- AI技術の飛躍的進化
- ハードウェアの成長が追い付かず
- 分散化が解決策になるか
過去2年間で人工知能（AI）の能力が飛躍的に向上しました。大規模言語モデル（LLM）として知られるChatGPTやDall-E、Midjourneyなどが日常の道具と化しています。目下のところ、ジェネレーティブAIはメールの応答、マーケティングコピーの作成、歌の録音、簡単な入力からの画像生成に活用されています。
興味深いのは、これらAIの能力がハードウェアの進化を超える速さで成長していることです。この急速な進化により、今後はAIを活用する際に既存のハードウェアでは物理的な限界に直面する恐れがあります。
解決策として考えられているのが分散化です。データの処理を分散させることで、ハードウェアの問題に直面することなくAIの機能を拡大できる可能性があります。
しかし、AIとハードウェアのバランスをとることは容易ではありません。コストやインフラ、セキュリティの課題も同時に乗り越えなければならないからです。
詳細は以下のリンクからご確認ください。AI capabilities are growing faster than hardware: Can decentralisation close the gap?
この「分散化」ってさ、具体的にどうやるの?
それってどんなメリットがあるの?
データ処理を複数のサーバに分けて行うことです。これにより、ハードウェアの限界を突破し、大規模な計算が可能になります。コストの分散と高い信頼性も得られます。
人工知能の進化、特に大規模言語モデルの急速な発展には目を見張るものがありますね。
しかし、ハードウェアの進化がそれに追い付いていないのが現状です。
分散化とは、データの処理を複数のサーバに分けることで、この問題を解決しようとするアプローチです。
これにより、物理的な限界を超え、より大規模な計算が可能になります。
ただし、コストやインフラ、セキュリティの課題もありますので、その点も考慮する必要があります。
ユータさん、アヤカさん、ここが重要なポイントです。