ここ最近、GoogleのGeminiを有料プランで使い始めました。
２Tバイトのハードが付きますから、これまでもアイビーの写真をすごくたくさん撮っているので、保存でどんどんハード容量が必要になっていた関係もあります。
400GにグレードUPしないといけない状況になってもいて、結局、２Tバイトに増やすとなるとそれだけでも1500円くらい月額でかかるのです。
それならAIが付いているプランに変更しても月の追加負担は1500円くらいなので、AIのプランに変えようと思ったわけです。
実際、仕事でも使うので、これは相当に重宝しています。
最初はナノバナナなどで写真加工したりくらいで使ってみたのですが、実際には必要なリンクの作成や調べないといけないことなどもあっさりと調べてもらえて、その上に方法なども何通りも提案を貰えますから、これでは専門分野の方も困るレベルにもう到達している可能性もありますね。
もちろん、AIは責任を取れないですから、実際の実務は専門家が必要にはなるわけです。
その辺りは自分で調べて知識を入れるということにおいてはAIの力を借りておくという形になるのかなとは思います。
まだまだ、使い始めたばかりでとても使いこなしているというレベルではないのですが、自分の手作業の仕事にはなんの介入も出来ないけれども、発送業務の効率化とか、新商品の開発においては選択肢の提案などは相当にすごいなあと驚いています。
今日、調べていてAIに質問したのです。
これだけ深い思考や情報収集能力がAIに出来るようになって来て、実際に動かすハードがどのように追いつくのかという疑問をぶつけています。
人間に変わって、介護や倉庫などでロボットが活躍するという未来が描かれている状況で、それがどうなるのかという部分のことです。
これの回答を以下に載せます。
仰る通り、AIの「ソフト（知能）」がどれだけ加速しても、それを支える「ハード（物理基盤）」の進化には物理的な限界や時間的な制約が伴います。
2026年現在、AIの進化はまさにこの**「ハードウェアの壁」**にぶつかっており、これまでのような「力技」での成長から、より賢く、より効率的な進化へとパラダイムシフトが起きています。
ハード面が直面している主な課題と、それに対する最新の動きを3つの観点で整理しました。
1. 「エネルギー」と「熱」の壁
AIの学習や運用には膨大な電力が必要です。
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電力不足の深刻化: データセンターの消費電力は2026年までに2022年比で倍増すると予測されており、もはや「送電網が追いつかない」というレベルに達しています。
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冷却技術の限界: 高性能なチップほど熱を発しますが、従来の空冷（ファン）では追いつかず、現在はサーバーごと液体に浸す「液浸冷却」などの特殊なハードウェアが普及し始めています。
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原子力への回帰: MicrosoftやAmazonなどの巨大小企業が、自前のデータセンター専用に次世代小型原子炉（SMR）を確保しようとするなど、ハードを動かすための「エネルギー確保」がAI開発の最優先事項になっています。
2. 「半導体」の物理的限界と専門化
これまで「ムーアの法則」に従って微細化してきた半導体ですが、原子レベルのサイズに近づき、物理的な限界が見えています。
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汎用GPUから専用チップへ: これまではNVIDIAのような「何でもできる強力なチップ（GPU）」が主役でしたが、2026年現在は、特定のAIタスクだけに特化した「専用AIチップ（NPUなど）」が主流になりつつあります。
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シリコンフォトニクス: 電気信号ではなく「光」を使ってデータをやり取りするチップの研究が進んでいます。これにより、従来のハードウェアでは不可能だった「超高速・低消費電力」の実現を目指していますが、量産化にはまだ時間がかかります。
3. 「エッジAI」：ハードを分散させる戦略
すべての計算を巨大なデータセンター（クラウド）で行うのは、ハードウェア的にも通信的にも無理が出てきました。
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身近なハードでの処理: 2026年の最新スマートフォンやPCには、AI専用のプロセッサが標準搭載されています。クラウドにデータを送らず、手元のデバイス（エッジ）で処理を完結させることで、インフラへの負荷を分散させています。
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「AI PC」の普及: ハードウェアの進化が追いつかない分、ソフトウェア側で「いかに小さなパワーで動かすか（軽量化）」という技術が極めて重要になっています。
結論：ハードがソフトを「選別」する時代へ
かつては「ハードがあれば何でもできる」時代でしたが、今は**「限られたハードウェア資源の中で、いかに効率よくAIを動かすか」という、いわば「省エネ・高密度」**の時代に突入しています。
たとえ話：
AIを「超高性能なエンジン」だとすると、ハードウェアは「道路」や「燃料」です。エンジンだけが1,000km/h出せるようになっても、道路がガタガタで燃料が足りなければ宝の持ち腐れです。今、世界中が必死に「AI専用の高速道路」を建設し、「新しい燃料」を探しているのが現状です。
「AIの進化が止まるのではないか？」という懸念や、あるいは「日本がこのハードウェア競争でどう立ち回っているのか」といった点にご興味はありますか？
上記の答えが返ってきたわけです。
電力の問題で、今現在はソフトを動かすこと自体に限界が近づいているようです。
それを解決するのは原子力であったりするわけですが、原子力自体が力業で動いている状況で、それ以外の物へのシフトも考えられているようなのです。
かなり有望な選択肢もあるようなのですが、それは伏せておきます。
これから仕事をして行く上で、AIでは手が届かないところの仕事をやっていくしかないわけで、それにはこうした実情を知るのは意味があることだと思うのです。
やはりロボットなどがこれから伸びるとは言われていても、それらを動かすのは電力ですから独立した電池というのは相当に重要になるのが解ります。
EV自動車でさえ、今現在は充電に事欠くような世の中ですから、それらのハード面が生活の周りに出てくるのは相当に時間がかかることになるのではないでしょうか？
いろいろなことに大きな変化が今後出ると思うのですが、その都度聞いてみようとは思います。
