NVIDIAのディープラーニング担当副社長は、AIの計算コストが人件費を上回ると考えている

人工智慧の急速な発展により、企業が直面するハードウェアおよび計算コストは大幅に上昇しています。輝達（NVIDIA）の深層学習担当副社長であるカタンザロ（Bryan Catanzaro）は、最近メディアに対し、人工智慧の計算コストが従業員の給与支出を上回っていると述べており、 AI は実際の応用において必ずしも、期待どおりに労働コストを下げられるとは限りません。

AI の計算支出規模は専門職の給与コストを上回る

輝達の応用深層学習担当副社長であるカタンザロは、メディアのインタビューで、自身が率いる技術チームにとって、人工智慧モデルを稼働させ続けるための計算コストが、高度な専門技術者を雇うための給与支出をはるかに上回ることを認めています。この観察は、市場で広く一般に「人工智慧は必ず企業の運営コストを節約できる」とされている見方に挑戦するものです。人工智慧には大量のデータを処理する能力がありますが、その裏側で必要となる高性能ハードウェア、電力供給、ならびに保守コストは非常に高額であるため、特定の技術開発領域では、機械の稼働にかかる費用のほうが人的コストよりも負担が大きくなるという、新しいタイプの資本集約型支出パターンが形成されます。

自動化技術は多くの職務においてまだ経済的に実行可能ではない

マサチューセッツ工科大学（MIT）が 2024 年に発表した研究データは、このコスト観察に学術的裏付けを与えています。この研究は、複数の視覚判断に依存するタスクを対象に分析し、人工智慧の自動化は現在、約 23 % の職務においてのみ経済的な効果を持ち、それ以外の 77 % の仕事項目では、依然として人間の従業員を雇うことがより安価で効率的な選択であることを見出しました。研究によると、人工智慧が人間と同等のパフォーマンス水準に到達するには、必要なソフトおよびハードへの投資が非常に大きく、多くの中小企業や特定の産業にとっては、完全自動化の財務的ハードルは依然として高すぎます。さらに、技術が成熟していないことに起因する誤り、たとえばエンジニアが報告したデータベースの破損リスクのようなものも、見えにくいコストを押し上げています。

テクノロジー企業は予算の組み替えに伴う過剰な圧力に直面している

初期投資コストが驚くほど高いにもかかわらず、大手テクノロジー企業の人工智慧への支出は減速していません。統計によると、世界のテックリーダーは 2024 年に人工智慧関連のインフラ建設として約 7,400 億ドルを投じる予定で、前年から顕著に成長しています。しかし、このような高強度の投資は、企業の財政計画にも衝撃を与えています。Uber（ユーバー）のテクノロジー責任者であるナガ（Praveen Neppalli Naga）は、人工智慧のコーディングツールを導入すると全体の研究開発コストが押し上げられ、会社は予算計画を見直さざるを得なくなると指摘しています。というのも、実際の支出は往々にして当初の見込みの範囲を大幅に超えるからです。これは、人工智慧技術が効率を向上させる一方で、企業のキャッシュフローや資源配分にも圧力をかけることを示しています。

企業が人工智慧に投資する一方で、大規模なリストラも進行しており、統計によれば、今年に入ってからすでに 9.2 万人超のテクノロジー従事者が失職しています。リストラのスピードは例年の水準を大幅に上回っており、テクノロジー業界が財務の均衡と技術転換の間の統合期間を経験していることを反映しています。現在は計算コストが非常に高いものの、インフラの成熟とモデル稼働効率の向上に伴い、コスト構造には下がる余地があります。人工智慧が将来、本当に経済的な効果を発揮できるかどうかの鍵は、その技術が単にコスト面だけでなく、人間による監督を減らす前提のもとで、より安定した規模での運用を実現できるかどうかにあります。

この記事 輝達の深層学習担当副社長は AI の計算支出が人件費（給与コスト）を上回ると考えている 最初に 鏈新聞 ABMedia に掲載された。