最近、マイクロンはAIコンピューターとスマートフォンの売上が予想を下回ったことを理由に収益予測を下方修正し、AI産業の衰退に対する市場の懸念を引き起こした。しかし、この懸念はAI市場の現状に対する誤解から生じている可能性があります。この記事では、現在のAI市場、特にパソコンや携帯電話におけるAIの現在の適用状況を分析し、その発展の見通しを探り、市場の誤解を明らかにします。
近年、コンピュータや携帯電話市場が不況に陥っているのではないかという議論がよく行われています。最近、グラフィックスメモリチップメーカーのマイクロンは、AIコンピュータやスマートフォンの売上高が予想を下回ったため、今後数四半期の収益予測を下方修正し、多くの人が「AIは滅びる」と懸念している。しかし実際には、特に Nvidia の業績から明らかなように、AI は衰える兆しを見せていません。
AI 機能を搭載していると主張する現在市場に出回っているラップトップや携帯電話の多くは、十分な処理能力を備えていません。高性能のゲーミング PC であっても、ChatGPT のような複雑な AI プログラムをローカルで実行することは困難です。これらのアプリケーションは膨大な量のデータとコンピューティング能力を必要とし、PC 上で単純に完了することができないためです。利用可能な代替アプリケーションはいくつかありますが、サーバーで実行されるほとんどの AI プログラムのパフォーマンスと応答性には及びません。
AIエコシステムでは、ほとんどの優れた企業やツールが確立されています。たとえば、Nvidia RTX グラフィックス カードを使用するユーザーは、多くの場合、AI パフォーマンスにおいて、多くの最新の NPU 搭載 CPU を上回ることができます。比較すると、AI ワークロード下での RTX4080 と Intel Core Ultra9185H を搭載したノートブック間のパフォーマンスの差は 700% ～ 800% に達する可能性があることがわかります。 AI のパフォーマンスを提供する上でサーバーが重要な役割を果たしていることがわかります。
GoogleはAIモデルGeminiをほとんどのAndroidデバイスに拡張し、それをNestスピーカーにも導入する予定だ。これらのデバイスは 4 年前のものですが、依然として AI テクノロジーの幅広い応用可能性を示しています。過去を振り返ると、真の仮想現実体験を実現するにはグラフィックス カードのパフォーマンスが数百億回 (PFLOP) に達する必要があると考えられていましたが、現在のグラフィックス カードはまだこの基準に達しておらず、これは依然として直面している課題も反映しています。ローカルAIの開発によって。
GPU メーカーの開発プロセスでは、AI プログラミングは並列コンピューティングに依存することが多く、この点では GPU が優れています。したがって、将来の GPU 設計にはまだ時間がかかり、AI パフォーマンスの大幅な向上が見られるのは RTX60 シリーズの発売までではない可能性があります。この世代のグラフィックス カードでは、ローカル ラージ モデル (LLM) を実行できる可能性があります。
ハイライト:
AI テクノロジーは死んだわけではなく、市場のパフォーマンスは誤解によって影響を受けます。
AI を宣伝する多くのデバイスはパフォーマンスをサーバーに依存しているため、複雑な操作をローカルで実装することが困難になります。
GPU の将来の技術進歩により、ローカル AI モデルの開発が促進される可能性があります。
全体として、AI テクノロジーには将来の発展の大きな可能性があり、現在の市場パフォーマンスはその真の強みを反映していません。ハードウェア テクノロジの継続的な進歩、特に GPU パフォーマンスの向上により、ローカル AI アプリケーションは新たな開発の機会をもたらし、最終的には人々のライフスタイルを変えるでしょう。