ソース:知通財務
AIのエネルギー消費量が多いと、その経済的実行可能性と環境への影響について深刻な疑問が生じます。AIのエネルギー効率を向上させる技術は大きな見返りをもたらす可能性があります。これにより、インメモリコンピューティングはますます興味深い話題になっています。
人工知能（AI）のブームに伴い、AIインフラの中核コンポーネントとしての電力資源がますます注目されています。AIが大量のエネルギーを消費する分野であることは間違いありません。データセンターやスーパーコンピューティングパワーセンターはすべて「電気を飲み込む巨人」と呼ばれることがあります。一部の専門家は、2027年までに、AI業界の年間電力消費量は85〜134テラワット時になると推定しています。これは、オランダの国の年間電力需要とほぼ同じです。国際エネルギー機関（IEA）の以前の報告でも、人工知能と暗号通貨の需要により、データセンターの電力消費量は近い将来劇的に増加することが示されました。
また、多くの業界リーダーが、AIが直面する可能性のあるエネルギー危機について警告を発しています。今年の1月、OpenAIのCEOであるサム・ウルトマンは、AI業界がエネルギー危機に直面していることを認めました。彼は、AIは人々の予想よりもはるかに多くの電力を消費するため、AIは将来的にエネルギーのブレークスルーを必要とすると警告しました。$テスラ (TSLA.US)$マスク最高経営責任者（CEO）は2月末の会議に出席した際、チップの不足は終わったかもしれないが、AIと電気自動車は急速に拡大しており、来年、世界は電力と変圧器の供給不足に直面するだろうとも述べました。$エヌビディア (NVDA.US)$CEOのファン・インフンは率直に言っています。「AIの終わりは太陽光発電とエネルギー貯蔵です！計算だけを考えれば、地球の14のエネルギーを消費する必要があり、スーパーAIは電力需要の底なしの穴になるでしょう。」
主な理由の1つは、AIは大量のデータを必要とし、メモリチップとプロセッサ間でデータをやり取りするプロセスは大量の電力を消費するということです。そのため、研究者は少なくとも10年間、データを保存されている場所で処理できるチップを作ることで節電に努めてきました。このプロセスは一般に「インメモリコンピューティング」と呼ばれます。
インメモリコンピューティングはまだ技術的な課題に直面しており、研究段階からは外れています。また、AIのエネルギー消費量が多いため、その経済的実行可能性と環境への影響について深刻な疑問が生じているため、AIのエネルギー効率を向上させる技術は大きな見返りをもたらす可能性があります。これにより、インメモリコンピューティングはますます興味深い話題になっています。$タイワン・セミコンダクター・マニュファクチャリング (TSM.US)$、$インテル (INTC.US)$と$Samsung Electronics Co., Ltd. (SSNLF.US)$他の大手チップメーカーはメモリコンピューティングを研究しています。OpenAIのCEO、ウルトラマンなど、$マイクロソフト (MSFT.US)$他の企業や多くの政府関連団体が、この技術に取り組む新興企業に投資しています。
この技術がAIの将来の重要な部分になるかどうかは定かではありません。一般に、メモリコンピューティングチップは温度変化などの環境要因に敏感で、計算エラーの原因となる可能性があります。スタートアップはこれを改善する方法を検討しています。ただし、チップを新しいテクノロジーに交換するには費用がかかることが多く、顧客は大幅な改善に自信がない限り躊躇することがよくあります。新興企業はまた、新しいテクノロジーのメリットはリスクに見合う価値があることを顧客に納得させる必要があります。
現在、メモリコンピューティングの新興企業は、AI計算の最も難しい部分、つまり新しいモデルのトレーニングにまだ着手していません。このプロセスは、主にNvidiaなどが設計したAIチップによって処理されます。インメモリコンピューティングの新興企業は、Nvidiaと直接競合しているようには見えません。彼らの目標は、推論に基づいてビジネスを展開することです。つまり、既存のモデルを使ってヒントを受け取り、コンテンツを出力することです。推論はトレーニングほど複雑ではありませんが、とても重要です。つまり、推論効率を向上させるために特別に設計されたチップの有望な市場があるかもしれないということです。
インメモリコンピューティング企業は、まだ自社製品の最適な用途を考えています。オランダを拠点とするメモリコンピューティングの新興企業Axeleraは、自動車やデータセンターのコンピュータービジョンアプリケーションをターゲットにしています。テキサス州オースティンに本社を置くMythicの支持者は、短期的にはインメモリコンピューティングがAI防犯カメラなどのアプリケーションにとって理想的な選択肢だと考えていますが、最終的にはインメモリコンピューティングがAIモデルのトレーニングに使用できることを望んでいます。
業界のシンクタンクであるセミコンダクター・リサーチ社のチーフサイエンティストであるビクター・ジルノフ氏は、AIのエネルギー使用量が膨大なため、誰もがこの技術の効率を向上させる方法を早急に研究する必要があると言いました。彼は率直に言いました。「AIにはエネルギー効率の高いソリューションが緊急に必要です。さもないと、すぐに死んでしまいます。」