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

2030年までにLLMの推論コストが90％以上削減される – ガートナーの予測

ガートナーは、2025年を基準とした場合の大規模言語モデル（LLM）の推論コストが、2030年までに90％以上削減されるという驚異的な予測を発表しました。

推論コスト削減の背景

この大幅なコスト削減の背後には、AI技術の進化があります。データ処理能力の向上、チップ技術の革新、そして効率的なリソース管理が進むことで、推論コストの低減が実現される可能性があります。これにより、AIの導入が企業や個人にとってより手軽になると期待されています。

推論コスト削減に迫る2つのシナリオ

ガートナーの予測では、推論コスト削減のシナリオが2つ挙げられています。

• 第1のシナリオ: チップ技術のオープンイノベーションが促進され、より効率的なハードウェアが登場すること。
• 第2のシナリオ: ベンチャー企業が開発する新しい技術が成熟し、市場に革新をもたらすこと。

これらのシナリオが現実化することで、LLMにかかるコストは劇的に減少し、AIソリューションの普及が進むとされています。

低コストAIの広まりがもたらすもの

ガートナーは、LLMの推論コスト削減がAIの普及を加速させると予測しています。たとえば、ビジネスにおけるボットの利用が増加し、顧客サービスの自動化がより一般的になるでしょう。これにより、企業は人件費の削減と顧客対応の効率化を図ることができるようになります。

さらに、一部のタスクではAIが人間を上回る生産性を持つことが期待されており、企業全体の業務効率が向上することで、経済全体においてもポジティブな影響が及ぶ可能性があります。