大規模なAI言語モデルを自社開発するトレンドが急成長中

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アクセンチュアの最近の調査によると、大規模言語モデルや生成 AI などの高度な AI テクノロジーを適用する企業は、収益が最大 10% 増加する可能性があり、適用しない企業に比べて 2.6 倍高いことがわかりました。

人工知能と大規模言語モデル（LLM）の時代において、データサイエンスとAIはワークフローにますます統合されています。しかし、AIモデルをビジネスオペレーションに実装・適用するには、多くの課題も存在します。

殉教者の写真復元プロジェクトのAIシステムとインフラ支援部門であるHyratekのCEO、グエン・ヴァン・トゥアン氏によると、AIの訓練・指導に使用される機器システムの需要は世界中で市場供給を上回っており、機器を入手するために購入者は半年も前にサプライヤーに注文しなければならないこともあるという。

AIが湖を作りました 2.JPG — 少年が人工知能のバーチャルガールとチャットしている。写真：ChatGPT

世界は人工知能（AI）を支えるハードウェアインフラを渇望しています。一方で、AIシステムは多くの場合、非常に高額なコストをかけて集中的にトレーニングされています。これが、AIをビジネスオペレーションに適用する上での障壁となっています。

ベトナムでは多くの企業がAIモデルの導入にクラウドサービスを利用しています。しかし、この方法は大規模運用にはコストがかかり、ワークフローの柔軟性にも欠けています。

最近のイベントで、レノボ・ベトナムのゼネラル・ディレクターのグエン・ヴァン・ザップ氏は、業務および生産プロセスにAIをさらに適用するために、企業ではAI統合ワークステーションを使用するという新しいトレンドが生まれていると述べました。

多くの組織は、セキュリティとトレーニングデータのコストに関する懸念から、大規模言語モデル (LLM) と小規模言語モデル (SLM) を非公開でホストおよび開発する方向に移行しています。

これにより、ワークフローが最適化されるだけでなく、ビジネスオーナーがタイムリーな意思決定を行うのに役立ち、多くの分野でイノベーションが促進されます。

高性能な CPU と GPU を搭載したワークステーションは、クラウドよりも小規模かつ低コストで AI モデルの開発、チューニング、トレーニングを加速するように設計されています。

ローカルデータを使用すると、セキュリティが向上するだけでなく、データサイエンティストが AI モデルをクローズドループでより高速にトレーニングできるようになり、最終結果を得るまでの時間が短縮されます。

AIトレーニング.jpg — 多くの組織が、AI統合ワークステーションを通じて、プライベートな大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）を開発しています。写真：イラスト

大規模言語モデルの多様性は、世界規模でもますます認識されています。インテルのAI・テクニカルマーケティング担当副社長兼ゼネラルマネージャーであるロバート・ハロック氏は、VietNamNetの取材に対し、デジタル変革を推進するために、各国が独自の大規模言語モデルを開発することが可能であり、ベトナムはベトナム語の大規模言語モデルであると述べました。

インテル副社長によれば、いくつかの多言語AIモデルに取り組む過程で、ベトナムと中国は、現地の言語要素を組み込むことで大規模な言語モデルをうまくローカライズしている2つの国だと考えられている。

ロバート・ハロック氏は、AIは企業のビジネス促進に活用できるだけでなく、公共部門にも効果的に活用できると考えています。特に、政府の法務分野は人工知能にとって理想的な環境です。

法律文書は数百ページに及ぶこともあり、そのすべての情報や規制を把握するのは誰にとっても困難です。そこで、特定の内容について質問したり回答したりするには、仮想アシスタントを備えた大規模な言語モデルが必要になります。

Finastraの調査によると、ベトナムは現在、生成AIへの関心において市場をリードしています。調査結果によると、ベトナム人の91%が生成AIがもたらす肯定的な価値に反応を示しました。