掲載済み (2026-04-04号)
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ガートナー予測:2030年までに1兆パラメータLLMの推論コストは90%以上削減される

原題: Gartner Predicts That by 2030, Performing Inference on an LLM With 1 Trillion Parameters Will Cost GenAI Providers Over 90 Percent Less Than in 2025

英語

掲載情報

概要

ガートナーは、ハードウェアの進化とアルゴリズムの最適化により、2030年までに巨大言語モデルの推論コストが劇的に低下し、AIの普及が加速すると予測しています。

詳細内容

ガートナーの最新リリースによると、2030年までに1兆パラメータ規模の大規模言語モデル(LLM)の推論コストが、2025年と比較して90%以上削減される見通しです。このコストダウンは、AI専用ハードウェアの性能向上、モデル圧縮技術(量子化や蒸留など)の洗練、およびエネルギー効率の劇的な改善によってもたらされます。推論コストの低下は、これまでコスト面で困難だった高度なAIエージェントやリアルタイムアプリケーションの広範な採用を可能にし、企業のデジタルトランスフォーメーションを次のフェーズへ押し進める要因になると分析されています。