人工知能の進化に掛かるコストは、まるでChatGPTの幻覚のように目を引きます。AIトレーニングに必要なグラフィックスチップ、いわゆるGPUの需要の高まりは、これが不可欠な部品の価格を急騰させています。OpenAIは、今のChatGPTを動かすアルゴリズムのトレーニングに1億ドル以上かかったと言っています。AI分野で競争するということは、データセンターが気になるほどのエネルギーを消費していることも意味しています。
AIへの急進的な投資は、画期的なコンピューティング道具を開発しようとするスタートアップを数多く生み出しています。NvidiaのGPUはAI開発で最も一般的ですが、これらの新興企業は、コンピュータチップの設計を根本から考え直す時が来たと主張しています。
例えば、Google Brain出身者が設立したNormal Computingというスタートアップは、計算原則からコンピューティングを再起動させる第一歩となるシンプルなプロトタイプを開発しました。また、Extropicという他のチームは、AI用の熱力学コンピューティングのさらに野心的な計画を進めています。
これらの取り組みが、より効率的で統計的計算に適したハードウェアの開発につながり、大規模な言語モデルが出力を「幻覚」する傾向に対処するのに役立つかもしれません。一方、Mooreの法則（チップ上の部品の密度が継続的に減少するという予測）が堅持するのが難しくなる中、AIの勢いを維持するためには新たな計算の方法を利用することが必要になるでしょう。
出典 : https://www.wired.com/story/fast-forward-chatgpt-hunger-energy-gpu-revolution/
