長い間、私はAIのコストが高いのはモデル自体が複雑すぎるからだと思っていました。やはり、一度のモデル訓練には大量の計算能力が必要で、推論も高価なGPUに依存しているためです。この説明は非常に理にかなっているように聞こえます。

しかし、実際にさまざまなAIサービスを頻繁に使い始めてから、次第に気づいたことがあります。価格に影響を与えるのは技術そのものだけでなく、その技術を取り巻く一連の構造なのです。
多くの場合、あなたには選択の余地がありません。プラットフォームがどのモデルを使うかを決め、料金体系も決定し、価格も決めています。ユーザーはただ受け入れるだけで、参加することはできません。この構造は従来のインターネットに似ており、オープンな市場ではありません。
こうした背景の中で、私は@dgrid_ai に注目し始めました。彼らが試みていることは非常にシンプルです。AI推論を閉鎖的なプラットフォームから解放し、ノードが計算能力を提供できるようにし、モデルが自由にタスクを実行できるようにすることです。
供給側が少数のプラットフォームによってコントロールされなくなると、価格は一方的に設定されるものではなく、市場によって徐々に形成されていきます。
これを見て、私はクラウドコンピューティングの初期の発展過程を思い出しました。最初は計算リソースが高価で集中していましたが、提供者が増えるにつれてコストは継続的に下がり、最終的には今日の誰もが利用できるインフラになったのです。
その瞬間、私は本当に理解しました。価格を決めるのは技術だけではなく、市場の構造そのものなのだと。
このモデルが持続的に発展すれば、将来的にはAI推論は高コストのサービスではなく、帯域幅やストレージと同じような基礎資源になるかもしれません。
一般ユーザーにとっては、より低い利用のハードルを意味し、開発者にとっては、単一のプラットフォームに縛られなくなることを意味します。
この変化は一夜にして起こるわけではありませんが、方向性はすでに明確になりつつあります。AIのコストは、少数の企業だけの手に握られ続けるわけではないのです。
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