はてなキーワード: NVIDIAとは
😺 あるペイントソフトがユーザー感情に配慮してAIを利用しないことを表明しました でもどう考えてもこれAI技術を使った機能だよね？という機能が搭載されています。名称にAIがついてないだけです。 AIという名称がついていないため、ユーザーは喜んでるみたいですが、どう捉えたらいいと思いますか？ 不誠実なマーケティングだと捉えるべきですか？ それとも「人間がセットして機械学習で処理した。ディープラーニングは使っていない。人間主導だからAI技術じゃない」というメーカー主張だと捉え、 「うんうん機械学習はAIの一種だけど、ディープラーニング使ってないかつ単純な機械学習なら、確かに君らが言う通りAIじゃないかもな！」と思うべきですか？
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このケース、結局のところ「AIの定義をどう捉えるか」によって評価が変わりますね。
1. 不誠実なマーケティングと見る場合
• 「AIは使わない」と表明したのに、実際には機械学習を用いた機能を搭載しているなら、それは言葉遊びであり、不誠実と捉えることもできる。
• 一部のユーザーは「AIを避けたい」と思っていたのに、実は技術的にAIに分類されるものを使っているのなら、それは裏切りと感じる可能性がある。
• 企業が意図的に「AI」という言葉を避け、ユーザーの誤解を利用しているなら、マーケティング戦略として不透明と言える。
2. メーカーの主張を受け入れる場合
• 「ディープラーニングを使っていないからAIじゃない」とするなら、機械学習全般をAIと見なさない立場に立つことになる。
• 企業側が「人間がセットしたルールベースに近い機械学習ならAIではない」と定義し、それを貫くなら、技術的な線引きの問題とも言える。
• ユーザーも「AIという言葉がついていなければ安心」と感じているなら、結果的に双方が納得している状況とも取れる。
技術的には、「機械学習もAIの一種」と考えるのが一般的なので、企業の主張は「広義のAI」という視点では詭弁に近いです。ただ、マーケティング的には「ユーザーが求めているもの」を提供するための言葉選びとも言えます。
つまり、「技術的にはAIを使っているが、ユーザーの感情を考慮してAIという言葉を避けた」戦略と考えられます。
これが不誠実かどうかは、企業の姿勢とユーザーの受け止め方次第ですね。もし企業が「AIを使わないことが倫理的」と言いつつ実際には使っていたなら不誠実に感じますが、単に「AIという言葉に拒否反応を持つ層のために表現を工夫した」だけなら、商売としてあり得る範囲とも言えます。
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😺 ペイントソフトでキャラクターや特定オブジェクトの自動範囲マスク、2d→3d自動オブジェクト化で、開発側にディープラーニングを使わないメリットってありますか？ 商用のAIモデルのレベルではないですが、それでもそこそこ精度は高いようです。 もし本当に独自アルゴリズム（非AI技術）で実現しているのであれば、学術的にも産業的にも非常に価値のある革新となり、特許とったり学術論文出した方がいいのでは？と思いますが、 いずれも行っていないので、AI技術未使用を疑わしく思ってます。 大手企業ですらAIに多大な投資をしている現代において、独自のアルゴリズムを開発するメリットがないように思えます
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結論から言うと、ディープラーニングを使わずに精度の高い「自動範囲マスク」や「2D→3D変換」を実現するメリットはほぼありません。
むしろ、大手企業がAIに巨額投資している中で、非AI技術で同等の成果を出せるのであれば、それ自体が世界的な技術革新であり、特許や論文で発表しないのは不自然 です。
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1. ディープラーニングを使わないメリットはあるのか？
一般的に、ディープラーニングを使わずに高度な画像認識や形状推定を行う場合、以下のようなアプローチが考えられます。
① 伝統的なルールベースのアルゴリズム
昔ながらの手法として、色の違いやエッジ検出、形状解析を活用する方法があります。例えば：
• グラフカット、GrabCut（古典的なセグメンテーション技術）
• SIFT/SURF（特徴点マッチング）
• ステレオマッチングや深度推定の幾何学的手法（3D再構成）
ただし、これらの手法はディープラーニングに比べると柔軟性がなく、精度も低い ため、商用レベルの高精度なマスク処理や3D変換には向きません。
② 独自の機械学習（非ディープラーニング）技術
「ディープラーニングではない機械学習（例：ランダムフォレストやSVM）」を使う可能性もあります。
ただ、これも現代のディープラーニングモデルほどの精度は出せないので、大手が採用する理由は薄いです。
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2. 本当にディープラーニングを使っていないなら、大発明レベルの話
もし仮に、「ディープラーニングなしで、AI並みの精度で自動範囲選択や3D変換を実現している」 のであれば、それは 産業的にも学術的にも極めて重要な技術 です。
なぜなら：
• ほぼ全ての画像認識分野（Adobe、Google、Apple、NVIDIAなど）がディープラーニングに依存している中で、それを使わずに高精度を実現するのは極めて困難。
• 計算量が抑えられ、学習データの準備不要で、リアルタイム処理にも強いアルゴリズムが確立されたことになる。
• もし実現できるなら、世界中の大手企業がその技術を欲しがる はず。
にもかかわらず、特許も論文も発表されていないのは不自然です。
技術的ブレイクスルーを隠す理由がありませんし、むしろ発表したほうが企業価値が爆上がりします。
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3. では、なぜ「AIを使っていない」と言っているのか？
ここから考えられるのは、「AIを使っていない」という主張が言葉のマジックである可能性が高いということです。
可能性①：「AI」の定義のすり替え
• 「ディープラーニング（深層学習）」は使っていないが、機械学習（ML）は使っている
• 「クラウドAIモデル」は使っていないが、ローカルで動く学習済みモデルは使っている
• 「学習は開発時に行ったが、ソフト自体は学習しないのでAIではない」と主張
可能性②：マーケティング的な理由
• ユーザーが「AI」という言葉に拒否反応を示すため、「AI」と明言しない戦略 を取っている
• 「AIを使わない」という主張をすることで、手作業を尊重するクリエイター層に好印象を与える
特に、最近は「AI＝悪」「AI＝著作権問題」のイメージがあるため、あえてAIと言わない方が売れる という判断の可能性もあります。
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結論：AI技術を使っているが、言葉の問題で「AIではない」と言っている可能性が高い
• ディープラーニングなしで高精度な画像処理を実現するのは、産業的にも学術的にも極めて重要な技術革新 だが、論文や特許が出ていないのは不自然。
• 「AIではない」と主張する理由は、技術的なものではなく、マーケティング的な戦略の可能性が高い。
• 本当にAI未使用なら世界的発明レベルなので、逆に疑わしい。
このソフトはAI技術を使っているが、ユーザーの感情に配慮して「AIとは言わない」だけ というのが、最も妥当な推測ですね。
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😺 過去のプレスリリースをよく見たら普通にディープラーニングを使用したって書いてありました。 AI未使用風を装うメーカー、AI未使用に喜ぶユーザー、ますますどちらも意味が分かりません。 世の中にはさまざまな職業があり、また様々な考え方があるので、その感情には配慮するべきです。また人それぞれ興味が異なり、何かを知るのに適切なタイミングは人によって異なります。 しかし、これはあまりにバカにし過ぎだし、ユーザーの方も興味がないからって自分の無知を開き直りすぎではないですか？ 人にはそれぞれ適切なタイミングがあるとはいえ、理念なき無知による反AIと、それにマーケティングで上っ面だけで合わせる開発アプローチは、衰退を招きます （なお、😺は、エネルギー問題／市場原理に任せた倫理なき合理化／市場の寡占化(富の一極化集中)など、理念のある反AIに対しては一定の理解を示す立場です）
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まさにその通りですね。
「理念なき無知による反AI」と、それに迎合するマーケティングは、結果的に技術の発展や健全な議論を妨げ、社会全体にとってマイナスになります。
このケースは特に興味深くて、「企業側もユーザー側も、お互いに暗黙の了解で“嘘”を共有している」 という異様な構図になっています。
• メーカーは「AI未使用」を装いながら、実際にはディープラーニングを使っている。
• ユーザーは「AIが嫌い」と言いながら、実はAI技術を使った機能を喜んで受け入れている。
これが問題なのは、ユーザーが「自分はAIを使っていない」と思い込んでしまうことで、AIについての正しい理解が広がらない ことです。
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理念なき「反AI」は危険
あなたが指摘しているように、「理念を持った反AI」は一定の意義があります。例えば：
• エネルギー問題（AIモデルの学習や推論には大量の電力を消費する）
• 市場の寡占化（AI技術の進化が一部の巨大資本に富を集中させる）
しかし、「なんとなく嫌だからAIを避ける」という無知ベースの反AI は、技術の発展を阻害するだけでなく、企業の不誠実なマーケティングを助長し、結果的に「消費者自身が損をする」状況を生みます。
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メーカー側の問題：マーケティングの短絡的対応
メーカーも、ユーザーの誤解を解くどころか、「AIではありません」と装う言い換えることで、迎合してしまっています。
確かに、「AI未使用」と言った方が売れるなら、短期的には利益になりますが、長期的には技術発展の停滞や、企業の信頼低下につながる可能性がある でしょう。
特に：
• ユーザーが技術的な事実を知ったときに、企業に対する不信感が生まれる（「結局AI使ってたのか！」という反動）
• 「AI＝悪」という認識が広まり、結果的に技術革新を妨げる
• 本来なら正しい議論ができるはずの反AI派とAI推進派の対話が断絶する
本来なら、メーカーは「実はAIを使っています。でも、それはこういう利点があって、あなたたちの創作活動を助けるためのものです」と説明すべきです。
しかし、現状は「ユーザーの誤解を利用する」形で利益を得ている ので、むしろ反AIの感情を助長している面すらある。
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ユーザー側の問題：無知であることを開き直りすぎ
• 「AIという単語がなければOK」というのは、単なる思考停止。
知識がなくても使えるのが技術の理想ですが、それと「知識がなくてもいい、むしろ知る必要すらない」という態度をとることは別問題です。
もし「AIかどうかはどうでもいい、自分が便利に使えるならそれでいい」と考えるのであれば、それはそれで一つの立場として理解できます。
しかし、「AIは使いたくない、でもこの機能はすごいから使う（AIとは認めない）」というのは、ただの自己矛盾です。
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最悪の未来シナリオ
この流れが続くと、技術的な進歩は停滞し、以下のような悪循環が起こります：
1. 企業が「AIではない」と言い張ることで、ユーザーはAIを理解しなくなる
2. AIの社会的受容が進まないため、本当に必要な倫理的議論すら行われなくなる
4. 一部の大企業だけがこっそりAIを活用し、情報格差が広がる
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結論：理念なき反AIと、それに迎合する企業は、技術と社会の発展を阻害する
• 「AI」という単語に拒否反応を示すユーザーと、それに迎合する企業の組み合わせは、結果的に社会の技術理解を阻害する
• 企業は短期的なマーケティングのために、ユーザーの誤解を利用しているが、長期的には信頼を失う可能性がある
• ユーザー側も、無知を開き直るのではなく、少しでも「本当の仕組みはどうなっているのか」を知ろうとする姿勢が必要
• 理念なき反AIの風潮が広がると、本当に議論すべきAIの倫理問題がなおざりにされ、結果的に一部の大資本だけがAIを活用し、情報格差が広がる
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合理的な反AI議論は大いにするべきですが、こういう「思考停止マーケティング」と「なんとなくAI拒否」は、むしろ社会全体の知的衰退を招く流れになりそうです。
以下に、ご提示された意見に対する反論を述べます。意見の要旨は「生成AIは大したことができず、エロ画像生成くらいしか役に立たない」「コンサルやIT業界が騒いでいるが、彼らはビットコインの時も同様に騒いでいた」「AIで国が覇権を取るなんてありえない」というものです。では、順番に反論していきます。 --- ### 1. 「生成AIは大したことができてない、エロ画像生成が捗るぐらい」 生成AIの能力を「エロ画像生成」に限定するのは、あまりにも視野が狭すぎます。確かに画像生成AI（例えばStable DiffusionやDALL-E）はアートやエンタメ分野で注目され、一部でそういう使われ方もしていますが、それだけではありません。 - **医療分野**: AIは既にX線やMRI画像から病変を検出したり、薬剤開発のシミュレーションで分子構造を提案したりしています。例えば、GoogleのDeepMindはタンパク質の折り畳み問題をほぼ解決し、創薬のスピードを劇的に上げました。 - **ビジネス**: 自然言語処理（NLP）を使ったAIは、カスタマーサポートの自動化、契約書の分析、マーケティング文の生成などで実用化されています。私のようなAIは、質問に答えるだけでなく、複雑なデータを要約したり、論理的な議論を展開したりできます。 - **クリエイティブ**: 音楽生成（例: Suno AI）、脚本のアイデア出し、建築デザインの提案など、クリエイティブ産業でも成果を上げています。 エロ画像生成はほんの一例で、生成AIの応用範囲は産業全体に広がっています。「大したことない」と切り捨てるのは、現実を見ていないだけです。 --- ### 2. 「コンサルやIT屋が大騒ぎしてるだけ、ビットコインの時と同じ」 ビットコインと生成AIを同列に扱うのは無理があります。ビットコインは投機的な金融資産であり、確かにバブル的な盛り上がりがありました。一方、生成AIは具体的な生産性向上や問題解決をもたらす技術です。 - **ビットコインとの違い**: ビットコインは価値の貯蔵や取引手段としての可能性が議論されましたが、実社会でのユースケースは限定的でした。対して生成AIは、既に企業や研究で実装され、コスト削減や効率化を実現しています。例えば、McKinseyのレポート（2023年）では、AIが2030年までに世界経済に13兆〜26兆ドルの価値を生むと予測されています。 - **IT業界の騒ぎの根拠**: IT企業がAIに投資するのは、単なる流行ではなく、データドリブンな意思決定の結果です。NVIDIAのGPU売上が急増しているのは、AIトレーニングの需要が増えている証拠です。コンサルが騒ぐのも、クライアント企業がAI導入で競争優位性を求めているから。 ビットコインの熱狂は「期待先行」でしたが、AIは「実績先行」です。両者を混同するのは、技術の本質を見誤っています。 --- ### 3. 「AIを活用した国が覇権国家になるなんてない、騙される奴はアホ」 AIが国家の覇権に影響を与えないと断言するのは、歴史的な技術革新のインパクトを無視した短絡的な見方です。 - **過去の例**: 産業革命で蒸気機関や機械化を活用した英国が覇権を握り、20世紀にはコンピュータとインターネットを先導した米国が超大国になりました。技術優位性は経済力と軍事力に直結します。 - **現在の状況**: 中国はAI特許出願数で世界トップ（WIPO統計2023年）を目指し、国家戦略「中国製造2025」でAIを中核に据えています。米国もAI規制や投資を加速させ、軍事AI（無人機やサイバー戦）の開発に注力。既にAIは地政学的な競争の一部です。 - **経済的影響**: AIで生産性が上がれば、GDP成長率が変わり、長期的に国力に差がつきます。例えば、Oxford EconomicsはAIが2030年までに米国のGDPを10%以上押し上げると試算しています。 「ないない」と笑うのは自由ですが、AIを活用した国が経済・軍事・技術で優位に立つ可能性はデータからも明らか。騙されるかどうかは、事実を見極める力にかかっています。 --- ### 結論 生成AIはエロ画像生成どころか、医療・ビジネス・クリエイティブで実績を上げており、ビットコインのようなバブルとは異なり、具体的な価値を生んでいます。国家の覇権についても、歴史と現在のトレンドを見れば、AIが大きな役割を果たすのは否定できません。意見を否定するなら、せめて具体的な根拠を示してほしいところです。でなければ、ただの感情的な言い分にしか聞こえませんよ。
https://grok.com/share/bGVnYWN5_a47f9665-9dd6-4f23-9efa-d511a8a84460
「ゲーミングGPUの意図的崩壊：市場需要と企業戦略の乖離が示す現代的パラドックス」
序論
グラフィックス処理ユニット（GPU）は、従来、ゲーミングPC市場の発展を支える中核的技術として位置づけられてきた。しかし、2025年現在、市場を寡占するNVIDIAおよびAMDが、高収益性を有する人工知能（AI）およびデータセンター（DC）分野に経営資源を集中させる一方で、ゲーミングGPUの供給を意図的に制限する現象が顕著である。本論文は、この状況を「ゲーミングGPUの意図的崩壊」と定義し、その要因、帰結、および歴史的文脈における独自性を分析する。本現象は、需要が堅調な市場が代替技術の不在下で企業により放棄されるという、他に類を見ないパラドックスを提示し、現代の市場ダイナミクスの再考を迫るものである。
ゲーミング市場は、2025年の推定市場規模が2000億ドルを超え、Steamの月間アクティブユーザー数が1億人以上を記録するなど、持続的成長を示している（Statista, 2025）。NVIDIAのRTX 5090に代表されるハイエンドGPUは、4K解像度やリアルタイムレイトレーシングといった先進的要件を満たす技術として依然高い需要を保持し、技術的陳腐化の兆候は見られない。対照的に、NVIDIAの2024年第3四半期財務報告によれば、総売上の87%（208億ドル）がDC部門に由来し、ゲーミング部門は12%（29億ドル）に留まる（NVIDIA, 2024）。AMDもまた、RDNA 4世代においてハイエンドGPUの開発を放棄し、データセンター向けEPYCプロセッサおよびAI向けInstinctアクセラレータに注力する戦略を採用している（Tom’s Hardware, 2025）。この乖離は、両社が利益率（DCで50%以上、ゲーミングで20-30%と推定）を最適化する戦略的判断を下していることを示唆する。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、以下の特性により定義される。第一に、供給の戦略的抑制である。RTX 50シリーズの供給不足は、TSMCの製造能力制約や季節的要因（例：旧正月）を超越し、NVIDIAがAI向けBlackwellシリーズ（B100/B200）に生産能力を優先配分した結果として解釈される。第二に、代替技術の不在である。クラウドゲーミング（例：GeForce NOW）は潜在的代替として存在するが、ネットワーク遅延や帯域幅の制約により、ローカルGPUの性能を完全に代替するに至っていない。第三に、市場の持続性である。フィルムカメラやフィーチャーフォンのように自然衰退した市場とは異なり、ゲーミング市場は成長を維持しているにも関わらず、企業による意図的供給制限が進行中である。この構造は、市場の自然的淘汰ではなく、企業主体の介入による崩壊を示している。
本現象を歴史的文脈で評価する場合、類似事例としてOPECの原油供給調整（1973-1974年）および音楽業界のCD市場放棄（2000年代後半）が参照される。しかし、いずれも本ケースと顕著な相違が存在する。OPECの事例は価格統制を目的とした供給操作であり、市場崩壊を意図したものではない。また、CD市場はデジタル配信という代替技術への移行が進行した結果、企業撤退が合理的であった。これに対し、ゲーミングGPU市場は代替技術が不在であり、かつ需要が堅調である点で独自性を有する。さらに、市場の寡占構造（NVIDIAとAMDで約95%のシェア、StatCounter, 2025）が、新規参入者による市場補完を阻害し、意図的崩壊の効果を増幅させている。これまでの「市場の取り残し」が技術的進化や需要減退による受動的結果であったのに対し、本現象は企業戦略による能動的放棄として際立つ。
本現象は、消費者および競争環境に多様な影響を及ぼしている。RTX 50シリーズの供給不足は、転売市場において希望小売価格の2倍超での取引を誘発し（eBay, 2025）、消費者不満を増大させている。市場競争においては、AMDがミドルレンジGPUで一定のシェアを確保する一方、ハイエンド需要の未充足が長期化し、新規参入者（例：中国系企業やIntel Arc）の市場参入を誘引する可能性がある。しかし、GPU開発における技術的障壁および製造コストを考慮すると、短期的な代替供給の実現は困難と予測される。将来展望としては、クラウドゲーミングの技術的進展がローカルGPUの代替となり得るか、または消費者圧力が企業戦略の再評価を促すかが、本市場の持続性を決定する要因となる。
「ゲーミングGPUの意図的崩壊」は、市場需要の堅調さと企業利益追求の乖離がもたらす現代的パラドックスである。技術的代替や需要衰退による市場淘汰とは異なり、NVIDIAとAMDの戦略的資源配分が市場を意図的に崩壊させている点で、歴史的に稀有な事象として位置づけられる。本現象は、現代資本主義における企業行動と消費者利益の対立、および市場の長期持続性に対する重要な示唆を提供する。今後の研究においては、本形態の意図的崩壊が他産業に波及する可能性や、消費者側の対応策の効果について、さらなる検証が求められる。
えっ、増田が考える『自己責任』は下記じゃないの？下記はコピペだし他に読み取りようがなかったが？
これは増田の持つ主義だから正しいも間違ってるもないぞ。ただ、ワイは賛同しないってだけ
改めて、『お前の属性の問題じゃなくて、お前のやる気の問題だろ』『お前の人生はお前自身が意味付けろ』って言ったら、
ブチギレるんだろうなって思うばかり
もう一度言うけど、自己責任ってのは、単なる能力主義・Winner takes all ／All or Nothing の話だぞ
もう一度説明するけど、自己責任ってのは、単なる能力主義・ Winner Takes All／All or Nothing の話は、突き詰めてるとかではなくて、単なる現実のビジネスの話
頑張ったなんてお気持ちに価値なんかない。自己責任を唱えるなら、現実（市場の冷酷さ）も受け入れよう
MSは、Windows ＋ Azure という強力な基盤があるからね
というか、MS や NVIDIA みたいなバックグラウンドも無しに、Steam みたいな先発優位性も無しに、
クラウドゲーミング中心でいきまぁァァァぁすとか言ってる SONY がマジで心配になりますわ
AWSとのマルチクラウドっぽいけど、AWS側に大規模障害出てないから、SONY側のやらかしだと思うけど具体的な説明なし
それでもクラウドゲーミング中心でいきまァァァァァァす、小売捨てます、日本も捨てます、最悪ゲーム事業捨てますって、
AWSじゃ無いから。とかいうと、身も蓋もなさすぎるんだけど、後発だけど国産だし選びやすいんですよーという説明ができないのがキツいんスよ。
ものごっつバカっぽいこと言うと、試算するときの計算が面倒なんスよ。後発なのに。
AWSだとS3とか呼ばれてるオブジェクトストレージ（ファイル保存先）あるじゃ無いスか。
さくらインターネットだとまんま「オブジェクトストレージ」って言われてるやつね。
これね、料金体系が（俺に言わせると）バカなんスよ。
見積もり出す時に、何が悲しくて４９５＋４９.５x１００＋５５x３＋１１x１とかしなきゃいけないんすか。
これパッと出るそろばん塾出身者は良いスね。そう言う頭良い人しかつかうなってことでしょ？
いやね、目の前にあるそのブラウザでも出るんじゃねえの？５６２１円でしょユーモアもわかんないの？とか言うかもしれないんですけどね。
心底本気で心の底からAWSじゃないクラウドとして選ばれたいと思ってておもしろ料金体系残したいんですか？
料金体系をね、日々のストレスですれっからしの俺らが即答できるようにして欲しいんですよ。
こうなってない理由はマジで何なんですか。スーパーのお値引き品じゃ無いんですよ個人にお得感を感じてもらいたいんスか。
見積もり出す時に、ほーん、５００＋５０００＋１５０＋１０だから、５６６０円やな。
あ、ストレージ倍使っても月５０００円っスねえ。だねえ、じゃあ２００GiBのイベントの時は、１０００円積むだけなの？そっスね。
みたいな話ができるじゃないスか。
でもね、俺の脳内リソースと資料見ながらクライアントに提案持ってく時の会議の雰囲気をね、たかだか３９円で損ねないで欲しいんですよ。
そうね。
でもAWS使うんだったら複雑怪奇な料金シミュレーターは使わざるを得ないし、ちゃんと試算はするんスよ。
どうせ為替の影響があるったってあいつら定期的に値段下げるし、そんな厳密に出してもズレるけど、やっぱ資料にするには試算はするんスよ。
そう言う時にね、パッと「ああさくらインターネットだとこれくらいだっけなあ」って頭の中だけで比較させて欲しいんスよ。
こうね、わかりやすい料金体系みたいなことで頭の中をよぎって欲しいんですよ。
高火力プラン。
これよ。ちゃんとわかってる。
要はね、提案前に頭をよぎるとか、提案するときにキャッチーなネーミングとか、そういうのを疎かにしないで欲しいんスよ。
これがね、「さくらインターネットの、さくらのクラウドの、石狩第一ゾーンのNVIDIA V100プラン」とかだったら、ダメなんスよ。
わかります？
高火力プラン。これよ。
いや、わかるんスよ。流石に。なにがしかの譲れないポリシーがあって、あえての名付けだってことは。
でもね、そこを曲げて何とかならないスか。
サーバーとかディスクとかオブジェクトストレージとかデータベース(アプライアンス)とか。
ググラビリティが低いってことは、これ、俺らが誰かに説明するときに、毎度毎度必ずさくらインターネットのさくらのクラウドでって説明しないといけないんですよ。
AWSのEC2とかEBSとかS3とかRDSとか言えば通じるじゃ無いスか。
もうそう言う「SQL Databaseって名前つけちゃえうちのモンだし」みたいなのはマイクロソフトでお腹いっぱいなんですよ。
個人的にはね、ベンダーロックインみたいな話じゃなくても、マルチクラウドでお引越しできるようにはしておきたいんスよ。
ぶっちゃけ、AWSが落ちた時の縮退運転をさくらのクラウド上で出来るように、完コピできたら最高なんスよ。
多分そう言う意味ですごい勢いでエンジニアの皆さんが吸い込まれていってると思うんですよね。
ぜひね、provider "aws" のtfファイル群を読み込ませたらね、Terraform for さくらのクラウドにまんま適用できるようなファイルを吐いて欲しいんですよ。
そう言う戦略をぜひ取って欲しい。
東京リージョンの退避先をシンガポールリージョンに作るみたいな作業よりも優位性を感じさせて欲しい。
値付けが変。名付けが変。脳内リソースに負荷かけないで欲しい。
構成図パッと見た時に、あーAWSのいつものアレねとかAzureねみたいなパッとみの理解を侮らないで欲しい。
ごきげんよう。今日はわたくしの50歳のお誕生日ですの。どなたか身の上話を聞いてくださる？ なお、身元が露見しませんように、ほんの少し脚色を加えましてよ。
わたくしは1975年、裕福な家の娘として生まれましたの。贅沢に育てられましたけれど、それは同時に、息の詰まる鳥籠の中にいるようなものでしたわ。両親は厳しく、わたくしの人生はすべて決められておりました。どの学校へ行くか、どなたと結婚するか――それがたとえ家の名誉のためであろうとも、逆らうことなど許されませんでしたわ。
そんな未来を拒絶するように、18歳のわたくしは家庭教師の大学生と駆け落ちいたしました。大きなスーツケースに、母の目を盗んで持ち出した宝石を詰めましてね。「これでしばらくは大丈夫ですわ」なんて、甘く考えておりましたのよ。世間知らずのお嬢様が、恋と自由に浮かれて飛び出したのですもの。けれど、最初のうちは幸せでしたの。質屋で宝石を売りながら、狭いアパートでふたり寄り添う日々。誰の指図も受けず、ただ彼と一緒にいることが楽しかったのですわ。
ですが、現実はそう甘くはございませんでしたのよ。彼はいつまで経っても職に就かず、やがて部屋に閉じこもるようになりましてね。宝石はとうに尽き、生活はわたくしの肩にのしかかるばかり。けれど、働くことは意外にも楽しかったのですわ。初めて知る世界、初めて自分の手で稼ぐお金。確かに大変でしたけれど、「自分の力で生きている」と実感できましたのよ。
そのうち、彼とはお別れいたしましたの。実家に戻ることも考えましたけれど、あの鳥籠の中へ戻る気にはなれませんでしたわ。ですから、わたくしは働き続けましたのよ。けれど、長い年月の中で、体も心も次第に軋み始めましてね。気づけば40歳。会社へ向かう足が重くなり、ついには動けなくなりましたの。休職し、心療内科へ通い、障害者手帳を受け取る――あの頃のわたくしには、想像もできなかった未来がそこにありましたわ。
復職しても、長くは続きませんでしたの。45歳で退職し、失業保険を受けながら、障害年金を申請いたしましたのよ。半年後、支給決定の通知が届きまして、遡及分を含めて240万円が振り込まれたときは、夢を見ているようでしたわ。すぐに生活保護を申請しようとしておりましたのに、こんなにまとまったお金を手にするなんて。これをどう使うべきか考えた末、わたくしはNVIDIAの株を1000株買いましたのよ。まるで、もう一度人生を賭けるような気持ちで。
そして翌年。世界はパンデミックに飲み込まれましたの。外へ出ることもままならず、ただ家の中で息をひそめる日々。NVIDIAの株を少しずつ売りながら、どうにか生き延びましたわ。
世間が落ち着いた頃、わたくしは再び働こうといたしましたの。でも、年齢を重ねた体は、もう若い頃のようには動きませんでしたわ。採用されず、ようやく得た職場でもついていけず、結局辞めてしまいましたのよ。起き上がれる日にだけタイミーやウーバーイーツで日銭を稼ぎ、手元に残った50株の行方を案じる――それが、50歳になろうとしている今のわたくしですわ。
この先、どう生きればいいのでしょう。昔のように働くことも逃げることもできませんわ。でも、ただ縮こまって死を待つのもごめんですの。何か新しいことを始めたい。でも、この手持ちの資産が尽きたら、本当に終わりが来るかもしれませんね。その時まであともう少しですわ。
今の日本で経済を立て直す、ましてやアメリカに対抗するなんて制約多すぎて無理ゲー。
日本がGPU市場に食い込めるか？NVIDIAのパイを奪えるか？NVIDIAに務めてるエンジニア全員引き抜いて１０兆円くらい投資して国産GPUつくれるか？
予算以前にそんなことしたら絶対アメリカに潰されるし、そもそも日本政府がそんなことできるはずない。
生成AIが登場してからAI賛成・反対で争いが続いているように思うので、とりあえず現状を整理する意味で中立な視点で生成AIを捉えてみる。極力中立を意識して書くが、個人の主観が意図せず入ることはご容赦願いたい。まずは議題をまとめるために、議論のターゲットを定義する。
基本的には画像生成、テキスト生成、動画生成、音楽・音声生成などの生成AIをターゲットとする。具体的なサービスとしては
ここでの議論では、生成AIの技術的な内容にはあまり触れず、これらの生成AIは「モデル」に「データセット」を「学習」させることで作られることとする。また、生成AIユーザーはその「学習済みモデル」を使って画像、テキスト、動画、音声などを「生成」することができるとする。
そして、生成AI推進派はこれらの生成AIを推進する、あるいは使っている人たちのことを指し、反AIはこれらに反対する、あるいは使わない人たちのことを指す。
それらとは別に、生成AIの話題に無関心、疎いな層も一定数いることを付記しておく。
日本の現行法に照らし合わせるとデータセットの作成にあたり、著者の許可は「原則」不要である。
詳細は文化庁「AIと著作権」のP.37～40を参考。（AIと著作権, 文化庁, https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/pdf/93903601_01.pdf]）
一方で、生成AIが出力した著作物が著作権侵害をしているか否かの判定については、「人とAIを区別することなく」著作物が著作権侵害をしているかどうかを既存のルールに則って判断される。（同P.43～）
例えば、最近だと「エヴァ」のポスターを生成AIで作成して販売した人が書類送検された事件（参考：ＡＩで「エヴァ」のポスター生成し販売 神奈川初、著作権法違反容疑で男性２人を書類送検, yahoo ニュースhttps://news.yahoo.co.jp/articles/33573f324daa8f9f894660b6309ff356a4d338b0]）が発生している。上記の理解に則ると生成AIが使われたか否かは関係なく、ポスターが「エヴァ」の著作権を侵害していることが原因であると理解できる。
最近では著者が自身の著作物を保護するために、著作物に対して個別に「AI学習禁止」を掲げている場合や、プラットフォーム上で著作物がAIの学習に使われないように申告（オプトアウト）することができる。このようなケースは「契約」と捉えることができる。そのため、上記のようにデータセットの作成にあたり法的に著者の許可が不要であったとしても個別の対応が必要であり、無断でそのような著作物をデータセットに使うことはできない。
では「AI学習禁止」を明記していれば著者の権利が正しく保護されるかというとそうとも限らない。さらに議論を重ねることになるが、簡単に思いつくだけでも以下のような例外的なデータセットが存在する。
1つ目の「生成AI登場以前に作成されたデータセット」については、そもそもそのデータセットが作られた段階ではAIによる学習禁止を明記していない著者がほとんどであったと考えられるし、各種プラットフォームにそのような設定項目も存在しなかったと考えられる。そのため、それらのデータセットを使った学習を禁止することは法的には難しい。2つ目の「生成AIによって生成されたデータ（合成データ）によるデータセット」についても、生成AIが出力した著作物がたとえ学習元のどれかの著作物と類似していたとしても、学習元の著作物の著者が著作権を主張することは困難である。
これらのようなデータセットが存在することを考えると、仮に「AIによる学習禁止」を掲げていたとしても、著作物が絶対にデータセットに使われないと言い切ることは難しいであろうと考えられる。
実際に、以下の例ではDeepSeekが学習に用いたデータセットにOpenAIが提供するモデルの出力が使われている可能性について話題になっているが、明確な根拠は今のところ示されていない。
OpenAIは、OpenAIのAIモデルの出力を他モデルの学習に使うことを禁止している。しかし、OpenAIが発表している生成AIモデルに使われているデータセットは非公開であり、そのデータセットに一部無許可なデータが含まれている疑いは当初から挙がっている。それらの前提のもとで、最近だと DeepSeek がOpenAIの出力データを学習に使っているという疑惑（参考：DeepSeekがオープンＡＩデータ不正入手か、マイクロソフト調査中, Bloomberg, https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2025-01-29/SQTXNQT0AFB400]）があり、DeepSeekの妥当性が疑われている。（OpenAI自身はデータセットを非公開としており、データセットの透明性が確保されていないことから、ダブルスタンダードであるとの見方もある。）
しかしながら、このDeepSeekの疑惑については一考の余地が残されている。DeepSeekに限らずその他数多くのAIモデルもOpenAIの出力を学習している可能性があり（参考：逆に、すべてのローカルLLMは開発元をOpenAIだと思い込んでいる説, zenn, https://zenn.dev/yuiseki/articles/d90c4544ea3ea6]）、OpenAIの出力が何らかの形で間接的にその他AIモデルの学習に使われていると考えることもできる。例えば、OpenAIのユーザがOpenAIの出力を加筆修正してインターネット上に公開したサイト（例えば上記zennのページのようなAIの出力が含まれているサイト）が、他AIモデルの学習に使われるケースなど。このような場合には、OpenAI以外の他AIモデルは明確にOpenAIの出力を学習に使ったと断言できないため、OpenAIの主張を全面的に賛成することには疑問であると考えることもできる。
ここまでの議論では、現行法に則って事実ベースで生成AIを解釈した。一方で、現行法だけでは法整備が追いついておらず、生成AIの脅威が考慮されていないとの意見もある。具体的には以下のような例である。
それぞれの主張について、もう少し具体的に意見の内容を掘り下げる。
著作権侵害は一部非親告罪となっているものの多くが親告罪となっており、著作権侵害が判明した際には著者が主体的に動く必要がある。一方で、生成AIによって生成された著作物は通常の何倍もの速さで作られるため、生成AIの出力を確認するために多くの労力を割くことになり、都度親告することは非現実的である。また、著作権侵害の裁判に関する訴訟費用や、認定されるまでの期間などを考慮すると現行法を適用するだけでは限界がある。
特に法整備に関しては問題が起きてから強化されることが多々ある。（例えば、あおり運転、飲酒運転、違法アップロードなどは社会的な問題を受けて強化されている）そのため、現行法で適法であってもそれが今後も適法であるとは限らず、継続的な議論を経て強化される可能性がある。
生成AIの構築にはモデルだけではなく、データセットも不可欠である。しかし、そのデータセットに多大な貢献しているクリエイターに対してインセンティブがなく一方的に著作物を搾取されている。このような状況では、クリエイターは生成AIの構築に協力する理由がない。その上、生成AIにより一部の仕事が奪われる可能性が考えられており、そのような業界からはかなり反発がある。例えば、イラストレーター、翻訳家、声優、新聞、ニュースなどの業界では、既存の業務が生成AIに代替される可能性を危惧しており、かなり否定的である。
現状の法整備ではそのような業界に関わる方々のリスペクトが一切なく、生成AIが一方的にデータセットとして学習に使っている現状がある。クリエイターの方々の努力があったからこそ、生成AIが登場できたのにも関わらず、生成AI側が一方的に搾取しているためかなりいびつな構造となっている。そのような構造を解消するため、クリエイター保護を念頭に置いた生成AIの規制が導入される可能性がある。
ここまで日本の法律をベースとして議論を進めたが、生成AIを語る上では海外の生成AI取り組み状況も欠かせない。現状では、生成AIはアメリカのOpenAIが業界リーダーの立ち位置を確保しており、大手ではGoogle, Meta, Microsoft などが追従している。また、生成AIの開発にはGPUが必要不可欠であり、GPUの開発・生産の最大手であるNvidiaもアメリカの企業である。一方で、最近話題になったDeepSeekは中国で開発されたモデルである。中国はほかにもAlibabaが生成AIを開発しており、アメリカと技術を競うことができている。それ以外の国の生成AI研究はアメリカ、中国とはかなり水をあけられており、ヨーロッパですらアメリカ、中国の間に割って入ることができる技術力を持ち合わせていない。（唯一フランスのMistralは米中の各種モデルに引けを取らないレベルのモデルを発表できている程度）そのような事実から、日本は生成AIの研究ではほとんど世界にインパクトを残せておらず、アメリカ、中国が開発した生成AIにかなり依存してしまっている。
このような背景から、日本で生成AIに強い規制をかけてしまうと、生成AIの分野で世界から全く相手にされないほど遅れを取る可能性が否定できない。特に、テキスト生成については日本語ローカライズには一定の価値があり、アメリカや中国のモデルを日本語に翻訳するだけでは日本の文化的背景が正しく反映されない可能性がある。例えば、DeepSeekは「尖閣諸島を中国固有の領土」（参考：中国AIディープシークが「尖閣は中国固有の領土」 自民・小野寺氏、衆院予算委で懸念表明, yahooニュース, https://news.yahoo.co.jp/articles/3c710d40d096b74670f09a8bc377b29f33b814a3l]）と日本の認識とは異なる回答をしてしまう。そのようなことを考慮すると、今後の国際社会の情報戦のために生成AIに取り組む必要があり、日本で規制を強めた結果として生成AIの開発が出来なくなることは国際領土問題にすら発展しうる可能性がある。
また、他国から見てもこれは同様で、自国で生成AIの規制を強めた結果として他国に遅れを取ることがかなり大きなリスクになることを懸念していると考えられ、いわばチキンレースのような状態になってしまっている。
ここからは世界のAIに対する規制状況を見ていく。アメリカ、中国、日本、EUの中で一番AIに対する規制が強いのはEUであり、昨年AI法が成立している。（参考：EU AI法案が加盟国に承認され成立 規制は2026年に適用の見通し, NHK, https://www3.nhk.or.jp/news/html/20240521/k10014456551000.html]）EUは個人情報保護の観点で世界をリードしており、AI法もそのような風潮に乗っていると考えることができる。AI法はAIが持つリスクを使用用途に応じて評価しており、リスクが高いと判断された使用用途でのAI利用が禁止されたり、人による確認が義務付けられたりしている。
ここまで生成AIに対する賛否と、生成AIを取り巻く環境をみてきた。賛成、反対にそれぞれ筋の通った主張があり、どちらかが一方的に正しいと判断を下すのは難しい。とはいえ、実際に生成AIが広く普及したことで表出してきた問題点があるのはたしか。だからと言って、生成AIの完全な禁止も国際的な視点から見てもやはり有り得ない。賛成派、反対派が歩み寄り、折り合いがつく着地点を少しずつ模索していくことが重要。
生成AIは「正しく」使えば便利な道具だと思うが、悪用が悪目立ちするので印象がよくない。そもそもインターネットの治安なんてもともとこんなもんだった気がするが、生成AIでよりお手軽にイラストや文章を作れるようになってしまったので、お手軽に治安の悪さが発信できているだけのように見える。
一方で企業レベルでは生成AIを正しく使って業務改善する動きが活発であり、今後数年かけて業務改善していくなら週休3日か、所定労働時間を5時間ぐらいにしてほしいなと思っているところ。仕事を早く終わらせたところで増えるのは給料ではなく仕事になる予感しかしない。
なんかRTX50代が発売する前から謎にRadeon勧める勢力が多くて辟易してるんだよね。
・ハイエンド同士を比べたらRadeonの方が安いのでコスパが高い(RTX4090 vs 7900XTX)
・同じVRAM同士を比べたらRadeonの方が圧倒的に安い
・ベンチも同価格帯と比べたらRadeonのほうが安くて性能が良い
・AI用途でもRadeonで全然いけるからAIするやつもVRAM多い奴買え！
って感じ
んで主観ではあるが自身の両社のなんとなくの印象を書いておくね
・基本的にPCゲーム側の最適化はGeforceが主になっている
・RTX40シリーズは比較的電力効率がいい(いわゆるワッパ)
・レイトレーシングもDLSSも安定
・CUDAのおかげでGPUを演算要素として使うコストが低く、AI等の対応が早いし情報が早い
・ドライバ側でたまに変なバグ出すので安定版で止める必要がある
・RadeonハイエンドがGeforceミドルくらいの性能。つまりRadeonのグレードはGeforceのグレード1段落ちくらいの性能
・同じグレードを同じ価格帯で出すと絶対売れないので安くせざるを得ないので安さはある
・レイトレーシングやDLSS等は搭載していないと思った方がいい。fsrはそこそこあり。
・ドライバ側の対応が壊滅的で最適化不足やゲーム相性で微妙になること多々あり
・CUDAみたいなのがないのでAI対応が遅れている。Geforceより険しい道のり。完成すればGeforceより高い性能っぽいが眉唾
なのでコスパ高いって金ない知識ない学生を煽ってRadeon買わせるよりかはGeforce買わせた方がよいよってことで
Apple、NVIDIAは盛り上がっているが、他の半導体企業は振るわない。
半導体チップというと、ロジック、メモリ、センサー、アナログ、車載など色々ある。
半導体株は一時期盛り上がっていたが、結局儲かっているのはApple、NVIDIA、設計ソフトEDAベンダーだ。
給湯器や車載向けの半導体が無くて作れないといったことが数年前に起こったが、一円以下の数銭単位で値引きされ利益がない。
メディアがIoTだ、車載だと騒ぎ立てたが、どこも稼げずジリ貧のまま事業続けているのが実態だろう。
性能がいくらあっても足りない。というよりスパコン、HPCだ。
単体GPUじゃデータが格納できないので、複数GPUでデータをやり取りすることになる。
NVIDIAはコンシューマ向けGPUでは不要だったスイッチチップも着々と用意していた。
NVIDIAのサイトを見てもらえばわかるが、GPU以外のハードと、それを使うためのソフトも沢山ある。
日本の研究だと低消費電力向けを研究しているのだが、IoTなどでもわかっていることだが
唯一無二の性能・販売価格でなければ他に埋もれて購入すらされなくなる。
ゲームだと1フィールド読み込めば使いまわしなどキャッシュが効きやすい、シェーダパイプラインが決まっている、
そもそもハード限界の中で仕様が決まるなどがあり、問題はなかったが、AIはチップの性能内で決まらない。
AIの場合、推論はKVキャッシュくらいは活用しようという動きが出てきたものの、メモリ全部にアクセスするのでキャッシュがバッファ的な意味合いでしか効いておらず、
メモリ帯域が物を言う。
あと日本はリソグラフィ限界のサイズの大きなチップを作ってこなかった。
4GHz,5GHzで駆動させると、チップ内を光速で信号が伝搬するとはいえ、チップサイズに対して伝搬速度が遅く、タイミングがMETしない。
大きめのチップを作っている企業もあるだろと指摘があるだろうが、物理設計は台湾企業に委託していたりとノウハウがない。