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はてなキーワード: Nvidiaとは
Deepseekがどうこうというより、市場はLLM開発競争がオワコンになるのを恐れてるんだよ。
ほとんど性能差がないものを無料で配っちゃってるんだもん、じゃあ誰が毎月2万円払うのっていう話。
そりゃ、まだちょっとはo1proのほうが上だから、払いたいやつは払うだろうけど、そこらのユーザーは払わないよ。
Microsoft365にCopilot抱き合わせるやり方にみんな反対してるじゃん。
タダなら使う、タダじゃないなら使わない。
それが95％の感覚。
そうなると、どうやったって開発費がペイできない。
いつか金脈を掘り当てるから、開発費が指数関数的に増加してもペイできるっていうシナリオで、今後も半導体関連に資金が流れ続けるって思って株価高止まりだったけど、いきなり安売り合戦の可能性濃厚。
「AIに投資するぜ！知らんけどなんか有望そうだし。とりあえず、名前はスターゲート計画な！」
って打ち上げ花火の発表の矢先、作るのはいいけどどうやってもペイできなそうっていう暗雲。
このシナリオだと、最初のババを引くのは、OpenAIに出資したMicrosoft、Anthropicに出資したAmazon、
資本連結しないように出資比率を抑えてるから、赤字が決算書に乗ってこないけど、つぎ込んだ金は永久に戻ってこない。事実上の不良債権となる。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzure AIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100 GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型Wafer Scale Engineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStability AIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
NVIDIAが推しているレイヤ（CUDA）より下の言語（PTX）で最適化したらしいので、恥も外聞も捨てて「いやーすみません今までのCUDAはクソでした！新しくしときましたよ！」とか言って売り込めばいい気がする
低スペックの奴で推論できるなら、NVIDAのGPUを使えば、もっと大量の推論ができそうだな。
https://gigazine.net/news/20250128-nvidia-deepseek-advances/
DeepSeekの登場で株価が下落したNVIDIAが「DeepSeekの推論にも相当のNVIDIAチップが必要」と主張し自社の価値をアピール
RTX3060ならファンレスGPUクーラーと大型のケースファンで運用できるので、サイコムあたりのサイレントゲーミングPCでのAI運用が現実味を帯びてくる。
むしろ、NVIDAは買いだわ。
中国のモデル使うことでより安いハードで済むんなら、大口の顧客がそちらに切り替えてNIVIDAの売り上げが下がるかもしれない
中小の顧客が自分も参入できるかもと思って型落ちボードを購入し始めればNVIDIAの売り上げは上がるかもしれない
まだ何とも言えませんなあ
半導体設計に使用するソフトを作っているCadence、SynopsysもAI機能が追加され始めてきたものの、
そもそもCPUのみを使う設計で作られてきたからか、あまりAIでインパクトがある結果は出てきていない。
Googleから強化学習でレイアウトをより敷き詰められるという論文は数年前に出たが、ニュースで一般層には話題になったが、
現状のAIはAttension機構に支えられており、Attentionで関係性がわかる入力データ構造にしなければならない。
例えば、ハードウェア記述言語HDLだと同時に処理されるので、1psごとのシミュレーション時間ごとに全部のHDLの論理がわからないと次のシミュレーション時間に移れないため、Attensionと相性が悪い。
if文による分岐が発生するので、そもそもGPUとも相性が悪いというのもある。
物理設計だと、タイミング検証、レイアウト最適化は、今でも数値最適化なのでAIが得意そうな感じがするが、
データ容量が数GB～何十GBもなるので、こちらもAttentionの入力に頼れない。
他にもアナログやIOやメモリなど色々進歩しないとA向けチップの処理向上しないわけだが、
NVIDIAにしてもBlackwellで発熱と電源問題が限界に近づいている。
(チップサイズが大きいのにIRドロップ問題をクリア出来ているだけでも凄いが）
ゲームの雪とか、パーティクルとかシェーダーとか被写界深度とか、もうそういう話だよね
正直、シェーダーがもてはやされるようになってから、もうゲームのジャンルが増えることはないんだな、と思ったけど、本当にそうなったな…😟
ただ、GPUで絵が奇麗になるだけだ、と思ってた自分の予想の斜め上を行って、GPUは普通の計算に利用されるし、今はAI技術の主軸になってる
自分のシェーダーの知識はDirectX9とかFlashのPixel BlenderとかAGAL辺りで主たる知識は止まってるんだけど、それ以上増やそうとは思えないんだよね
そういえば、shi3z氏が先生面して教えてた天才小学生に、ゲーム開発なんてこれからの時代価値が低くなるとか時代はAIみたいに言われた話、読んでて笑っちゃったけど、
分かってる小学生なのか、それとも分かってる親が吹き込んだのかは知らんけど、俺もそう思ったわ
リアルタイム3DCGが活気があったのは、金子勇氏がneko flight作ったり、東大の狩野智英さんだったか、フレネル反射のデモ作ったり、そういえば、あの時期のNVIDIA入社したんだよな…
正直、今のゲーム業界はまったくプログラマーとか技術的には面白くないわ…😟
自分は老害でまったくついていけなくなってはいるけど、AIとかロボットとか宇宙とかエネルギーとか界隈が今一番面白い
今若い人は、俺みたいにゲーム業界に憧れて片足突っ込んだりしないで、別の業界選んだ方がいいよ
自分が90年代末期、2000年代のゲーム業界は、海外だって優れた数学者や物理学者が乱入してくるような世界だったわけだけど、もう今はそんなことはない
そういう他所の分野に乱入してくる人たちは別の業種に乱入している
もう、ゲームは枯れてるんだよ
NHKが特集組んだり、老人が認めるようになった分野はもう枯れてる
つまり、将来的にはボディは中国とか米国のヒューマノイドで、メダルはハードはNVIDIAとかでソフトは色々な企業で実現できるな…😟
ガンダム、アップルシード、プラレス三四郎、メダロット…、でどの世界がまず実現しそうかというと、やっぱりメダロットだな
今でもROBO ONEとか実現してるけど、ラジコンサーボモーターの路線じゃなくて、小型の特殊なアクチュエーターが必要なんじゃないかな
そしたら、今のラジコンサーボ前提の設計じゃなくて、もっとプロポーション的にも美しい機体ができるのではないか、と妄想する
ガンダムは論外として、だって、あんな巨大な構造物を動かそうというのがどうかしてる、
アップルシードのランドメイトはカイニスだっけ、あれが確か最大で6mぐらいだった気がする
韓国の企業が人が乗れる巨大な人型作ってたけど、今の技術だとあんな感じになっちゃうだろうなぁ…😟
ボトムズとか、ガーランドもそうだけど、ランドメイトもモビリティーなんだよね、クルマ、バイクの延長線として人型のロボットがある
だけど、モビリティーとして人型が必要になることって、これからも当面あんまりないというか、
今の中国とか米国とか韓国の等身大のヒューマノイドの完成度が上がっていって、それがダウンサイズしたり、アップサイズして、
パワードスーツ的なものも出てくるんだろうけど、ボトムズはローラーダッシュするけど、ランドメイトは確か設定ではマスターの足の三倍速だった気がするけど、
そうそう、OVAのアップルシード、ランドメイトのシーンとかはガイナックス側で描いたのか、なんか動きが良くできてるんだよね
岡田斗司夫が言ってるように、酷い出来の作品ではあるんだけどさ…
しかし、三倍速で走れて、腕はマスタースレイブだとしても、なんか今の生活で必要かな、って思うと、やっぱり疑問に思うんだよね
あと、ランドメイトは上半身はマスタースレイブだから問題ないけど、エイリアンのパワーローダーみたいに人間の腕と一体化してるようなのは、
暴走したり、耐えられない力がかかって機械側の腕が折れるときとか怖いよね
となると、やっぱりメダロットだな
『アークナイツ エンドフィールド』というゲームのために、新しくデバイスを購入したいのだが、正直どれかいいのか分からなくて吐きそうになっている。
＜OS＞
Windows 10 / 11 64-bit
＜CPU＞
推奨 Intel Core i7-10700K 以上（または同等性能品以上）
最低 Intel Core i5-9400F 以上（または同等性能品以上）
推奨 NVIDIA GeForce RTX 2060 以上（または同等性能品以上）
最低 NVIDIA GeForce GTX 1060 6G 以上（または同等性能品以上）
＜メモリ＞
推奨 32GB
最低 16GB
＜ストレージ＞
空き容量 60GB 以上、SSD（推奨）
問題は、自分の部屋にデスクトップPCを置けるスペースがないことだ。スペースがあったとしても、正直何もわからないが……。
ノートのゲーミングPCが自分の求めるものな気がするが、やはりお高いなという印象はある。
何もわからなければPS5にしろという声もあるが、自分のやりたいゲームが、エンドフィールドと、steamなどにあるPCゲームなので躊躇われる。
一応iOS対応らしいので、iPad Proにするか？と思ったが、これも結局高いんだよな。
ゲーミングPCを売ってる会社がどこがいいのかとか、CPUやグラボはどれが互換性があるのかとか全くわからん。
はてなーのゲーマー、こういうときにどうやって解決してるのか、教えてくれ！！！
