シータ・ラボCEO：AIの次の波はモバイルからやってくる

CoinDeskのMitch Liu氏、Golden FinanceのWhitewater氏がまとめた

人工知能の資源に対する需要は尽きることがない。膨大な量の電力とデータを消費し、2022年の消費量は460テラワット時、2026年には620～1,050テラワット時に急増すると予測されている。しかし、最も差し迫ったニーズは計算です。複雑なモデルのトレーニング、膨大なデータセットの分析、大規模な推論の実行をサポートする処理能力です。

しかし、ChatGPTのようなAI製品が普及し、進化するにつれ、AIの仕組みに対する私たちの見方は急速に時代遅れになりつつある。巨大なデータセンター、莫大な電気代、ハイテク企業による管理といった、一般的なAIのイメージは、もはやすべてを物語ってはいない。このような見方により、有意義なAI開発は資金力のある企業や大手ハイテク企業の独占領域だと多くの人が考えるようになっています。

私たちのポケットの中にある未開拓の可能性に目を向けた、AIの新しいビジョンが生まれつつあります。このアプローチは、世界中の何十億台ものスマートフォンの総合力を活用することで、AIの民主化を目指しています。私たちのモバイルデバイスは、毎日何時間もアイドル状態で、その処理能力は眠っています。この未使用のコンピューティング・パワーの膨大なプールを利用することで、私たちはAIの展望を再構築することができます。中央集権化された企業インフラだけに頼るのではなく、AI開発は日常的に使用されているデバイスのグローバル・ネットワークによって動力を得ることができる。

Untapped potential

スマートフォンとタブレットは、世界のコンピューティングパワーの膨大な未開拓の宝庫です。出荷台数は2024年だけで12.1億台に達すると予想されており、これが提供するアイドル・コンピューティングの真の可能性を計算するのは困難です。

シータ・エッジクラウド（Theta EdgeCloud）のようなモバイルイニシアティブは、AIコンピューティングのために、このコンシューマーグレードGPUの分散ネットワークを活用することを目指しています。集中型コンピューティングからエッジコンピューティングへのシフトは、人々がAIモデルと対話し、そのサポートを提供する方法を変革する技術革命です。

モバイルデバイス上でローカルにデータを処理することで、業界は低遅延、プライバシーの強化、帯域幅の使用削減を達成できると期待できます。このアプローチは、自動運転車、拡張現実、パーソナライズされたAIアシスタントなどのリアルタイム・アプリケーションにとって特に重要です。エッジは、新しいAIのユースケースが飛躍する場所であり、特に個人的な使用のためのものです。このようなプロセスのサポートがより手頃になるだけでなく、応答性やカスタマイズ性も向上するため、消費者にとっても研究者にとってもメリットがあります。

ブロックチェーンは、この分散型AIエコシステムのために完璧に設計されています。その非中央集権的な性質は、世界中の何百万というデバイスの未使用のコンピューティングパワーを活用するという目標にぴったりです。ブロックチェーン技術を活用することで、コンピューティングリソースを共有するための、安全で透明性が高く、インセンティブが付与されたフレームワークを構築することができます。

ここでの重要なイノベーションは、オフチェーン認証の利用です。オンチェーン認証は、何百万もの並列デバイスからなるネットワークにボトルネックを生じさせる可能性がありますが、オフチェーンアプローチにより、これらのデバイスは、個々の接続性の問題とは無関係に、シームレスに連携することができます。このアプローチにより、デバイスの所有者がセキュリティやプライバシーを損なうことなくAI開発に貢献できる、信頼のないシステムが構築されます。

このモデルは、ユーザーのプライバシーを保護しながらモバイルデバイス上の大量のデータに対応する分散型機械学習アプローチである「連合学習」の概念を利用している。ブロックチェーンは、ネットワークのインフラと参加者に報酬を与える仕組みの両方を提供するため、幅広い参加を促すことができる。

ブロックチェーンとエッジAIの相乗効果は、従来の中央集権型モデルよりも弾力性があり、効率的で、包括的な新しいエコシステムを育んでいます。これはAI開発を民主化し、個人がモバイル機器から直接AI革命に参加し、その恩恵を受けることを可能にします。

技術的課題の克服

AIのトレーニングと推論は、モバイルデバイスのコンシューマーグレードGPUを含む、幅広いGPUタイプで実行できます。AppleのA17 ProやクアルコムのAdreno 750（サムスンのGalaxyやGoogle PixelなどのハイエンドAndroidデバイスで使用されている）などの業界をリードするモバイルGPUは、モバイルデバイスで実行可能なAIタスクを再定義しています。

ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）と呼ばれる、コンシューマー向けAIコンピューティング専用に設計された新しいチップは現在、モバイルデバイスの熱とバッテリー電力の制約を管理しながら、デバイス上でのAIユースケースを可能にするものが生産されています。インテリジェントなシステム設計とアーキテクチャを追加することで、ジョブをそのジョブに最適なハードウェアにルーティングすることができ、生み出されるネットワーク効果は非常に強力なものになるでしょう。

エッジAIの可能性は非常に大きいものの、まだ多くの課題に直面しています。さまざまなモバイルハードウェア向けにAIアルゴリズムを最適化すること、さまざまなネットワーク条件で一貫したパフォーマンスを確保すること、待ち時間の問題に対処すること、セキュリティを維持することは、すべて重要なハードルです。しかし、AIとモバイル技術の継続的な研究は、これらの課題に着実に対処しており、このビジョンが現実になる道を開いています。

Business-to-Community

AIの開発に関する最大の不満の1つであり、最も正当なものの1つは、驚異的な量の電力を消費することです。大規模なデータセンターは、物理的なインフラのために広大な土地を必要とするだけでなく、オンラインを維持するために必要な驚異的な量の電力も必要とします。モバイルモデルは、（集中型データセンターのGPUに依存するのではなく）既存の機器の予備のGPUを使用することで、これらの環境への影響の多くを軽減することができます。環境への潜在的な影響は過小評価できません。

AIのエッジコンピューティングへのシフトは、AIネットワークのサポートに関わることができる人や、そこから利益を得ることができる人も根本的に変えるでしょう。データセンターを持つ企業はもはや閉鎖的ではない。代わりに門戸は開かれ、個人の開発者や中小企業、趣味の人たちまでもがAIネットワークにアクセスできるようになるでしょう。

より多くのユーザーや支援者に力を与えることで、より迅速でオープンな開発も可能になり、話題となり恐れられている業界の停滞を抑制するのに役立ちます。アクセシビリティの向上はまた、そうでなければ見過ごされるかもしれないニッチな問題や十分なサービスを受けていないコミュニティに対処する、より多様なアプリケーションにもつながります。

この変化がもたらす経済的影響は甚大です。個人や中小組織が、自分のデバイスの未使用のコンピューティングパワーを収益化できるようにすることで、新たな収益の流れが生まれます。また、コンシューマーグレードのAIハードウェアやエッジに最適化されたソフトウェアの新しい市場も開拓されます。

AIイノベーションの未来は、より大きなデータセンターを建設することではなく、私たちのポケットや家庭にすでに存在するパワーを活用することにあります。エッジコンピューティングに焦点を移すことで、より包括的で効率的かつ革新的なAIエコシステムが出現します。この分散型アプローチはAIを民主化するだけでなく、グローバルな持続可能な開発目標にも合致しており、AIの恩恵が一部の特権階級だけでなく、すべての人に行き渡ることを保証します。