AIの未来
2030年・2035年の姿を、唯一誠実な方法で描く。具体的な名称を持つ予測、公表済みシナリオ、そしてすでに発注済みの設備投資。
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すでに発注済みのもの
近い将来は契約によってすでに決まっているため、異例なほど見通しが立てやすい状況です。公開ロードマップによれば、NVIDIAのRubinおよびAMDのMI400は2026年にラックへ搭載される予定で、〜600 kWのRubin Ultraラックは2027年を目標としています。HBM4は生産開始前にすでに売約済みです。発表済みのキャンパス——最大5 GWのHyperion、Stargateサイト群、Fairwaterの複製展開——は2028年にかけて段階的な日程が設定されています。ハイパースケーラーの設備投資ガイダンスが、少なくとも2026年までのすべての資金を裏付けています。
2030年：シナリオの分岐点
スケーリングは継続する（研究機関側の見方）。 H100ラックは約40kWの消費電力でファン冷却が対応できましたが、GB200ラックは約120kWに達し液冷専用で出荷されています。さらに2027年には約600kWのラックが発表されています。新設ホールはすべてコールドプレートを中心に配管が再設計されています。
収益逓減が起きる（懐疑派の見方）。 LeCunは現在のアーキテクチャではヒトレベルの知能に到達できないと主張し、経済的な批判者は減価償却スケジュールと循環的な資金調達を問題視する。このシナリオでは設備投資が2001年の通信業界と同様に修正され、当時の光ファイバーのように、次の何かのための安価で豊富なコンピュートを残す。注視すべき指標：設備投資見通しの引き下げ、GPU賃貸料率、リリースペース。
効率性の逆転（DeepSeekの教訓）。 コスト当たりの性能向上があまりに速いため、知能はコモディティ化する。価値は流通と統合へ移行し、電力需要は予測を下回る。指標：フロンティアモデルから数カ月以内にオープンモデルが登場し、トークン単価が利用量の増加を上回るペースで低下する。
記録に残る：明示されたスケジュール
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