AI投資は前例なき水準で急増、けん引役は「推論モデル」　データセンター需要も爆発的 コンピューティング需要はトレーニングから推論へシフト

人工知能（AI）への投資が、テクノロジー大手や各国政府、ベンチャーキャピタリスト（VC）によって前例のない水準で急増している。その背景には、投資の焦点が従来の大規模言語モデル（LLM）から、推論モデルやAIエージェントといった技術にシフトしていることがあるようだ。

推論モデルは、その高度な能力ゆえに、従来モデルをはるかに上回るコンピューティングリソース（計算資源）を必要とする。これがデータセンターや高性能チップへの需要を爆発的に押し上げると予測されている。

推論モデル、はるかに多くのリソースを消費

米ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）によれば、LLMのトレーニング（学習）には依然として、膨大な電力と計算時間が必要である。しかし、最近は必要なリソースの量を減らす方法が研究されている。一方、推論モデルはLLMを基盤とするものの、その実際の動作には、半導体と電力の両面で従来のLLMよりもはるかに多くのリソースを消費することが示されるようになった。

先ごろ、中国スタートアップのディープシーク（DeepSeek、深度求索）の生成AIが市場を動揺させた。なぜなら、同社のAIモデルが他のモデルに比べて非常に低いコストでトレーニングできることが示されたからだ。同時に、ディープシークのAIモデルは推論に重点を置く手法で、論理的思考（リーズニング）能力を高めたとされる。すなわち、ディープシークはAIモデルの開発手法やその投資対象を、従来のトレーニングからリソース集約型の推論モデルへと移行させた。今後、推論モデルが普及することで、全体的なコンピューティング需要は増加の一途をたどると言われている。