ローカルLLMが普通になる未来にむけて

AI時代が加速する中でパソコンをどう考えるか？

AIが当たり前になった今、多くの人がすでにAIを使っています。

ほぼ全員がクラウドAIを前提に仕事をしている状態です。

ChatGPT、Gemini、Genspark、画像生成、資料作成。これらは全てクラウド側にある巨大な計算資源を、インターネット越しに借りている形です。

この構造は非常に便利ですが、同時に一つの制約も抱えています。

それは、常に通信を前提とし、処理の主導権が自分の外側にあるという点です。

私はこれが今後大きく変わっていくと見ています。

■クラウドAIからローカルAIへの移行

これから起こる変化はクラウドAIが不要になるという話ではありません。

役割が分かれていく、という表現が近いです。

重たい学習や巨大モデルの更新はクラウド。

日常業務や思考補助、軽量な推論はローカル。こうした住み分けが現実的になってきています。

ローカルAIとは、AIの一部、もしくは特定用途に特化したモデルを自分のパソコン内で動かす形です。ネットワーク遅延がなく、データを外に出さず、即座に応答する。

この価値は、使えば使うほど効いてきます。

ここで初めてパソコンのスペックが単なる作業速度ではなく、思考速度に直結し始めます。

■NPUとは何か？

ここで重要になるのがNPUです。NPUはNeural Processing Unitの略で、AI処理に特化した専用プロセッサです。

従来のCPUは汎用計算、GPUは並列計算が得意でした。

NPUはその中でも、AIの推論処理を高速かつ低消費電力で行うために設計されています。

つまり、AIを動かすためだけに生まれた頭脳です。

ローカルAIが普及するほど、CPUやGPUだけでは非効率になります。

常にAIを横で動かす前提になると、消費電力、発熱、処理待ちが無視できなくなるからです。

その役割を担うのがNPUです。

■TOPSとは何か？

NPUの性能を測る指標として使われるのがTOPSです。これはTera Operations Per Secondの略で、1秒間に何兆回の演算ができるかを示します。

単純に言えば、AIをどれだけ速く考えさせられるか？という目安です。

TOPSが高いほど、同時に複数のAI処理を走らせても余裕があり、待ち時間が減ります。

逆にTOPSが低いと、AIは動くが、思考が引っかかる感覚が出てきます。

この差は、文章作成、画像生成、資料整理、ブレストの回転数にそのまま表れます。

■時間価値という視点

ここで一番大事なのはスペック自慢ではなく、時間の価値です。

AI時代において、人間がやるべき仕事は判断、編集、意思決定です。

その前段階の思考整理や試行錯誤を、AIにどれだけ滑らかに任せられるかで、1日の密度が変わります。

処理待ちがない。

思い付いた瞬間に投げられる。

修正が即返ってくる。

この積み重ねが、1週間、1か月、1年で大きな差になります。

パソコンは消耗品ではありますが、時間を増やす装置でもあります。AI時代では、この性質がより強くなります。

■これからのパソコン選びの軸

これからのパソコン選びはCPUの世代やメモリ容量だけでは足りません。

NPUを搭載しているか？

TOPSがどれくらいあるか？

ローカルAIを前提にした設計か？

この視点を持つかどうかで、AIを使う側なのか、AIに振り回される側なのかが分かれていきます。

AIは便利な道具ですが、環境が整って初めて真価を発揮します。

パソコンはその土台です。

思考の外部化を本気でやるなら、ここに投資する意味は確実にあります。

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