生成 AI は岐路に立っています。次の波はどこから来るのでしょうか?

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。ウォルマートはつい最近、店舗外の従業員 50,000 人が使用できる生成 AI アプリケーションのリリースを発表しました。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なパートナーになることや、大規模なドキュメントから要約を抽出するなど、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、ディープラーニング 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データが膨大であるため、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る。

この新しいトレンドは NVIDIA に大きなビジネスチャンスをもたらし、NVIDIA GPU は人気の金儲けマシンとなりました。スタートアップ企業や投資家は、Nvidia チップを入手するために並外れた手段を講じている。ニューヨーク・タイムズのコラムはこう書いている。「企業は今年、資金、技術者の才能、宣伝、さらには利益よりも GPU を必要としているようだ。」

Nvidia は、この起こりうる技術革命の頂点に立っています。今回、Google は NVIDIA と提携し、Google Cloud の顧客に NVIDIA GPU に基づく技術サポートを提供することになりました。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。

最近の収益報告会で、NVIDIAのCEOであるジェンスン・フアン氏は、需要の増加は加速コンピューティングの始まりを示しており、これはまだ夜明けに過ぎないと述べた。黄仁訓氏は、企業は投資を再配分し、一般的なコンピューティングに重点を置くのではなく、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ました。

汎用コンピューティングは CPU ベースのコンピューティングを指しますが、Nvidia は CPU が時代遅れのインフラストラクチャになっており、従来の CPU よりも効率が高いため、開発者は GPU 向けに最適化する必要があると考えています。 GPU は複数の計算を並列に処理できるため、特にディープラーニングに適しています。 GPU には、線形代数や行列演算タスクなど、特定の数学的問題を処理する場合にも独自の利点があります。

残念ながら、多くのソフトウェアは CPU にのみ最適化されており、GPU 並列コンピューティングのメリットを享受できません。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ます。生成 AI によって大量のコンテンツが生成され、クラウド コンピューティングのサポートが必要になるため、これは NVIDIA にとってチャンスとなります。

人間も企業も怠け者です。ソフトウェアは CPU 向け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がりません。

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非常に野心的で、よりシンプルなツールがすでに存在する分野にさえ、機械学習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、多くのビジネス上の問題の中で、機械学習でうまく解決できるのはごく少数だけです。つまり、アクセラレーション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。

次の波に対応するには、生成AIにブレークスルーが必要

現状を見ると、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 AI が過大な期待のピークにあると警告しています。生成 AI の誇大宣伝は、根拠のない興奮と過大な期待に堕落したと主張する人もいます。

生成型 AI の流行はすぐに行き詰まるかもしれない。 SK Ventures のベンチャー キャピタリストは、「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、Google が「Attention is All You Need」という論文を発表した 2007 年に始まりました。今後 1 ～ 2 年で、誰もがボトルネックにぶつかるでしょう」と考えています。ボトルネックとは何でしょうか?たとえば、幻覚傾向、狭い領域でのトレーニングデータの不足、何年も前のトレーニングコーパスの老朽化、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 の第一波の終盤に入っている可能性が非常に高いのです。

これは生成 AI が消滅しようとしていることを意味するのでしょうか?いいえ、生成 AI では、生産性を大幅に向上させ、より優れた自動化を促進するために、大きな技術的進歩が必要なだけです。新しいモデル、より高いオープン性、そしてユビキタスで安価な GPU が、生成 AI の次の波の鍵となるかもしれません。

長期的には、労働力不足と人間がより優れた自動化技術を必要としていることから、生成 AI は明るい未来をもたらすはずです。歴史を振り返ると、AI と自動化は 2 つの独立した技術カテゴリであるように見えますが、生成 AI によってこの見方は変わりました。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陥りつつある」と述べた。マッキンゼーは報告書で「生成AIが次の大きな生産性向上をもたらすだろう」と述べた。ゴールドマン・サックスは生成AIが世界のGDPを7%増加させることができると考えている。 （ナイフ）