Ai-It

技術的背景 生成AIの産業浸透フェーズ 2022年末のChatGPT登場から約3年が経過し、生成AI（大規模言語モデルを用いて文章・画像・コードなどを自動生成する技術）は「試験導入」から「本格運用」のフェーズに移行しつつ …

技術的背景 AI産業を支えるサプライチェーン AI技術の発展は、高性能な半導体チップなしには成り立たない。ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の学習や推論には、NVIDIA製GPUをはじめとする専用チップ …

技術的背景 AIインフラとは何か AI（人工知能）の学習や推論には、膨大な計算処理が必要となる。この計算を担うのがGPU（画像処理装置）を大量に搭載したサーバー群であり、それらを収容する施設がデータセンターである。

技術的背景 AIトークンとは何か NVIDIAのファンCEOが提唱する「AIトークン」とは、AIエージェント（自律的にタスクを実行するAIプログラム）が生成する成果物の単位を指す。従来のソフトウェアがライセンス料で課金さ …

技術的背景 AIエージェントとは何か AIエージェントとは、単にユーザーの質問に回答するだけでなく、自律的にタスクを計画・実行できるAIシステムのことである。従来のチャットボット型AIが「聞かれたことに答える」受動的な存 …

技術的背景 AIエージェントとは何か AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を基盤として、人間の指示に基づき自律的にタスクを計画・実行するAIプログラムのことである。従来のチャットボットが「質問に回答する」受動 …

技術的背景 AI「推論」とは何か AI技術には大きく分けて「学習（トレーニング）」と「推論（インファレンス）」の2つの処理段階がある。学習とは、大量のデータからAIモデルが知識やパターンを獲得する段階であり、膨大な計算資 …

技術的背景 AIインフラとは何か AIインフラとは、大規模な人工知能モデルの学習（トレーニング）や推論（実際の処理実行）に必要な計算設備の総称である。具体的には、GPU（画像処理装置を転用した並列計算チップ）を大量に搭載 …