みなさんは、AIに「学習」と「推論」という2つの分野があることをご存知ですか。今や、AI（生成AI）無くしてビジネストレンドは語れないほど、世界を動かしているAIですが、この「学習」と「推論」プロセスの違いを理解することが、今後の投資活動において不可欠になっていきます。
今回は、そんな「AIの学習と推論」のこれまでとこれからについて、プロのファンドマネージャーが解説します。
投資での資産形成をお考えの方も、既に投資を始められている方も、ご自身の知識と照らし合わせながらご覧ください。
(Fund Garage編集部）
2024年、AIは「推論」分野に拡がる
AIの「学習」と「推論」
2023年は、AIのひとつである「生成AI」が脚光を浴びた。逆に言えば、「AI＝生成AI」という認識が一般的だったとも言えるだろう。
そしてその爆発的な勢いは、金利が上昇しようが、地政学リスクが加速しようがお構いなしに、右肩上がりのトレンドを描き続けた。具体的には、SOX指数を筆頭に、NASDAQや「マグニフィセント・セブン（除くテスラ）※1」の上昇が見られた。
ただ、人間に右脳と左脳があるように、AIにも二つの側面がある。これらはすなわち、「学習（Training）」と「推論（Inference）」である。そしてこれらのプロセスの違いを理解することが、2024年の投資環境を上手に戦う最初の一手になるだろう。
AIの学習と推論を整理すると、以下のようになる。
学習（Training）
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- 大量のデータを使って、モデルを訓練（＝大規模言語モデルなど）。
- 高度な計算能力とメモリが必要。
- このフェーズでは、GPUが高いパフォーマンスを発揮する。
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推論（Inference）
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- 訓練済みのモデルを使って、新しいデータに対する予測や分析を行う。
- レイテンシー（応答時間）と電力効率が重要。
- このフェーズでは、GPUのみならず、エッジAIではNPUが高いパフォーマンスを発揮する。
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一般的に「推論」という言葉は、論理的な結論を導くプロセスを指す。しかしAIの文脈では、訓練データから学んだ知識（言語の構造、文脈、スタイル、視覚的なパターンなど）を利用して、新しいテキストや画像を生成する、つまり新しいデータに応用するという意味での「推論」となる。
すなわち、生成AIは、人間のように複雑な論理的推論や深い理解を行うわけではなく、パターン認識とデータからの学習に基づいて動作するということだ。
そして2024年は遂に、その「推論（Inference）」の世界が大きく動き始めると予想される。
※1…マグニフィセント・セブンとは、「GAFAM」（アルファベット（GOOG）、アップル（AAPL）、アマゾン・ドットコム（AMZN）、メタ・プラットフォームズ（META）、マイクロソフト（MSFT））に、エヌビディア（NVDA）とテスラ（TSLA）を加えたものである。
AIの推論とNPU
前述のように、AIの推論とは、モデルが学習した知識を実際の状況に適用する段階のことだ。たとえば、スマートフォンのカメラで顔を認識したり、音声アシスタントが質問に答えたりする場合などがそれにあたる。
この推論プロセスは通常、リアルタイム（またはほぼリアルタイム）で行われ、低レイテンシー・高効率・低消費電力が要求される。
そこで注目されるのが、NPU（Neural Processing Unit）という半導体だ。これは既にiPhoneをはじめ、多くのスマートフォンに搭載されている、AIの推論処理に特化したプロセッサである。
NPU（Neural Processing Unit）は、AIモデルの推論を高速かつ効率的に処理できるため、特にエッジデバイス（スマートフォン、自動車、IoTデバイスなど）におけるAIタスクに適している。
例えば、2023年はAMDとインテルから「AI PC（AI パソコン）※2」と新たに定義されたノートパソコンで利用される新しいタイプのCPUが登場した。今後NPUは、この分野でも加速すると言われている。
これには、例えばマイクロソフトが11月から提供を開始した「Copilot」といった、アプリケーション・ベースの「パソコンのAI化」の流れも大きく影響している。そのひとつのキーワードが「Neural Network（＝ニューラルネットワーク）※3」であり、その処理をするのがまさしくこのNPUこと、Neural Processing Unitなのだ。
先週、メモリー半導体大手のマイクロンテクノロジー（MU）の決算発表があった。詳細は今号では割愛するが、その内容は市場予想を遥かに凌駕するものであった。キーワードは、「アクセラレーティッド・コンピューティング」の世界の話で、HBM（High Bandwidth Memory）という高帯域幅と高性能を提供するメモリの需要が、メモリー半導体業界の状況を一変させているという。
そしてこのマイクロンテクノロジーのCEOも、まだまだAIは始まったばかりだということを繰り返していた。
この一年間、何人のCEOの口から同じ言葉を聞いたか分からない。そして異口同音に、「インターネット革命の時以上に大きな変革の波が来ている」という。
というわけで2024年は、推論分野が加わった生成AIのビッグ・ウェーブに期待したい。
※2…AI PCについては、以前の無料記事『AMD〜AI分野のオールラウンダー〜』を参照。
※3…ニューラルネットワークとは、AIの深層学習（ディープラーニング）に利用されるモデルのこと。人間の脳のニューロンの動作を模倣している。
まとめ
今回は、以下の内容でAIの学習と推論分野についてお伝えした。
- AIには、「学習（Training）」と「推論（Inference）」という2つの側面がある。
- 「学習」は、大量のデータを使ってモデルに学習させることである。一方で「推論」は、学習済みモデルを新しいデータに応用することである。
- 生成AIは、人間のように複雑な論理的推論や深い理解を行うわけではなく、パターン認識とデータからの学習に基づいて動作する。
- NPU（Neural Processing Unit）とは、AIの推論処理に特化したプロセッサであり、主にエッジデバイスに使用されている。
- 2024年からは、AIの推論分野に大きな期待が寄せられている。
ひとまずは生成AIという「学習（Training）」側のAIが発達し始めた2023年に続き、2024年は「推論（Inference）」の方も動き出しそうだ。しかし、それはあくまで「はじまり」でしかない。
今でも忘れないが、インターネットが始まった当初、多くの人達が「パソコン通信の大規模版の話でしょ。秋葉原のオタクの世界だよね」とにべもなかった。その後によく使われた表現は「パソコンやってる？」とか、「インターネットやってる？」というものだ。今の世代の人に「インターネットやってる？」という言い方は、恐らく日本語表現としてさえ伝わらないだろう。
ただそんな時代は、90年代の終わりから2000年代の初めにまで、確実に存在した。でも今や、パソコンもインターネットも、息をするのと同じぐらい、無意識に日常のものだ。寧ろ「デジタル・デトックス」なんて反対のシチュエーションまであるぐらいになった。
恐らく「AI」というのも、同じような存在になるだろう。そしてそれはまだまだ当分先の話だ。その扉の片方が、2024年に開き始める。
編集部後記
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