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
記事のポイント
ニュースガートナーが2030年までに1兆パラメータLLMの推論コストが90%以上削減されると予測しました。
注目ポイント大規模言語モデルの運用コストが大幅に下がり、より広範な利用が可能になる点が重要です。
これからどうなる企業はLLMを導入しやすくなり、AIを活用した新サービスや業務効率化が加速するでしょう。
この予測は、2025年時点のコストを基準としています。
推論コストの削減は、ハードウェアの進化やアルゴリズムの改善によって実現されると見られています。
これにより、LLMの普及がさらに進み、様々な産業でのAI活用が加速すると期待されます。
推論コストの削減は、ハードウェアの進化やアルゴリズムの改善によって実現されると見られています。
これにより、LLMの普及がさらに進み、様々な産業でのAI活用が加速すると期待されます。
概要
米調査会社のガートナーは、2025年と比較した場合の大規模言語モデルにおける推論実行のコストが、1兆個のパラメータを持つモデルでは2030年までに90％以上削減されるとの予想を発表しました。
