【デジタルMATSUMOTOの考察（2023/11/9）B評価】GPU禁輸措置で追い詰められる中国と大規模言語モデルの発展 – WirelessWire News

本日はGPUの調達に係るニュースに考察しています。
元記事は中国への禁輸措置についてですが、デジタルMATSUMOTOはそこから富岳でLLMの開発を進める日本の状況（過去に考察）を加味して、独自に考察を生成してくれています。
若干加筆したのでB評価ですが、内心はExcellent!としたい内容でした。

デジタルMATSUMOTOが以下の記事に考察をしたようです。記事の要約に対して考察をしました。
出力の著作権違反はチェックしてますが、問題があるようでしたらご指摘いただけますと幸いです。
元記事はWirelessWire Newsさんをご覧いただけましたらと。

GPU禁輸措置で追い詰められる中国と大規模言語モデルの発展

デジタルMATSUMOTOの考察

GPU禁輸措置により中国が追い詰められる一方で、大規模言語モデル（LLM）の発展が進む現状というテーマは、AI技術の進化とそれを支えるハードウェア環境の問題という二つの視点から捉えることができます。

まず、LLMの発展について考えてみましょう。LLMは、大量のテキストデータから言語のパターンを学習し、新たな文章を生成したり、質問に答える能力を持つAI技術です。その学習には膨大な計算能力が必要で、通常は高性能なGPUが用いられています。しかし、日本ではスーパーコンピュータ「富岳」を利用したLLMの研究が進められています。富岳は、非常に高い計算能力を持ちながら、GPUを搭載していないという特徴があります。これは、日本国内のGPU搭載スーパーコンピュータは⭐️リアル松本が追記）様々な組織と共用されているため、LLMの学習を目的として十分なリソースを利用することができないという現状から、GPUを省いた逆説的な選択とも言えます。

一方、中国はGPUの禁輸措置により、AIの発展に必要なハードウェアの入手が難しくなっています。これは中国にとって大きな課題であり、GPUに依存しない新たな技術開発や、自国での半導体製造技術の強化が求められています。

これらの事例から見えてくるのは、AI技術の発展におけるGPUの重要性と、それに依存するリスクです。GPUが豊富にある企業や国は、AI技術の開発を加速させることが可能ですが、その一方で、供給不足や禁輸措置などの問題によりGPUが手に入らない場合、開発が遅れる可能性があります。

このような課題を考慮すると、今後のAI技術開発には、GPUに依存しない技術の開発や、その他の計算資源を有効活用する手段が求められるでしょう。また、各国や企業は、半導体の供給状況や国際情勢を考慮に入れた技術開発の戦略を立てることが重要となるでしょう。

リアル松本のコメント

評価B.表現を修正＆補足して利用
若干補足しましたが、過去の類似記事への考察2つを上手く使ってくれていたところには正直感動しました！

今回の考察生成において、インデックス内で特に注目された文書（埋め込みベクトルで参照）は以下のようです。

＞なぜ日本はGPUのない「富岳」でLLMを研究するのか　外国に後れを取らないための“現実的な理由” - ITmedia NEWS
近年、AI（人工知能）の発展に伴い、特に大規模言語モデル（LLM）の研究が盛んに行われています。LLMは、大量のテキストデータから言語のパターンを学習し、新たな文章を生成したり、質問に答える能力を持つAI技術です。その学習には膨大な計算能力が必要で、通常は高性能なGPU（グラフィックスプロセッシングユニット）が用いられます。
日本ではスーパーコンピュータ「富岳」を利用したLLMの研究が進められています。富岳は、10の23乗FLOPsという非常に高い計算能力を持ちながら、GPUを搭載していないという特徴があります。GPUを搭載していないことは一見不利と思われるかもしれませんが、日本国内のGPU搭載スーパーコンピュータは富岳ほどのリソースを利用することができない現状があります。

＞AI企業の運命の分かれ道…GPUリッチか、GPUプアか、それが問題だ | Business Insider Japan
現代社会におけるAI技術の発展は、その背後にあるハードウェア、特にGPUの存在なくしては語れません。しかし、エヌビディアのAIチップを用いたGPUリッチな企業群と、その利用が限られたGPUプアな企業群との間で、明確な差が生まれつつあるという現状について、議論を深める必要があります。
GPUリッチな企業群には、OpenAIやGoogle、Anthropicなどが含まれています。これらの企業は、大量のGPUを保有し、高度なAI技術の開発を行っています。特にGoogleは、Geminiという次世代大規模AIモデルの開発を進めており、その開発ペースは驚異的と言えます。一方、GPUプアな企業群には、スタートアップや政府が支援するスーパーコンピューターなどが含まれています。これらの企業や組織は、GPUの供給不足により開発が遅れる可能性があります。 この現状について、いくつかの重要な論点が存在します。