- 2030年までにAIが現在の1,000倍の計算能力に達する可能性が高い。
- 研究の進展にはデジタル科学における生産性向上が見込まれるが、物理的製品の開発には時間がかかる。
- 投資とインフラは現状のスケーリングトレンドを維持するための鍵である。
- AIの成長にはデータ供給の確保が重要だが、合成データがその懸念を和らげる可能性がある。
Google DeepMindに委託された研究によると、AIは2030年までに今以上のスケールで機能する可能性が指摘されている。これにより、研究開発に大きな影響を与えるとされる。
非営利の研究グループEpoch AIが発表したこの報告書では、計算能力、データ、投資の指数関数的成長が今後も続くと予測している。特に、AIモデルは現在の1,000倍以上に達することが期待される。
2020年の最大AIクラスタはエクサスケールであり、2030年にはこれらのクラスタが1000億ドル以上のコストを必要とする見込みだ。このクラスターは、約10^29 FLOPのトレーニングを支える能力を持つという。
報告書は、スケーリングがAIの進展の主な原動力であるとし、過去10年間において計算能力は年4〜5倍成長してきたと説明している。
一方で、AIのトレーニングデータの供給が枯渇する可能性も指摘されている。しかし、合成データが信頼できる代替手段として存在し、多様なデータソースの利用が進んでいることから、データ供給の問題がスケーリングを止めるとは考えにくい。
また、2030年にはトレーニングに数ギガワットの電力が必要になる見込みであり、電力供給の逼迫が課題となる。再生可能エネルギーや分散型データセンターがその需要に対応できると期待されている。
投資家の懸念がAIのスケーリングに影響を与える可能性があるものの、現在の収益成長は鈍化する兆しが見えない。これに伴い、2030年に予測されるトレーニングコストの増加を支えるだけの収益が見込まれる。
報告書は、トレーニングと推論が並行して成長するとし、デジタル科学の分野でのさらなる生産性向上が期待される。2026年には既存の基準が解決されると予測され、複雑な科学的コーディング問題に対処するツールの登場が期待されている。
このように、AIの未来はさらに進化し、さまざまな分野での変革をもたらす可能性が高い。
ねえねえ、2030年ってAIがすごいことになるって書いてあるけど、
それって何に役立つの?
それとも、普通の人には全然関係ないのかな?
AIの計算能力が向上すると、医療や科学研究などに大きな進展が期待できます。
例えば、新薬の開発が短期間でできるようになるかもしれません。
普通の人にも、生活が便利になる影響が出ると思いますよ。
AIの未来についての報告では、2030年までに計算能力が1,000倍に達する可能性があるとされています。
これによって、研究開発はもちろん、生活全般にも影響を与えるでしょう。
例えば、医療や科学の分野では新薬の開発が迅速になる等、私たちの日常に直接関わることが期待されています。
また、データ供給の課題は合成データでカバーでき、投資や電力供給の面でも期待が高い状況です。
このように、AIの進化はさまざまな変革をもたらしそうですね。
