生成 AI は岐路に達しています。次の波はどこでしょうか?

生成 AI は、特にビジネスの世界でますます人気が高まっています。少し前に、ウォルマートは非店舗従業員 50,000 人が使用できる生成 AI アプリケーションの立ち上げを発表しました。このアプリは、ウォルマートのデータとサードパーティの大規模言語モデル (LLM) を組み合わせて、従業員がクリエイティブ パートナーになったり、大きな文書から要約を抽出したりするなど、さまざまなタスクを実行できるようにします。

生成 AI の人気により、GPU の需要が増加しており、深層学習モデルのトレーニングには強力な GPU が必要です。ウォール・ストリート・ジャーナルによると、処理と分析が必要な大量のデータのため、AI モデルのトレーニングには数十億ドルの費用がかかる可能性があります。

新しいトレンドは NVIDIA に多大なビジネス チャンスをもたらし、NVIDIA GPU は儲かるマシンになりました。 Nvidiaチップを入手するために、スタートアップや投資家は異例の措置を講じます。 「ニューヨーク タイムズ」のコラムでは、「資金、エンジニアリングの人材、誇大宣伝、さらには利益と比較して、企業は今年、GPU をさらに必要としているようです。」と述べています。

この可能性のある技術的変化において、Nvidia は世界の頂点に立っています。山。現時点で、Google は NVIDIA と協力し、NVIDIA GPU に基づく技術サポートを Google Cloud の顧客に提供することに合意しました。現在の需要の急増は、生成 AI がピークに達したことを意味するのでしょうか、それとも次の波の始まりなのでしょうか?これは誰もが考えている質問です。

最近の決算会見で、Nvidia CEO のジェンスン ファン氏は、需要の増加はアクセラレーション コンピューティングの始まりであり、まだ夜明けにすぎないと指摘しました。 Huang Renxun氏は、企業は投資を再配分し、一般的なコンピューティングだけに注力するのではなく、生成AIとアクセラレーテッド・コンピューティングにもっと注意を払うべきだと提案した。

汎用コンピューティングとは、CPU ベースのコンピューティングを指しますが、NVIDIA は、CPU が後進的なインフラストラクチャになっており、GPU は従来の CPU より効率的であるため、開発者は GPU に合わせて最適化する必要があると考えています。 GPU は複数の計算を同時に並列処理できるため、ディープラーニングに特に適しています。 GPU には、線形代数や行列演算タスクなどの特定の数学的問題を処理する場合にも独特の利点があります。

残念ながら、多くのソフトウェアは CPU 向けにのみ最適化されており、GPU 並列コンピューティングの恩恵を受けることができません。将来的には、多くの CPU タスクが GPU によって実行されるようになり、生成 AI は大量のコンテンツを生成し、クラウド コンピューティングのサポートが必要となるため、Nvidia にとってはチャンスとなります。

人間も企業も怠け者なので、ソフトウェアが CPU に最適化されているため、GPU にリソースと時間を投資したくありません。

機械学習が初めて登場したとき、データ サイエンティストは野心的すぎて、たとえ一部の分野ではよりシンプルなツールがすでに存在していたとしても、それをあらゆるものに適用したいと考えていました。正直に言うと、機械学習で解決できるビジネス上の問題はごく少数です。つまり、アクセラレーテッド コンピューティングと GPU はすべてのソフトウェアに適しているわけではありません。

次の波を迎えるには、生成型 AI が突破口を開く必要があります。

現在の状況を見ると、Nvidia のパフォーマンス データは確かに目を引くものですが、ガートナーは生成型 AI が次の波を迎えると警告しています。 AI は予想されるインフレのピークに達しています。生成型 AI の誇大宣伝が根拠のない興奮と誇張された期待に変わったと主張する人もいます。

生成型 AI の流行はすぐにボトルネックに遭遇する可能性があります。 SK Ventures のベンチャー キャピタリストは次のように考えています。「私たちは現在、大規模言語モデル AI の第一波のロングテール段階に入っています。この波は 2007 年に始まり、Google が「Attending is All You Need」という論文を発表しました。 -2年もあれば、誰もがボトルネックにぶつかります。」 ボトルネックは何ですか？幻覚傾向、狭い領域での学習データの不足、何年も前の学習コーパスの老朽化、その他数え切れ​​ないほどの要因があります。つまり、私たちは現在、AI の第 1 波の最終段階に入っている可能性が最も高いのです。

これは、生成型 AI が終わりに近づいていることを意味しますか?いいえ、それは、生産性を大幅に向上させ、より優れた自動化を促進できるように、生成 AI には大きな技術的ブレークスルーが必要であることを意味しているだけです。生成 AI の次の波では、新しいモデル、さらなるオープン性、そして遍在する安価な GPU が鍵となる可能性があります。

労働力が不足しており、人間はより優れた自動化技術を必要としているため、長期的には生成型 AI にとって明るい見通しとなるはずです。歴史を振り返ると、AI と自動化は 2 つの独立したテクノロジー カテゴリであるように見えますが、生成 AI によってこの見方が変わりました。ワークフローの共同創設者マイク・ヌープ氏は「AIと自動化は同じものに崩壊しつつある」と述べ、マッキンゼーはレポートの中で「生成型AIは次の生産性の大幅な向上を生み出すだろう」と述べ、ゴールドマン・サックスは生成型AIが世界のGDPを増加させると信じていると述べた。 7%増加しました。 （ナイフ）＃＃＃

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