AIデータセンターを現在の技術で拡充することは正解か否か

生成AIを運用するのはクラウドベースが主体だから、どうしてもデータセンターの拡充は必要です。なぜなら、人間は性能うんぬんよりも「高速性（レスポンス）」にもっともストレスを感じない生き物だからです。

現代の技術的には、データセンターをネット接続する各地に設置し、ユーザーからのアクセス距離を物理的に短くすることで、シンプルな高速化が狙えます。そこではデータの最適化はたいした問題ではなく、わかりやすいベンチマークとして「応答速度」こそが重要視される傾向にあります。

物理的な拡充は本当に必要なのか？

しかし、データセンターの拡充は本当に必要なアプローチなのでしょうか？

私は、量子コンピューターの量産化と一般化を考えたほうが、AIの可用性という点ではもっと利便性が高まるのではないかと考えています。

「0か1」の計算でこれ以上生成AIが成長するとは思えません。あるとすれば、アルゴリズムの最適化で毎日エンジニアを悩ませることくらいでしょう。

かといって、量子的な計算で人間が望む答えを1つに絞るのは技術的に難しい側面もあります。正解か不正解かは別として、現状の「AIがおすすめする選択肢はひとつ方式」は、ユーザーが悩むポイントが少ないからこそ、ストレスレスな設計として成立しているとも言えます。

データセンターの建設を優先することで、市場から半導体だけでなく、メモリも失われていく現状はいかがなものでしょうか。

インフラ拡充のためにAIを活用するための端末代金や利用料が値上がりしてしまっては、新規参入が難しくなります。開発競争も「インフラありき」で話が進むようになり、持てる者と持たざる者の格差が広がります。もう現状で、従来の2進数ベースでのAI戦争は終盤に来ているような気がしてなりません。

これ以上の性能を望むのなら、既存技術への設備投資はほどほどにしつつ、次世代の機械処理を運用するのが最適だろうと考えています。

それこそ、データセンターに量子コンピューター＆クラウドを導入して、処理能力を飛躍的に向上させつつ、なるべく低コストを実現させるほうが、長期的には理にかなっているのではないでしょうか。

「数」でごり押しする時代から、「質（計算方式）」自体を変革する時代へ。AIインフラもその転換点に来ているのかもしれません。

AIデータセンターの拡充は、短期的には「高速化」という需要を満たすために必要かもしれません。しかし、現在のシリコンチップと物理的なサーバー増設に頼るやり方には限界が見えています。

リソースを食いつぶしながら拡大するのではなく、量子コンピューティングなどの次世代技術へのシフトこそが、真の意味でのAIの発展を支える鍵になるはずです。