AIはチップ産業を救うのに役立ちました。もしそれが失敗に終わったらどうなるのでしょうか？

Nvidiaは、今年初めのDeepSeekによる slump から回復し、時価総額が4兆ドルを超えた初の企業となりました。他のAIチップメーカー、特にAMDや中国のHuaweiも強力な財務結果を報告しています。ほぼすべての主要なチップメーカーが現在、AIに戦略を集中させています。

しかし、AIがうまくいかなかったらどうなるのか？

これは単なる仮定の質問ではありません。AIの成長が停滞している、または少なくとも減速していることを示すいくつかの兆候があります。新しいモデルは、サイズやトレーニングデータの量を増やしても、もはや顕著な改善を示しません。ノーベル賞受賞者のデミス・ハサビスは最近、「私たちはもはや同じ進展を得ていない」と指摘しました。AIにおいて最も著名な投資家の一人であるアンドリーセン・ホロウィッツも、AIモデルの能力が横ばいになっていることに懸念を示しました。

AIのパフォーマンスが鈍化している一因は、モデルがすでに利用可能なデジタルデータのほとんどを消費してしまい、さらなる改善のために残されたものがほとんどないからかもしれません。開発者は代わりに合成データに目を向けていますが、それは効果が薄いかもしれず、モデルを悪化させる可能性すらあります。

AIの開発は非常に資本集約的でもあります。最も高度なモデルのトレーニングには、数十億ドルのコストがかかるコンピュートクラスターが必要です。単一のトレーニングランでも数千万ドルのコストがかかることがあります。しかし、開発コストが増加し続ける一方で、金銭的報酬は限られています。AIコーディングアシスタントを除けば、これらの膨大な資本投資を正当化するリターンを生み出すAIの例はほとんどありません。

いくつかの企業はコストのためにAIインフラ投資をすでに縮小しています。たとえば、Microsoftは「初期段階のプロジェクトの一部を減速または一時停止している」と述べており、いくつかのグローバルデータセンタープロジェクトの機器注文をキャンセルしました。Meta、AWS、GoogleもすべてGPUの注文を減らしたと報告されています。チップのボトルネック、電力不足、そして公共の懸念もマスAI採用の障壁となっています。

もしAIブームが失速すれば、それはチップ産業にとって悪いニュースです。この新しい技術を利用して、深刻な低迷を回避してきたからです。

チップの製造コストが高くなっています。新しい製造プロセスの開発には数十億ドルが必要で、新しい工場の建設には数十億ドルかかることもあります。これらのコストはすべて消費者に転嫁されますが、AIを除いて、顧客は高価なチップを購入することにあまり乗り気ではありません。今日のAIプロセッサの高級技術は、他の目的にはあまり役立ちません。

AIは業界の清算を遅らせた：製造業は高くなりつつあり、性能の向上は縮小している。AIの経済的な約束は高いチップ価格を正当化するが、それが失われると、チップ業界は人々に高度なチップ製造への投資を維持させるために何か他のものを見つける必要がある。さもなくば、高度なチップ製造は持続不可能になる：新しい技術はますます高くなりながら、ますます少ないものを提供することになる。

物語は続くチップ産業の不況は、いくつかの地政学的および経済的目標を覆すでしょう。政府は国内チップ産業の構築に数十億ドルを投入しています。米国のドナルド・トランプ大統領は、半導体製造を国内に戻すために関税を使用することを定期的に脅迫しています。

米国のチップ開発におけるリードは、特に中国が従来のチップ生産を支配している中で、幻想である可能性があります。また、AIの逆転は世界のテクノロジーセクターを揺るがし、ビッグテックにその賭けを再考させることになるでしょう。

これらの利害を考慮すると、政策立案者はデータ、チップ、電力、冷却へのアクセスを容易にすることによってAIにおけるさらなる革新を促進する必要があります。これには、著作権とデータ保護に関する実務的な政策、オンショアおよびオフショアのチップ製造に対するバランスの取れたアプローチ、エネルギーの使用と生成に対する規制の障壁を取り除くことが含まれます。政府はAIに対して必ずしも予防原則を適用すべきではありません；その利点は開発を制約するには大きすぎるため、少なくともこれらの初期段階では。自動運転車や家庭用ロボットなどの大規模なAIアプリケーションも、実装のために不合理に高い要件に直面するべきではありません。

投資家は、データやインフラをそれほど必要としない代替のAIアプローチを探るべきであり、それによって新しいAIの成長を解き放つ可能性があります。業界はまた、リスクを管理するためだけでも、チップの非AIアプリケーションを探る必要があります。

チップ産業が減速に耐えられるようにするためには、高度なチップ製造のコストを削減する必要があります。企業は共同で研究開発に取り組み、大学と協力して開発コストを下げるべきです。チップレット、高度なパッケージング、再構成可能なハードウェアへの投資がより必要です。業界は相互運用可能な標準、オープンソースツール、アジャイルハードウェア開発をサポートしなければなりません。設計と製造のための共有された補助金付きインフラは、小規模企業が製造前にアイデアを仕上げるのに役立ちます。しかし、重要なのは、製造を国内に移す努力は逆効果になる可能性があることです。無造作に行うと、チップコストが大幅に増加します。

チップとAIの未来は現在、深く絡み合っています。チップが繁栄するためには、AIが成長しなければなりません。そうでなければ、チップセクター全体が危機に瀕している可能性があります。

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