技術においてAIと自動化が果たす役割がさらに増大

これは、Broadcomのブログシリーズの続きです：ITの変革をもたらす2023年の技術トレンド：  これらのトレンドの背後にある技術の詳細については、Broadcomの業界をリードする専門家が今後のブログ記事で解説していきます。

人工知能や機械学習、自動化は、コンシューマ向けのスマートデバイスやロボティクス、サイバーセキュリティ、半導体に至るまで、ほぼすべての分野での利用が飛躍的に増加していることは明らかです。2023年は、人工知能と自動化が私たちの生活のあらゆる側面に浸透することは間違いありません。マイケル・デル氏が予想するとおり、「AIを第1に考えたシステムを構築することはもはや避けられません」。

人工知能の開発は、この10年で大きく前進しており、飛躍的な進歩により、人工知能におけるパターンや関係性を認識する機能は大幅に向上しました。今後は、クリエイティブな分野で人工知能が拡大すると思われます。最新の例として、AIの研究開発企業であるOpenAI社のChatGPTを見てみましょう。このアプリケーションは、その出力の質の高さと情報内容により、最近ニュースになりました。たとえば、教師がカリキュラムを調整すると、生徒は、ChatGPTを使用して課題の小論文を書くだけでなく、オリジナルの作品を書くこともできます。また一方で、リスクも指摘されています。サイバーセキュリティ企業は、ChatGPTを悪用してマルウェアを作成する不正行為者を特定しています。これは一般的に、アプリケーションの利用が広く普及したことを示しています。しかし、どれほど優れているのでしょうか？人工知能は本当に、人工知能と自動化の未来について、思慮深い洞察を生み出すことができるのでしょうか？

当社は、ChatGPTを使用して、人工知能および自動化の2023年の展望を作成するテストを行いました。結果は以下をご覧ください。

AI研究開発企業であるOpenAI社のChatGPTから引用。

人工知能（AI）と自動化はコンピューティング技術の進歩により、今日の世界で役割がますます拡大しており、より高度で専門的な形式の処理が可能になっています。コンピューティングは過去数十年の間に、大規模なモノリシックCPUを使用した汎用処理から、多くのCPUやGPU、そして現在ではAIや機械学習（ML）の専用アクセラレータを使用した高並列処理に進化しました。

新しいタイプのコンピューティングが利用可能になるのに伴い、アプリケーションもこれらの新機能を活用するよう、対応してきました。アプリケーションは、以前は大規模でモノリシックなスケールアップ型のプログラムが記述されていましたが、DockerやKubernetesなどのプラットフォームを利用した一元管理されたスケールアウト型のアプリケーションに変化しました。コンピューティング分野のこのような変化は、リーフ・スパイン型アーキテクチャを使用した高速で高帯域幅のイーサネットによって実現しました。

高速イーサネットスイッチで業界をリードしてきた企業の1つがBroadcom社です。同社は、AIおよびMLのワークロードの要求を処理できるネットワークを実現しました。たとえば、同社の51.2Tbps Tomahawk 5スイッチチップは、他のネットワーク半導体の2倍の帯域幅を備えており、AIやMLのワークロードを大幅に高速化する機能が搭載されています。

ChatGPTなどの非常に優れた機能は、数千のアクセラレータが接続された高度にスケーラブルなネットワークを利用しています。このようなネットワークでAIやMLを大規模に実行することで、自動運転車や自然言語処理、画像認識などの分野で、最新の強力なアプリケーションを実現できます。

結論として、AIやMLの専用アクセラレータの登場といったコンピューティングの進化、および一元管理されたスケールアウト型のアプリケーションの利用により、AIと自動化は、今日の世界で大きな役割を果たすことが可能です。これらの進歩は、新しいタイプのコンピュート要素が相互接続された、高速で高帯域幅のイーサネットネットワークによって実現しました。テクノロジーの進歩が続く中、Broadcomは将来、さらにエキサイティングな開発を推進する上で重要な役割を果たすと思われます。

ChatGPTは、人工知能と自動化に対する当社のポジションの具体的な概要を示したと言わざるをえません。当社はまだ表面をなぞる程度であり、「大規模」という言葉を強調することが重要であることに同意します。人工知能と自動化の真のメリットは、イーサネットの最新のネットワーク技術で実現可能な規模で、人工知能を一貫的かつ頻繁に適用できるようになった後にわかると思います。