GPUコンピューティングパワーの需要は非常に高い一方で、供給側はその深刻な不足に直面しています。NVIDIAはH100やA100といった高性能GPUを投入していますが、TSMSを始めとする生産者の供給能力は、需要に比して明らかに不足しています。仮にこれらのGPUが生産されたとしても、主に大企業に供給されるため、中小企業は通常、クラウドGPUを利用してコンピューティングパワーのニーズを満たさざるを得ません。
一方で、EthereumがPoWからPoSに移行したことで、NVIDIAのGeForce
RTX3090のような前世代の高性能GPUが多数、遊休状態となっています。これらの遊休GPUリソースを活用し、中小企業にAIサービスを提供することが、JANCTIONが積極的に検討している課題です。
コンピューティングパワーの需要に加えて、質の高い多様なデータ(コーパス)の供給は、モデルの性能に不可欠です。同時に、Microsoftが導入した小規模言語モデルは、今後のAIモデルの新たな展開を示唆しています。この流れは、それぞれが独立したAIエージェントとして存在する、より多くの小規模言語モデルを生み出す可能性があります。これらのモデルは、明確な境界を維持しながらも、組み合わされることで、AI大規模言語モデルのようなサービスを提供することができるようになるでしょう。
コンピューティングパワーの需要に加えて、質の高い多様なデータ(コーパス)の供給は、モデルの性能に不可欠です。同時に、Microsoftが導入した小規模言語モデルは、今後のAIモデルの新たな展開を示唆しています。この流れは、それぞれが独立したAIエージェントとして存在する、より多くの小規模言語モデルを生み出す可能性があります。これらのモデルは、明確な境界を維持しながらも、組み合わされることで、AI大規模言語モデルのようなサービスを提供することができるようになるでしょう。