Deepseekは、信念に反して、AI支出を後押しします

1月の株式市場の転倒は、中国のAIブレークスルーDeepseek AIとその費用対効果の高いコンピューティング方法をめぐる話題に拍車をかけ、企業がAIチップとシステムへの投資を引き戻していると信じるようになる可能性があります。しかし、ブルームバーグインテリジェンスが主催するニューヨークでの生成AI会議での私の経験は、別の絵を描きました。生成AIの使用を拡大することへの熱意は明白であり、この分野での支出は減速にはほど遠いことを示唆しています。

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「Generative AI：Scaling Laws Post Deepseek」というタイトルの会議は、AIへの投資の増加を促進する継続的な需要を強調した議論で満たされました。

ブルームバーグインテリジェンスのシニアテクノロジーアナリストであり、イベントの主催者の1人であるMandeep Sineは、次のように述べています。

「そして、誰もバブルについて話していなかった」とシンは付け加え、AIの将来に対する業界の信頼を強調した。

AIインフラストラクチャのビルド：私たちはどこにいますか？

ブルームバーグインテリジェンスのシンの同僚であり、シニアITサービスおよびソフトウェアアナリストのアヌラグラナは、「今のところ誰もがAIインフラストラクチャビルドの前で最も重要な質問は、ええ、私たちはそのサイクルのどこにいますか？」

確かに「誰も知らない」とラナは認めた。しかし、Deepseek AIによって引き起こされた希望は、より少ない費用で大きな進歩を達成できることです。

「Deepseekは多くの人々を揺さぶった」と彼は言った。 「モデルを実行するために多くのGPUを必要としない場合、なぜStargateプロジェクトに5,000億ドルが必要なのか」と彼は観察し、日本のソフトバンクグループ、Openai、およびOracleが関与する計画された米国AIプロジェクトを参照しています。

ラナは、業界がAIコストが急落することを期待しており、クラウドコンピューティングコストの急速な減少を反映していることを期待していると述べました。

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「そのコスト曲線の低下。おそらく、6年、7年、8年かかったのは、今日との間に始まったときに、1テラバイトのデータを保存するのにかかったのです。経済学は良かったです」と彼は言いました。 「そして、それは誰もが望んでいること、「推論の側」であるAIの「曲線がそのレベルに落ちた場合、ああ、私の神、そのエンドユーザー側のAIの採用率、またはそのエンタープライズ側は壮観になるでしょう。」

Singhは、Deepseek AIの出現により、「効率を達成することに関するすべての人の考え方を変えた」と指摘して同意しました。

1日を通して、多くのパネルがエンタープライズAIプロジェクトを開始から展開まで掘り下げました。しかし、繰り返しのテーマがありました。AIのコストを大幅に削減してアクセシビリティを拡大する必要性です。

ブルームバーグの主な技術者であるショーン・エドワーズは、ブルームバーグ・インテリジェンスの責任者であるデイビッド・ドワイヤーとのインタビューで、「ディープシェックは驚きではなかったと思います」と語った。 「私が考えたのは、杖を振ってこれらのモデルを非常に効率的に実行できるなら、それは素晴らしいことだ」と彼は言った。

AIモデルの増殖

多くのパネリストがAIインフラストラクチャへの投資が減少するのではなく、増加すると予想する1つの理由は、AIモデルの数の増加です。その日からの重要なポイントは、それらすべてを支配するための単一のAIモデルがないことでした。

「モデルのファミリーを使用しています」とエドワーズは説明しました。 「最高のモデルのようなものはありません。」

パネリストは、「基礎」または「フロンティア」の大規模な言語モデルは進化し続けることに同意しましたが、個々の企業は数百または数千のAIモデルを雇用する可能性があることに同意しました。

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これらのモデルは、企業独自のデータで微調整される可能性があります。これは、一般的なデータに関する最初の「トレーニング」後にニューラルネットワークを再トレーニングするプロセスです。

「エンタープライズのエージェントは、モデル間でオプションを必要とします」と、ベンチャー支援のデータサイエンス会社Dataikuのプラットフォーム戦略責任者であるJed Dougherty氏は述べています。 「彼らは、AIモデルの制御と作成、および監査可能性を持つ能力が必要です」。

「私たちは、これらのものを人々の手に構築するためのツールを入れたいと思っています」と彼は言いました。 「すべてのエージェントを10の博士号を構築したくありません。」

同様に、設計ツールのリーダーであるAdobeは、クリエイティブの重要なユースケースとしてカスタムモデルに賭けています。 「新しい広告キャンペーンのヘルプとなる可能性のあるブランドのカスタムモデル拡張機能をトレーニングできます」と、ブルームバーグのテレビアンカーロメインボスティックとの議論で、アドビの新しいビジネスベンチャーの責任者であるハンナエルサクルは述べました。

処理需要の増加

AIモデルと同様に、企業内のAIエージェントの急増は処理の需要を高めています、と多くのスピーカーは提案しました。

「プロセス全体を1つのエージェントに詰め込むことはありません。それを部分に分割します」と、MicrosoftのCopilot Studioエージェントとオートメーションの責任者であるRay Smith氏は述べています。

スミスは、Copilotなどの単一のインターフェイスを介して、「何百ものエージェントとやり取りする - 彼らは新しい世界の単なるアプリである」と予測しました。

「私たちはエージェントにビジネスプロセスを与え、私たちが達成したいことを伝えます」とエージェントはタスクを実行します。 「エージェントアプリは、ワークフローの新しい方法にすぎません」と彼は言いました。

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このような日常のシナリオは「すべて技術的に可能です」とスミスは指摘しました。「それは私たちがそれを構築するペースです」と述べました。

ブルームバーグのハイドとのチャットで、マイクロプロセッサメーカーアームホールディングスの製品管理責任者であるジェームズマクニヴェン氏によると、AIの「エージェント」を組織内のより多くの人々にもたらすことをさらに必要としていると述べた。

「ますます多くのデバイスにアクセスするにはどうすればよいですか」と彼はポーズをとった。 「私たちは、タスク能力のPHDレベルでモデルを見ている」と彼は言った。

McNivenは、そのようなエージェントは、10年前に携帯電話を介して支払いシステムが発展途上国に導入されたときと並行して、「その能力を使用できる人々にどのようにそれを得るか」と並行して、人間のアシスタントとして役立つべきだと示唆しました。

基礎モデルの増殖

一般的な基礎モデルでさえ、驚くべき速度で増殖しています。

Amazon AWSには1,800の異なるAIモデルが利用可能になりました。AWSコンピューティングとネットワーキングの責任者であるDave Brownは、Bloomberg TV Anchor Caroline Hydeに語りました。同社はモデルを実行することの「コストを削減するために多くのことをしている」と彼は言った。

AWSは「他の企業のプロセッサよりも多くの独自のプロセッサを使用している」とブラウンは、Nvidia、AMD、Intel、およびその他の汎用チップサプライヤーをほのめかして述べています。

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「コストが低ければ、顧客はもっと多くのことをするでしょう」とブラウンは言いました。

AWSは、Claude Language ModelファミリーのメーカーであるAnthropicと毎日働いています、とブラウンは述べています。アプリケーションプログラミングインターフェイスの人類のヘッドMichael Gerstenhaberは、Hydeとの同じチャットで、「思考モデルが使用される能力を多く引き起こす」と述べています。

人類は、「プロンプトキャッシュ」などの計算予算をトリミングしたり、事前の回答から計算を保存する方法についてAWSと緊密に連携しています。

その傾向にもかかわらず、彼は「人類は数十万の加速器を必要とする」という意味であるAIに焦点を当てたシリコンチップは、「多くのデータセンターにわたって」モデルを実行します。

さらに、AIの電力供給のエスカレートエネルギーコストは、減速の兆候を示していません、とブラウンは言いました。現在のデータセンターは数百メガワットを消費していると彼は指摘し、最終的にはギガワットが必要になります。 「それが消費する力」は、「大規模であり、多くのデータセンターでフットプリントが大きくなっています。」

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経済的不確実性とAI投資

野心的なシナリオにもかかわらず、1つの要因は、すべてのユースケースと投資計画、つまり経済を混乱させる可能性があります。

水曜日の夕方に会議が終了したため、パネリストとゲストは株式市場での営業時間外の突発を監視していました。ドナルド・トランプ米大統領は、ウォール街のほとんどが予想していたよりも大きくて掃除されている関税のグローバルなパッケージを発表したばかりでした。

AIではなく、サーバーやストレージなどの従来の技術投資分野は、あらゆる経済的収縮の最初の犠牲者である可能性がある、とブルームバーグのラナは述べた。

「私たちが焦点を当てている他の大きなことは、非AI技術支出です」と彼は関税に関して言った。 「IBM、Accenture、Microsoft、その他すべてのものを見ると、AIをちょっと脇に置いたとき、それはこの収益シーズンに行くのに苦労するものです。」

大手企業のCFOは、経済的不確実性と潜在的な不況の中で予算を整えなければならない場合でも、AIを優先し、資金をシフトする可能性がある、とラナは示唆した。

ただし、その楽観的な見通しは保証されていません。

「私が最も興味を持っているのは、これらすべての大企業がキャップエクス[キャピタル支出]ターゲットをそのままにしておくべきかどうかです」とAIデータセンターを含むRana氏は述べています。