AIチップは約9か月で倍増 計算資源の奔流が始まる

結論

世界のデータセンターで動くAI用の半導体は現在およそ2000万個で、これがおよそ9か月ごとに倍増し、2028年末には約2億個に達する見込みだと報じられた。今の10倍にあたる規模だ。計算資源がこれほど増えれば、AIを動かす単価は下がる方向に働く。新しいモデルの発表よりも、いかに安く大量にAIを動かすかが競争の軸になりつつある。AIの利用費を見積もる企業にとって、来期の前提を見直す材料になる話だ。

何が起きたか

7月29日付のニューヨーク・タイムズは、AI向けの計算資源が今後数年で急拡大するとの見通しを報じた。調査会社Epoch AIの推計を引きながら、世界のAIチップが約2000万個から9か月ごとに倍増し、2028年末には約2億個になるとした。Epoch AIの別の分析では、AIチップによる計算能力は2022年以降おおむね年3.3倍で伸び、7か月ほどで倍増する計算になるとされる。周期には幅があるが、指数的に増えている点は共通する。

この拡大を支えるのは、各社が競って建てる巨大なデータセンターと、そこに投じられる莫大な資金だ。半導体の生産と電力の確保が追いつくかという課題は残るが、供給の増加が続けば、単位あたりの動作コストは下がりやすい。実際、7月末にはOpenAIが効率改善を理由にモデルの利用料を引き下げており、供給側の効率化と価格低下が重なり始めている。AIの料金がトークンという単位で決まる仕組みはトークンとは？文字数制限と料金の関係をわかりやすく解説、料金体系の基本は生成AIの料金の基礎 無料と有料プランの違いと費用感で押さえられる。数値はあくまで推計で、実際のペースは需要や投資で変わりうる。最新は一次情報で確認してほしい。

ただし、拡大には制約もある。半導体をこれだけ増やすには、それを動かす電力と冷却が要る。データセンターの新設には送電網や用地の確保が伴い、思いどおりに増えない可能性は残る。報道が示すのはあくまで見通しで、投資が続くか、電力が追いつくかで実際のペースは変わる。だからこそ、数字を鵜呑みにせず、方向として「計算資源は増え、単価は下がりやすい」と捉えるのが妥当だ。

計算資源が増える意味は、コストだけではない。同じ費用でより多くの処理を回せるようになり、これまで採算が合わなかった用途にもAIを使う計算が成り立つ。大量の問い合わせ対応やデータ整理のように、回数の多い業務ほど恩恵が大きい。安いモデルへ処理を振り分ける設計の勘所は生成AIモデルの選び方 ビジネス用途別の基準で押さえられる。

現場の実務にどう効くか

来期のAI予算は、単価が下がる前提で組み直す余地がある。要約や分類、データ抽出のような大量処理は、単価の低下がそのまま費用の減少になる。投資判断の考え方は生成AI導入の費用対効果の考え方で整理できる。

同時に、どこでAIを動かすかの選択も見直しどきだ。クラウドで大量に動かすほど恩恵を受けやすい一方、機密性の高いデータは自社環境に置く判断もある。両者の違いはクラウドとオンプレのAI 違いと選び方にまとめてある。推進担当が明日できるのは、いま最も費用がかかっている処理を一つ選び、単価が下がったら何を増やすか、あるいは総額をどう抑えるかを先に決めておくことだ。コストが下がる局面は、使い方次第で成果に変わる。

出典

• The New York Times: A Deluge of A.I. Computing Power Is About to Come Online
• Epoch AI: Global AI computing capacity is doubling every 7 months