OpenAI の最近のレポートによると、大規模な AI モデルのトレーニングにかかるコストは 2030 年までに 1 億ドルから 5 億ドルに増加すると予想されています。これは驚異的な増加であり、最も裕福な企業と個人だけが AI 技術を開発して使用できるようになることを意味します。
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報告書によると、1 つの大規模な AI モデルをトレーニングするコストは 300 万ドルから 1,200 万ドルの範囲に及ぶ可能性がある。大規模なデータセットでモデルをトレーニングするコストはさらに高くなり、最大 3,000 万ドルに達する可能性がある。
OpenAI は、大規模なデータセットでモデルをトレーニングするコストが 2030 年までに 5 億ドルに増加すると予測しています。これは、データセットのサイズが増大し、より大きなモデルをトレーニングするためにより多くの計算能力が必要になるためです。
現在、AI 研究の大部分は、Google、Facebook、Microsoft などの大手テクノロジー企業や組織によって行われています。しかし、AI モデルのトレーニング コストが上昇しているため、将来的には最も裕福な企業や個人だけが AI テクノロジーを開発して使用できるようになる可能性があります。
これは、AI の将来の発展にさまざまな影響を与える可能性があります。まず、AI 開発が少数の大企業に集中する可能性があります。次に、AI 技術を利用できる人と利用できない人の間に格差が生じる可能性があります。
AI開発コストの上昇は、社会全体に悪影響を及ぼす可能性もあります。例えば、富裕層だけに利益をもたらすAI技術の開発につながり、不平等を悪化させる可能性があります。これは社会を危険にさらす可能性があります。
AI 開発のコストが、誰が AI テクノロジーを利用できるかを決定する唯一の要因ではないことに注意することが重要です。
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5年後、AIは誰の手に渡るのでしょうか?
機械学習モデルのトレーニング費用は着実に上昇している。人工知能研究機関OpenAIの研究者らが発表した「機械学習システムのトレーニング費用の動向」と題されたレポートでは、過去5年間のさまざまな機械学習モデルのトレーニング費用を分析し、費用が指数関数的に増加していることが判明した。
OpenAIによると、大規模なデータセットでモデルをトレーニングするコストは2030年までに5億ドルに上昇するだろう。
機械学習モデルのトレーニング コストを押し上げる主な要因の 1 つは、より多くのデータが必要になることです。モデルが複雑になるにつれて、正確に学習するためにより多くのデータが必要になります。これにより、企業がますます大きなデータセットを収集してラベル付けするために競争する「データ競争」が生まれています。
機械学習モデルのトレーニング コストを押し上げるもう 1 つの大きな要因は、より多くの計算能力が必要になることです。モデルのトレーニングには膨大な処理能力が必要であり、必要な能力は飛躍的に増加しています。
このレポートでは、機械学習モデル 1 つをトレーニングするコストが 2030 年までに 5 億ドルに達すると予測しています。これは、現在の 1 億ドルのコストから大幅に増加しています。ただし、レポートでは、GPU の進歩によってコストがいくらか削減され、2030 年初頭までに 2 億ドルまで下がる可能性もあると指摘しています。
この傾向は AI 業界に大きな影響を与えます。AI への投資は、機械学習モデルのトレーニング コストに大きく依存します。トレーニング コストが現在のペースで上昇し続けると、企業が AI への投資を正当化することがますます難しくなります。
AI 投資は、AI の開発とトレーニングにかかる費用と AI システムからの収入の比率に応じてこの価格に依存します。では、上記のトレーニング費用を誰が負担できるでしょうか? そうすると、AI の成長のベクトルがその方向性に明らかになります。
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AI モデルのトレーニング コストは 2030 年までに 1 億ドルから 5 億ドルに増加すると予想されています。この記事は Metaverse Post に最初に掲載されました。