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7213Ejaaz
2026-01-10 18:20:04
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2026年は、次の3つの大きな賭けに収束しています。いずれかが失敗すれば、バブルの短期的な崩壊につながる可能性があります。
1. データセンター
AnthropicやXaiは積極的に1M GPUにスケールしており、両者ともQ2までにその目標を達成する予定です。このインフラ上で訓練されたモデルは、計算スケーリング法則が依然として有効であることを確認する必要があります。そうでなければ、新しいモデルアーキテクチャを模索する必要が出てきます。これはまた、エネルギーインフラ(PowerShell)の拡大にも依存していますが、それは次の10年、いや今年だけの問題ではありません。
2. メモリ
今年は15GW相当のGPUをサポートできるだけのメモリしか持っていませんが、ハイパースケーラーは今後2年間で30〜40GWを目標としています。ここはギリギリの状況です。もしサムスンや$MU 、またはSKハイニックスが生産に失敗すれば、賭け1は頓挫します。また、誰がこのメモリ容量の大部分を確保してGPUを作るかによって、制約された生産能力の中で最も勝者となるでしょう。現時点では$NVDA
です。
3. より安価で効果的なインフラ
NVIDIAの最新GPU「Vera Rubin」は従来比5倍の性能を持ち、重要な点は4倍の計算効率を実現していることです。これにより推論コストは激減し、ペニー単位でフロンティアインテリジェンスが可能になりました!今年は訓練に利用できる計算資源が豊富にあり、さらに重要なのはAIの利用も増える見込みです。したがって、ジェヴォンズの逆説は需要の高まりを通じて証明される必要があります。もしこれが失敗すれば、上記の二つは崩壊します。個人的には、これについてはあまり懸念していません。エージェントハーネスやポストトレーニングのRLは、モデルの強化を続けると考えています。
非常に強気です
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2026年は、次の3つの大きな賭けに収束しています。いずれかが失敗すれば、バブルの短期的な崩壊につながる可能性があります。
1. データセンター
AnthropicやXaiは積極的に1M GPUにスケールしており、両者ともQ2までにその目標を達成する予定です。このインフラ上で訓練されたモデルは、計算スケーリング法則が依然として有効であることを確認する必要があります。そうでなければ、新しいモデルアーキテクチャを模索する必要が出てきます。これはまた、エネルギーインフラ(PowerShell)の拡大にも依存していますが、それは次の10年、いや今年だけの問題ではありません。
2. メモリ
今年は15GW相当のGPUをサポートできるだけのメモリしか持っていませんが、ハイパースケーラーは今後2年間で30〜40GWを目標としています。ここはギリギリの状況です。もしサムスンや$MU 、またはSKハイニックスが生産に失敗すれば、賭け1は頓挫します。また、誰がこのメモリ容量の大部分を確保してGPUを作るかによって、制約された生産能力の中で最も勝者となるでしょう。現時点では$NVDA
です。
3. より安価で効果的なインフラ
NVIDIAの最新GPU「Vera Rubin」は従来比5倍の性能を持ち、重要な点は4倍の計算効率を実現していることです。これにより推論コストは激減し、ペニー単位でフロンティアインテリジェンスが可能になりました!今年は訓練に利用できる計算資源が豊富にあり、さらに重要なのはAIの利用も増える見込みです。したがって、ジェヴォンズの逆説は需要の高まりを通じて証明される必要があります。もしこれが失敗すれば、上記の二つは崩壊します。個人的には、これについてはあまり懸念していません。エージェントハーネスやポストトレーニングのRLは、モデルの強化を続けると考えています。
非常に強気です