- 中国科学院自動化研究所は、脳にヒントを得たAIシステム「SpikingBrain 1.0」を発表した。これは、信号がある場合にのみニューロンを活性化するメカニズムであるスパイク計算に重点を置いており、従来のモデルと比較してエネルギーを節約し、処理を高速化する。
- テストでは、SpikingBrainの小型版が400万トークンのプロンプトをChatGPTの100倍以上速く処理し、消費電力はわずか20Wで、人間の脳の電力消費量に相当する。
- 70億パラメータと760億パラメータの2つのバージョンが開発され、約1500億トークンで学習されている。これは一般的なLLMと比較すると控えめな数だが、長いデータシーケンスの処理において優れたパフォーマンスを発揮している。
- SpikingBrainは、MetaX Integrated Circuits（上海）が製造した数百個のMetaXチップ上で数週間安定して動作し、Nvidiaチップへの依存を置き換える可能性を示した。
- 潜在的なアプリケーション：医療文書、法的記録、高エネルギー物理学データの分析など、膨大なデータを高速で処理する必要がある分野。
- これはニューロモーフィックコンピューティングにおける画期的な進歩である。脳を模倣して効率を高める研究方向であり、人間の脳が情報を処理するのに必要なのはわずか20Wであり、SpikingBrainはこのレベルに近づいている。
- 利点：
- AIのエネルギー消費量を削減し、テクノロジーを持続可能で環境に優しいものにする。
- Nvidiaチップに依存しないためコストが削減され、AIへのアクセスが民主化される。
- 「ビッグデータ、スモールタスク」のLLMモデルに代わる「AIネイティブ」の脳型AIの時代を切り開く。
- 課題：広く商用化される前に、さまざまな実際のシナリオにおける安定性と信頼性を検証するためにより多くの時間が必要である。
📌 SpikingBrain 1.0システムにより、中国は脳型AIにおいて大きな一歩を踏み出したと発表した。400万トークンをChatGPTの100倍速く処理し、消費電力はわずか20Wである。国内のMetaXチップ上での安定動作は、Nvidiaからの脱却を可能にし、持続可能でエネルギー効率の高いニューロモーフィックコンピューティングの時代を切り開くことを証明した。広く採用されれば、SpikingBrainは世界のヘルスケア、法律、金融分野でゲームチェンジャーとなる可能性がある。
