- 半導体、人工知能（AI）、環境、社会、企業統治（ESG）原則を結ぶ開発が市場景観に大きな変化をもたらす
- AIはソフトウェア、ハードウェア、規制の観点から急速に進化し、情報技術（IT）と財務上のリスクを高くしている
- AIアルゴリズムは依然として急速に進化しており、大手テクノロジー企業によって開発されたユースケースまたはワークロード固有のチップ、または汎用のグラフィックス処理ユニット（GPU）を使用する選択肢が限られている
- 大手テクノロジー企業の優位性は、商用AIチップが登場すると「最終的に消滅する」可能性がある
- AIモデルのサイズの増加に対応するハードウェア処理の改善が追いついておらず、半導体のブレークスルーがない限り、データセンターにおける生の計算能力の需要は急激に増加する見込みであり、AIの炭素排出への寄与が増大する
- 大規模言語モデル（LLM）の炭素排出影響がより透明になるにつれて、AIデリバリーモデルの選択とAI対応サービスのリアルタイムなオーケストレーションを考慮するよう組織に促す
- 環境コストの増加により、AIの大規模なモデルからのシフトと生の処理性能のためのAIチップの最適化が進む可能性がある
- 将来の展開は、小さなモデルに焦点を当て、非常に大規模なモデルを提供するLLMベンダーのスケール利点を軽減し、パフォーマンスに焦点を当てることになるでしょう
- 結果として、オープンソースのLLMがより魅力的な選択肢となり、モデルの巨大さとトレーニングがもはや参入の障壁にならなくなり、競争力のあるAI技術へのアクセスが民主化される
自然言語処理やAIの進化に伴い、環境への影響や技術の透明性が重視される傾向が強まっています。特に、AIの大規模モデルの炭素排出に対する注意が高まっており、今後はより効率的で小さなモデルに注目が集まる可能性があります。AI技術の進歩が環境負荷に与える影響を考慮しつつ、今後の展望や技術の方向性に注目が必要です。
元記事: https://www.meed.com/esg-to-become-ai-differentiator-says-globaldata