AIブームは崩壊しなかったが、AIコンピューティングは確実に変化している

AIのベアーズを恐れる必要はない。彼らは、大きなAI投資ブームがすでに去ったのか、多くの市場の熱狂と大量のAIトレーニングシステムへの支出が終わったのか、AI時代の期待を大幅に下方修正する必要があるのかを疑問に思っている。

しかし、主要なハイパースケーラーの計画を見ると、AI投資はまだ健在である。Meta、Amazon (AMZN ) 、Microsoft (MSFT ) 、Googleはすべて最近、AI技術への投資を倍増させた。2025年の彼らの総投資額は300億ドルを超えるという最近のFinancial Timesの記事によると。MicrosoftのCEOであるSatya Nadellaは、Microsoftだけが今年に80億ドルをAIに費やす可能性があると述べた。Metaの創設者兼CEOであるMark ZuckerbergはFacebookで、「今年の資本支出を60億ドルから65億ドルに増やす予定であり、AIチームも大幅に増強する予定である。また、将来の投資を続けるための資本も持っている」と述べた。

これは、AIブームが崩壊したということではなく、AIアプリケーションを可能にするために費やされる金額についての不安が増している。テクノロジー大手が、AIモデルをトレーニングするために大量のコンピューティングパワーが必要であると述べてきた2年以上の間に、2025年はこれらの企業が毎日ビジネスメディアからAIのハイプを築き上げたことを理由に批判されている。

なぜ、希望から懸念への急激な転換が起こったのか。答えは、中国から登場した新しいAIアプリケーションの急速な台頭に部分的に見ることができる。しかし、本当に何が起こっているのか、そしてそれが将来のAI投資とテクノロジー番組に与える影響を理解するには、AI時代が新しい段階に入っていることを認識する必要がある。

真実を求めるDeepSeek

世界はすでに、DeepSeekという中国のAI企業について知っている。DeepSeekは、推論エンジンと統計的推論を使用して、大規模な言語モデルを他の企業よりも効率的に、かつ低コストでトレーニングする方法を紹介した。

具体的には、DeepSeekは、推論エンジンと統計的推論を使用することで、他の企業よりもはるかに少ないGPU（2048個以下）と、低性能のGPU（Nvidia (NVDA ) H800）しか必要としなかったと主張している。一方、ハイパースケーラー企業の一部は、モデルをトレーニングするために数十万個の高性能GPU（Nvidia H100）を必要としていた。コスト削減については、OpenAIがChatGPTのトレーニングに数十億ドルを費やしたのに対し、DeepSeekはR1モデルをトレーニングするために6.5百万ドル以下しか費やさなかったと報告されている。

多くの専門家がDeepSeekの支出主張に疑問を抱いていることは注目に値する。しかし、損害は既に及んでいた。DeepSeekの異なる方法がニュースになったことで、ハイパースケーラー企業とそのGPUを大量に購入してAIモデルをトレーニングしていた企業の株価が大幅に下落した。

しかし、混乱の中でいくつかの重要な点が見落とされた。1つは、DeepSeekが新しい方法を「発明」したわけではないということである。2つ目は、AIエコシステムの大部分が、AI投資のドルがどのように費やされる必要があるか、そしてAIが将来の年々にどのように活用されるかについて、既に大きな変化が迫っていることを認識していたことである。

DeepSeekの方法については、AI推論エンジンと統計的推論を使用するという概念は新しいものではない。統計的推論は、より広い概念である推論モデル推論の一部であり、AIがパターン認識に基づいて推論を導き出す能力を指す。これは、基本的に人間が問題に対処するためのさまざまな方法を学び、比較して最適な解決策を見つける能力に相当する。推論ベースのモデル推論は、今日使用可能であり、中国のスタートアップに限定されるものではない。

一方、AIエコシステムはすでに、AIとコンピューティングリソースの必要性についての大きな変化を予測していた。AI時代の初期の年月は、大規模なAIモデルを大量のデータセットでトレーニングするための大きな仕事に費やされ、すべてが大量の処理、複雑な計算、重みの調整、メモリ依存を必要としていた。AIモデルがトレーニングされた後、状況は変化する。AIは、学習したすべてを新しいデータセット、タスク、問題に適用するために推論を使用できるようになる。トレーニングよりも計算的に軽量なプロセスである推論は、同じ量のGPUやその他のコンピューティングリソースを必要としない。

DeepSeekの究極の真実は、AIエコシステムの大部分にとって、DeepSeekの方法が予想外のものではなかったことである。しかし、推論がAIの次の段階の中心となる方法の1つを強調したことは注目に値する。

AI: 次の世代

AIの約束と可能性は変わっていない。主要なハイパースケーラーが行っている大量のAI投資は、将来解放できる価値への信頼と、AIがほぼすべての業界と、人々の日常生活をどのように変えるかを示している。

しかし、ハイパースケーラーにとって、投資がどのように行われるかが変わった。AI時代の初期の年月は、トレーニングに大部分の投資が必要だった。AIを子供のように考えるなら、子供の頭脳はまだ発達途上であり、子供を最高の学校や大学に送るために多くの金額を費やしてきた。現在、子供は教育を受けた大人であり、自分を支えるために仕事を見つける必要がある。現実的には、AIに多くの投資をしてきたが、今度はその投資の利益を得るためにAIを使用する必要がある。

この投資の利益を得るために、AIはより効率的で低コストになる必要がある。企業がAIの市場の魅力と、可能な限り多くのアプリケーションでの有用性を最大化する必要があるからである。最も利益の高い新しいサービスは、人間の監視や管理を必要としない自動サービスである。

多くの企業にとって、これは、推論モデル推論などのリソース効率的なAIコンピューティング技術を活用して、自動的なマシン間通信を迅速に、かつ低コストで可能にすることを意味する。たとえば、ワイヤレス業界では、AIを使用してモバイルネットワークのスペクトル利用状況をリアルタイムで分析し、チャネル使用を最適化し、ユーザー間の干渉を軽減することで、モバイルオペレーターがよりダイナミックなスペクトル共有をサポートできる。这种のより効率的で自動化されたAI駆動のマシン間通信が、AIの次の世代を定義する。

コンピューティングの歴史が教えてくれる通り、新しいテクノロジーはいつも大量の初期投資を必要とするが、コストは下がり、効率は上がる。改善されたテクノロジーとベストプラクティスを活用して、より良い製品やサービスを作り出すことができるからである。イノベーションは常に道を切り開く。

AIセクターは最近、後退したように見えたかもしれないが、ハイパースケーラーが今年に費やす予定のドルと、推論ベースのテクノロジーの増加は、異なる物語を語っている。AIコンピューティングは確実に変化しているが、AIの約束は完全に健全である。

ovation always finds a way. The AI sector may have recently appeared to suffer a setback if you listen to the AI bears, but the dollars the hyperscalers plan to spend this year and the increasing use of inference-based techniques tell a different story: AI computing is indeed changing, but AI’s promise is fully intact.