ディーン・W・ボールの見解
サマリー
フロンティアモデルの訓練には巨額のコストがかかり、リリース後の数ヶ月でその一部が回収される。しかし、その後は競争が激化し、利益率が圧縮される。AIインフラの構築は米国経済に不可欠だが、限られた市場に依存している。
本文
これは非常に悪い状況です。特に、いくつかの業界のダイナミクスを考慮してください。フロンティアモデルは膨大なコストで訓練され、そのコストのかなりの部分は、広く利用可能な数ヶ月の間に回収されます。その期間が過ぎると、モデルはサブフロンティアとなり、競争が生じ、利益率が圧縮されます。遅延の1週間ごとに、ラボが会計をうまく機能させるための狭いウィンドウが侵食されていきます。元米国AIザールのデビッド・サックスによれば、進行中のAIインフラの構築は米国経済にとって不可欠であり、米国のAIサービスに対する機能的なグローバル市場を前提としています。誰も、米国政府がアクセスを許可する100社にフロンティアモデルを提供するために、1000億ドルのデータセンターを建設しようとはしていません。
