Henry Ndubuakuは、AIの研究者兼エンジニアであり、Cactusの共同創設者であり執筆者です。
AIをどこで実行すべきか—巨大なデータセンターか個人デバイスか—という問いは、現代における微妙な議論です。これは単に計算効率の問題ではなく、プライバシー、アクセシビリティ、環境への影響、そして経済的な力関係にも関わる問題です。
今日のAIエクスペリエンスの多くはクラウドインフラに依存しています：ChatGPT、グーグルの検索AI、企業システムはすべてデータセンターでリクエストを処理しています。しかし同時に、スマートフォンはニューラルプロセッサを搭載し、エッジデバイスはますます機械学習をローカルで処理するようになっています。この二極化は、単純な解決策では対応できない本質的なトレードオフを反映しています。
データセンターの利点
現代のAIモデルは数千億のパラメータを含み、膨大な計算リソースを必要とします。数十ギガバイトのメモリ、エネルギー、そして一般的な消費者向けデバイスでは到底実現できない専用GPUが必要です。
集中型AIは即時のアップデートを提供します。研究者がモデルを改善したり問題を修正したりすると、すべてのユーザーが即座に恩恵を受けます。また、プロバイダーが使用パターンを収集して迅速な改善に役立てるというフィードバックループも加速します。
皮肉なことに、高価な集中型インフラがアクセスの民主化を実現します。控えめなスマートフォンを持つ学生でも、シリコンバレーの経営幹部と同じ最先端AIにアクセスできます。その能力に高価なハードウェアが必要だとすれば、AIは贅沢品になってしまうでしょう。
データセンターの欠点
プライバシーの懸念が最も重要です。すべてのクエリが潜在的に機密情報を露出させる可能性があります。ユーザーは親密な詳細を集中型の組織に信頼して委ねなければならず、医療、法律、個人的な用途に障壁を生み出します。
遅延は現実的な問題です。往復通信により数百ミリ秒の遅延が発生し、リアルタイムアプリケーションの品質が低下します。接続依存性は脆弱性を生み出し、インターネット接続がなければクラウドAIは使用できなくなります。
大規模モデルのトレーニングは、何百もの家庭が年間で使用する電力と同等の電力を消費する可能性があります。AIが普及するにつれ、エネルギー需要は電力網に負担をかけ、排出量に大きく寄与します。最終的に、AI機能がデータセンターにのみ存在する場合、少数の企業が変革的な技術を支配し、競争と個人の自律性にリスクをもたらします。
デバイス上AIの利点
処理がローカルで行われる場合（音声コマンド、写真整理、テキスト予測など）、他者はアクセスできません。サーバーログも、潜在的な侵害も、サービス条件の変更もありません。
最新のニューラルアクセラレーターは、推論を一桁ミリ秒で実行します。これにより、真のリアルタイムAIが可能になります—写真を撮影しながら画質を向上させたり、キーボードが気づかないうちに単語を予測したり、拡張現実が知覚と同じ速さで反応したりします。
重要なアプリケーションや接続状態の悪い地域では、デバイス上のAIはどこでも機能します—地下、飛行中、農村地域など。ハードウェアを購入すれば、使用ごとの料金はかかりません。APIコール、サブスクリプション、レート制限もありません。これは大量のデータを処理する開発者やパワーユーザーに利益をもたらします。
デバイス上AIの欠点
スマートフォン、コンピュータ、ゲーム機は数十億のパラメータを処理しますが、最先端モデルの数千億ではありません。これは単に速度の問題ではなく、大規模モデルは小規模モデルでは複製できない質的に異なる能力を示します。
スマートフォンは8〜16ギガバイトのRAMを提供しますが、AIに利用できるのはその一部だけであり、メモリ制約を生み出します。継続的な推論はバッテリーを急速に消耗させ、能力と電力の間の妥協を強いられます。異なるプロセッサやハードウェア世代には個別の最適化が必要であり、開発コストが増加します。
数十億のデバイスに数ギガバイトのモデルをプッシュすることは帯域幅を消費し、多くのユーザーはアップデートを遅らせます。
今後の道筋
リソースに制約のあるデバイスへのAI展開を最適化する数年間の経験から、「デバイス上かクラウドか」という決断は二者択一であることはほとんどないと学びました。むしろ、制約を理解し、賢明なトレードオフを行うことが重要です。
パーソナルアシスタント、消費者向けAI、リアルタイムアプリケーションは、許容できる遅延とプライバシーのためにデバイス上の処理を必要とします。ユーザーは1秒を超える遅延があると、しばしばインタラクションを放棄します。
企業向けおよびプロフェッショナルなクリエイティブツールは、優れた機能を提供し、大規模なデータセットを処理する強力なクラウドモデルの恩恵を受けます。
医療、法律、軍事アプリケーションはデータ主権のためにローカル処理を要求しながらも、最先端の知能を必要とします。そのような組織は、十分な資本投資があれば、プライベートなオンプレミスインフラにモデルを展開できます。
企業間（B2B）企業は、価格設定を通じてクラウドコストをクライアントに転嫁できます。消費者向けビジネスは異なる経済性に直面します。何百万人ものユーザーからの予測不可能な使用は、価格の引き上げ、使用制限の設定、またはデバイス上への展開へのシフトという困難な選択を強いるコスト圧力を生み出します。
将来は、パラダイム間のインテリジェントな階層化を伴い、単純なクエリはスピードとプライバシーのためにデバイス上で実行され、複雑なリクエストはクラウドにエスカレーションされます。クラウドモデルは推論と知識集約型タスクを処理し、ローカルモデルはパーソナライゼーションとリアルタイムのインタラクションを管理し、生データを送信せずに好みを学習します。
成功する組織は、すべてを一つのパラダイムに押し込むのではなく、各AIアプリケーションを最適な展開モデルに合わせます。鍵は、技術と要件が進化するにつれて、アーキテクチャの柔軟性を維持することです。
