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気候科学者のゼーク・ハウスフォスターが Claude Code の利用データを分析した結果、AI エージェントは通常のプロンプトに比べ約 600 倍の電力を消費し、大手企業の報告値が実態を歪めていることが示された。
IEEE Spectrum は、現代の AI が乗算に依存し過剰な計算を行っている可能性について、Lizy K. John の見解を紹介している。
TechCrunch は、オメン AI が掲げるデータセンターの効率化計画が実際には機能せず、期待された成果を達成できていないと指摘しています。
Databricks の元 AI 責任者が、AI 技術の電力消費コストを最大で 1,000 倍削減できる可能性があると提唱している。
IBMは、AIデータセンター向けに世界初のサブ1ナノメートルチップ技術を開発し、人差し指の爪ほどのサイズに約1000億個のトランジスタを実装した。これにより、前世代比でトランジスタ密度がほぼ倍増し、計算性能とエネルギー効率が大幅に向上した。