2030年までにAIの計算能力が1万倍に？スケーリングの可能性と課題を探る

2024年9月15日

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人工知能（AI）の進化は止まることを知らない。その計算能力は年々飛躍的に向上しているが、今後はさらに驚異的なペースで成長する可能性があるという。研究会社Epoch AIによる最新の分析によれば、2030年までにAIの訓練実行（トレーニングラン）の規模が、現在の1万倍にまで拡大する可能性があるという。この予測が現実となれば、AIの能力は私たちの想像をはるかに超える領域に到達することになるだろう。

AIのスケーリング予測と2030年までの展望

Epoch AIの研究チームは、2030年までにAIの訓練実行が最大で2e29 FLOP（浮動小数点演算）まで技術的に可能になると予測している。この数字は一見すると抽象的に思えるかもしれないが、その意味するところは非常に重要だ。

2e29（2の後に0が29個続く） FLOPとは、現在の最先端AIモデルであるGPT-4がおそらく2e25 FLOP前後だったと考えられているため、約1万倍の計算能力の向上が見込まれるということになる。これは、GPT-4がその前身のGPT-2を上回ったのと同じ程度凌駕するスケールを意味するものだ。GPT-2が基本的なテキスト生成しか行えなかったことを思い起こせば、GPT-4への進化がどの程度劇的だったかが分かるだろう。それと同じくらいの飛躍が2030年までには見られるかもしれないと言う事になる。

研究チームは、AIのスケーリングに影響を与える4つの主要な要因を詳細に分析した：

電力供給
チップ生産能力
データ不足
「レイテンシーの壁」（AI計算における避けられない遅延による根本的な速度制限）

これらの要因を総合的に考慮した結果、2030年までの大規模なスケーリングの可能性が示されたのである。

この予測が現実となれば、AIの能力は私たちの日常生活や社会のあり方を根本から変える可能性がある。例えば、医療診断の精度が飛躍的に向上し、新薬開発のスピードが加速する可能性がある。また、気候変動のような複雑な問題に対しても、より高度なシミュレーションや予測が可能になるかもしれない。

しかし、このような大規模なスケーリングには多くの課題が存在する。次の章では、AIのスケーリングを実現する上での主要な障壁について詳しく見ていくことにしよう。

AIスケーリングの主要な障壁

AIの計算能力を1万倍に増大させるという壮大な目標には、いくつかの重大な障壁が存在する。Epoch AIの研究チームは、これらの障壁を詳細に分析し、その克服の可能性を探っている。

電力供給の課題

AIの大規模なトレーニングには膨大な電力が必要となる。研究チームの予測によれば、2030年までに地域的な電力供給に支えられたトレーニングランには1から5ギガワット（GW）の電力が必要になるという。さらに、地理的に分散したトレーニングランでは、2から45ギガワットの電力供給が集約される可能性があると言う。

この電力需要は、現在の大規模データセンターの電力使用量をはるかに超えるものだ。例えば、現在の北バージニアにある世界最大のデータセンターハブでも、ピーク時の電力容量は5ギガワット程度である。AIのスケーリングに必要な電力を確保するためには、電力インフラの大幅な拡張や、新たな発電所の建設が必要になるかもしれない。

チップ生産能力の制限

AIの計算能力の向上には、より高性能なチップが不可欠だ。研究チームは、2030年までにH100相当のGPU（グラフィックス処理装置）を1億個生産できる製造能力が実現すると予測している。これは9e29 FLOPのトレーニングランを可能にする規模だ。

しかし、この予測には大きな不確実性が伴う。主な制約要因は、先進的なパッケージング技術と高帯域幅メモリの生産能力だ。これらの技術は、AIチップの性能向上に不可欠だが、その生産拡大には多くの課題がある。例えば、専門的な設備や高度な技術を持つ人材の確保が必要となる。

データ不足の問題

AIの能力向上には、大量の高品質なデータが必要だ。しかし、現在のトレンドが続けば、テキストデータに関しては約5年後に「データの壁」にぶつかる可能性がある。つまり、AIの学習に必要な質の高いテキストデータが枯渇してしまうのだ。

この問題に対処するため、研究チームは画像、動画、音声などのマルチモーダルデータの活用を提案している。これにより、利用可能なトレーニングデータを3倍程度に増やせる可能性がある。さらに、AIモデルによる合成データの生成も、データ不足の解決策として期待されている。ただし、合成データの生成には高い計算コストがかかるため、その実現可能性についてはさらなる研究が必要だ。

レイテンシーの壁

「レイテンシーの壁」は、AIの計算における避けられない遅延による根本的な速度制限を指す。モデルのサイズが大きくなるほど、1つのデータポイントを処理するのに必要な最小時間が増加する。この問題は、現在のトレーニングランではそれほど大きな制約ではないが、より大規模なトレーニングランでは重要な障壁となる可能性がある。

研究チームは、より複雑なネットワークトポロジー、通信レイテンシーの削減、より積極的なバッチサイズのスケーリングなどによって、この問題を克服できる可能性があると指摘している。

AIスケーリングの影響と将来の展望

これらの課題を乗り越え、AIのスケーリングが実現した場合、その影響は計り知れない。研究チームは、AIが数千億ドル規模の投資を引き付け、人類史上最大の技術プロジェクトとなる可能性があると指摘している。

AIの性能と汎用性の向上は、医療、科学研究、環境問題など、さまざまな分野に革命的な変化をもたらす可能性がある。例えば、複雑な疾病の治療法の発見や、気候変動対策のための革新的な解決策の提案など、人類が直面する重要な課題の解決に大きく貢献する可能性がある。

しかし、このような大規模なAIの発展には、倫理的・社会的な課題も伴う。AIの決定が人間の生活に与える影響が増大するにつれ、AIの公平性や透明性、プライバシーの保護などの問題がより重要になるだろう。

実際に、2030年までに1～5GWのデータセンター・キャンパスを建設する計画がすでに議論されているが、それを実現するためには多くの課題を克服する必要がある。電力供給、チップ生産、データ確保、レイテンシーの問題など、さまざまな障壁が存在する。これらの課題を解決しながら、AIの発展がもたらす恩恵と潜在的なリスクのバランスを取ることが、今後の重要な課題となるだろう。

AIの驚異的な進化は、私たちの社会に大きな変革をもたらす可能性を秘めている。その可能性を最大限に活かしつつ、責任ある形で発展させていくことが、私たち人類に課せられた使命なのかもしれない。

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