CEO Nansenのアレックス・スヴァネヴィクは、AI産業のバブルは中国発の言語モデルがより効率的になり、よりシンプルなハードウェア上で動作できるようになるにつれて崩壊の可能性があると述べました。彼はまた、GPU H100とH200のレンタル価格の低下を、計算需要の構造変化の兆候として指摘しました。

過去数年間、支配的な仮定は、人工知能の需要が大きくなるほど、計算提供者の価値も高まるというものでした。しかし今や、モデルの能力は処理コストが下がるとともに向上しており、これは支援セクターにとって逆説を生み出しています。

多くの人は、AIの進歩には常に高価な計算資源が必要だと信じています。実際、ソフトウェアの革新は、最先端のデバイスへの依存を減らし始めています。

開発者は、単に容量を拡大するよりも、処理効率の向上を追求することに焦点を当てています。優先順位は、より多くのチップを獲得することから、既存の資源の最大限の活用へと移行しています。

より省資源なモデルの登場、世界的な半導体生産能力の増加、そして支配的エコシステム外の代替手段の出現が、計算の需要と供給の新たなバランスを促進しています。

産業は希少性の段階から最適化の段階へと移行しつつあります。市場評価はもはやハードウェアの容量だけに依存せず、より低コストで性能を発揮できる能力に重きを置いています。

効率性が需要の成長速度を上回り続けるなら、大規模なインフラ投資の一部は、当初の期待よりも低いリターン圧力に直面する可能性があります。

高価な希少性は、効率性が到達するまで続きます。

形成されつつある物語は、AIの競争が最も大きな計算能力を持つことを競う段階から、最も効率的に計算を活用することを競う段階へと移行しているということです。

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