AI が中小企業にとって手頃な価格になる方法

大規模な言語モデルを確実に利用できるようにするために、コラムニストのアンダース・インセットは、脳にインスピレーションを得た AI 研究の進歩に賭けています。

私たちの脳は驚くべきものです。最小限のエネルギー消費で複雑な計算を実行します。しかし、技術的に対応する人工知能には、膨大なリソースが必要です。

また、エネルギー消費量が多いとコストも高くなります。どのようにして進歩を遂げることができるか に それで、経済的に持続可能でしょうか？特に中小企業にとって、大規模言語モデル (LLM) が今後もアクセス可能になるのか、それとも大企業専用になるのかは依然として不明です。

わずか 2 年前、業界はコンピューティング能力とチップの可用性の点で重大な課題に直面していました。 エヌビディアは、主にゲーム業界の GPU (コンピューター チップ) で知られていますが、これらの GPU が大規模な言語モデルのスケーリングに不可欠になったため、脚光を浴びるようになりました。専門家らは、ムーアの法則に対する制限と手頃な価格に対する懸念により進歩が遅れると予測し、需要に応えたり、将来のAIを推進するのに十分な手頃な価格のチップを製造したりする方法がないことを示唆している。

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わずか 24 か月後、NVIDIA の市場価値は約 3,000 億ドルから 2024 年 11 月には 3 兆 6,520 億ドルに増加しました。これは、全 40 社の評価額の合計のほぼ 2 倍に相当します。 DAX 会社 ドイツの証券取引所で。この前例のない成長は、AI への多額の投資、次世代チップの開発、新しいビジネス モデルを推進する量子技術企業とのコラボレーションによって促進されています。 2 年前には不可能に思えたことが今では現実となり、技術開発の急速かつ指数関数的な成長が浮き彫りになっています。

脳からインスピレーションを得たAI

この変革は重要な点を浮き彫りにしています。それは、技術的および科学的なブレークスルーがしばしば私たちの期待を超え、最先端のテクノロジーをよりアクセスしやすく手頃な価格にするソリューションにつながるということです。 NVIDIA が以前の限界を克服したように、AI 業界はあらゆる規模の企業にとって経済的に実行可能なモデルとシステムを開発することができます。

長期的には、科学の進歩と生物学への理解の高まりにより、多くのコンピューティング能力を必要とせずに AI モデルのパフォーマンスが向上する可能性があります。過去 80 年間にわたり、飛躍的な進歩が見られました。 Gartner のハイプ サイクルは、失望について貴重な教訓を与えると同時に、ブレークスルーが開発における「量子的飛躍」にどのようにつながるかを示しています。これらの画期的な進歩はコストを削減するだけではありません。生物学的効率をテクノロジーで再現する際に、それらは物理学と科学の新たな可能性を切り開きます。

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人間の脳の効率からインスピレーションを得て、AI 研究者とエンジニアは現在、次のようなモデルを開発しています。 脳 私たち自身の脳に似た、さまざまな領域に分割された構造を作成することによって。これは、単純で頻繁に必要な回答が、日常的な質問に超高速で答えるために迅速かつ効率的に機能する特殊な「認知領域」で処理できることを意味します。ただし、より複雑な思考プロセスの場合、AI はより深い分析とより包括的な計算を可能にする、より強力な処理ユニットにアクセスします。この分割により、AI は一方では頻繁なリクエストに迅速かつ効率的に応答でき、他方では要求の厳しいタスクに必要なコンピューティング能力を集中させることができます。これにより、AI は人間の異なる脳領域間の相互作用と同様に、「本能的」思考の速度と「反射的」思考の深さの両方をマッピングできるようになります。

産業用AI

Microsoft のような大手企業とその共同パイロットと OpenAI の継続的な進歩は、私が「産業用 AI」と呼ぶものが 2025 年までに使用できるようになるだろうと示唆しています。これらは、ドメイン固有の知識を持つ特化された AI エージェントであり、基本モデルよりも無駄がありませんが、それぞれの分野でそれらを上回るパフォーマンスを発揮します。自動化と AI エージェントが 24 時間年中無休の機能を提供し、従来の作業構造に挑戦するため、これは人間の仕事の歴史の中で最も根本的な変化を示しています。

中小企業は間もなく、ニーズに合わせてカスタマイズされた AI ソリューションを手頃な価格で利用できるようになるでしょう。これは、コンピューティング負荷と関連コストを大幅に削減するために開発された特殊なモデルによって可能になります。

エネルギーイノベーションの役割

の エネルギー消費量 AI モデルの運用コストの重要な要素です。しかし、エネルギー技術の進歩により、この力関係は変化するでしょう。核融合エネルギーの画期的な進歩と、太陽光や風力などの再生可能エネルギーへの大規模な移行は、将来のエネルギーコストが主要なリスクではなくなる可能性があることを意味します。代わりに、中国が現在電池や再生可能エネルギーへの移行に関するイノベーションで先頭に立っていることから、焦点は競争力に移る可能性がある。

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さらに、材料科学の発展により、エネルギーの貯蔵と分配の新たな可能性が開かれています。改善されたストレージ ソリューションと効率的な流通ネットワークにより、エネルギーをより効果的に使用し、無駄を減らし、運用コストを削減することが可能になります。

エネルギーの入手可能性と手頃な価格が高まるにつれて、高性能 AI モデルの運用コストは減少すると予想されます。これにより、規模に関係なく、幅広い企業が高度な AI ソリューションにアクセスできるようになる可能性があります。

AI アクセシビリティの新時代

高性能モデルのコスト上昇が課題となっている一方で、専門化、オープンソースの代替品、革新的なビジネス モデルにおける新たなトレンドが実行可能なソリューションを提供しています。脳にヒントを得たアーキテクチャにより、AI モデルの効率とリソース効率が向上します。 AI イノベーションとエネルギー効率のこの融合は、AI が大企業だけの財産ではなく、すべての人がアクセスできるツールとなり、あらゆる業界の成長とイノベーションを推進する未来を示しています。

大きな課題は、中小企業が AI を導入できるかどうかというよりも、特に欧州の中小企業が、アメリカとアメリカの企業がますます支配する「オール・オア・ナッシング市場」でイノベーションで競争できるかどうかだろう。中国のテクノロジー大手も追いつくことができるだろう。今日のドイツにとって当面の最大の課題は、イノベーションと起業家精神の促進に全力を尽くす、テクノロジーにオープンな新しい政府を樹立することである。

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著者について:

ノルウェー生まれの Anders Indset は、創設者、投資家、作家です。元プロのハンドボール選手であり、元「筋金入りの資本家」であるインセット氏は、「価値観に根ざしたパフォーマンス文化」を信頼しています。この文脈で、彼はいくつかのベストセラーを執筆しました。インセットは経済哲学者として、ダボスの世界経済フォーラムで取り上げられた新しい経済モデルである「量子経済」の概念にも多大な貢献をしました。