AIバブルBU

   *孫 *孫2**投資回収ﾘｽｸ*AI技術開発ﾘｽｸ中国の DeepSeekﾘｽｸ*冷却水確保ﾘｽｸ*電力確保ﾘｽｸ**資金調達**資金調達ｲｰﾛﾝ批判OpenAI は 2024 年に50 億ドル（約 7,500 億円）の損失*創業者死亡ﾘｽｸ*

⇔ 25/11/21時点観測 オープンAIは非上場だが、1兆4000億ドル（約220兆円）にのぼる巨額投資を進めている。

 　

【循環投資取引1】 　　　　　  ┓ 　 レイヤー ◗

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▼ あ ▶ ◗ ⇔ 米政府10基の原発購入と保有 25/11/20；トランプ政権は、人工知能（AI）を支えるデータセンターや国内製造業の復活に必要な電力の不足に危機感を強めている。米政府は電力需要の急増に対応するため最大10基の大型原子炉を購入・保有する計画を進めていて、米エネルギー省の当局者カール・コー氏が19日、この異例の枠組みの詳細を説明した。同氏によると、日本による対米投資5500億ドルのうち、最大800億ドルがウェスチングハウス・エレクトリック製の新型原子炉建設に充てられる見通し。どこに建設するかを検討しているところだ トランプ政権のエネルギー政策には、原発建設を加速する大統領令や、閉鎖された原発の再稼働を支援する政府資金も盛り込まれている。今年5月に署名された大統領令は、2030年までに10基の大型原子炉を着工する目標を掲げていた。

▼ あ ▶ ◗17◖

▼ あ ▶ 【循環投資取引2】25/11/18 米マイクロソフトと米エヌビディアは18日、人工知能（AI）開発新興の米アンソロピックに合わせて最大150億ドル（約2兆3000億円）を投資すると発表した。アンソロピックは両社の顧客として、マイクロソフトのクラウド基盤とエヌビディアの半導体を使って高性能なAIを開発する。エヌビディアが最大100億ドル、マイクロソフトが最大50億ドルをそれぞれ投資する。

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⇔ 電力と送電網 データセンターはもはや、都市の近くや通信ハブにある必要がなくなる。ギガワット級の電力を消費するAI拠点は、既存の送電網（グリッド）に頼るのではなく、天然ガス、原子力、再生可能エネルギーといった「発電所の隣接地」に建設される（コロケーション）のが主流になる。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

⇔ OpenAI；AI 研究開発を行う SoftBankG；投資を行う　 Oracle；ｸﾗｳﾄﾞｲﾝﾌﾗｽﾄﾗｸﾁｬを提供

⇔ 電力 Stargate の建設地には、合計で1.2 ギガワットの巨大な電力容量が供給される。これは、約 75 万世帯に電力を供給できる規模に相当 人口200万人規模だから札幌市か京都市分くらいに匹敵　 *.今から原発考えても遅すぎる。　 🔸

⇔ 【電力効率のArm】AI時代を迎え、クラウドコンピューティングを取り巻く環境は根本的に変化しつつあります。複雑な学習と推論のワークロードが飽くなきコンピューティングニーズを駆り立て、クラウドデータセンターへの要求は膨大になっています。AIサーバーは今後数年間で300%以上増加すると予想されており、その規模拡大のためには、電力効率はもはや競争優位性ではなく、業界の基本要件となっています。今日、私たちはメガワットではなくギガワット単位でデータセンターを設計しており、この世界では電力効率が収益性を決定づけます。これは、過去35年間ArmのDNAの一部であり続けてきた電力効率と同じです。

　

【DCﾗｯｼｭ】25/11/07; 三菱地所は2030年をめどに米国にデータセンターを14棟建設する。クラウドサービスを手掛ける米テック大手を誘致する。総事業費は約2兆3000億円になる見通し。米国のデータセンター市場は世界最大で、足元でも需要が急速に伸びる。不動産のような他業種にも進出の動きが広がってきた。 【三菱重工】 　　　　　  ↔┓ ◗

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⇔ ﾜﾝｻｲｸﾙ2年で1000倍、２ｻｲｸﾙ4年で100万倍、３ｻｲｸﾙで10億倍。

*AGI*

 

▼*AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）AGIは人間のような汎用的な知能を持つAIで、学習や問題解決を自律的に行う能力を持つ。10年も経たずに実現し、人間に代わって人類の加速度的な進化を牽引していく。　 *ASI（Artificial Super Intelligence：人工超知能） ASI＞AGI

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crystal ⇔ ﾜﾝｻｲｸﾙ2年で1000倍、２ｻｲｸﾙ4年で100万倍、３ｻｲｸﾙで10億倍

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⇔ 【分散SLMとArm】；エージェント型 AI に活用する企業がスケーラブルでコスト効率の高いAIを求める中、Arcee AIはこの変革の最前線に立っています。AIが単一の大規模モデルではなく、複数の専門SLMが連携するシステムとなる未来。このアプローチはエージェントAIワークフローを強化し、企業は顧客サポートの自動化、不正検出、リアルタイムの意思決定といったタスクに10、20、あるいは30ものモデルを並列に導入することを可能にします。Arm CPU上で分散SLMを実行することで、企業は大規模なワークロードを並列処理し、効率性、拡張性、そしてコスト削減を最大限に高めることができます。業界をリードするArcee AIのモデルとArmベースのCPUを組み合わせることで、企業は今日から高性能なSLMを導入できるだけでなく、将来的にはエージェントAIプラットフォームの選択肢として選ばれるでしょう。

* * ⇔ 25年12月31日までに10億AIｴｰｼﾞｪﾝﾄ作成　* *SLM（小規模言語ﾓﾃﾞﾙ） ・SLMはLLMの論理的な代替として急速に普及。 ・今日のAIに革命をもたらしています。特定のタスク、データ、要件に合わせて設計され、パラメータ数が大幅に少ないため、高速、効率的、そして費用対効果に優れています。大規模モデルに匹敵するパフォーマンスを提供しながら、ハードウェアコストと運用コストを大幅に削減します。 ・ Arcee AIは、費用対効果の高い推論に最適化されたSLMに特化しており、エンタープライズワークフロー、エッジアプリケーション、エージェント型AIシステムに最適です。 効率性とスケーラビリティを最大限に高めるため、Arcee AIはArmベースのCPU上でモデルを実行でき、パフォーマンス、費用対効果、スケーラビリティの独自の組み合わせを活用しています。

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▶ 【SOX 半導体株指数】　 月足26ヵ年 ◗あれだけ大きかったITﾊﾞﾌﾞﾙが相対とても小さく映る。

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