TOPS 次のパソコンを買う時の指標

現在、今この瞬間も世界中の人がAIを使っています。

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このほとんどがクラウド型です。

つまり巨大なデータセンターで処理されています。

世界中の何億人、何十億人が同時にAIを使う社会。

はたしてそれをすべてクラウドで処理し続けられるのでしょうか？

データセンターは無限ではありません。

電力も土地も冷却も、すべて物理的制約があります。

AIは便利です。

しかし演算量はとてつもなく大きい。

だから私はこう思っています。

個人がLLMを持つようになる、と。

■クラウド型AIの限界

クラウド型AIは確かに便利です。

・常に最新モデル

・高性能

・管理不要

しかし裏側では膨大な電力と設備が必要です。

利用者が増えるほど、サーバーも増やさなければならない。

これは構造的にスケールの限界を抱えています。

しかも応答は必ずネットワークを通ります。

通信遅延はゼロにはなりません。

AIが思考補助装置になるなら、

遅延は価値を下げます。

■ローカルLLMという解決策

そこでローカルLLMです。

ローカルLLMとは、自分のパソコンの中でAIを動かす仕組み。

クラウドに送らない。

通信しない。

自分の端末内で完結する。

これが普及すれば、

・データセンター負荷は分散される

・電力問題が緩和される

・通信遅延がなくなる

・個人情報が外に出ない

構造の問題は解決します。

■そのために必要なのがNPUとTOPS

ローカルAIを動かすには、パソコン自体にAI用の演算力が必要です。

そこで重要なのがNPU。

NPUはAI専用の計算装置です。

そしてその性能を表す数字がTOPS。

TOPSとは1秒間に何兆回の計算ができるか？の指標です。

AIは膨大な計算を繰り返します。

だからこの数字が高いほど、ローカルAIが快適に動きます。

■どのくらいの性能が必要か？

以下は個人的に考えている現実的な目安です。

・40TOPS以上

クラウド中心でも近い将来に備えられるライン。

・60TOPS以上

ローカルLLMを視野に入れるなら安心。

メモリは32GBあると安定。

CPUは妥協しすぎない。

GPUは画像生成や動画生成を多用するなら重要。

しかしこれからの本命はNPUです。

■パソコンは未来へのインフラ

クラウドが悪いわけではありません。

しかし全員が同じ巨大サーバーに依存する構造は、

長期的に見て脆い。

AIが社会インフラになるなら、

演算も分散されるのが自然です。

スマホにAIが入り、

パソコンにAIが常駐し、

オフラインで動く。

そうなったとき、

古いハードでは思考が遅れます。

パソコンは単なる作業機ではありません。

あなたの思考速度を決める装置です。

世界中がAIを使う社会で、

クラウド依存のままで本当に持つのか？

私は、持たない可能性が高いと考えています。

だからこそ、ローカルを見据えた選択。

それがAI時代に対応するパソコンの考え方です。

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