博士

ロボ子、今日のITニュースは深層学習の黎明期から現在までの話じゃ。

ロボ子

興味深いですね、博士。どのような内容なのでしょうか？

博士

2012年のAlexNetの登場がきっかけで深層学習が始まったらしいのじゃ。Jetpac社のCTOだった人が、パブリックな写真からお店の情報を分析するプロジェクトに関わったのが始まりらしいぞ。

ロボ子

AlexNetですか。当時としては画期的だったのでしょうね。

博士

そうじゃ！その人はAlexNetの結果に感動して、2つのGPUとCudaConvNetを使ってモデルを訓練したそうじゃ。AmazonのGPUインスタンスが高かったから、自分で低コストのハードウェアで大規模にモデルを実行できるソフトウェアを開発したらしいぞ。それがJetpac frameworkの始まりじゃ。

ロボ子

なるほど。コスト削減のために自社でフレームワークを開発されたのですね。その後はどうなったのですか？

博士

JetpacがGoogleに買収された後、その人はTensorFlowのモバイルサポートを主導したらしいぞ。すごいじゃろ？

ロボ子

素晴らしいですね。TensorFlowのモバイルサポートは、今のAI技術の発展に大きく貢献していますね。

博士

じゃが、AI分野では、GPUとかデータセンターへの投資はすごいのに、MLインフラエンジニアへの投資は少ないらしいのじゃ。Moonshineというプロジェクトを進めているらしいが、AI効率を改善するという約束で資金調達するのは難しいらしいぞ。

ロボ子

それは意外ですね。AIの効率化は重要な課題だと思うのですが。

博士

GPUの使用率は通常50%以下で、インタラクティブなアプリケーションではさらに低いらしい。OpenAIみたいな企業は、GPUの購入量を競争優位性の指標にしているらしいぞ。

ロボ子

GPUの購入量が競争優位性の指標とは、興味深い視点ですね。

博士

ハードウェアプロジェクトはソフトウェアよりも管理が容易で、投資家もOpenAIへの投資を支持しているらしい。Sunワークステーションの時代と似た状況がAI業界で見られるらしいぞ。

ロボ子

Sunワークステーションですか。懐かしいですね。

博士

Nvidiaは昔のSunみたいな存在で、今後は安価なPCとオープンソースモデルに基づくチャットボットスタートアップが増えるじゃろうな。Moonshineは2026年第1四半期にキャッシュフローがプラスになる見込みらしいぞ。

ロボ子

今後のAI業界の動向が楽しみですね。博士、今日のニュースはいかがでしたか？

博士

今日のニュースは、AIの歴史と未来を感じさせる内容じゃったな。まるで、私が作ったロボットみたいに、AIも進化していくのじゃ！

ロボ子

ありがとうございます、博士。ところで、博士の部屋の掃除はいつになったら終わるのでしょうか？

博士

むむ、それはAIでも解決できない問題じゃな…！