AIの新興トレンド：2024

2024年の幕開けとともに、人工知能（AI）の世界では、来年の業界を形作るであろう予測やトレンドで賑わっています。より小さく効率的なAIモデルから、選挙におけるディープフェイクの役割まで、2024年のAI環境について専門家が予測していることを簡潔にご紹介します。

エッジでの小規模AIモデル

アマデウス・キャピタル・パートナーズのパートナーであるアメリア・アーマーは、ネットワークのエッジでの小規模AIモデルの展開に向けた大きな移行を予測しています。これらの高性能モデルは最小限のコンピューティングパワーで済み、産業用自動化を加速させる予定です。例えば、この発展は配送センターの自律型ロボットに恩恵をもたらし、生産性の向上につながります。

強化されたデータセンター

AIコンピューティングパワーへの growing demand に追いつくため、データセンターはネットワーク速度の向上に注力すると同時に、エネルギー消費と熱の発生を管理することが期待されています。高速データ転送用の光子チップや、より効率的な冷却アプローチなどの革新は、2024年に prominence を得る可能性があります。

企業向けのオープンソースおよび効率的なモデル

フィンランドのAIスタートアップであるSiloのCEO兼共同創設者であるピーター・サールンは、さまざまな言語モデルのユースケースに対して、小さく、コスト効果が高く、専門的なAIモデルを好む傾向があると予測しています。オープンソースモデルはこの移行を強化し、企業がAIの力を活用しやすくします。この移行は、既存のフレームワーク内で新しい機能を作成し、AIモデルをソフトウェア製品に統合するというより広範なトレンドと一致しています。

選挙におけるディープフェイク

Air Street Capitalの創設者であるNathan Benaichは、ディープフェイクが2024年の政治選挙で役割を果たす可能性があるとの見方を示しています。現時点では政治への影響は限定的でしたが、ディープフェイク技術の急速な進歩は大統領選挙中に悪意のある試みにつながる可能性があります。その実際の結果への影響にかかわらず、その潜在的な影響は十分に大き 規制調査の対象となる 価値があります。

新しい資金調達構造

ネイサン・ベナイチは、計算集約型スタートアップのための革新的な資金調達構造の必要性も強調しています。大規模な資金調達に伴う高いバリュエーションと希薄化が標準になりつつあります。一部の企業はすでに、グラフィックス処理ユニット（GPU）を担保として債務融資を行っています。2024年には、先見の明のある金融機関がこの慣行を標準化し、より持続可能な資金調達アプローチを提供する可能性があります。

AIガバナンスに関する議論

予想に反して、Speedinvestのプリンシパルであるリック・ハオは、グローバルなAIガバナンスに関する会話が冷却化すると予測しています。重要な議論が行われてきましたが、西側民主主義諸国と中国の間のAIガバナンスに関する真の一致は依然として elusive です。リックは、フォローアップミーティングが同じ影響を与えたり、この分野での具体的な政府行動が行われたりすることはないと予測しています。

AIセーフティ投資の機会

AIセーフティは近年 prominence を得ており、リック・ハオは、AIの能力と比較して依然として投資不足が続くと予測しています。企業が先進的なAI技術の採用を急ぐ中、透明性、信頼性、ガバナンスに関する疑問がますます重要になっています。AIの責任ある展開を確保するためには、AIセーフティ対策への投資が不可欠です。

リック・ハオはまた、AIの進歩の速度が加速しており、多くの人の期待を超えていると主張しています。Google DeepMindによる最近の材料科学の発見のようなブレークスルーは、AIがもたらす驚くべき発展の例を示しています。2024年には、業界はさらに画期的な革新を期待できます。

プロンプトに応答するだけでなく、自律的にアクションを実行できるAIエージェントの出現は、特に製品開発においてホットトピックであり続けることが期待されています。AIが持つエージェントレベルが高いほど、経済的に価値が高くなります。この傾向は2024年中を通じて続く可能性があります。

マルチモーダルAI

Runa Capitalのジェネラルパートナーであるドミトリー・ガルペリンは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまなコンテンツタイプを処理できるマルチモーダルAIモデルが、2024年に prominence を得ると予測しています。これらの進歩は一般大衆を魅了すると期待されていますが、企業環境での採用には、倫理的懸念、セキュリティ、潜在的なハルシネーションに関連する課題に直面する可能性があります。

ドイツのGenAIスタートアップであるNyonicのCEO兼共同創設者であるヴァネッサ・カンは、AIの観測可能性、データ品質保証、保護の重要性の高まりを強調しています。AIシステムにおける信頼性を確保することは、広範な採用にとって極めて重要です。これにより、光子インターコネクトやニューロモーフィックやアナログコンピューティングなどの代替アーキテクチャを含む、新しいコンピューティング技術の探求が促進される可能性があります。

ビジネス向けの専門的なAIモデル

ヴァネッサ・カンはまた、2024年により専門的なAIモデルへの移行も予測しています。これらのモデルは、異なる業界の垂直分野やタスクに合わせて調整され、業界固有の知識や専門用語でトレーニングされます。この移行により、より複雑なユースケースが解放され、技術的風景と労働力が変革されると期待されています。

最後に、ファウンデーションモデルを活用する企業は、それぞれの業界で競争優位性を得る準備ができています。ファウンデーションモデルの継続的な改善により、企業は生産性、効率性、革新速度を大幅に向上させることができます。研究によると、最大70%の改善が示唆されており、AI駆動型ソリューションはビジネスの運営方法を変えるものとなっています。