ヤングワイダーウォンインホオン:AIによる「ケーキの5層」

原題:AIは5層のケーキです

Nvidiaのオリジナル

ペギー、ブロックビートによるオリジナル

 

コンポーザーズプレス: 人工知能は、最先端技術から現代経済の機能を支えるインフラへと進化しています。 その最初の長い記事では、公式アカウントで公開されたYING WEIDAは、エネルギーとチップからデータセンターインフラストラクチャ、モデル、アプリケーションに至るまで、AIの業界の構造を第一主義から体系化しようとしました。それは完全な5階建てのテクノロジー倉庫です。

この記事では、AIはソフトウェアやモデルの競争だけでなく、エネルギー、コンピューティング、製造、およびアプリケーションを含む世界的な産業構造であり、人間の歴史の中で最大のインフラ拡張の1つである可能性があることを指摘しています。 5階建てのケーキのこの観点から、AIの真の意味は単なるスマートソフトウェアではなく、電力とインターネットに匹敵する規模でのインフラ革命がもたらすという点をお伝えします。

以下は元のテキストです

人工知能は、今日の世界を形作る最も強力な力の一つです。 スマートアプリケーションや単一モデルではなく、電気やインターネットとして重要なインフラです。

AIは、実際のハードウェア、実質のエネルギーおよび実質の経済システムで作動します。 原材料をスケール生産用に「スマート」に変換します。 それぞれの会社が利用し、各国が構築します。

AIがこの方法で進める理由は、まず第一主義から始まり、計算の分野において基本的な変化が起きているかを知るのに役立ちます。

「プレハブソフトウェア」から「リアルタイム生成インテリジェンス」まで

コンピュータ開発の歴史の大部分では、ソフトウェアは「プレハブ」です。 人間は最初にアルゴリズムを記述し、コンピュータは指示に従います。 データを慎重に構造化し、テーブルに配置し、正確なクエリで削除する必要があります。 このシステム全体が機能するので、SQLは不可欠です。

そしてAIはこのパターンを壊しました。

初めて、未構造の情報を把握するコンピュータがあります。 画像を見て、テキストを読んだり、声を聞き、どういう意味か理解したりすることができます。それは、文脈や意図を理由にすることができます。 さらに重要なのは、リアルタイムでインテリジェンスを生成します。

各応答は新しいです。 回答は、提供したコンテキストによって異なります。 これは、データベースから既存のコマンドのソフトウェア検索がなくなり、必要に応じてソフトウェアと生成インテリジェンスのリアルタイム推論です。

インテリジェンスがリアルタイムで作成されるように、それをサポートするすべてのコンピューティングボルトも再作成する必要があります。

インフラとしてのAI

業界観からAIを見ると、実際に5層構造に分解できます。

エネルギー

底はエネルギーです。

リアルタイムの知能生成は、リアルタイムで発電する電力を必要とします。 各トークン生成は、電子が動くことを意味し、熱は管理され、エネルギーは計算力に変換されます。

このレイヤーでは抽象化はありません。 エネルギーは、AIインフラストラクチャの第一原則であり、システムが生成できる知性を判断する基礎的制約です。

チップ

チップの上のエネルギー。 これらのプロセッサは、非常に効率的で大規模な条件下でコンピューティング能力にエネルギーを変換するように設計されています。

AI タスクの負荷は重要な並列計算能力、高い帯域幅記憶および高速相互接続を要求します。 チップ層の進歩は、AIが拡大する速度と、スマートが最終的に安くなる速度を決定します。

インフラ

チップはインフラです。 これは、土地、電力伝送、熱分散システム、建設工事、ネットワークシステム、および1台の機械に何千台のプロセッサを整理する運動制御システムを含みます。

これらは、AIの工場です。 情報を保存するように設計されていません。

モデル

インフラはモデルです。 AIモデルは、言語、生物学、化学、物理、金融、医療、そして現実世界のあらゆるタイプの情報を理解しています。

言語モデルは、そのようなカテゴリの1つです。 タンパク質AI、化学AI、物理シミュレーション、ロボティクス、自律システムなど、最も変化するタスクの1つです

アプリケーション

トップレイヤーは、経済価値が本当に出ているアプリケーションレイヤーです。 例えば、創薬プラットフォーム、産業用ロボット、法律コピロット、自動運転車など。

自動運転車は、基本的には「機械で運ぶAIアプリケーション」であり、人型ロボットは「体が運ぶAIアプリケーション」です。 一番下は同じですが、最後のパターンは異なります。

そのため、AIの5層構造:エネルギーチップ、インフラ、モデルアプリケーションです。 各成功したアプリケーションは、電力プラントの底にすべてのレベルを下回ります。

初期段階ではまだインフラビル

この工事を始めたばかりです。 投資の現在のレベルは、わずか数億ドルでした。将来的には、インフラにおけるドルの兆を建設することが必要でした。

チップ工場、コンピュータ組立工場、AI工場をグローバルに展開しています。

これまでにないスケールで構築されました。 人類史における最大のインフラ整備の一つとなる。

AI時代の労働ニーズ

この構造を維持するために必要な労働力は巨大です。

AIの植物の必要性:電気技師、配管工、配管工、鋼鉄構造労働者、ネットワークの技術者、装置インストーラ、運送業者

これらは、高度に熟練した、よく支払われた仕事であり、現在重要な不足です。 この移行への参加は、必ずしもコンピュータサイエンスの博士号を必要としません。

同時に、AIは知識経済における生産性向上を推進しています。 たとえば、放射線学を取る。 AIは補助医療画像を解釈し始めていますが、放射性物質の需要は成長し続けています。

それは矛盾ではありません。

放射線科医の実質的な義務は、患者の世話をし、フィルムを読むことは、そのうちの1つです。 AIがより反復的なタスクを乗り越えるとき、医師は判断、コミュニケーションおよび処置でより多くの時間を投資できます。

病院はより有効で、より多くの患者に役立ち、従ってより多くのスタッフを要求します。 成長を生成する生産性と能力。

過去1年間に何が変わりましたか

過去1年間、AIは重要な閾値を渡しました。

大規模なシナリオで実際の違いを作るのに十分なモデルは十分です。

:: 推論における重要な改善

• 幻覚のかなりの減少

お問い合わせ

初めてAIベースのアプリケーションは、実際の経済価値を創造し始めた。

医薬品研究開発、物流、旅客サービス、ソフトウェア開発、製造の分野で有能な製品市場マッチングが誕生

これらのアプリケーションは、下部にある技術ボルト全体をプレスします。

オープンソースモデルの役割

オープンソースモデルは重要な役割を果たします。 世界のほとんどのAIモデルは無料でご利用いただけます。 研究者、スタートアップ、企業、さらには先進的なAIで競争するオープンソースモデルの全体に依存している国。

オープンソースモデルが技術のフロンティアに達すると、ソフトウェアを変更するだけでなく、技術スタック全体の需要を活性化するだけでなく、技術的なフロンティアに到達します。

DeepSeek-R1は典型的な例です。 堅牢な推論モデルを広く利用できるようにすることで、トレーニングアルゴリズム、インフラ、チップ、エネルギーの需要を増加させながら、アプリケーション層の急速な成長に貢献しました。

それはどういう意味ですか

AIをインフラとして見ると、すべてがクリアになります。 トランスや大型の言語モデルでAIが起動するかもしれませんが、それだけではありません。

それは再構成される産業変形です:

エネルギー生産と消費パターン

工場が建設される方法

業務の組織

経済成長パターン

人工知能がリアルタイムで生成できるため、AI工場が構築されています。 効率が理性的な拡張の速度を定めるので破片は再設計されました。 システムは、システムが最高の状態で生成できるどのくらいの知能を決定するため、エネルギーは中央です。 ついに「働きやすい大きさ」のしきい値を渡していたため、アプリケーションが故障しました。

各レイヤーは他のレイヤーを補強しています。

そのため、建設が非常に大きく、なぜ同時に多くの産業に影響を及ぼすのか、なぜそれが1つの国や別の国に限定されないのかです。

各会社はAIを利用します。

あらゆる国がAIを構築します。

まだまだ早い段階です。

インフラのかなりの量はまだ構築されていない、労働力の大部分はまだ訓練されていないと機会が実現されていない。

しかし、方向は非常に明確です。

人工知能は現代世界の基本的なインフラになっています。

そして、私たちが今日作った選択肢、建設の速度、参加のパンス、そして展開に対する責任は、この時代が最終的にどうなるかを決定します。