生成AIの止められない成長（AI Outlookパート1）

開示：私の会社であるTirias Researchは、この記事で言及したIBM、Nvidia、および他の企業に相談しました。

成長ドライバー

生成AIの採用の急増は、最も楽観的な予測でさえ予測できるよりも劇的でした。その後、2024年9月に需要の新たなスパイクが登場し、最初に広く実装された「推論」モデルであるChatGpt-O1が発売されました。以前のバージョンとは異なり、回答を提供するだけではありませんでした。それは質問を通して機能し、より考慮され、論理的で、微妙な回答を提供しました。この種の推論には、セッションごとに「推論トークン」が大幅に舞台裏で必要とされ、トークンの生成が急激に増加しました。さらに、ユーザーエンゲージメントレベルは急上昇しました。 2024年の終わりまでに、生成および推論AIモデルを使用したコンテンツの生成に費やした時間は、前年と比較して22回以上増加しました。

また、イノベーションは前例のないペースで加速しました。 2017年のトランスフォーマーの導入から、2022年のChatGPT-1や2024年の推論モデルまで、ブレークスルーのタイムラインは縮小し続けています。 Experts（MOE）の混合物などの洗練されたモデルアーキテクチャにより、アクティブなパラメーターの使用量を低く抑えながら、より効率的な推論が可能になります。メタのLlamaシリーズなどのオープンソースモデルは、ラップトップやスマートフォンでローカルに実行できる、軽量で高速な代替品を提供することにより、独自のソリューションに挑戦します。一方、まばらな注意や条件付きコンピューティングなどの最適化により、DeepSeek R1（2025年に発売された）などのより効率的なモデルが生成されています。これは、一部の閉じたモデルでは、Llamaの4000億または1兆以上の場合に比べて、トークンごとに370億のアクティブパラメーターしか使用していませんでした。

数字によるトークンの需要

Tiriasの研究では、ユーザー数の継続的な成長、訪問頻度、費やした時間、およびAIの生成コンテンツが予想されています。さらに、2025年にエージェントAPIが利用可能になったため、AIエージェントはAIモデルを自律的にリンクし、思考を形成し、タスクを実行し、他のサービスとの対話を開始します。自律剤が独立して使用状況を生成し始めると、人間のプロンプトはAI活動の唯一の触媒ではなくなります。その結果、トークンの発電の年率は、2024年の677兆から2025年の終わりまでに2,092兆にジャンプし、2030年末までに77,000兆（77クアドリリオン）に到達すると予測されています。

Tirias ResearchのシニアアナリストであるSimon Solotkoは、「AIエコシステムは並外れた圧力にさらされています。マルチモーダル機能、ユーザー需要、エージェントおよびマルチメディアワークフローは非常に急速に進行しているため、ハードウェアとソフトウェアのコンピューティングでさえ需要の増加に対処するのに十分ではありません。」

2028年の予測スナップショットは、AIアシスタントとエージェントの使用が少数のプロバイダーによって支配される可能性が高いことを示しています。ただし、インフラストラクチャの側面では、APIアクセスされたAIモデルは、AI機能を顧客向けサービスプロバイダーに埋め込むことにより、幅広いビジネスおよび消費者アプリケーションに駆動することが期待されています。

業界は、インターネット検索におけるGoogleの優位性と同様に、自然な独占に移行する可能性があります。 ChatGptと強力なブランド認知を介した初期のエントリにより、Openaiは現在、AIモデルとトークン世代の市場をリードしています。 Openaiがそのエッジを維持しているかどうかは不明のままです。

将来の傾向

大きなモデルは、ハードウェアの進歩を超えて、サイズと複雑さが増加し続けます。最大のモデルはすでに単一のアクセラレータのメモリ容量を超えており、ワークロードを処理するためにGPUとラック全体のクラスターを必要とします。ただし、蒸留と効率の進歩は、より小さな専門的なモデルに縮小するのに役立ちます。 Deepseekの到着は、モデル効率の大きな飛躍を示し、パフォーマンスベンチマークを再定義しました。

AIエージェントは広くなります。 NvidiaのJensen HuangとIBMのArvind Krishnaを含む業界のリーダーは、複数のAIエージェントと一緒に働くすべての従業員を想像しています。一部のエージェントは機械に住んでおり、他のエージェントは仮想環境にあり、他のエージェントは物理的なロボットにあります。 AIエージェントはまた、互いに協力し始めます。

AIでの競争は激化します。モデルが成熟するにつれて、分化はもはやサイズや速度だけでなく、より広範な要因のセットが含まれています。サービスは、AIモデルをワークフロー、API、およびインタラクティブなアプリケーションに組み込み、タスクとエンターテイメントの完全な自動化に向けて推進しています。同時に、コストの制約により、すべてのプレーヤーが最先端の方法を採用して、より速いトレーニング、より良い推論、計算コストの削減を促しています。この競争は企業を超えて広がっています。AIは現在、国家が革新するために競争するにつれてグローバルな政治に影響を与えています。

さらに、AIは進化し続けます。 10年の終わりまでに、AIに生成された画像とビデオは、AIが生成されたコンテンツの主要な形式としてテキストを上回り、将来の計算ニーズの主要なドライバーとして上回る可能性があります。このコンテンツの大部分は、エッジデバイスで作成できます。自律的なAIエージェントとマシンと組み合わされたメディア生成は、AI開発の次の段階を案内します。

最終的な考え

以前のテクノロジーの採用サイクルとは異なり、生成AIは減速の兆候を示しません。能力と効率の両方の急速な進歩は、需要の増加を促進しています。エージェントAIが人間の相互作用を超えて拡大すると、生成AIの「ユーザー」の数が指数関数的に成長します。

今後の記事では、グローバルなインフラストラクチャ要件と生成AIの総運用コスト（TCO）とともに、画像、ビデオ、自律エージェント、および自律マシンのAI需要の増加を調査します。

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