生成AI（GenAI）は時代を画する技術であり、年間2.6～4.4兆ドルの経済効果をもたらす可能性があります。
GenAIの潜在能力を十分に実現するため、GenAIはクラウドに加え、スマートフォン、パーソナルコンピュータ、車両、産業用モノのインターネット（IoT）などのエッジデバイスにも分散して提供されるようになります。
あらゆる場所にあるインテリジェント・コンピューティングは、デジタル経済への参加機会の拡大を促進します。
生成AI（GenAI）革命はすでに到来しています。GenAIの革新と開発のペース、そして導入の広がりは前例のないものであり、GenAIアプリケーションが欠かせないパートナーやビジネスの推進力となるにつれ、その影響は変革をもたらすものとなるでしょう。
93%超の雇用主が、今後5年以内にGenAIを活用して、イノベーションと創造性を高め、反復的な作業を自動化し、学習を促進することを見込んでいます。マッキンゼーによると、この技術の経済的利益の総額は、60以上のユースケースにわたって2.6～4.4兆ドルの増加をもたらす可能性があります。比較のために挙げると、英国の2021年の国内総生産（GDP）は3.1兆ドルでした。
GenAIの開発の大半はクラウドに集中してきました。クラウドは今後も欠かせない役割を果たし続けますが、スマートフォン、パーソナルコンピュータ（PC）、車両、複合現実（MR）、モノのインターネット（IoT）デバイス、Wi-Fiアクセスポイントなどを含め、デバイス上で直接動作するよう急速に進化しています。これは、GenAIがデジタル変革を加速させるという潜在能力を実現するうえで重要な鍵となるでしょう。
今年から、スマートフォン、PC、車両、複合現実、IoTデバイス、ネットワーク機器など、GenAIモデルをローカルで実行できる新世代の手頃な価格のデバイスが大きく普及すると見込まれています。デバイスは独自の役割を担います。デバイス上でGenAIを実行することで、応答性の向上、より精密なパーソナライゼーション、信頼性の向上、プライバシーの強化が可能になるためです。
デバイスの性能と効率的なAI機能によって、GenAIは広く常時稼働し、能動的に動作することalso可能になります。ユーザーは、クリックやタップによる要求に反応するだけでなく、ニーズを先読みするデジタルアシスタントを利用できるようになります。これらの機能を活用するアプリケーションも登場しつつあり、生産性、コンテンツ作成、教育、研究開発、企業向けアプリケーションなどに焦点を当てた、まったく新しい体験やアプリケーションが実現されつつあります。
より パーソナライズされた体験
オンデバイスおよびエッジAIにより、アプリケーションは継続的に動作できるようになり、ユーザー、その好み、行動について学習するとともに、補完的な外部データを活用できるようになります。この貴重な文脈とコンテンツにより、教育や医療といった重要分野を含め、ユーザーに対してより関連性が高く、専門性と個別性に富んだ応答を提供できるようになります。
また、演算がローカルで実行されるため、オンデバイスAIは、いつでもどこでもクエリを実行できることで信頼性を高めつつ、遅延の可能性を回避します。この より迅速な応答は、音声アシスタント、拡張現実、ゲームなど、迅速な意思決定を必要とするアプリケーションにとって極めて重要です。
プライバシーの向上
生成AIの導入が進むにつれ、機密情報や個人情報が非公開のまま保たれることが極めて重要になります。オンデバイスおよびエッジAIの主な利点は、プライベートなエッジクラウドを利用することで、クエリや個人情報・専有情報をデバイス上またはオンプレミスに留めておける点です。このプライバシーとセキュリティの強化は、消費者向けおよび企業向けアプリケーションにおける幅広い信頼と導入にとって不可欠です。
また、欧州連合（EU）の一般データ保護規則（GDPR）など、プライバシー規制への準拠要件への対応にも役立ちます。もちろん、その利点とユーザーデータの保護のバランスを取るには、慎重な導入が求められます。
あらゆる場所にあるインテリジェント・コンピューティング
GenAIは、クラウドからデバイスへと至る、コンピューティングにおける最大級の変革の一つです。クラウドとデバイスが連携することで、人間の能力を引き上げていきます。
ハイブリッドAIのアプローチでは、ワークロードがクラウドとエッジデバイスの間で分散・調整され、ユースケース全体で最適な性能と効率を実現します。クラウドとデバイスが同じGenAIモデルを使用する場合、デバイスはクラウドに先行スタートをもたらすことができます。また、デバイス上のデータにより、ユーザーに関するリアルタイムの文脈を把握できるため、AIアプリケーションはより精密な対応が可能になります。
分散コンピューティングや処理をより活用し、デバイス上またはハイブリッド方式でより多くのAIを処理することは、データセンターに関連するコストの管理に役立つでしょう。
インフラおよび環境コストの削減
オンデバイスおよびエッジAIは、データセンターのインフラおよび環境コストの負担を軽減します。世界のAIデータセンターの年間コストは、2028年までに760億ドルを超える可能性があります。しかし、Tirias Researchによると、GenAIの処理ワークロードの20%をデバイス上で実行するか、ハイブリッド処理を通じてオフロードできれば、世界のAIデータセンターのコストは150億ドル減少する可能性があるとされています。
さらに、ある研究では、クラウドで生成された1枚のAI画像が、スマートフォンを充電するのと同程度の電力を必要とする可能性があることが明らかになりました。モバイルデバイスでAIを実行する際のエネルギー効率を示すため、当社は市販のスマートフォンを検証し、最適化されたAIモデルを使用して、1回のバッテリー充電で400枚を超える画像を生成することができました。
GenAIの世界的な普及
常時接続され、より賢く、より高性能な新世代のデバイスがエッジで拡大し、クラウドと協調して動作することで、コミュニティの持続可能な成長と革新を促進し、効率性を引き出し、生産性を向上させ、新たなビジネスモデルを可能にするでしょう。
スマートフォン、PC、スマート車両などのデバイスが広く普及していることは、個人、企業、国家がGenAIの恩恵を享受するうえで大きな機会をもたらします。あらゆる場所にあるインテリジェント・コンピューティングの実現は、デジタル経済への参加機会の拡大を促進します。
