Scribble at 2026-08-30 07:32:32 Last modified: 2026-08-30 09:38:54

ここ数年は新興 AI テック企業や旧来の GAFAM などがベンチマークの性能を競って次々と最新の AI モデルを開発しリリースしている。まったく、５年前には研究者ですら予想していなかったであろう反響の大きさであり、いまや国家間での協定や条約あるいは関税などを利用した交渉や牽制や協力が活発になっていて、僕ら自身の生活や仕事にもご承知のように色々な場面で AI を利用した（と思われるものも含めて）成果が出てきているし、僕らの多くも AI を利用していることだろう。ここまでは AI でも言えるようなことであって、もちろん何度も繰り返す意味はないはずだ。

また、特に企業や行政などにおいては AI の利用にあたって方針を決めて運用を始めており、その原則として、AI スロップの禁止だとか決定プロセスへの人の介入を要求する（HITL: human in the loop）とか、これもおおむね（弊社のポリシーも含めて）多くの組織が似たような内容でルールやガイドラインを掲げている。もちろん、個人情報保護方針などと同じく、実際に社員がそれを理解し実施している保証はないから、既に AI の管理に関する認証が現れており、規格書や解説書が１万円を超える（それでも売れると見込んでいるのだろう）ありさまである。

ただ、オンラインでサービスを利用している人々にとっては関係があるし、僕らも Gemini を業務でもプライベートでも使うから関心はあるのだが、自分のローカル・コンピュータで AI を運用しているという状況で言えば、最新の高性能な AI モデルがオープン・ウェイト（AI モデルで言う「オープン・ソース」）で登場したからといって、これらは僕らのパソコンで使えるような代物ではない。実際、このテンセントの Hy4 Preview にしても、８ビットに量子化したモデルですら 1 TB を超えるサイズがあり、こんなものをグラフィック・カードのメモリだけにロードできるシステムなんて個人では、それこそ FX 成金やアラブの大富豪でもない限りなかなか組めないわけである。具体的には、NVIDIA のデータ・センターで構築するマシンに組み込むような HGX B300 や HGX Vera Rubin NVL81といったグラフィック・カードだと、一組だけで最大 2 TB を超える VRAM を搭載できる。なんだかんだ言っても、日本では既にこういう強力なシステムを提供するベンチャーが幾つか出てきていて、Getworks や TOMORROW NET のような事業者が増えている。特に、モデルのトレーニングはサーバ側で長時間の稼働が必要なだけであり、クライアント側とのレイテンシはさほど気にしなくても良いので、AI を機械学習の IaaS として提供する事業者は世界中から受注して同じサービスを提供できる。ただ、これらのシステムを自力で組むとなると、個人の家では電力会社への特別な交渉が必要となり、冷却装置などの設備も必要だ。もちろん、システム一式だけで安くても6,000万円はするはずであり、恐らくは Getworks が提供しているコンテナ型のデータ・センターのユニットを購入するのがもっとも簡単であろうが、どのみち運用を始めてからでも毎月のように数百万円の単位で保険代や電気代が必要となるから、渋谷区あたりのマンションを一棟丸ごとキャッシュで買えるていどの資産は必要だろう。

なので、『ASCII』のようなメディアがどれだけ騒いでいようと、ローカルで生成 AI を利用している殆どの人は気にする必要などないわけである。オンラインで利用するなら、利用しているサービスに関わるモデルの動向だけ気にしていればよいわけで、どれだけ中国や EU のモデルが高性能になって攻撃に使われるリスクが高まるとしても、どのみち僕らは自ら防ぐ力がないわけである。せいぜい、インターネットに接続されている大半のサービスに悪影響がないことを祈るだけだし、悪影響があってもリカバーできるような生活にしておくことも必要だ。そのためにこそ、"personal ISMS" のようなアイデアが必要ではないかと思う。