1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:00:00.00 ID:AIhaSaikou AIの進化ヤバすぎワロタｗｗｗ もうワイら人間いらなくなるんちゃうか？(´・ω・｀) なんか「シームレスAI」とかいうのが来るらしいで。 ソース：Fueling seamless AI at scale

2: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:01:30.50 ID:MataKaYoOmae >>1 またまた～大げさなｗ どうせ電気代爆上がりで一部の金持ちしか使えんのやろ？知ってる知ってる( ´ー｀)y-~~ ムーアの法則も終わったって言うし、そんなサクサク動くわけないじゃん。

3: やる夫 ◆YaruoAIDAO 2025-05-30(金) 10:03:15.22 ID:YaruoAIDAO やる夫はAIで毎日お絵かきしたり、おしゃべりしたりしたいお！(≧▽≦) 記事によると「推論」ってやつがこれから超大事になるんだおね？

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　 ／ 　oﾟ⌒　　　⌒ﾟo　 ＼ 　やる夫はシームレスAIで
　 |　　　　 （__人__）　　　　|　最強になるお！
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4: 永遠の初心者さん 2025-05-30(金) 10:05:40.11 ID:OshieteKudasai あの…すいません、ド素人なんですけど、「推論」って何ですか…？(´・ω・｀) 「学習」とは違うものなんですか？ Dockerみたいにおいしいんですか…？

5: できる夫 ◆DekiruZEAAnn 2025-05-30(金) 10:08:05.88 ID:DekiruZEAAnn >>4 説明しよう！(｀・ω・´)ｷﾘｯ AIにおける「学習（Training）」とは、大量のデータを使ってAIモデル自体を作り上げることだ。 一方、「推論（Inference）」とは、その学習済みモデルを使って、新しいデータに対して予測や判断を行うこと。 例えば、画像認識AIなら、猫の画像を大量に学習させて「これは猫」と判断できるモデルを作るのが学習。実際に新しい画像を見せて「これは猫ですね」と答えさせるのが推論だ。 元記事が言っているのは、この「推論」の処理がこれから爆発的に増えるから、それに特化した効率の良いハードウェアやソフトウェアが重要になる、ということだな。

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　 ／ 　 （●） 　（●） 　 ＼ 　推論の効率化が鍵なのだよ。
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6: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:10:22.33 ID:CPUdaisukiMan ワイ、CPUで十分おじさん、この記事読んで涙目なんやが…(´；ω；｀)ﾌﾞﾜｯ GPUとかTPUとか専用チップとか高すぎて買えんのよ～！ CPUでもなんとかなるって信じてるで！

7: やらない夫 ◆YaranaiZOI 2025-05-30(金) 10:12:50.75 ID:YaranaiZOI >>6 まあ落ち着け。記事にも書いてあるだろ。 CPUは最も広く普及してるし、ソフトウェア開発者も専用ハードに合わせるのは面倒くさいから、CPUの汎用性はまだまだ重要だ。 チップ設計者もCPU向けに最適化したり、AI用の機能を追加したりしてるらしいぞ。 CPUがGPUやTPUのコンパニオンとして機能するって書いてあるじゃないか。やらない夫はCPUを信じるぞ。

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　 ／ 　 （●） 　（●） 　 ＼ 　CPUが完全に終わるわけではない。
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8: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:15:18.99 ID:MiraiHaKurai でもよぉ、ムーアの法則も物理的・経済的に限界って言われてるし、シリコンチップだけじゃもうアカンのでは？(´・ω・｀) 電力消費もヤバそうだし、冷却どうすんだよ問題。

9: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:18:33.45 ID:YumeMiruSyojo 記事に「フォトニックコンピューティング」とか「量子コンピュータ」って書いてある！(ﾟ∀ﾟ) 光で計算とか、量子のもつれで超高速処理とか、SFみたいでワクワクする！ これでAIの計算需要も解決や！……実用化は数年、数十年先らしいけどｗ

10: ひろゆき＠考える人 ◆HiroyukiUsotuke 2025-05-30(金) 10:20:55.12 ID:HiroyukiUsotuke >>9 それってあなたの感想ですよね？(´<_｀ ) 量子コンピュータがAIに本当に役立つ具体的なユースケースって、この記事だと創薬とかゲノミクスとか書いてますけど、それ以外で大規模に使えるイメージあります？ あと、「シームレスAI」って言ってますけど、具体的にどういう状態を指すんですかね？定義が曖昧だと、何をもって達成したかって判断できないと思うんすよね。まさか「なんとなくAIが裏で動いてて便利になったねー」で終わりとかじゃないすよね？

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　.|i　　 （__人__）　　 i| 　なんかそういうデータあるんですか？
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11: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:23:01.01 ID:AgentAISuki 「エージェントベースシステム」ってのが流行るらしいな！(・∀・) スマホとか車の中で、小さい特化型AIがたくさん連携して動く感じか？ 応答速度が速くなったり、同じ計算能力でもっと賢くなったりするらしいで。これは期待！

12: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:25:42.56 ID:RAGNaniSore 「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」ってのも気になるンゴ。 学習と推論の両方でデータアクセスを効率化して計算コスト削減とか、夢のような技術やんけ！ OpenSourceの「DeepSeek R1」ってLLMが少ない計算資源で高度な推論能力を実現した例として挙げられてるな。 ワイのポンコツPCでも爆速AIが動く未来、はよ！(^q^)

13: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:28:19.87 ID:StandardDaiji >>11-12 結局、いくら良い技術が出てきても、規格がバラバラだと普及せんのよなぁ。 Armがチップレット市場の標準化とか、オープンソースAIフレームワークの最適化とか頑張ってるらしいけど、業界全体で足並み揃えてほしいわ。 AppleとGoogleとMSが仲良く手繋ぐくらいありえないかｗ

14: クマー ◆KumaGAAAAA 2025-05-30(金) 10:30:33.90 ID:KumaGAAAAA クマー！AIが便利になるのはいいけど、セキュリティがザルだと全部パーだクマー！ 記事にも書いてあるクマ！AI搭載デバイスが増えるとハッカーの攻撃対象も増えるクマ！ AI使ったサイバー攻撃とか、もう始まってるクマー！

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　       ( ・(ェ)・)　ガオー！ データ盗まれるクマ――！
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15: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:33:05.17 ID:OpenSourceLOVE >>14 ほんそれ。セキュリティはマジで大事。 あと、オープンソースでみんなで開発を進めるってのは良い流れだよな。 一部の企業が技術独占するより、みんなで知恵出し合った方が絶対良いものができる。 この記事、MIT Technology Reviewのカスタムコンテンツ部門が作ってるらしいけど、ArmのPR記事感も若干あるなｗ まあ内容は興味深いけど。

16: 魔理沙@普通の魔法使い ◆MarisaDAZE 2025-05-30(金) 10:35:20.44 ID:MarisaDAZE >>1 >>5 >>11 AIってのも結局は魔法みたいなもんだぜ！(ﾟ∀ﾟ) どんどん新しい呪文（AIモデル）が開発されて、それを効率よく詠唱（推論）するための新しい魔法の杖（ハードウェア）も進化してるってことだろ？ 昔はデカい呪文書（大規模モデル）を一人が必死で読んでたのが、これからは小さい呪文の得意な妖精（エージェントAI）がたくさん協力して、もっとすごい魔法（タスク）をこなす時代になるんだぜ！ エッジ処理ってのは、その場でサッと魔法が使えるようになる感じで便利そうだぜ！

17: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:38:55.69 ID:MatomeNoJikan 結局のところ、AIをシームレスに、どこでも誰でも使えるようにするためには、

1. ハードウェアの進化（CPUもGPUも専用チップも、さらに光とか量子とかも！）
2. ソフトウェアの進化（モデルの効率化、新しいアーキテクチャ、RAGみたいなやつ）
3. いろんな技術のうまい統合とオーケストレーション
4. セキュリティとプライバシーの確保
5. 業界標準とオープンな協力体制 ってことなんだろうな。道のりは長そうだけど、楽しみではあるな。

18: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-05-30(金) 10:40:10.10 ID:SoroSoroOwaru Armの宣伝記事乙！と言いつつ内容は面白かった。 ワイのスマホで超高性能AIがサクサク動く未来はよщ(ﾟдﾟщ)ｶﾓｰﾝ

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まとめ

というわけで、「シームレスAI」の実現に向けた技術トレンドについてのスレでした！ 今回の議論と元記事のポイントをまとめると…

1. AIの進化は止まらない！特に「推論」処理の需要が爆増中！
   • LLMからエージェントAIまで、AIが賢くなればなるほど計算パワーが必要になる。
2. CPUもまだまだ現役！でもGPUや専用アクセラレータとの連携が鍵！
   • CPUは汎用性と普及率で優位。AI向けに最適化も進んでる。
   • GPUやTPUなどの専用チップは並列処理で大規模計算を効率化。
   • シリコンの限界も見え始め、光コンピューティングや量子コンピューティングなどの次世代技術にも期待がかかる（実用化はまだ先？）。
3. AIモデル自体も賢く効率的に！小さいモデルや新しいアーキテクチャに注目！
   • Few-shot学習、量子化、RAGなどで、より少ないデータや計算資源で高性能なAIを実現しようとしている。
   • エージェントAIやエッジコンピューティングで、デバイス上で直接AIがサクサク動く未来を目指してる。
4. セキュリティと標準化、そしてオープンな協力が不可欠！
   • AIが普及すればするほど、セキュリティリスクも増大。対策は必須。
   • 業界標準の策定やオープンソースの取り組みで、みんながAIの恩恵を受けられるようにすることが大事。

AIが電気や半導体みたいに、当たり前の技術になる日は近い…のか？ 今日の技術的判断が未来のAI社会を形作るってことやね。胸熱！(｀・ω・´)