AIの歴史を変えた10日間：クラッシュではなく、インフィレーションローテーションだった

GPT-6 Astraが発売された瞬間から始まり、AIチップ株が世界的に下落するという10日間は、まるで急激な変化のようでした。9月3日には…OpenAIは、これまでに広く利用されている中で最も性能の高いモデルを提供しました。その後、次の週を過ごした。ChatGPTやCodex、API上にそれを展開する9日後、アントラシックとOpenAIのCEOたちが、エロン・マスクも加わり、業界に対して速度を落とすよう呼びかけました。9月14日の月曜日には、その発言によりAI関連株が急落しました。ソフトバンクは東京で13％下落した。, SKハイニックスは約6％下落し、ASMLは4％以上下落した。.

おそらく、正反対のことを言っているように見える二つの「本の端」。しかし実際はそうではない。オペレーターが読む方法で読めば、10日間で一つのメッセージが届けられる。AIのプロセスはトレーニングから推論へと変わった。市場はその変化に反応したが、その反応は、需要に対する喜びと、言葉による不安という形で起こった。実際の競争の方向については、ほとんど理解していないようだ。

GPT-6は、推論の結果でした。

モデルから始めましょう。なぜなら、その仕組みが経済性を決定するからです。GPT-6 Astraは回答する前に何度も考えを整理します。つまり、各リクエストに対して長い思考の流れが生まれ、その流れは純粋な推論の結果です。各回答ごとに、大量のトークンが生成されます。OpenAIは、これを同社のサイバーセキュリティ対策のスケールにおいて「重要」と評価される最初のフロンティアモデルだと言っています。そして、そのような機能を実現するためには「大きなコンピューティングコスト」が必要になると認めています。

それが、トレーニングからインферenceへの移行の具体例です。長年にわたり、AIインフラに関する議論は、「誰が最も多くのトレーニングを行えるか」ということでした。金額は、最も大きなモデルに沿って決定されていました。しかし、現在では、広く利用されている推論モデルによって、その状況が変わります。高コストで繰り返し行われる作業が、今では単一のトークンを処理することになっています。そして、より安くトークンを処理できる者が、業界全体の支出の割合を増やすことになります。

落ち込みの呼びかけが、需要ではなく感情に影響を与えた。

アモデイの論文「私たちは国境を進む必要がある」6～12ヶ月の間に、エージェントの群れがインターネットを支配する可能性があると警告されていました。そして、外部からの監視や、業界全体での規制が必要だと述べました。アルトマンは、業界は「最前線を追い求める」必要があると言いました。マスクはそれに対して…「ダリオの言う通りだ。」この議論は、その技術を建設業者が実用化していると主張する人間的性質を持つ研究者が辞任したこととともに公に広まりました。「10年が終わる頃には、私たち全員を殺すかもしれない。」

市場は、業績報告書ではなく、ニュース記事を読む。同じ10日間の間に、各企業がどのようなことをしたかを確認してみましょう。NvidiaのVera Rubinというインフィーナー・ジェネレーション・プラットフォームです。前世代の比で、1ワットあたり約10倍の性能— は完全な生産レベルへと移行する、一瞬も止まらない。Nvidiaは約1050億ドルに上るオハイオ州にあるOpenAIのデータセンター施設を支援すること、また、OpenAIが自社のチップを開発する一方で、Nvidiaのシステムを利用し続けることについては、何の変化もありませんでした。価格動向は静かに合意に達しました。つまり、Nvidiaの株価は過去1週間で上昇しています。この下落は、需要の兆候が依然として強い中での感情的なショックでした。

それが、10日間のパニックと、変わった論文との違いを生む要因です。要求信号は、オピニオン記事では現れません。何がそれを引き起こすかというと、注文のキャンセル、配達日の遅れ、利用数の減少などが起こらなかったのです。実際に現れたのは、逆のことでした：より多くのシリコンが投入されたのです。

実際に動いたコンテスト：推論コスト曲線

この10日間で起こった変化をここに示しています。これは、一般的な「AIが発展している」というニュースとは別物です。現在、コンピューティングの最大の購入者は、Nvidiaの価格と、特定のワークロードに対応する技術を利用している人々です。6月には、OpenAIとBroadcomが、特別に設計されたインферenceチップであるJalapeñoを発表しました。TSMCの3nmノードレティクルサイズで、大規模言語モデルに適したものとして最初から設計された。ブロードコムの最高経営責任者は、初期の成果を次のように表現した。推論トークンあたりのコストが約50％削減現在のNvidia GPUよりも優れています。OpenAIが報告しました。商業システムでは、ピーク時のトークン処理量がワットあたり1.5〜1.9倍になる。独自のテストを行い、年末までにNvidiaやAMDのアクセラレーターと共にそのチップを導入する計画です。一方、Metaは自社で製造を開始する予定です。9月に発売されるイリス・インферンスチップブロードコム社が設計し、TSMCが製造したものです。

これは、市場が過小評価している暗黒のパターンです。Nvidiaにとっては、AIアクセラレーターにおける独占的な地位が必要というわけではありません。彼らのソフトウェアやフルスタック技術による防壁は非常に強力です。しかし、推論処理に関しては、その防壁が最も弱い部分です。カスタムシリコンとは、単なる機能の一覧表ではなく、業界の経済状況を決定する重要な要素です。Nvidiaの対策はVera Rubinの効率性ですが、それは実際に有効な手段です。しかし、今問題となるのは、AIの構築が本当に実現されるかどうかではありません。それは既に確定しています。問題は、カスタムシリコンによるコストの差がNvidia自身の推論生成能力に対してどれだけ有効か、そしてこれらの取り組みが予定通りに実現されるかどうかです。

その10日間をAI関連市場の終わりと考えるのは、実際にはパニックを読み取ることに過ぎない。製造拠点や注文状況、保証事項は以前と同じ方向で進行している。つまり、成長が加速しており、この成長サイクルのバランスがどちらが最も安く提供できるかによって決まるのだ。重要なのは、アモデイとアルトマンが決して言及しなかった点である。政策によって実施される減速は、このサイクルにとって実際の長期的なリスクとなるが、オピニオン記事があっても、それが実際の成果とは言えない。私は、財務報告書に記載されている情報を信頼しようとするつもりだ。