「Transformer」ブリックを活用した自然言語処理 (NLP) は、人工知能の大成功の源です。 しかし、AI の出現を可能にした他の要因、特にデータの可用性の向上、データセンターのストレージ能力、およびコンピューティング能力の指数関数的な増加です。 実際、AI の開発と利用の拡大に伴い、データ、ストレージ容量、コンピューティング能力に対する需要も増大しています。
成功に夢中になったこの品質の大きな飛躍は、莫大なエネルギーの爆発を犠牲にして実現しました。
• この巨大化の最初の原因は、利用可能なデータの爆発的な増加にあります。
インターネット テクノロジーの台頭により、生成されるデータ量は飛躍的に増加しています。
インターネット データの巨大化と増加は目まぐるしいものです。
この数字が大きすぎるため、推定が不可能か、非常に不正確です。
いくつかのレポート (Google Cloud Platform、AWS、Microsoft Azure、IDC、Gartner、Forrester Research など) によると、2020 年にインターネット上に保存されたデータの量は 40 ～ 50 ゼタバイトでした (1 バイトは 1 文字または 1 バイトと同義です)。 2021 年には、約 60 ～ 70 ゼタバイトでした。 2025 年には、約 180 ゼタバイトになる可能性があります。 この数量は、1,800 億の 1 テラバイト (TB) SSD に相当します。 テラバイトは、私たちが毎日使用するデータ メディアのストレージ サイズになりました。
* 1 ゼタバイト (ZB) = 10^21 バイト。これは、1,000 エクサバイト、1,000,000 ペタバイト (PB)、または 1,000,000,000 テラバイト (TB) に相当します。
2024 年に、毎日生成されるインターネット データの量の推定値はソースによって異なりますが、通常は約 3.5 エクサバイトです。 この 1 日あたりのデータ量 (3.5 x 10^18 バイト) を大局的に考えると、2 時間の HD 映画 6 億 2,500 万本 (約 4 GB のデータ) と比較できます。
Digital Universe が実施した調査によると、データ領域は約 2 年ごとに 2 倍になります。
| Power | Symbol | Power | Symbol |
| 10^0 | 1 | 10^1 | da (deca) |
| 10^2 | h (hecto) | 10^3 | k (kilo) |
| 10^6 | M (mega) | 10^9 | G (giga) |
| 10^12 | T (tera) | 10^15 | P (peta) |
| 10^18 | E (exa) | 10^21 | Z (zetta) |
| 10^24 | Y (yotta) | 10^27 | R (ronna) |
| 10^30 | Q (quetta) |
• この巨大化の 2 番目の原因は、ハイパースケール データ センター (世界最大のデータ センター) にあります。
最大のストレージ容量は、主にアマゾン ウェブ サービス、Microsoft Azure、Google Cloud、メタ プラットフォーム、エクイニクス、デジタル リアルティなどの大手企業に集中しています。
Omdia のレポートによると、2024 年には世界中に約 860 万のデータセンターが存在します。
このうち約 60 万件は、Amazon、Microsoft、Google などのクラウド大手が所有するハイパースケール データセンターです。 推定するのは困難ですが、世界のデータ ストレージ容量は 2 年ごとに 2 倍になる可能性があります。
データセンターの運営には大量のエネルギーが消費され、ストレージの増加により電力網に負担がかかる可能性があります。 2025 年までに、データセンターの電力消費量は世界の電力消費量の 2% に達すると予想されています。
• この巨大化の 3 番目の原因は、FLOP (1 秒あたりの浮動小数点演算数) で測定されるマシンの計算能力にあります。
2024 年には、プロセッサ (CPU) の計算能力は 1228 GFLOP、つまりプロセッサと同様に約 1 テラフロップスに達する可能性があります。インテル Core i9-13900K。
グラフィックス コプロセッサは、特定のタスクや数学的計算を実行する場合にさらに強力です。 これらのハードウェア アクセラレータ (GPU、FPGA) は、18,176 コアで動作する NVIDIA GeForce RTX 4090 Ti カードのように、100 テラフロップスの計算能力に達します。
これが、世界最速のスーパーコンピューターが CPU の処理能力と GPU の処理能力を組み合わせて活用する理由です。 したがって、スーパーコンピューターはペタスケールの能力 (1 秒あたり数百万億の演算) に達しました。
2024 年には、米国のHPEフロンティア、エクサスケールのパワーに達しました。
* 1 エクサフロップスは、1 秒あたり 10 億回の演算に相当します。
指数関数的な成長は長くは続かないのです。
なぜヒマワリは太陽の方を向くのか？ラグランジアンによる解答 
世界人口2026：大陸別の人口動向 
なぜ生命は不均衡から生まれ、熱力学的平衡で消滅するのか 
電磁スペクトルと視覚：私たちの目が捉える地球の姿 
自己と非自己：物理法則から見たアイデンティティの簡単な解説 
分子時計：突然変異の偶然性から時間の測定へ 
ホワイトサンズの足跡：アメリカ大陸の最初の一歩 
ホミニン：出現、拡散、絶滅
主要な自然災害：最も可能性の高い脅威は何か？
文明の大崩壊：重要な時期と原因
生成AI vs AGI：模倣の終わり、意識の始まりはどこか？
出生率の低下：人口災害か自然な進化か？
自然選択 vs 偶然：なぜ進化は宝くじではないのか？
生命が地球から始まったら？パンスペルミア理論の革命
世界を激変させる大分岐：生存か崩壊か？
原始化学：最初の有機分子はどこで生まれたのか？
COとCO₂：2つのガス、2つのリスク、2つの生物学的メカニズム
自発的同期：物理学から生命までの普遍的現象
人工ネットワーク vs 生物学的ネットワーク：2つのシステム、共通のアーキテクチャ
人間の脳と人工知能：類似点と相違点
時間的課題：10億年をどのように視覚化するか？
生命の誕生に不可欠な3つの要素
なぜホモ属は90万年前に絶滅の危機に瀕したのか？
AlphaGo vs AlphaGo Zero：人工知能の革命
知的機械の次のステップ
生命誕生への第一歩
生物学的ニューロンから形式ニューロンへ：脳の単純化
影の生物圏
人間中心主義の衰退
人工知能：巨大化の爆発
人工知能が狂ったとき！
人工知能の誕生：知能の幻想か、本当の知能か？
カブトガニ：生きている化石！
宇宙における生命の存在：バイオシグネチャー
人工知能の課題と脅威
機械は人間と同様に言語を理解し、解釈し、生成する方法
人工ニューラルネットワークの仕組み
生命の起源：パンスペルミア理論
生命の起源：ホワイトスモーカー理論
なぜ37度セルシウスなのか？
私たちは宇宙で孤独なのか？科学と推測の間で
氷の中の生命の痕跡：先史時代のマムートの出現
ドリアス期：メガファウナを絶滅させたミニ氷河期
2つの大氷河期：凍った地球の海で生き残る
動物の切断後の再生：器官の再生
生命の果て：地底のメフィスト、深淵の虫
宇宙で固体フラーレンが発見される
人間の歩行：原人の二足歩行の起源
カラボ：人間進化の窓
過ぎ去る時間
無生物から生命への移行
複雑さの物語：素粒子から最初の生物まで
メガポード：火山の熱を利用する
アルディピテクス：440万年前のエチオピアの原人
自然選択：カバマダラの例
オルドビス紀：サンゴ、三葉虫、放散虫の時代
液体の水：単なる溶媒以上、化学反応の促進剤
ネアンデルタール人：人類の失われたいとこ
アシモ：未来のヒューマノイド
生命の誕生を可能にした条件は何か？
フェルミのパラドックスとプラトンの洞窟：私たちは孤独か、それとも盲目か？
クマムシ：生物学の法則に挑戦する不死身の生物
トゥーマイ：最古の原人の一つ
生命の樹：数十億の絶滅種と単一の祖先コミュニティ
深海の生命：極限の適応を遂げた生物
シアノバクテリアと酸素危機：原始的な環境災害
物質から生命へ：生物学的出現の曖昧な境界
世界最小のカエル：微小脊椎動物の生理的秘密
小氷期の説明
生命の光：月が明かすバイオシグネチャー
生きている光：生物発光の驚異的な秘密
感覚を超えて：科学の大革命
原始のスープ：地球生命の化学的揺籃
世界人口：10億人から人口飽和へ
生態学と崩壊：イースター島の事例
フラクタル：自己組織化された普遍的構造