AIの安全性向上への取り組みがコンピューティング需要の増加につながると業界リーダーは述べている。

高度な人工知能システムの安全性と整合性を向上させるには、コンピューティング能力の大幅な向上が必要となり、これがAIハードウェアへの需要をさらに押し上げると予想されます。シティグループの調査レポートによると、AIインフラサミットで最先端のモデル開発者たちが示したこの重要な見解は、より厳格な安全規制がインフラ投資を抑制する可能性があるという一部の投資家の懸念とは矛盾するものです。

AI安全性のコスト上昇

サンタクララで開催されたこのカンファレンスでの議論では、AI業界における最大のボトルネックは、もはやモデルアーキテクチャだけではなく、膨大なコンピューティング能力、電力、そして設備容量を確保する能力にあることが明らかになりました。シティグループのレポートによると、開発者たちは、安全性関連のプロセスが非常に高いコンピューティング負荷を伴うことを明らかにしました。

この需要は既にインフラ設計に影響を与えており、次世代データセンターでは、GPUを30～40%増加させる計画が進められています。業界はまた、システムレベルのスループットを最大化するために、ソフトウェアオーケストレーションプラットフォームや、NVIDIAの次期Vera Rubinプラットフォームのようなハードウェアアップグレードを通じて効率性を向上させることにも注力しています。

Nvidia：「エージェント型AI」は100倍の負荷

Nvidia社のハイパースケールおよびHPC担当副社長であるイアン・バック氏は、対話型チャットボットからより自律的な「エージェント型AI」への移行が、ハードウェア要件の大幅な増加を引き起こしていると説明しました。サミットで講演したバック氏は、エージェント型ワークロードは、2023年時点で一般的なチャットアプリケーションに比べて約100倍の負荷がかかると指摘しました。

Ad

この指数関数的な増加は、以下のいくつかの要因によってもたらされています。

• 入力シーケンスの長さが大幅に長くなっている
• キーバリュー（KV）キャッシュのサイズが大きくなっている
• より複雑な複数ターンのインタラクションが発生している
• タスクを完了するために複数のサブエージェントが生成されている

インフラ大手各社がスケーリングロードマップを詳細に発表

主要テクノロジー企業は、この増大する需要に対応するための戦略を概説しました。インテル社のCEO、リップ・ブ・タン氏は、同社がフルスタックAIインフラストラクチャプロバイダーへと方向転換する計画について詳しく説明し、強化学習やエージェントワークフローにおいてCPUが依然として極めて重要であることを強調しました。タン氏はまた、インテルの18Aプロセスノードが量産段階に入っており、より高度な14Aノードの発売も間近であることを確認しました。

一方、メタ・プラットフォームズ社は、AIインフラストラクチャの大規模な拡張を計画しており、現在の1ギガワット超の「プロメテウス」クラスターから、5ギガワットの「ハイペリオン」へと移行する予定です。メタ社のインフラストラクチャ責任者であるサントシュ・ジャナルダン氏は、この拡張における最大の運用上の課題は、マルチリージョンかつロスレスなネットワーク構築であると指摘しました。