2030年までに、1兆パラメータを持つLLMの推論コストが90％以上削減される　ガートナー予想

ガートナーの予測：LLMの推論コストが劇的に削減

世界的な調査会社であるガートナーは、2025年を目処に技術が大幅に進化することで、1兆のパラメータを持つ大規模言語モデル（LLM）の推論コストが2030年までに90％以上削減されると予想しています。

コスト削減の鍵となる技術

この驚異的なコスト削減が実現する背景には、以下の技術的な進歩が不可欠であると考えられています。

• より効率的なインフラストラクチャの開発
• データ予測とチャネル最適化手法の改善
• デバイス向けの最適化によるエッジコンピューティング技術の活用

これらの技術により、ウィン-Winの関係が多くの産業に生まれ、大規模なライフサイクルの変革が期待されています。ガートナーは、その効果が世界の経済全体にとっても機会をもたらすと強調しています。

具体的な新しいシナリオ

この予測には、以下の2つの具体的なシナリオが挙げられています。

1. 最高レベルのチップ設計における布石としての新素材の導入
2. ベンチマークを用いた経験に基づく知識の共有からのアプローチ

一部の新素材の導入が、従来の技術を超える新たなベンチマークを提供するものと考えられており、その結果として大きなコスト削減の可能性が見込まれています。

将来のコスト管理の展望

さらに、ガートナーはAI技術の発展によるコスト管理の手法が変化すると見込んでいます。特に、大規模なロボットの導入やAIエージェントの活用が進むことで、業務全体の効率化が大幅に進む可能性があります。

これにより、労働市場においてもAIによる効率的なタスク配分が重要になり、無駄を省いたコスト管理が求められるでしょう。特に重要なのは、AIや自動化されたシステムの活用によって、短期間でのコスト削減が現実にとっても影響を及ぼす点です。