最近、人工知能（AI）の分野の専門家であるイーロン・マスクとの会話の中で、昨年ビッグテックが直面した現在の障害が検討されました。マスクは業界が将来直面するかもしれない潜在的な障害について洞察を提供し、これからの業界での課題に光を当てました。
マスクが取り上げた主な懸念の1つはハードウェアの問題に関連していました。2022年から2023年に業界に影響を与えたチップ不足は克服されましたが、新たな障害が電圧トランスフォーマーの不足として現れました。これらのトランスフォーマーは多くのAI開発者にとって不可欠であり、彼らのモデルを起動および実行する際に重要な役割を果たします。
将来を見据えて、マスクは来年の潜在的な危機について警告し、電力全体の不足の可能性を強調しました。AIモデルをトレーニングするために必要な膨大な電力は、この困難な状況につながる可能性があります。マスクは、Grok 2モデルだけでも約20,000台のNVIDIA H100 GPUの利用が要求され、Grok 3モデルには少なくとも100,000台のH100チップが必要とされることを説明しました。
Tom’s Hardwareによる計算によると、各NVIDIA H100 GPUはフル稼働時に約700Wを消費します。 100,000台のGPUとデータセンター内の必要なサーバーおよび冷却システムが使用されると考えると、驚異的な100メガワットの電力が1日当たり消費されます。 これを具体的に表現すると、このエネルギー消費量は小さな都市のものに匹敵します。
FAQ：
Q：過去1年間でビッグテックが直面した課題は何でしたか？
A：チップ不足はビッグテック企業が直面した主要な課題でした。
Q：AI開発者にとって現在の業界の障害は何ですか？
A：電圧トランスフォーマーの不足がAI開発者にとって現在障壁となっています。
Q：将来に関してイーロン・マスクが警告したことは何ですか？
A：マスクは、AIモデルのトレーニングに影響を及ぼす可能性のある電力不足について警告しました。
Q：AIモデルをトレーニングするためにどれだけの電力が必要ですか？
A：イーロン・マスクによると、Grok 2モデルだけをトレーニングするためには約20,000台のNVIDIA H100 GPUが利用される必要があります。
出典：
– Tom’s Hardware（www.tomshardware.com）
業界概要：
本記事では、人工知能（AI）分野におけるビッグテック企業が直面する課題について取り上げています。 AI業界はここ数年で大きな成長を遂げ、様々なセクターの企業がAI技術を活用して製品、サービス、および運用を向上させています。 AIモデルとアプリケーションの需要が、それらの開発と展開をサポートするハードウェアおよびソフトウェア技術の進化を促しています。
市場予測：
AI市場は今後も成長を続ける見込みです。 Grand View Researchによる報告によると、2027年までにグローバルAI市場規模は7337億ドルに達し、2020年から2027年までの複合年間成長率（CAGR）は42.2％になる見込みです。 この成長は、医療、金融、小売、自動車などのセクターでAIの採用が増加していることに起因しています。
業界に関連する課題：
1. ハードウェアの課題：本記事では、AI業界が直面しているハードウェアの不足の問題を強調しています。2022年から2023年に経験したチップ不足がAI開発に必要な重要なコンポーネントの入手可能性に影響を与えました。 この不足はAIハードウェアの生産と入手可能性に影響を与え、サプライチェーンでの混乱を引き起こしました。 さらに、電圧トランスフォーマーの不足がAI開発者にとって追加の障害となっており、これらのコンポーネントはAIモデルの起動および実行に不可欠です。
2. 消費電力：本記事で強調されているもう1つの注目すべき問題は、AIモデルのトレーニングに伴う膨大な消費電力です。 AIモデルの複雑さと規模が増すにつれて、それらをトレーニングするために必要な計算力も上昇します。 この増加する電力需要は、既存の電力インフラを圧迫し、電力不足につながる可能性があります。 20,000台のNVIDIA H100 GPUが必要なGrok 2モデルの例は、かかる電力消費の膨大さを強調しています。 大規模なAIモデルのトレーニングに必要なエネルギー要件は、小さな都市のそれと匹敵することがあります。
出典：
– Tom’s Hardware（www.tomshardware.com）
– Grand View Research（www.grandviewresearch.com）
The source of the article is from the blog exofeed.nl