0001ばーど ★2024/02/21(水) 11:54:57.88ID:ue6HAmC4
「ｇｇ ｈｕｍａｎｓ（人類は終わった）」。
テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（ＣＥＯ）が１５日、チャットＧＰＴ開発会社オープンＡＩの人工知能（ＡＩ）モデル「ソラ」に接した直後にＸ（旧ツイッター）を通じて見せた最初の反応だった。
「Ｇｏｏｄ Ｇａｍｅ」の略語である「ｇｇ」はゲームで使う用語で、勝負で負けた時に敗北を認める言葉だ。この日オープンＡＩが公開したソラはユーザーが簡単な命令だけ入力すると数秒でハリウッドの映画会社が数カ月かかって作り出す水準の映像（長さ１分）を無制限に作り出した。
大規模言語モデル（ＬＬＭ）基盤のＡＩがテキスト、音声、イメージを超え、ついに動画にまで到達した。残る宿題は「人間の能力をすべての面で凌駕する一般人工知能（ＡＧＩ）だけ」という評価が出ている。
グーグルは先月、動画生成ＡＩ「リュミエール」を通じて新たなＡＩ学習モデルを公開した。イメージ、音声、映像など多様な形態のデータを同時に理解し処理するマルチモーダルＡＩ戦争がビッグテック企業を中心に幕を上げた。業界では「しばらく停滞していたユーザーＡＩ経験が生成型動画サービスを通じて開花し、今年また再びクォンタムジャンプ（大跳躍）するだろう」とみる。
◇テキスト→イメージ→動画…「チップアップグレード必要」
注目すべき点は対話形言語モデルから始まった生成型ＡＩサービスが予測をはずれ速いスピードで発展しているということだ。生成型ＡＩサービスが導入されて２年もたたずに実写と区別が難しい動画まで作り出した。このためにはハードウエアの側面でさらに高い性能のグラフィック処理装置（ＧＰＵ）とメモリー半導体が必要だ。動画生成に必要なデータの大きさと処理速度はテキストの数千倍以上だ。
こうした状況から世界のＡＩ用ＧＰＵ市場を掌握したエヌビディアも対応に出た。２年前に対話形ＡＩブームを起こしたチャットＧＰＴのＧＰＴ３．５の場合、学習と推論に向け１万個以上のＧＰＵが必要だった。動画と音声まで同時に生成できるモデルを作るためには少なくとも５万個以上のＧＰＵが必要というのが業界の分析だ。
エヌビディアは最近、主力製品のＨ１００より２倍速いＨ２００を公開したのに続き、次世代ＡＩチップを準備している。ＧＰＵの性能を高めるため同時に複数のＧＰＵをつないで演算能力を最大化したネットワーク技術も公開した。
短時間で莫大なデータを処理しなければならないだけにメモリー半導体の水準も高まらなければならない。高帯域幅メモリー（ＨＢＭ）、ＤＤＲ５のような高付加価値ＤＲＡＭの需要が爆発的に増加している。ＫＡＩＳＴ電気電子工学部のキム・ジョンホ教授は「数十万人の利用者が同時に生成型ＡＩで動画を作るためには導入が始まったばかりのＨＢＭ３Ｅでもしっかりとした対応が難しいだろう。これまでより少なくても４倍以上の性能が必要だ」と話した。
◇メモリー交代速度さらに速く
世界のＤＲＡＭシェアの７０％以上を占めているサムスン電子とＳＫハイニックスの立場では機会が訪ねてきた形だ。市場調査会社のオムディアはＤＲＡＭ市場でＤＤＲ５のシェアが２０２７年以降に半分を超えると予想する。ガートナーはこれより早いと予想した。昨年４６６億ドルで底を打ったＤＲＡＭ売り上げが今年は８８％成長し８７４億ドル規模に達すると予想した。
韓国の半導体企業の動きも速くなっている。ＳＫハイニックスは上半期に最新製品である第５世代ＨＢＭ３Ｅをエヌビディアに供給する。動画生成型ＡＩモデルの登場で第６世代ＨＢＭ４も予想より早い時期に量産に入ることが予想される。通常、ＨＢＭの場合、１世代進むと性能が２倍以上向上する。サムスン電子とＳＫハイニックスはすでにエヌビディアとのＨＢＭ４の共同設計作業に入ったという。
漢陽（ハニャン）大学融合電子工学部のパク・ジェグン教授は「結局現在のチップ性能を考慮すれば今後ＡＩを具現するためにサーバーだけでなく、家電・自動車・ロボットなど末端機器全般でメモリー半導体のアップグレードは避けられない状況」と話した。
中央日報日本語版 2024.02.21 10:41
https://japanese.joins.com/JArticle/315280
https://japanese.joins.com/upload/images/2024/02/20240221103515-1.jpg
テスラのイーロン・マスク最高経営責任者（ＣＥＯ）が１５日、チャットＧＰＴ開発会社オープンＡＩの人工知能（ＡＩ）モデル「ソラ」に接した直後にＸ（旧ツイッター）を通じて見せた最初の反応だった。
「Ｇｏｏｄ Ｇａｍｅ」の略語である「ｇｇ」はゲームで使う用語で、勝負で負けた時に敗北を認める言葉だ。この日オープンＡＩが公開したソラはユーザーが簡単な命令だけ入力すると数秒でハリウッドの映画会社が数カ月かかって作り出す水準の映像（長さ１分）を無制限に作り出した。
大規模言語モデル（ＬＬＭ）基盤のＡＩがテキスト、音声、イメージを超え、ついに動画にまで到達した。残る宿題は「人間の能力をすべての面で凌駕する一般人工知能（ＡＧＩ）だけ」という評価が出ている。
グーグルは先月、動画生成ＡＩ「リュミエール」を通じて新たなＡＩ学習モデルを公開した。イメージ、音声、映像など多様な形態のデータを同時に理解し処理するマルチモーダルＡＩ戦争がビッグテック企業を中心に幕を上げた。業界では「しばらく停滞していたユーザーＡＩ経験が生成型動画サービスを通じて開花し、今年また再びクォンタムジャンプ（大跳躍）するだろう」とみる。
◇テキスト→イメージ→動画…「チップアップグレード必要」
注目すべき点は対話形言語モデルから始まった生成型ＡＩサービスが予測をはずれ速いスピードで発展しているということだ。生成型ＡＩサービスが導入されて２年もたたずに実写と区別が難しい動画まで作り出した。このためにはハードウエアの側面でさらに高い性能のグラフィック処理装置（ＧＰＵ）とメモリー半導体が必要だ。動画生成に必要なデータの大きさと処理速度はテキストの数千倍以上だ。
こうした状況から世界のＡＩ用ＧＰＵ市場を掌握したエヌビディアも対応に出た。２年前に対話形ＡＩブームを起こしたチャットＧＰＴのＧＰＴ３．５の場合、学習と推論に向け１万個以上のＧＰＵが必要だった。動画と音声まで同時に生成できるモデルを作るためには少なくとも５万個以上のＧＰＵが必要というのが業界の分析だ。
エヌビディアは最近、主力製品のＨ１００より２倍速いＨ２００を公開したのに続き、次世代ＡＩチップを準備している。ＧＰＵの性能を高めるため同時に複数のＧＰＵをつないで演算能力を最大化したネットワーク技術も公開した。
短時間で莫大なデータを処理しなければならないだけにメモリー半導体の水準も高まらなければならない。高帯域幅メモリー（ＨＢＭ）、ＤＤＲ５のような高付加価値ＤＲＡＭの需要が爆発的に増加している。ＫＡＩＳＴ電気電子工学部のキム・ジョンホ教授は「数十万人の利用者が同時に生成型ＡＩで動画を作るためには導入が始まったばかりのＨＢＭ３Ｅでもしっかりとした対応が難しいだろう。これまでより少なくても４倍以上の性能が必要だ」と話した。
◇メモリー交代速度さらに速く
世界のＤＲＡＭシェアの７０％以上を占めているサムスン電子とＳＫハイニックスの立場では機会が訪ねてきた形だ。市場調査会社のオムディアはＤＲＡＭ市場でＤＤＲ５のシェアが２０２７年以降に半分を超えると予想する。ガートナーはこれより早いと予想した。昨年４６６億ドルで底を打ったＤＲＡＭ売り上げが今年は８８％成長し８７４億ドル規模に達すると予想した。
韓国の半導体企業の動きも速くなっている。ＳＫハイニックスは上半期に最新製品である第５世代ＨＢＭ３Ｅをエヌビディアに供給する。動画生成型ＡＩモデルの登場で第６世代ＨＢＭ４も予想より早い時期に量産に入ることが予想される。通常、ＨＢＭの場合、１世代進むと性能が２倍以上向上する。サムスン電子とＳＫハイニックスはすでにエヌビディアとのＨＢＭ４の共同設計作業に入ったという。
漢陽（ハニャン）大学融合電子工学部のパク・ジェグン教授は「結局現在のチップ性能を考慮すれば今後ＡＩを具現するためにサーバーだけでなく、家電・自動車・ロボットなど末端機器全般でメモリー半導体のアップグレードは避けられない状況」と話した。
中央日報日本語版 2024.02.21 10:41
https://japanese.joins.com/JArticle/315280
https://japanese.joins.com/upload/images/2024/02/20240221103515-1.jpg