近年、パソコンやスマートフォンの市場が衰退しているかどうかの議論が盛んに行われています。先日、メモリチップメーカーのマイクロン（Micron）がAI搭載パソコンとスマートフォンの販売予想を下回ったため、今後数四半期の収益予想を下方修正したことが、一部の人々の懸念を呼び、「AIが衰退している」との見方が出ています。しかし実際は、特にNvidiaの業績を見ても分かるように、AIは衰退の兆候を見せていません。

ロボット、パソコン、オフィス、人工知能

画像出典：AI生成画像、画像ライセンス提供元Midjourney

現在の市場では、AI機能を謳う多くのノートパソコンやスマートフォンは、十分な処理能力を備えていません。高性能なゲーミングPCでさえ、ChatGPTのような複雑なAIプログラムをローカルで実行するのは困難です。これらのアプリケーションは膨大なデータと計算能力を必要とするため、パソコン単体では処理できません。代替アプリもありますが、性能と反応速度は、多くのサーバーで動作するAIプログラムには遠く及びません。

AIエコシステムにおいて、優れたパフォーマンスを示す企業やツールは、既に確固たる地位を築いています。例えば、Nvidia RTXグラフィックカードを搭載したユーザーは、多くのNPU搭載最新CPUを凌駕するAI性能を実現できます。RTX4080とIntel Core Ultra9185H搭載ノートパソコンのAIワークロードにおけるパフォーマンス差は、700％から800％にも及びます。これは、サーバーがAI性能において重要な役割を果たしていることを示しています。

Googleは、AIモデルGeminiをほとんどのAndroidデバイスに展開し、Nestスピーカーへの適用も計画しています。これらのデバイスは発売から4年経っていますが、AI技術の幅広い適用性を示しています。過去を振り返ると、真のバーチャルリアリティ体験を実現するには、グラフィックカードの性能がペタフロップス（PFLOPs）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カードはまだその水準に達していません。これも、ローカルAI開発が依然として課題に直面していることを反映しています。

GPUメーカーの発展過程において、AIプログラミングは通常、並列計算に依存しており、GPUはこれにおいて優れた性能を発揮します。そのため、将来のGPU設計には時間が必要であり、RTX60シリーズが発売されるまで、顕著なAI性能向上は見られないかもしれません。この世代のグラフィックカードは、ローカル大規模言語モデル（LLMs）の実行を可能にするかもしれません。

重要なポイント:

🌟 AI技術は消滅しておらず、市場の反応は誤解に基づいている。

💻 AIを謳う多くのデバイスはサーバーに依存しており、ローカルでの複雑な演算は困難である。

🚀 将来のGPU技術の進歩は、ローカルAIモデルの発展を促進する可能性がある。