるオープン性がどのように競争を形作るかを分析する。 オープン性は、知識の流出を参加者に増幅するが、"データフライホイール効果"によって既存の利点を高め、今日のユーザエンゲージメントを高めることで、デプロイ者の将来的な微調整コストを下げる。 解析の結果,データフライホイール効果の強度において,既存の第1周期の開度は驚くほど非単調であることがわかった。 データフライホイール効果が弱いか非常に強い場合、現像者はより高い開度を好むが、中間範囲では、開度を戦略的に制限し、入射者の学習を損なう。 このダイナミクスは、企業の戦略的柔軟性を排除し、投資を減らし、福祉を減らし、透明性を規定する重要な政策パラドックスである「オープン・トラップ」を生み出します。 モデルを拡張して、他の一般的な介入も同様に効果がないことを示す。 例えば垂直統合は、データフライホイール効果がより効率的な競合相手の損失を克服するのに十分な強度を持つ場合にのみ、エコシステムの恩恵を受ける。 同様に、導入を促進するための政府の補助金は、戦略的価格と開放性調整を通じて、現職者によって完全に捕獲され、残りの価値連鎖は悪化する。 競争と規制の圧力に対する開発者の戦略的反応をモデル化することにより、競争を分析し、複雑で急速に進化するFMエコシステムにおいて効果的なポリシーを設計するための堅牢なフレームワークを提供する。

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