「これからはAIの時代だと聞きました」
「ソフトバンクの孫氏の言葉を借りると「電気のある国とない国くらいの差が出る」と言っています」
「AIをめぐる競争が激化するということですね」
「中国にはAI 開発企業が4千社以上あると言われています」
「そのうちの1社が最近話題になったディープシークですね」
「そう、よくご存じで……。ディープシークの生成AIモデルが従来の10分の1以下の費用で開発したと発表して、米テック業界に衝撃を与えました。それにより、エヌビディアの株価が10数パーセント一気に下がりましたからね」
「生成AIという言葉をよく聞くのですが、どういう意味ですか？」
「大規模なデータから学習して、新しいコンテンツやアイディアを生み出すAIのことです。そのためには、大量のデータが必要です」
「データがエネルギーの元なんですね。AIが最終的に目指すものはどこですか？」
「取り敢えずは、人間と同等の知能を持ち、理解、学習、実行できる人工知能(AGI)の開発を目指すそうです」
「何か凄い話ですね。実現できるのですか？」
「オープンAIのアルトマンCEO(最高責任者)は今後4年以内に出来ると言い切っています」
「たった4年ですか？! 」
「そして最終的に人間を超える超知能(スーパーインテリジェンス)を目指すそうです。そうなると、AIが会社のシステムから製品開発、流通の手配まですべて出来るようになるそうです」
「何か、頭がくらくらしてきました。ここからが本論です ↓」
競争の激しいAI半導体分野
かつて半導体業界の中心に君臨していたのは、インテルでした。約10年前、PC向けのCPU市場をほぼ独占し、企業向けサーバー市場でも圧倒的なシェアを誇っていました。しかし、AI技術の進化とともに、半導体業界の勢力図は大きく変化します。その変革の中心にいたのが、2人の会話で話題に出ていたエヌビディアです。
エヌビディアは元々、ゲーム向けのGPUメーカーとして知られていたのですが、ディープラーニング技術の発展により、一気に市場の主役へと躍り出た会社です。特に、AI開発に不可欠なニューラルネットワークのトレーニングにおいて、従来のCPUよりも圧倒的な性能を発揮し、AI半導体分野を牽引する存在となりました。
この流れに乗じて、多くの半導体ユニコーン企業(下の条件を参照のこと)も次々と誕生しています。特に、カスタムAIチップを専門とするスタートアップは、AIの計算効率を飛躍的に向上させる技術を武器に、シリコンバレーを中心に急成長を遂げています。このようにAI半導体分野は、今や最も競争の激しい市場の一つとなっています。各企業は性能向上とコスト削減を両立させるため、常に新技術を模索しているような状況です。10年前とは全く異なる構図となったこの分野において、次の覇者はどこになるのか、目が離せない状況が続いています。
(「Genspark」)
高度なAIを10年以内に完成
AIの発展には膨大なデータが不可欠です。特に、近年急成長を遂げている生成AIは、大量のデータを学習することで、より自然な文章や画像、音声を生成できるようになります。例えば、言語モデルは数百億から数兆単位の単語を学習し、より精度の高い文章を生み出します。加えて、画像生成AIは数千万点以上の画像データを活用し、リアルなビジュアルを創出できるようになったのです。
今後10年以内には、AIは企業のシステム管理だけでなく、製品開発の最前線でも活躍するようになると予測されています。例えば、製造業ではAIが設計から試作までを担い、新薬開発の分野ではAIが分子構造の解析を行い、短期間で新薬候補を発見することが可能になります。さらに、マーケティングや広告分野でも、AIが消費者の行動データを解析し、最適な広告戦略を自動で生成する時代が訪れるだろう、と言われています。
このような進化を遂げるためには、ハードウェアとソフトウェアの両面での進歩が不可欠です。特に、AI専用の半導体開発が進むことで、より高速な処理が可能となり、AIの活用範囲が拡大します。さらに、AIの自律学習能力が向上することで、人間の介在なしに最適なアルゴリズム(解決過程)を見つけ出す技術が実用化される可能性もあります。現在、各国政府や大手テクノロジー企業は、AIの開発に莫大な投資を行っています。今後10年以内に、AIが社会のあらゆる領域に浸透し、私たちの生活やビジネスに欠かせない存在となる日は、そう遠くないかもしれません。
(「NHK」)
AI――成長のための条件
AIがさらに成長し、社会の中心的な技術として確立されるためには、いくつかの重要な条件をクリアする必要があります。その中でも特に重要なのが、「優秀な人間をいかに育てるか」という課題です。AI技術の開発や活用には、専門的な知識を持つエンジニアや研究者が不可欠であり、世界中の教育機関や企業が人材育成に力を注いでいるところです。特に、数学やコンピューターサイエンスの分野において、次世代の才能をいかに確保するかが、各国の競争力を左右する要因となります。
また、AIの成長には「良質で膨大なデータ」も必要不可欠です。AIはデータを学習し、パターンを見出すことで進化するため、データの質が悪ければ、その性能も低下してしまいます。例えば、バイアスのかかったデータを学習したAIは、不公平な判断を下す可能性があり、社会的な問題を引き起こすリスクもあります。そのため、より多様で公平なデータを収集し、AIに学習させることが求められているのです。さらに、データの収集と管理にはプライバシーやセキュリティの問題があります。個人情報の適切な管理や、企業の機密データを安全に活用するための技術開発が不可欠となります。ブロックチェーン技術や匿名化技術の進化により、安全なデータ活用の仕組みが整いつつあるのですが、引き続き慎重な運用が求められるところです。
こうした条件を満たすことで、AIはより高度に成長し、社会に貢献する技術へと進化していきます。今後のAI発展の鍵は、人材、データ、そして技術の進化がどのように社会の発展と結びついていくかにかかっていると言えるでしょう。
(「TechSuite AI Blog」)
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