AI PCの将来像：楊源青氏の展望

[2023年11月22日、北京] 11月22日、北京で「2024年「金融」年次会議: 予測と戦略」が開催され、レノボグループ会長兼最高経営責任者(CEO)の楊源清氏が「新しいITテクノロジーの加速」を発表した。年次会議「人工知能の包括的な利点を促進するイノベーション」の基調講演。同氏は講演の中で、人工知能大型モデル技術の波に関するレノボの洞察とビジネスレイアウトを系統的に詳しく説明し、将来のAI PC（人工知能コンピューター）の5つの特徴を初めて完全に定義した。

(レノボ グループ会長兼 CEO の楊源清氏は、2024 年の「金融」年次会議で「新しい IT テクノロジーのイノベーションの加速と人工知能の包括的な利点の促進」について基調講演を行いました)

人工知能 PC の出現を促進する 2 つの業界トレンド

楊元清氏は講演の中で、豊かで多様な大規模公共モデルは人々に効率性と利便性をもたらしてきたが、同時に非常に現実的な問題ももたらしていると述べた。大型モデルでも、個人のプライバシーとデータのセキュリティを効果的に保護できます。 Yang Yuanqing 氏は、公共の大規模モデルと個人の大規模モデルを混合して使用することで、このような「ニーズとニーズの両方」を達成できると考えています。将来の人工知能の大規模モデルは、プライベートの大規模モデル (個人/企業レベルの大規模モデル) と公共の大規模モデルになるでしょう。大型モデル 複数のモデルが共存するハイブリッド人工知能。

彼は、個人用大規模モデルとは、個人のスマート デバイスまたはホーム サーバーに展開される基本的な人工知能モデルを指すと説明しました。ローカルに保存された個人データを推論と学習に使用します。公開モックアップと比較して、個人モックアップは対話を通じて答えを提供し、コンテンツを作成できるだけでなく、より正確で関連性の高いものになります。ユーザーのメンタルモデルに基づいてタスクを予測し、解決策を積極的に見つけることもできます。個人データは共有されたり、パブリック クラウドに送信されたりすることはなく、個人のプライバシーとデータのセキュリティが確保されます

同時に、大規模なモデルを構築するには、大量のデータに対するトレーニングと推論が必要となり、コンピューティング能力に対する要求が非常に高くなります。 Yang Yuanqing 氏は、人工知能アプリケーションのさらなる発展に伴い、大規模モデルのトレーニングと推論のためのコンピューティング負荷の割合も大きく変化し、コンピューティング リソースの割り当てについて新たな要件が提示されるだろうと述べました。現在、大規模モデルを使用するユーザーの数は比較的少なく、大規模モデルのほとんどは強力なコンピューティング機能を備えたパブリック クラウド プラットフォームでトレーニングされています。しかし、将来的にはユーザー規模の拡大に伴い、推論に必要な計算リソースが急増し、学習に必要な計算リソースを超えると考えられます。その時点で、すべてのトレーニングと推論タスクをパブリック クラウドのみに依存すると、非効率性と高コストの問題がますます顕著になります。

したがって、Yang Yuanqing 氏は、データ セキュリティとプライバシー保護のため、またはユーザーのニーズに応じた高効率と低コストのためのいずれであっても、大規模モデルのコンピューティング負荷は徐々にクラウドからエッジおよびデバイス側に移行すると考えています。今後、ますます多くの人工知能推論タスクがエッジおよびデバイス側で実行されるようになり、個人的な大規模モデルがより必要かつ可能になります。

したがって、大規模なモデルを構築および最適化し、より生成的な人工知能アプリケーションをサポートするには、クラウドのコンピューティング能力を高めるだけでなく、エッジおよびエンド側でより強力なコンピューティング能力の協力も必要です。クラウド「ハイブリッド コンピューティング アーキテクチャ」の下で、「エンドエッジ - よりバランスのとれたコンピューティング パワー ディストリビューション」を形成します。個人の大型モデルの操作をサポートするには、端末のインテリジェント コンピューティング機能を向上させる必要があります。 PC は個人にとって最も重要な生産性ツールであり、大型モデルの開発傾向に対応するために AI PC は避けられず、必要となっています。

AI PC には 5 つの主要な特徴があります

Yang Yuanqing 氏は講演の中で、現在のパーソナル コンピューターと比較して、将来の AI PC には 5 つの主要な特徴があると述べました。1 つは、AI PC は、パフォーマンスが圧縮され最適化された個人用の大規模モデルを実行できること、2 つ目は、より強力な機能を備えていることです。コンピューティング能力は、CPU、GPU、NPU などの異種コンピューティングをサポートできます。第 3 に、より大きなストレージを備えているため、より多くの個人のライフサイクル データに対応し、個人の大規模モデルの学習を容易にするための個人の知識ベースを形成できます。 、最適化が燃料を提供します。第 4 に、よりスムーズな自然言語による対話が可能であり、対話を完了するために音声やジェスチャを使用することもできます。第 5 に、より信頼性の高いセキュリティとプライバシー保護があります。

「言い換えれば、将来の人工知能パーソナル コンピューターは、パブリックな大規模モデルへの入り口として機能するだけでなく、個人化されたプライベートな大規模モデルを独立して実行することもできます。これは、最も包括的な個人データと情報を備えており、厳密に管理することができます。 「あなたの秘密を守ってください。それを目覚めさせて使用できるのはあなただけであり、あなたを最もよく理解しているのはあなただけであり、公開モデルよりもはるかに優れています。」と彼は説明した。

たとえば、ユーザーが旅行計画を立てたい場合、ネットワークに接続されていない機内モードでもコンピューターと通信でき、コンピューターはユーザーのニーズや好みを伝えなくても、ユーザーのお気に入りを推奨できます。 . 航空券、ホテル、ルート、レストラン

" 彼は次のように述べています。「将来的には、コンピューター、携帯電話、さらには自動車が、デジタル内線やデジタル ミラーのように、個人用の人工知能ツインとなり、生活の質と仕事の効率を大幅に向上させるでしょう。 「

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