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2025-10-29 01:30:00
認知のウォームアップ。 これも AI が取り組む DeepSeek の瞬間なのでしょうか?中国のテクノロジー大手アリババは、同社のアリババクラウドプラットフォームがAegaeonと呼ばれる新しい計算プーリングシステムのテストに成功し、最大720億パラメータの数十のモデルに対応するために必要なNvidia H20 GPUの数が1,192GPUから213GPUに削減されたと発表した。これは、今週韓国のソウルで開催された第 31 回オペレーティング システム原則シンポジウム (SOSP) で発表された研究論文によるものです。「Aegaeon は、市場で並行して LLM ワークロードを処理することに関連する過度のコストを明らかにした最初の研究です」と北京大学と Alibaba Cloud の研究者は書いています。 紙。これは、よりスマートに働き、必ずしも大規模なコンピューティング インフラストラクチャに支出する必要がないことのもう 1 つの例である可能性があります。まさにここ数週間、多くの AI 企業が熱心に話し合っていることです。アリババの方法論は、単一の GPU がユーザーが呼び出すことができる最大 7 つのモデルをサポートできることを意味しますが、代替システムでは最大 3 つのモデルがサポートされると研究者は指摘しています。投資家は間もなくこのことに気づき始めるでしょう。
AI モデルの GPU
アルゴリズム
今週は、Microsoft が OpenAI にそれほど依存する必要のない、より安定した AI 基盤を見つけようとしていること、AI への執着のためにかなりの費用がかかる Nvidia の「パーソナル AI スーパーコンピューター」について話し、OpenAI が人類全体の幸福について懸念していることを再び語ります。
マイクロソフトは AI との提携関係を再構築中
Microsoft MAI-画像1
Microsoft は、MAI-Image-1 と呼ばれる新しいテキストから画像へのモデルを導入し、社内で開発された最初の画像生成システムをマークしました。これは、OpenAIなどのパートナーへの依存を減らすことからの明らかな動きであり、おそらくは、レドモンドに本拠を置くテクノロジー巨人がより強固な協力基盤を持ち、全体的なクリエイティブスタックにおいてより多くの権益を持ちたいという信号（とりわけ、MicrosoftとAnthropicとの協業範囲の拡大も指標）ですらある。初期のテストでは、AI ベンチマークで素晴らしい結果が得られました。これは、ライティング、テクスチャ、リアリズムなどの生成基盤が最初から完全に外れていなければ、常に良い兆候です。今でも、多くの画像ジェネレーターがしばしば不足していることに驚かれるでしょう。戦略的には、これは大きな問題だ。Microsoft が遅ればせながら、Copilot とのより緊密な統合が可能になる可能性があり、知的財産の管理強化を主張している。画像生成ツールがコモディティ化するにつれ、制御と品質が勝者をノイズから切り離すことになります。
パーソナル AI スーパーコンピューターの Nvidia と Apple
Nvidia AI スーパーコンピューター
先週、Nvidia が開発者や研究者向けのコンパクト AI コンピューター DGX Spark の出荷を開始したとき、かなりの興奮がありました。価格は 3,999 ドル (つまり、約 3,82,000 円以降) で、Grace-Blackwell GB10 スーパーチップと 128 GB ユニファイド メモリを備えた強力なパワーを備えており、最大ペタフロップスの推論パフォーマンスを実現します。これは、数千億のパラメータを持つモデルをデスクトップ上でトレーニングまたは微調整できることを意味します。強力な AI コンピューティング ハードウェアがあなたのデスクにやって来ます。しかし、私はずっと疑問に思っていたのですが、M1 Max を搭載した Apple Mac Studio や M4 Pro を搭載した Mac Mini という形で、同様のレベルのコンピューティングがすでに利用可能になっていたのではありませんか (したがって、Nvidia はここで新境地を開拓しているわけではありません)。素敵なグラフィックに出会えました lmsys.org ベンチマークを比較すると、M1 Max Mac Studio (価格は約 2,000 ドル) が、Nvidia のコンピューティングの取り組みよりも一貫して 1 秒あたり高い出力トークンを返すことがわかります。 Mac Mini (これは約 1,400 ドル) の非常にコンパクトなフォームファクターでさえ、DGX Spark に匹敵します。いったい何を考えたのだろうかと不思議に思う…
昼はAIセラピー、夜はAIの誘惑?
OpenAI は、ウェルビーイングと AI に関する専門家評議会と呼ばれるものを設立しました。これは、AI システムとの絶え間ない相互作用が人間の感情、認知、行動にどのような影響を与えるかを研究する任務を負った 8 人の専門家で構成されます。焦点は、教育から治療、日常のチャットボットに至るまで、さまざまな状況において「健全な AI の使用」が何を意味するかを定義することにあります。評議会は、デザイン、倫理、潜在的な行動上の副作用についてアドバイスします。 AI との会話が成熟している兆候でしょうか?ありそうもない。しかし、OpenAI が投資家、消費者、さらには政策立案者さえ満足させるために、私たちをよりスマートなシステムに戻し、会話に頻繁に影響を与える傾向があることは明らかです。言っておきますが、これは AI セクスティングを主流にしたいと考えている会社と同じです。 AGI は待てますが、当面の収益源はポルノですか?
考え
アンドレイ・カルパシー 
「彼らはただ仕事をしていないのです。彼らは十分な知性を持っておらず、十分な多モード性を持っておらず、コンピューターの使用などもできません。彼らは継続的に学習することができません。何かを伝えるだけで覚えてくれるわけではありません。彼らは認知能力が欠如しており、機能していないだけです。これらすべての問題を解決するには約10年かかります。」 — 元 OpenAI の Andrej Karpathy 氏、Dwarkesh ポッドキャストで。
アンドレイ・カルパシー氏はAIバブルをピンポイントで捉えた。彼は、汎用人工知能 (AGI) が登場するのは少なくとも 10 年先であると推定し、今日のモデルによって生成されるコードにはかなりの「傾斜」が含まれており、そのアプローチはより優れた記憶とコンテキストを備えた小規模なモデルであるべきだと主張しています。もしあなたが、AI や AI エージェントがどのように人間よりも優れているかについて、彼があなたの世界観と一致していないかもしれないという理由だけで、Karpathy の資格に疑問を抱きたくなった場合は、ここで考えてみましょう。彼は研究科学者であり、OpenAI の創設メンバーであり、Tesla で AI のシニア ディレクターを務め、その後、教育と連携した AI に焦点を当てた Eureka Labs を設立しました。
コンテキスト: アンドレイ・カルパシー氏の言葉は、現在の AI の物語の核心を突いています。そして、それは、現在神話化されているシステムを実際に構築した人物からの言葉です。同氏のコメントは、「AIエージェント」がシリコンバレーの新たな注目の的となり、チャットボットを超えた次の大きな飛躍として、職場では人間よりも優れていると宣伝されている時期に行われた。しかし、彼の判決は厳粛なものだ。テクノロジーはまだ準備ができていません。彼の見解では、今日の大規模な言語モデルは依然としてパターン模倣であり、思考者ではありません。彼らは会話の中で思い出し、要約し、印象的に応答することができますが、知能を継続的かつ累積させる認知インフラストラクチャを欠いています。彼らは本当に覚えていないのです。これらは単に一時的なコンテキスト ウィンドウを参照するだけです。彼らはマルチモダリティを理解していません。これらは、それら全体にわたる統合された推論の感覚を持たずに、テキストと画像のトークンを関連付けます。彼らは経験から学びません。彼らはトレーニングからのみ再パフォーマンスします。
ユーザーに代わって動作し、Web を閲覧し、コマンドを実行し、自律的な意思決定を行うことができるエージェント AI をめぐる現在の誇大広告サイクルは、構造的なギャップを埋めるのに十分な役割を果たしています。どの AI 企業のデモも洗練されているように見え、高尚な主張で進歩しているかのような錯覚がありますが、その基盤は一般的な知性からはほど遠いようです。
現実の確認: Karpathy の 10 年にわたるタイムラインは、四半期ごとに画期的な進歩を遂げようとして見せびらかされることに夢中になっている業界において、ほとんど過激に感じられる。同氏は進歩が停滞するとは言っていない。ただ、シミュレーションから認知への本質的な飛躍には、投資家やAIの責任者が認めるよりもはるかに長い時間がかかるだろう、ということだけだ。真のエージェントには永続メモリ、リアルタイム学習、クロスモーダル推論、安全な自己修正が必要であり、これらすべてにはモデル アーキテクチャ、データ効率、エネルギー コストにおける画期的な進歩が必要です。そしておそらくモデルのサイズも、大きいほど良いとは限りません。
企業にとって、この視点は重要です。これは、現時点では AI をパズルの 1 つのピースとして位置付けるべきであり、人間の創造性、洞察力、生産性を必要とするあらゆるものの拡大や置き換えを主導する立場にあるべきではないことを示唆しています。基本的なタスクを自動化するだけです。 「自律エージェント」を過度に約束すると、特にシステムの継続性や微妙な違いで必然的に失敗する場合、フラストレーションや不信感が生じる危険があります。その意味で、カルパシーのリアリズムは皮肉ではない。これは業界に対し、誇大広告ではなく、記憶システム、継続的学習、解釈可能性、現実世界の認識との統合などの基礎科学に重点を置くよう求めています。
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