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2026-10-29 11:35

AIの電力は小さいモデルで抑えられる?ローカルLLMと蒸留の考え方

【公式切り抜き】この動画は、ポッドキャスト「おちつきAIラジオ」ep.93 の公式切り抜きです。
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open.spotify.com/episode/2777KUO8ymlVqr01Uu5arT

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podcasts.apple.com/jp/podcast/id1841316430?i=1000780293753

この切り抜きはAIの省エネを考えるを軸に話している。AIの電力と水から始まり、最新動向は未調査まで進む。具体例と二人のやり取りを通じて、単純な賛否にしない見方を示す。視聴者は、判断するときの論点と留保を順に確認できる。

※発言は本編公開時点のものです。

▼目次
AIの電力と水
小さいモデル
専門特化とコスト
中身はブラックボックス
MoEと蒸留
DeepSeekの小型化
最新動向は未調査

【番組公式Webサイト】※お便りはこちら
ochitsuki-ai.com/

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#おちつきAI

【番組公式X】
x.com/ochitsuki_AI

【パーソナリティ(MC)】
▼しぶちょー
・AIエンジニア
・技術士(機械部門)
x.com/sibucho_labo

▼かねりん(金田勇太)
・KANERIN Podcast Studios 代表
・一般社団法人 地方WEB3連携協会 理事
x.com/kanerinx

【制作】
番組演出(トーク・BGM・効果音):Aviv Haruta
プロデューサー:金田勇太(かねりん)
制作:KANERIN Podcast Studios
著作:株式会社KANERIN
kanerin.co.jp

感想

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サマリー

AIの電力や水の消費について、効率化が進んでも利用量の増加で消費が増える可能性を話す。用途に応じて小規模なローカルLLMや専門特化モデルを使えば、電力・ハードウェア費・API利用コストを抑えられると説明する。MoEや知識蒸留によるモデル縮小、DeepSeekの戦略にも触れる一方、最新動向は十分に追えていないと留保する。データセンター全体ではAI以外の動画配信なども電力を使うため、AIだけを単純に問題視しない見方も示される。

AIの電力・水資源と利用量の増加
スピーカー 2
【ポイントを拾う】
KANERIN ああ、たかみさんね。はいはい。お会いしたよね。
たかみ え?いつ? KANERIN ポッドキャスト。ウィークエンドで。
たかみ あっ、来てくださった方ですか? KANERIN うん、たかみさん。ポッドキャストの人よ。
たかみ そうですか。いつも楽しく聞かせていただいてます。 KANERIN ありがとうございます。
スピーカー 1
たかみ ここ最近自分が気になっているのは、AIのエネルギー利用。 KANERIN おお。
たかみ ちょこちょこいろんなところで言われているように、やはりAIが使う電力や水などのリソースはかなりのものだと思います。
それでも他のデータセンターのエネルギー消費に比べれば、そこまで突出して高いものではないとも聞きます。
だからといって無視していいものではないと。
たかみ 以前有料版限定だったAIモデルが無料版でも使えるようになったり、有料版でも利用回数の制限が緩和されたりと、
そのたびによりエネルギー消費の少ないAIの運用技術ができたのかなと思ってたんですが、
最近AIのエネルギー問題について調査している人の話を聞く限りそうでもないようで。
どんどんどんどん使う量が増えとるってことかな。
そうなのかな。効率は良くなったのは確かだと思うけどね。
スピーカー 1
でもフェイブルみたいなのがさ、どんどん解禁されてきたらもう、それ電力ヤバいでしょ。
ヤバいでしょうね。
スピーカー 1
おはようございますフェイブル、ブワーって関与放射器みたいな。
スピーカー 2
イメージしたそうだね。
スピーカー 1
よくショート動画で流れてくるやつ。
AIが電気を食うなら発電所を買えばいいじゃない。
AIが水を使うなら効率の良い冷却技術を探せばいいじゃない。
という取り組みもそこここで聞きますが、
スピーカー 2
AI時代のワリアントアネットの人みたいな。
スピーカー 1
ねえ、思ったよ。なんだっけ?
パンがないならクッキー食べればいいじゃないだっけ。
なんかそんなようなね。
スピーカー 2
パンがないなら、
ケーキ食べなさいみたいな。
スピーカー 2
ケーキだね。たぶん。
スピーカー 1
政治家ね、イギリスかどうか。
スピーカー 2
言ってない説あるけどね。
スピーカー 1
言ってない説あんだ。とんだ汚名を着させられてるな。
小規模・専門特化モデルの利点
スピーカー 1
そうではなく、そもそもAI自体が
使用するエネルギー消費を抑えようという方向の取り組みは全くないのかと
疑問に思うところがありますと。
ローカルLLM規模の小規模な言語モデルでもできることが増えてきた。
今、何でもかんでもパラメータ数の多いクラウドLLMで処理すれば
何でも完璧としてしまっていいのかどうか。
もう少しタスクに合わせて小規模なモデルを使うことも考えていいのでは。
その辺は本当に進んでないのか。
と思うと落ち着いてAIの状況を見てていいのかと
ここ最近考えてます。
もちろん私が調べられてない範囲にもっともっといろんな工夫や実例があるかもしれませんが、
一度このような内容についても触れられるといいなと思ったりしてますといただいております。
スピーカー 2
ありがとうございます。
AIかける消費電力みたいな話ね。
スピーカー 1
なんか似たような話せんかった?
スピーカー 2
過去何回かちょくちょく触れてはいるとは思うけど、
ローカルLLMみたいなものが大きいモデルでいろんなタスクを乗せるとやっぱりちょっと効率悪いよねって話で
スピーカー 2
どんどんファインチューニングしたりとか
専門の使うやつを
スピーカー 2
チューニングして使った方が効率がいいよねって話は出てきているし
そういう方向にどんどん触れていくんじゃないのかな。
特に日本の戦略とかそっちだよね。
大きいモデルで戦うんじゃなくて
専業とかの医療だったり医療分野特化したみたいなものをちょっと生み出して
それを使っていきましょうみたいな。
スピーカー 1
それそういう流れになってるのは何でなの?
省エネだからなの?
スピーカー 1
もう勝てないから?
スピーカー 2
勝てないからも一個あると思うし
本当にタスク特化させるんだったらそっちの方が効率がいいからだと思う。
スピーカー 1
あ、そうっすか。
スピーカー 2
PCをやっぱりそもそも小さくできるし。
スピーカー 1
電力効率みたいなこと?
スピーカー 2
電力効率もそうだし
コスト?
スピーカー 2
コスト、それこそね。
いちいち他のところにあるデータセンターとかパソコンの中にあるLLMをAPI経由で持ってくるより
ローカルで使えた方がいいよねってのは当然あるし
自分たちが抱えてるところでね。
ってなるとやっぱりモデルが小さい方がハードウェアのお金も収まるから
なるべくそれしかやらないんだったら小さいモデルでやった方がいいという考え方もあるから
そういうところで専業とかのものを作ろうみたいな流れはだいぶ進んできているとは思う。
ブラックボックス化するLLMとMoE
スピーカー 1
そんな小さいモデルでそれこそローカルで動くようなちっこいのでなんとかなるものなの?
そんなちっこくない?フェイブルファイブみたいなのが相当なのが。
スピーカー 2
それはどこまでそいつにやらせるタスクを小さくできるかっていう話だとは思う。
スピーカー 1
めっちゃ専門一点特化みたいな。
スピーカー 2
この医療のこの分野の回答してくれるようなLLMですよみたいなのとか。
スピーカー 1
ちっちゃいのをいっぱいガーって置いておくわけね。結局大きくなるのさ。
結局同じことではないんだ。
スピーカー 2
同じことではないね。やっぱそのなんか大きいモデルも結局中でどういうふうに動いているかわからないよねっていうのはあって。
スピーカー 1
わかんないんだ。
ブラックボックス。
ブラックボックスなのよ。でそのLLMの中の挙動を研究する研究分野もあって。
スピーカー 2
それはなんか生物学に似てるって言ってるのね研究者は。
生き物の動きを観察して調べるようなそういう取り組みになるわけ。
スピーカー 1
観察してっていうそういうアプローチが生物学っぽいんだ。
スピーカー 2
脳みその動きを見るみたいなのとほぼ一緒だからさ。
こういう言葉が入っているときはどこが活性化してるかなみたいなやつを見ていくのね。
スピーカー 1
なんか自分らで作ったものなのにわからんってのは面白い。
スピーカー 2
わからないそうそう。何がどう動いているのかもうパラメーター数が多すぎてわからないから。
スピーカー 1
すでになんかもうじゃあわからない未知のものなんだね。
スピーカー 2
未知のもの。
それだけやっぱ無駄はあるよね。最近だとMOEって言ってそのなんか
あまりその全部を使わずに統括したやつがいて
スピーカー 2
エージェント的に振っていくみたいな動きをさせるんだけど
そうすると実質の実行のパラメーター数が減るから
使う電力が減るよねっていう形で
動かすんだけどLLMって。
スピーカー 1
オーケストレーションってやつっすか。
スピーカー 2
あ、そうそれに近い。オーケストレーションっていうといろんな
スピーカー 1
Aみたいな。前Kみたいな。
スピーカー 2
そうコントロールするか、そう指揮者みたいなやつがやる。
それを一個のLLMの脳の中でやってたりするのね。
そういう技術があるんだけど
そうすると実際の全部の総パラメーター数に関して対して
一個のタスクで使うパラメーター数を減らせるから結構エコだよね
みたいなそういう技術があったりして
知識蒸留とDeepSeekの小型化
スピーカー 2
そういうのもあるし、そもそもモデル自体をちっちゃくする。
知識上流って言ってね。エッセンスだけこうやって
モデルをちっちゃくするみたいな技術もあるから。
スピーカー 1
どんどんどんどんちっちゃくなっていく方向性。
スピーカー 2
そうだね。
スピーカー 1
でかいのはでかいので、クロードとかGPTがバンバンいくと。
スピーカー 2
うん。だからもうあんまり頭良くしすぎても
なんかもうよくわかんないっていう風になってきそうじゃない?
スピーカー 1
え、どういうこと?
スピーカー 2
実際になってるじゃん。もうフェイブルファイブ、フェイブルシックス出てきました。
フェイブルファイブの2倍の性能ですって言われても
多分よくわかんないね。我々には。
スピーカー 1
そうだね。何が起きてるのか?
スピーカー 2
わかんないし、本当に頭が良くなったのかも
なんかもうソムリエ的な感じで
ベンチマークはめっちゃすごいけど
スピーカー 2
うーんっていう、なんかだんだん使いこなせるようになってきそうな感じするじゃん。
だったら多分フェイブルファイブ相当の
スピーカー 2
なんかモデルが
なんと半分のパラメーターで実現できましたよみたいな
ちっちゃくなる方向に
いくんじゃねえかなと思うね。
スピーカー 1
それってなんかシックスとかってこう
レベルが上がってくと
上がって初めてそれができるの?
なんかちっちゃくできましたみたいな。
スピーカー 2
あーちょっとね、あんまりわかんないな正直。
スピーカー 1
両方同時の系譜なのかな。
先にやっぱ上に行くものがあって
全然アプローチとしては別だと思うよ。
スピーカー 1
別なんだ。
じゃあそういうアプローチじゃなくてこの縮小アプローチに
行くんじゃないかってことね。
スピーカー 2
それこそディープシークが取った戦略と一緒やね。
ディープシークって何?
スピーカー 1
どういう戦略?ディープシーク。
スピーカー 2
知識上流とかね。
スピーカー 1
知識上流。
大きいモデルから勝手にってのもあるけど。
スピーカー 1
あ、そっかそっかそっか。
なんかJATGPTのやつを勝手に
知識上流ってのして
めっちゃ
低コストで動く
同等のモデルできましたみたいな。
スピーカー 2
GPUを
いいの提供してもらえなかったから。
アメリカから。
だからしょぼいやつでしょぼくはないけど
そのちっちゃいやつでも
同じ性能で動くように小さいモデルを開発しなきゃいけないと。
そういう環境にいたから
知識上流して
スピーカー 2
このちっちゃいやつでも動く同じ性能の
ちっちゃいモデルを作ったみたいな。
スピーカー 1
そういう環境がなかったら
もう上競争だったかもしれないんだ。
AI電力問題への留保と他サービスとの比較
スピーカー 2
でもちっちゃくするって方向の技術だってのは
大きくするってアプローチが取れない人たちも取れたわけだから
全くその技術としては
分かれてるよねっていうのは
そこからは言えるんじゃねえかなとは思うね。
ただね正直、今最新の
そのトレンドを追えてるわけではないので
なんかAIと
なんだろうこの
電力消費みたいな話は
ちょっと調べて
他方理解に打ち込もうかなと思いました。
スピーカー 1
深いテーマだね。
スピーカー 2
いやでもね、これは結構
ずっとつきまとうと思う。
イーランマスクとかがね
宇宙になんか
ソーラーパネルとか打ち上げまくってくれない限りは。
スピーカー 1
ずっと増え続けてるでしょ今。
いや増え続けてると思うよ。
スピーカー 1
エネルギーは無限じゃないから
どっかで
頭打ちになるよね。
スピーカー 2
頭打ちになると思うね。
スピーカー 1
どんどんどんどんAIが高くなっていくか。
スピーカー 2
そう高くなってはいくけど
前もちょっとチラッと話したけど
それでも10%ちょいみたいなね
データセンター全体でいうと。
スピーカー 1
AIも関係ない全体。
スピーカー 2
そうそう。
どんどん上がっていくけど
じゃあネットフリの方が
使ってるよねみたいな話とかさ
スピーカー 2
なんか前チラッと言ったけど。
スピーカー 1
言ってたね。意外と
AIばっか言ってるけど。
スピーカー 1
そもそもネットフリが
スピーカー 2
ネットフリとかそういうのも結構
使ってってみたいな。
11:35

コメント

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