Iris Coleman
2025/12/17 6:09
together.aiのDan Fuは、ソフトウェアとハードウェアの協調設計の最適化、現在のチップ利用率の向上、そして認識されているハードウェアの制限を克服することで、汎用人工知能(AGI)は達成可能であると主張しています。
汎用人工知能(AGI)の実現可能性をめぐる議論が激化する中、together.aiのカーネル担当副社長であるDan Fuが楽観的な見通しを示しています。together.aiによると、Fuは、AIの進歩がハードウェアの制限によって妨げられているという考えに異議を唱えています。その代わりに、現在のチップは著しく活用不足であり、ソフトウェアとハードウェアの協調設計への戦略的アプローチが大幅なパフォーマンス向上をもたらす可能性があると彼は主張しています。
現在の制限と将来の可能性
AIの状況が進化するにつれて、デジタル計算の限界に達することへの懸念がより一般的になっています。一部の専門家は、特にGPUにおけるハードウェアの制約が、一般的に有用なAIの開発への進展を妨げる可能性があると示唆しています。対照的に、Fuは彼の出版物「Yes, AGI Can Happen – A Computational Perspective」において、AI能力の上限にはまだ達していないと主張する、より希望に満ちた視点を提示しています。
既存ハードウェアの活用不足
Fuは、DeepSeek-V3やLlama-4などの最先端のAIトレーニングが、平均FLOP利用率(MFU)でわずか約20%しか達成しておらず、推論利用率は時に一桁台になることを強調しています。これらの数字は、ソフトウェアとハードウェアのより良い統合、およびFP4トレーニングのような革新を通じて効率を向上させる大きな機会があることを示唆しています。
計算モデルの進歩
現在のAIモデルは古いハードウェアに基づいており、より新しい計算リソースの潜在能力は完全には実現されていません。Fuは、10万台を超える最新世代のGPUの大規模クラスターが、まだAI開発プロセスに完全に統合されていないことを強調しており、将来の進歩に向けて有望な展望を示しています。
現在の有用性と将来への影響
認識されている制限にもかかわらず、既存のAIモデルは、人間の支援を受けて高性能GPUカーネルを書くなど、すでに複雑なワークフローに革命をもたらしています。この変革は、AI技術の即時的な有用性を強調し、将来のアプリケーションの膨大な可能性を示唆しています。
システムエンジニアリング、ハードウェア効率、およびAIスケーリングの交差点に興味のある方々にとって、Fuの分析は貴重な洞察を提供します。完全な分析はtogether.aiのウェブサイトでアクセスできます。
画像ソース: Shutterstock
出典: https://blockchain.news/news/exploring-potential-agi-hardware-software-synergy
