生成AI

生成AI（generative ai）とは、ユーザーから与えられた指示や要求に応じて、テキスト、画像、音楽、動画、音声などの新たなコンテンツを自動的に生成できる人工知能のことです。

その特徴は、ディープラーニング（深層学習）や機械学習の手法を活用して、大量の学習データからパターンや関係を解析し、それを基にした新規のコンテンツ創出が可能な点にあります。

最も身近な事例としては、対話型AIの「ChatGPT」や画像生成AIの「DALL-E」、動画生成の「Sora」などがあり、一般の人でもテキストや画像、動画など多様なコンテンツの創出を容易に体験できるようになっています。

また、生成AIは人間の創造性を模倣しつつも、その能力を拡張することで、芸術やビジネスの分野に大きな変革をもたらし始めています。

従来の予測AIとは別物

生成AIは実質的に従来のAI（ここでは便宜的に「予測AI」と呼びます）と呼ばれたものとはまったく別物です。技術的には延長線上ではありますが別物と考えた方がいいです。従来の予測AIは決められた作業の自動化や分類・予測などに用いられていましたが、生成AIは自ら学習を重ねて、より創造的な成果物を作り出します。

従来の予測AIとはハードウェア要件が異なる

そもそも生成AIの多くは数十億から数千億のパラメータを持つ大規模なニューラルネットワークを使用しており、そのために膨大な計算資源が必要となります。 このため生成AIはハードウェアの要件も従来の予測AIとは大きく異なります。

予測AIでは「GPUの性能」が重要でしたが、生成AIではそれ以上に「VRAMの容量」が最重要となります。当然ながら「GPUの性能」もその次に重要であり両方揃っているのがベストですが、生成AIの世界ではVRAMが足りないと何もできません。ほとんど生成AIは起動すらしません。

たとえば2025年時点で最新のGeForce RTX 5090には32GBのVRAMが搭載されていますが生成AIにはまったく足りません。生成AIを快適に動作させるには最低でも48GB、理想的には96GB以上のVRAMが必要とされることもあります。「最低192GBないと動かない」というのも出現しています。

普通はクラウドを使う

このように生成AIはハードウェア要件が極端に上昇したことから機材一式を揃えるのが大変であるためクラウドサービス上での利用が一般的です。

お金で動かすローカルAI

機密情報を扱う企業などでどうしてもローカルで動作させたい場合はNVIDIA のH100やA100などの高性能GPUが利用されます。これらは数百万円もする上に品薄という状況で調達するのも一苦労することでしょう。

低コストなローカルAI

またこのようにハードウェア要件の高い生成AIを個人レベルでローカルAIをやっている人も少なからずいるようです。主にクラウドサービスで動かすと垢バン確実なスケベな画像生成や動画生成という需要のようです。このような需要にはユニファイドメモリアーキテクチャを採用するMac StudioやRyzen AI Max+ 395などを搭載したパソコンにメモリを積めるだけ積む方法が一般的です。

備考

メタルラックなどに大量のPCを並べて、ローカル生成AIをバッチ処理で24時間ブン回して、出来の良いコンテンツを選び出し、FANZAマーケットプレイスで販売するというビジネスにしている人もいるようです。

関連項目

• ディープラーニング
• 機械学習
• 人工知能