AnthropicのCEOは、今後3年間でAIのトレーニングコストが1000億ドルに達する可能性があると述べています

人工知能（AI）モデルの訓練コストは急騰しており、今後数年間で大幅な増加が見込まれています。AIスタートアップであるAnthropicのCEOであるDario Amodei氏は、最近の「In Good Company」ポッドキャストのエピソードで、これらの上昇する費用について言及しました。

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ChatGPT-4などの現在の高度なAIモデルの訓練には約1億ドルがかかります。しかし、Amodeiによると、今後3年間で100億ドルから1000億ドルに上昇する可能性があります。

人工一般知能（AGI）の開発がコストを押し上げる

この急激な上昇は、ChatGPTなどの生成AIから人工一般知能（AGI）への移行によるものです。AGIへの進歩は、人間の思考と同様に知識を理解し、習得し、活用できるシステムの開発を目指しています。

「100億ドルや1000億ドルに達すると考えています。それは2025年、2026年、もしかしたら2027年頃になるでしょう。そうすれば、多くの分野で人間よりも優れたモデルを獲得できる可能性が高いと思います。」 

Amodei

Tom's Hardwareによると、これらの進歩を支える既存の基盤は現在巨大です。例えば、ChatGPTを訓練するには3万個以上のGPUが必要であり、各Nvidia B200 AIチップの価格は3万ドルから4万ドルです。このハードウェアへの投資は、費用増の一因となっている可能性があります。 

計算資源がAI訓練コストを上昇させる

AIの訓練コストが上昇する理由はいくつかあります。主な理由は、必要な計算資源の量が莫大であることです。ディープラーニングモデルの進歩に伴い、強力なGPUやその他の特別に設計されたハードウェアが必要となっています。2023年には380万個以上のGPUがデータセンターに出荷され、必要なインフラの規模を示しています。 

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もう一つの重要な要因はエネルギー消費です。昨年販売されたすべてのGPUの電力消費量は、130万世帯に電力を供給するのに十分です。この高いエネルギー消費は、企業にとって高額な費用となるだけでなく、環境への影響や保全に関する問題も提起します。Googleの最近の報告書によると、同社の排出量は4年間でほぼ50%増加し、主にAI学習に必要なエネルギーが原因でした。

テック大手がAIインフラに多額の投資

さらに、主要なテクノロジー企業は人工知能の発展に向けて多額の資金を投資しています。例えば、Elon Musk氏はNvidiaの最新鋭AIチップ30万個を購入したいと考えています。同様に、MicrosoftとOpenAIはAIの発展のために1000億ドル規模のデータセンターを構築中であるとされています。

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これらの上昇するコストにもかかわらず、AI訓練のコストを最適化しようとする試みがあります。GoogleのDeepMindは最近、Joint Example Selection（JEST）と呼ばれる手法を発表しました。この手法は、反復回数を13分の1に、必要な計算資源を10分の1に削減できると主張しています。これにより、使用される資源と所要時間を削減できます。

しかし、これらの進歩があっても、AGIの発展により、全体的な方向性はより高いコストへと向かっています。生成AIからAGIへ移行するにつれて、モデルは大量のデータセットを解釈し、そこから学習し、異なる状況を予測し、批判的思考を必要とする問題を解決することが求められます。 

Cryptopolitan 報道：ブレンド・カナナ