まずバイオコアを最適化し、次にシリコンコアを最適化

企業が現在 AI に夢中になっている大きな理由は、AI によってプログラマーの給与が大幅に削減される可能性があるからです。現在、企業が 10 人のプログラマーを必要としており、各プログラマーの年間コストが 20 万ドルだとすると、これは年間 200 万ドルの問題です。AI でその 4 分の 1 を削減できれば、50 万ドルを節約できます。2 倍削減すれば、100 万ドルになります。プログラマーに関しては、効率性の向上はすぐに利益に反映されます。

だから私は Ruby が好きなのです。だから Rails に取り組んでいるのです。20 年間、パックの行く先はここにあることは明らかでした。プログラマーはますます高価になり、コンピューターはますます安価になってきました。したがって、コンピューターを犠牲にしても、プログラマーの生産性を高めることが賢明な選択でした。

これは、多くのプログラマーが理解するのに苦労していることです。これらは実質的に非常に高価な生物学的コンピューティング コアであり、本当に希少なリソースです。シリコン コンピューティング コアははるかに豊富で、コストは下がり続けています。そのため、年が経つにつれて、コンピューティング時間をプログラマーの生産性と交換することはさらに有利になります。AI はそれを実現する 1 つの方法ですが、Ruby on Rails などのツールが最初から目指していたものでもあります。

年間 20 万ドルのプログラマーの話に戻りましょう。Hetzner から 1 つの AMD EPYC コアを年間 55 ドルでレンタルできます (Hetzner は 48 個入りの箱をまとめて販売しており、月額 220 ドルなので、220 x 12 / 48 = 55)。つまり、バイオコア 1 個の価格は、シリコンコア 3663 個の価格と同じです。つまり、バイオコアの効率を 10% 向上させることができれば、シリコンコア 366 個分のコストを節約できます。バイオコアの効率を 4 分の 1 向上させると、シリコンコア 1,000 個近くを節約できます。

ほとんどの場合、それは経済的にはあまり意味がありません。もちろん、コンピューティングの限界の最前線ではまだ作業が続いています。誰かが NVIDIA 4090 の性能を最後の一滴まで絞り出して、3D エンジンが 4K と 120FPS でレイトレーシングできるようにしなければなりません。しかし、ビジネス ソフトウェアを作成するほとんどのソフトウェア企業では、それが現実ではありません (3 倍速く言ってください!)。コンピューターはずっと前から、壮大な最適化の努力なしにその作業を実行できるほど十分に高速になっています。

したがって、コンピューティング効率に関する議論を聞くときはいつでも、柔らかいバイオコアを常に念頭に置く必要があります。世界中のほとんどのソフトウェアは、必要なシリコンではなく、入力に基づいて価格設定されています。つまり、バイオコアの生産性をわずかに向上させるだけでも、シリコンチップに多額の追加費用をかける価値があります。そして、毎年、バイオコアが有利になる比率が大きくなっています。

少なくとも、それらを時代遅れにして、AGI の支配者を迎えるまでは! しかし、それがいつ起こるか、あるいは起こるのかどうかは誰にもわからないようです。ですから、今日の経済状況を考慮して、利用できる最も生産性の高いツール チェーンを選択し、幸せなプログラマーが最高の投資効果をもたらすと賭けるのが最善です。