ローカル生成 AI: インテリジェント展開の未来を形作る

2024年は、生成AIを取り巻く状況に劇的な変化が訪れる年です。GPT-4のようなクラウドベースのモデルが進化を続ける一方で、強力な生成AIをローカルデバイス上で直接実行することが、ますます現実的かつ魅力的になりつつあります。生成AIのローカル実行は、中小企業、開発者、そして一般ユーザーにとってAIのメリットを変革する可能性があります。このエキサイティングなトレンドの重要な側面を探っていきましょう。

クラウド依存からの脱却

従来、生成 AI は計算能力をクラウド サービスに依存してきました。クラウドは大きな革新を推進してきましたが、生成 AI アプリケーションの導入にはいくつかの課題があります。データ侵害の増加により、機密情報を安全に保つことへの懸念が高まっています。デバイス上の AI を使用してデータをローカルで処理すると、外部サーバーへの露出が最小限に抑えられます。

クラウドベースの AI は、応答が遅くなり、ユーザー エクスペリエンスがスムーズでなくなるという遅延の問題にも対処する必要があります。デバイス上の AI は遅延を大幅に削減し、応答が速くなり、エクスペリエンスがスムーズになります。これは、自動運転車やインタラクティブな仮想アシスタントなどのリアルタイム アプリケーションにとって特に重要です。

クラウドベースのAIにとってもう一つの重要な課題は持続可能性です。 クラウドコンピューティングは、エネルギー消費量が多く、二酸化炭素排出量も大きいことで知られています。世界が気候変動に取り組む中、テクノロジーによる環境への影響を軽減することが最重要課題となっています。ローカル生成AIは、エネルギー集約型のデータセンターへの依存を軽減し、継続的なデータ転送の必要性を最小限に抑える魅力的なソリューションを提供します。

コストも重要な要素です。クラウド サービスは堅牢ですが、特に継続的または大規模な AI 運用の場合は高額になる可能性があります。ローカル ハードウェアのパワーを活用することで、企業は運用コストを削減できます。これは、クラウド コンピューティングのコストが法外だと感じる中小企業やスタートアップ企業にとって特に有益です。

さらに、インターネット接続への継続的な依存は、クラウドベースの AI の大きな欠点です。デバイス上の AI はこの依存を排除​​し、インターネット接続が不安定な場所やまったくない場所でも中断のない機能を実現します。この点は、モバイル アプリケーションや、インターネット アクセスが不安定な遠隔地や田舎の地域では特に有利です。

これらの要素が融合するにつれて、ローカル生成 AI への驚くべき変革が起こっています。この変化により、パフォーマンスの向上、プライバシーの改善、AI テクノロジーの民主化が促進され、インターネットへの常時接続を必要とせずに、より幅広いユーザーが強力なツールを利用できるようになります。

ニューラル プロセッシング ユニットを搭載したモバイル生成 AI の急増

クラウドベースの生成AIの課題に加えて、近年ではAI機能をモバイルデバイスに直接統合することが重要なトレンドとして浮上しています。携帯電話メーカーは、パフォーマンス、効率、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために専用のAIチップへの投資を増やしています。 Aシリーズチップ, HuaweiのAscend AIプロセッサ, サムスンのExynosラインナップ、そしてクアルコムは 六角形ニューラル処理ユニット この取り組みを先導しています。

ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) は、モバイルデバイス上で生成型 AI を実装するために設計された特殊な AI プロセッサとして登場しています。これらの脳にヒントを得たプロセッサは、複雑な AI タスクを効率的に処理し、モバイルデバイス上で直接、より高速で正確なデータ処理を可能にします。CPU や GPU などの他のプロセッサと統合され、SoC (システムオンチップ)、NPU は生成 AI タスクの多様な計算ニーズに効率的に対応します。この統合により、生成 AI モデルをデバイス上でよりスムーズに実行できるようになり、全体的なユーザー エクスペリエンスが向上します。

ジェネレーティブ AI で日常業務を強化する AI PC の登場

Microsoft OfficeやExcelなどの日常的なアプリケーションへの生成AIの統合が進み、AI PCが登場しました。AIに最適化されたGPUの大幅な進歩がこの出現を支えています。当初は3Dグラフィックス用に設計されていましたが、 グラフィック処理ユニット GPUは、生成AIのニューラルネットワークを実行するのに非常に効果的であることが証明されています。コンシューマー向けGPUが生成AIワークロード向けに進化するにつれて、高度なニューラルネットワークをローカルで処理する能力も向上しています。たとえば、 Nvidia RTX 4080 ラップトップ 2023 年にリリースされる GPU は、AI 推論に最大 14 テラフロップスのパワーを活用します。GPU が ML に特化していくにつれて、ローカル生成 AI の実行は今後大幅に拡大するでしょう。

AIに最適化されたオペレーティングシステムは、生成AIアルゴリズムの処理を劇的に高速化すると同時に、これらのプロセスをユーザーの日常的なコンピューティング体験にシームレスに統合することで、この発展を支援します。ソフトウェアエコシステムは生成AI機能を活用するように進化しており、予測テキスト、音声認識、自動意思決定といったAI主導の機能がユーザーエクスペリエンスの中核を成すようになっています。

この技術の飛躍は、個人消費者と企業の両方に多大な影響を及ぼします。消費者にとって、AI PC の魅力は、その利便性と強化された機能にあります。企業にとって、AI PC の可能性はさらに大きくなります。従業員向けの AI サービスのライセンスにはコストがかかる可能性があり、クラウド AI プラットフォームとデータを共有することに対する正当な懸念が存在します。AI PC は、これらの課題に対するコスト効率に優れた安全なソリューションを提供し、企業が外部サービスに頼ることなく AI 機能を業務に直接統合できるようにします。この統合によりコストが削減され、データ セキュリティが強化され、職場でのアプリケーションで AI がよりアクセスしやすく実用的になります。

ジェネレーティブ AI とエッジ コンピューティングによる産業の変革

生成 AI は世界中の産業を急速に変革しています。 エッジコンピューティング データ処理をデバイスに近づけることで、レイテンシが短縮され、リアルタイムの意思決定が強化されます。生成 AI とエッジ コンピューティングの相乗効果により、自律走行車は複雑なシナリオを即座に解釈し、インテリジェント ファクトリーは生産ラインをリアルタイムで最適化できます。このテクノロジーは、パーソナライズされたファッション アドバイスを提供するスマート ミラーや、作物の健康状態をリアルタイムで分析するドローンなど、次世代のアプリケーションを強化します。

によると、 レポート10,000社を超える企業が NVIDIA Jetson プラットフォーム 生成AIを活用して産業のデジタル化を加速できるようになりました。その応用分野には、欠陥検出、リアルタイムの資産追跡、自律計画、人間とロボットの相互作用などがあります。ABIリサーチ 予測 生成 AI は 10.5 年までに世界中の製造業の収益を 2033 億ドル増加させると予測されています。これらのレポートは、ローカル生成 AI が近い将来、さまざまなセクターで経済成長を促進し、イノベーションを促進する上でますます重要な役割を果たすようになることを強調しています。

ボトムライン

ローカル生成AI、モバイルAI、AI PC、そしてエッジコンピューティングの融合は、AIの潜在能力を引き出す上で極めて重要な転換点となります。クラウドへの依存から脱却することで、これらの進歩はパフォーマンスの向上、プライバシーの強化、そして企業と消費者双方のコスト削減を約束します。モバイルデバイスからAI駆動型PC、そしてエッジコンピューティングが活用される産業に至るまで、この変革はAIを民主化し、様々な分野におけるイノベーションを加速させます。これらの技術が進化するにつれ、ユーザーエクスペリエンスは再定義され、業務は効率化され、世界的な経済成長が促進されるでしょう。