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ロバート・ハロックがAI PCが単なるバズワードではない理由、新しいハードウェアアクセラレーターがどのようにしてよりスマートで高速、そしてよりプライベートなコンピューティングを実現しているか、そして明日のラップトップにおいてAI機能がグラフィックスと同じくらい不可欠になるために何が必要かを明かします。インテルのエコシステム戦略、CPU、GPU、NPUの実際の違い、そしてAIの主流採用への長い道のりについて議論します。これらすべてがAI Insideポッドキャストの次回エピソードで取り上げられます。
これはAI Insideエピソード70、4月30日に録音され、2025年5月17日土曜日に公開されます。
インテルのロバート・ハロックがAI PCの台頭について語ります。このエピソードのAI Insightは、patreon.com/aiinsideshowの素晴らしいパトロンの皆さんによって可能になりました。気に入っていただけたら、ぜひそちらに行って直接サポートしてください。独立したポッドキャスティングを可能にしてくださってありがとうございます。
AI Insideの別のエピソードへようこそ。私はホストの一人、ジェイソン・ハウェルです。ジェフ・ジャービスがインタビューに参加しています。とにかく、彼はすぐに登場します。始める前に、素晴らしいインタビューが控えていますが、その前に少し言わせてください。パトロンは素晴らしいです。もっと言うべきかもしれません。patreon.com/aiinsideshow。リク・シュルールスは私たちの素晴らしいパトロンの一人です。サポートありがとうございます。それは本当にこのショーの健全性を可能にしています。
今日のトピックはAIPCです。それは一体何なのか、なぜそれが必要なのか、私たち全員がそれを持つとどういう意味を持つのか。インテルのロバート・ハロックが我々のゲストであり、彼はこれらすべての問題と多くのことをカバーするのを手伝ってくれます。今すぐ始めましょう。
ショーにロバート・ハロックをお迎えできることを嬉しく思います。彼はインテルのエンスージアストチャネルセグメントの副社長兼GMです。ロバート、お会いできて、そして今日AI Insideにゲスト出演していただき光栄です。時間を作っていただきありがとうございます。機会をいただき感謝しています。今日はどんなことが気になっていますか？
ええ、ご存知の通り、AIは私たちの仕事の仕方、創造の仕方、計算の仕方を形作っています。おそらく他の何よりも。そして、インテルは本当にAI PCを、過去数年間でクラウド上やこれらの巨大なクラウドベースのサーバーなどで見てきたものを、より私たちの日常のデバイスに持ち込む大きな変曲点として見ているようです。それが今日の私たちが本当に興味を持っている話題です。これらのAIモデルを私たちのマシンに持ってくるという動きです。
まずAI PCについて、基本的なレベルから始めましょう。インテルが会社としてAI PCについて話すとき、それが何であり、なぜ今がAI PCへの移行について話す重要な時期なのかについて、概要を教えていただけますか？
はい、その質問に答えるために人々が知っておく必要があると思うことが2つあります。まず、AI PCと言うとき、私たちが意味しているのは、オフラインでAIのことを行うコンピュータのことです。インターネット接続なし、はるかに個人的で、はるかにプライベートです。あなた自身のものがあなたのコンピュータ上にあります。それが一つ目です。
もう一つ重要なことは、そのAIのことを実行するには、特別なハードウェアが必要ではありませんが、あればはるかに高速です。そして、インテルがAI PCと言うとき、私たちはこのローカルアクセラレーティングハードウェアを使用したオフラインアプリケーションについて話しています。そして、それらのPCはAIベースのワークロードの実行速度が20倍か30倍速くなるかもしれません。
では、アーキテクチャの違いと、それらが何が異なり、どのようにユニークなのかについて少し話し合えるかもしれません。なぜなら、私がAI PCを考えるとき、頭の中では、ああ、それはこれらすべてのことができるけれども、それはまた一種の通常のPCでもありますよね？それはAIに特化しているわけではなく、標準のPCよりもAIワークロードを処理する能力がはるかに高いだけです。アーキテクチャの観点から見て、それを非常に異なるものにしているのは何ですか？
私はAI PCがバズワードであることを認識し、受け入れることが重要だと思います。それはバズワードです。なぜなら、それは私たちが何か新しく、違うものがあることを伝えるのに役立つからです。しかし、層を剥がしていくと、インテルや他のすべての業界のプレーヤーが本当に言っているのは、AIがコンピュータを毎日使うことの大部分になると私たちは信じている、そしてインテルも信じているということです。
そして、各個人がその現実に遭遇するとき、それはあなたがどのようにコンピュータを使用し、どのようなアプリを使用するかによって異なります。しかし、これは避けられません。誰もがこれを持つことになります。そして、それが完全に成熟段階に達するとき、おそらく2027年か2028年頃、集合的に私たち全員が、これらすべてのものが存在するための本当に堅牢で安定した基盤を必要としています。そして、そのような作業を3〜5年前から始める必要があります。それが、私たちが今旅の中にいる場所です。
これが主流になり、至る所に存在するまであと2〜3年先ですが、最終的には、企業がパフォーマンス、バッテリー寿命、エネルギー効率など、PCの基本として私たちが気にするすべてのものを提供する次の方法です。AIはただ次のものです。
そのスタックでのインテルの役割は何になるのでしょうか？明らかにチップと基本的なハードウェアですが、NvidiaがCUDAを持ち、ソフトウェアを持っているように、インテルもそれに参加するのでしょうか？そして、インテルは以前のように、ブランド付きのインテルハードウェアでも潜在的にプレイしますか？その計画がどこに、そしてPCだけでなく、電話やその他のものにも取り組む可能性はどうですか？
はい、はい。PCの部分についてのみ話すことができます。電話やタブレットについては話せません。インテルにはそこに計画はないと思います。しかし、インテルがどこに関わっているのか、私たちが何を手伝っているのかについて話すとき、それは私が今3つのことを言うつもりですが、話しながら自分を修正するかもしれません。
しかし、3つのコンポーネントがあると言います。この巨大な業界を可能にする部分があり、それはほとんどの人には見えません。AIソフトウェアを実行することは非常に複雑なソフトウェアスタックであり、実際には3Dグラフィックスに似ていて、私たちが知っているように、それにはドライバー、フレームワーク、API、ランタイム、ライブラリが必要です。そして、AIも全く同じです。
そして、それはAIが多くのミドルウェアを持つ複雑な場所であることを意味します。そして、それが一つ目のインテルが取り組んでいることです。これらすべてのフレームワークとランタイムが、私たち自身のOpenVINOフレームワークに加えて、人々が棚から取り出したいと思うかもしれないものが、AI対応のすべてのエンジンでインテルハードウェア上で動作することを確認しています。それが一つ目です。
二つ目は、私たちはこの巨大なISVネットワークを持っています。インテルは、もしそれ以外のことがなくても、企業間関係において素晴らしいです。そして、私たちは彼らから彼らのソフトウェアがどこに向かっているのか、それで何をしたいのか、どのエンジンを使用するのか、どのAPIやフレームワークを使用するのかについて膨大な量の情報を収集し、それを使って私たちのロードマップを導いています。
ISVと関わり、彼らが機能を構築するのを助け、市場に出し、それが最適化され、高速であることを確認すること。それが私たちがすることの二つ目です。そして三つ目は、これらのAI体験が広く人々に伝えられることを確認することです。それはエンドユーザーかもしれません、それはあなた方自身かもしれません、だから今日私たちは話しています、それは小売パートナーや流通業者かもしれませんが、大量の教育が行われなければなりません。
そして、それもまた、あなたがポッドキャストやウェブページで出会う可能性がある範囲でのみ部分的に見えるだけです。しかし、それらがインテルが取り組んでいる大きな3つのことです。それは一部ソフトウェア、一部教育、一部エコシステム構築です。そして、私たちはハードウェアを基本的なテーブルステークスとして見ています。
そのような小道具として、私たちはインタビューの直前に地下室に降りて、90年代に私が取り組んだインテルウェブタブレットというものを拾ってきました。これは市場に出なかったものです。私はこの非常に珍しいバージョンを持っています。これが実際のタブレットでした。
私はAdvanced Publicationsで働いていて、私たちはこのメディアパートナーでした。あなたはソファに座って、巨大なコンピュータに座る必要がなかったのです。ラップトップはまだあまり大きくなかったので、あなたは150フィート以内のソファからサーフィンすることができました。それはWi-Fiを使用せず、Bluetoothも使用せず、インテル独自のものを持っていました。それは取り組むのにかなりクールでしたが、市場に出ませんでした。
しかし、今では折りたたみ式デバイスがありますね、それらは素晴らしく、同じ痒みを満たしますが、それは証明しています。この「コンピューティングがあらゆる場所にある」という必要性は、常に異なる形で存在していたということです。
そのとき、インテルの役割は興味深いものでした。なぜなら、あなたがやっていることの一部も業界を推進するのを助けていると聞いているからです。ここでは、これはタブレットのアイデアがAppleが言うよりはるかに前に存在する可能性があるということを言うためのものでした。そして、この変化に備えて、ハードウェア製造業者と協力して、どのような役割をインテルが長期的な開発の観点から果たしていますか？
実際、システムレベルではそれほど多くのことが変わる必要はありません。明らかにCPUについていくつかの作業が必要ですが、システムレベルでは実際にAIモデルは小さくなってきています。ローカルAIの寿命の約2〜3年で、実際に物事が小さくなり始めるポイントに達しました。
一時期、これらのシステムにはもっとメモリ、もっとメモリ帯域幅が必要かもしれないと思っていましたが、控えめなハードウェア上でもはるかに優れた、より小さなLLMの開発を見てきました。画像生成についても同じことが言えます。それは常に良くなっています。テキスト全般は、多くの計算能力を必要としません。
最近では、AIの問題に投げかけているパフォーマンスの量、つまり必要なパフォーマンスの量は少し平坦化し始めたと思います。しかし、グラフィックスのように永続的に成長し続けるでしょう。
そしてそれはすべて、CPUの賢明な選択以外に、コンピュータの残りのハードウェアについてあまり心配する必要はないという場所に私を導きます。しかし、1年前には同じ答えを持っていなかったでしょう。
はい、あなたはAI PCが何に使われるかについて少し話していますね。明らかに言語、画像生成などです。そして、私がこれらのマシンについて考えるとき、多くのオープンモデルがあることに気づきます。メタがLlamaでやっていることについてニュースポッドキャストで話したばかりでした。このアイデアは、これらのモデルを取り、マシンに置くことができるというものが何度も出てきます。
私が従来の標準的なPCから来ている所で、私はMac Studioを持っていて、それを使ってポッドキャストを操作しています。そして私は少し好奇心があります。私のマシンでそのいくつかを行うことができます。そして、AI PC、本当にこれを処理するために完全に駆動されているPCがあります。
有形の観点から見て、消費者や個人ユーザーがAI PCに進むことに興味を持っている場合、彼らが選択する理由は何ですか？彼らはこのモデル作業のいくつかを行うことができるマシンを持っているとき、彼らは具体的な例があれば、彼らのマシンから得られないAI PCから何を得ているのですか？
はい、これは波で来ると思います。そして、すでにエンタープライズまたは商業空間は本当にAIに興味を持っており、積極的に採用しています。非常に積極的に採用しています。なぜなら、何千ものエンドポイントを管理し、それらに関する情報を収集し、おそらく予防的なメンテナンスを行い、ウイルスや脅威の保護を行うための多くのツールがAIに移行しており、それらはより高速で、より賢くなっています。それはクールです。
エンタープライズはその道を十分に進んでいます。クリエイティブもそこに向かっています。今日市場にあるAIモデルの多くは、ある種のクリエイティブ出力に焦点を当てています。物体認識、写真から削除するために何かを分類する、または写真に追加するために物体を検出することなど、これらは今日市場にあるマルチメディアを修正するモデルの種類です。
最後の波、つまり大きな幅広い採用波は、実際にはある程度静かなものになるでしょう。それはオペレーティングシステムやオフィスツール、ウェブブラウザがAIを内蔵しているような場合です。そして、これらは積極的にAIとして宣伝されない場合もあります。それらは単にAIモデルを使用しています。なぜなら、それが彼らが達成しようとしていることのために最もパフォーマンスが高く、エネルギー効率の良い方法だからです。
そして、それはおそらく大したことなく、ポンプと状況なしに行われるでしょう。我々全員が「ああ、実際にAIがここにある。祖母も使っている、母も使っている」と言う瞬間があるでしょう。まだそこまで達していませんが、そうなるでしょう。
あなたは電話やその他のことに関わっていないと言いましたが、ショーでAI特有のハードウェアについてこの概念について話します。ジェイソンはRabbitを持っていますが、それは棚に置いてほこりをかぶっています。そして、Humaneがあり、PCがあり、電話にもAIがあります。
一般的なレベルで、ローカルで何が重要か聞きたいと思います。あなたは最初に、インターネットから切断されていることが重要だと言いましたが、それはローカルだということを言うだけの方法で、切断されている必要はないですよね？プライバシーが最も重要なのか、パーソナライゼーションが最も重要なのか、ローカライズされたAIを非常に強力にする要素は何ですか？
そして質問の後半部分は、インテルではなく、どこかで、将来的にAI特有のガジェットの開発があるかもしれないと思いますか、それともそれは単なるちょっとした現象だったのでしょうか？
私はまず二つ目から答えます。エンスージアストCPUの観点から、つまり私がインテルで運営しているマーケットから見ると、AIはパーツの一部の成分になるだけでしょう。私たちは、市場にスタンドアロンのAIウィズバンを販売する計画はありません。なぜなら、それに対する大きな需要がないからです。
私たちは、CPUに内蔵されたアクセラレーターがソフトウェアロードマップで起こっていることを快適に処理できると信じています。
あなたの最初の質問は、ローカルAIの利点は何かでしたね。
ええ、プライバシーとセキュリティが大きなものです。AIについて人々に尋ねると、通常それが最初に出てくるものです。なぜなら、あなたのデータがクラウドに入ったときに何が起こるか本当にわからないからです。そして、もちろん古い言い方があります。サービスが無料なら、あなたが商品です。
そして、このオフラインAIのことで、あなたはそれをすべて回避することができます。だから、あなたが積極的に意識的にプライバシーを意識しているなら、これは素晴らしい発展です。なぜなら、今あなたはこれらの本当にクールなツールを利用でき、それらを使用するためにあなたのものをインターネット上に置く必要がないからです。
私はそれが大きくて明らかなものだと思いますが、私たちと私たちの直接のビジネスパートナーにとって、おそらく主な利点は、私たちがパフォーマンスパワーエリアまたはPPAと呼ぶものです。特定のサイズのCPUに対してどれだけのパフォーマンスを顧客に提供できるか、それは直接的にあなたのエンジニアリングの能力、特定の価格ポイントを満たす能力、市場での顧客満足度を反映しています。
そして、ハードウェアを正しく取得すれば、それは私たちを市場で人々が求めているものとうまく合わせてくれます。
ハードウェア製造業者もソフトウェアやモデルメーカーも皆がこれらの利点を宣伝しようとするなら、有名な「Intel inside」というフレーズが「AI Intel inside」または「AI inside」に変わるのではないかと思います。それが中にあるからこれらすべての利点が得られ、それはインテルであり、インテルを信頼するということを強調し始めますか？それは実際に文字通りの客観的現実になっています。
ユーザーまたは開発者が利用できるソフトウェアのスタック全体を見ると、まず、それを使用したい開発者と、そのアプリを実行しているユーザーの両方のためにフレームワークをサポートする必要があります。プロセッサベンダーとして、そのサポートが必要です。
私たちは他のどの会社よりも多くのフレームワークをサポートしています。実際、AMDとQualcommを合わせたよりも多くのオフラインAIフレームワークをサポートしています。私たちは40万、おそらく45万の機能を稼働させています。AIの機能が稼働しており、それはまたQualcommとAMDを合わせたよりも多いです。
ランタイム、ミドルウェア、ライブラリ、ツール、量子化器など、チェーンのあらゆるステップについても同じことが言えます。私たちはより多くのものを持っています。なぜなら、私たちはエコシステムを構築しているからです。それは私たちにとって重要な目標です。
そして、AI市場で起こっていることの状況を見ると、あなたは信頼について話していましたが、AIの購入をする場合、明らかにその物を信頼したいです。なぜなら、あなたはそれを3〜5年間保持するでしょう。ほとんどの人はそうします。
私はインテルが安全な賭けだと思います。明らかに私はここで働いているのでバイアスがかかっています。しかし、市場で利用可能なもの、それがどのようにパフォーマンスを発揮するか、AIソフトウェアでどのような選択肢があるかを見ると、インテルは圧倒的にリードしています。圧倒的にです。
そして、私はそれが一定量の信頼を与え、人々がそれを見ることを願っています。しかし、それは終わりのない仕事であり、私たちはそれに取り組み続けます。
それは本当です。それは決して完全に終わることはありません。ジェフ、あなたはインテルでのAI insideに言及しましたが、それは私が数ヶ月前にバルセロナのMobile World Congressにいたときのことを思い出させました。私はAIブースを通り過ぎました。あなたはMobile World Congressに行きましたか？
いいえ、それは私の同僚が行った商業的な発表でした。
ええ、とにかく私はこれを通り過ぎました。もちろん、ポッドキャストはAI Insightと呼ばれています。だから、これを見た瞬間、私は商標侵害で訴えています。私たちはあなたを追いかけています。
わかりました、私の弁護士に伝えます。私はすぐに証明されたと思いました。
とにかく、AI PCの3つのプロングと、最後のものが、機能そのものを作り、AIという用語をステップアウトさせ、その代わりにこのことが役立つことを行うだけ、またはこれが役立つ機能であるというだけになり、その会話でAIがあまり必要でなくなるというあなたの話について考えていました。
アクセシビリティの観点からAI PCについて話すとき、もっとカジュアルなAIユーザーやまだ学んでいる人、この技術が何に価値があり、どのように役立つかを理解する初期段階にいる人々がたくさんいます。彼らはAI PCを購入するかもしれない顧客の絶対的なアバターではないかもしれません。それとも私は間違っていますか？この種のものは、一般的な、AIに新しく、まだ理解を得ている人々に訴えることができるのでしょうか？その能力は、その視点の人にとって失われているのでしょうか？
それはユーザーペルソナに関係します。私たちはこれをすべての会社のマーケティング界の内部事情と考えています。どのようなユーザーにこれが訴えるのか、ということです。その方法で考えることは役立ちます。なぜなら、それはそれらの人々に到達する能力を向上させるからです。だから、それは建設的な双方向の会話ですが、私たちはしばしばそれについて話しません。
とはいえ、ツールを作成し、それが最も活用する人々を見つけることを期待するだけです。そして、その問題に関して、私は平均的なユーザー層、つまり単に請求書を支払い、メールを送るだけの人々は、まだ2〜3年先だと思います。そして、それは大丈夫です。これは技術的な旅であり、そこに到達するのに長い時間がかかるでしょう。
実際、私はグラフィックスについてよく考えます。振り返ってみると、皆さん、プロセッサ内のグラフィックスは一度嘲笑されました。これは何ができるのか、なぜこれがここにあるのか、これでゲームをプレイすることはできない、無駄なスペース、なぜこれに対してお金を払うのかなどと言われました。
そして今、それは現代のCPUを持つ上で不可欠な部分です。Windowsインターフェイスやウェブブラウザを実行するには、それが必要です。そして、私はそれが、プロセッサへの革新的だが静かな追加として、AIが着地する場所だと思います。それは決して消えることはなく、私たちは振り返ってこの分かれ道を見ることができるでしょう。
しかし、今ここで、500ドルのラップトップを探しているジョン・Q・パブリックにとって、AIはおそらく彼らの注目を集めないでしょう。それは大丈夫です。なぜなら、それは波で来るからです。
あなたは何度かグラフィックスに言及しました。私はすごく愚かな質問をしますが、私を悩ませ続けている質問で、あなたが説明してくれるかもしれないと思います。
AIチップとグラフィックスの接続は意図的だったのか、それとも偶然だったのかということです。それは一種の鶏と卵の質問です。競争相手に言及するが、Nvidiaがグラフィックスチップを作っていたからこの位置にいたということを完全に理解したことはありませんでした。そして、あなたが説明したように、それは少し理解できるようになり始めましたが、グラフィック機能のハードウェアとAIを結びつけたものについて、その接続を私に説明していただけますか？なぜその結婚が他の何かではなく起こったのですか？
そうですね、聴衆の皆さんへの説明として、小学校の数学に戻ると、行列（マトリクス）がありました。当時はそれは2×2の単純なものでしたが、それを博士論文のバージョンに拡大すると、それがAI行列、人工知能になります。それは行列数学上で実行されます。
行列数学と言うとき、それは言葉に意味を割り当てることを意味します。例えば、「チップ」という言葉を言ったとき、それはポテトチップなのか、マイクロチップなのか、木のチップなのか、誰にもわかりません。そして、これらの数値行列を使用して、文の中でのそれらの言葉を分類します。
だから、これはすべて行列数学です。カテゴリ化、予測可能なワークロードです。GPUはそのようなものを好みます。それはグラフィックスカードが得意とするものです。
なぜそれが得意なのか、グラフィックスの仕事がそれを必要とするようになったのか、それは素晴らしい質問です。それは行列数学の問題が、他の大きな数学の問題と同様に、複数の構成ステップに分解できるからです。GPUは非常に幅広いです。それは同時に並列で大量の情報を処理することができます。
だから、それはGPUを行列数学の問題に対して一意に適しているものにします。それらは大きくて簡単にハードウェア全体に広がります。対するCPUは最大でも24または32のスレッドを持つかもしれませんが、GPUでは何百または何千ものスレッドを持つことができます。
教授、これは本当に私を助けています。私はこの質問について何度も何度も考えていました。もう一つの繋がりがあります。また鶏と卵のような話ですが、グラフィック処理は存在していました。グラフィックプロセッサを作り、使用する人々は、これらはグラフィックプロセッサだと考えたのか、それともこれらは行列プロセッサであり、多くの用途があると考えたのでしょうか？
人々はそれらをグラフィックプロセッサと考えていましたが、私たちはそのように考えていませんでした。それとも彼らは「私たちはグラフィックプロセッサを作った、そしてワオ、それらはまた新しいものにも役立つ」と言ったのでしょうか？どちらが先でしたか、鶏と卵のどちらでしょうか？
私はそれが発明の古典的な物語だと思います。それは実際には小さな一歩による天才です。最初に、固定パイプラインを持つGPUがあり、特定の一連のことしかできませんでした。それはクールでした。
そして、プログラム可能なパイプラインに進みます。まだグラフィックスのみですが、今やリストから選ぶのではなく、想像できることをGPUにさせることができます。それはクールです。
そして、非同期シェーダーの時代に入ります。これはGPUでの計算が速度を上げ始める時です。なぜならそれはゲームで使用されているからです。この時期、学術界で多くの作業が行われていました。これは2010年頃です。
そして、その学術界はGPU内蔵のPCと、サーバー作業とローカルPC作業の組み合わせを使用していましたが、学術界ではGPUをさらに多くのことに使用できるという「アハ」の瞬間がありました。しかし、それはゼロから100に一気に行ったわけではありません。ゲームでは、他のすべてのものを最終的にアンロックするまでに、途中で多くのことが起こっていました。
それで、ゲーム、データセンター、そしてAIという順番でした。
それは本当に、それは本当に私に役立ちます。ジェイソンが知っているように、私はこの質問を十数回したことがあります。それは本当に魅力的です。誰がゲームがこの信じられないほど世界を変える技術の次のステップへの橋になると予測したでしょうか？それは本当に役立ちます。ありがとうございます。
ゲームがしばしばPC、つまりコンピュータの世界を変える技術を推進しているのが見てとれます。過去50年間でコンピュータは何度も死んだと言われてきましたが、決して死んでいるようには見えず、常に新しい機能を拾い上げているようです。
最も重要なことは、ゲームがPCについて人々が考えることや書くことの多くを推進しているように思えることです。私はそれがまだ真実だと思いますし、AIを次のレベルに引き上げるものの大部分は、ゲームでの信頼性のある印象的な実装だと思います。
そのような瞬間が、「実際、このAIのことは私に役立つ、今私はその価値がわかる」と考える人々の次の大きな波をアンロックする可能性があります。だから、それらはすべて関連しています。
これがあなたを怒らせるかもしれませんが、メディアでは、しばしばポルノがビジネスモデルに関して私たちより先を行っていることを認めています。そして、次の本で早期の印刷の変化についても書いています。鉛の文字から写真的に撮影された文字、ラスター処理の使用への大きな飛躍がありました。
そして、この技術がテレビで利用可能であることに気づきました。ああ、私たちはそれを使って写真用紙に文字を描くことができます。それが媒体における大革命につながりました。だから、それは手に入れた技術と、あなたが持っているアイデアに帰着すると思います。それを使うことができ、適応させることができ、他の用途に使うことができます。
そして、インテルは実際に2016年頃からサーバーで本番環境対応のAIツール、ワークフローを持っていました。それは10年前のことです。そして、それ以前にも私たちのAIフレームワークを持っていました。AIの拡張機能を搭載した最初の消費者向けCPUは、消費者向けでは2018年だったと思います。それはSkylakeというコードネームの一種でした。
だから、私たちはこれをしばらくやってきましたが、大きな革新はモデルからより多くのパフォーマンスを絞り出すことにありました。それは過去数年間に何度か起こりましたが、それがこれをクラウドのペットプロジェクトから「ヘイ、多分これをコンピュータで行うことができる」という段階に引き上げた大きなことでした。
そして、それが今まさに起こっていることについて多くのニュースがあります。今朝、Llamaconでのザッカーバーグとサッチャ・ナデラが、これらの巨大なモデルがラップトップ、もちろんPC、AI PCに快適に収まっていることについて話しているのを見ました。そして、インテルはローカルAIの動きをAIの次の主要なステップとして見ているのでしょうか？
次の主要なAIは、おそらく数ステップだと思います。セキュリティまたはエンタープライズは非常に良く見え、クリエイティブにはまだヘッドルームがあり、非常に良く見えます。一般的なオフィス生産性はそこに向かっており、進むべき余地があります。そして、ゲームはおそらく約2年後、そして広範な受け入れはおそらく2028年頃です。
しかし、その時までに約70〜80%のコンピュータが、実行可能ファイルを起動できるだけでなく、内部に実際のAIアクセラレーターを持つと考えています。それが役立つでしょう。
そして、そのコンピュート内部と言うとき、私たちはGPUについて長々と話していました。それらがいかに効率的で、タスクにどれだけ適しているかについて。ニューラルプロセシングユニットはどうですか？それはこれらのデバイスにどのように結びついていますか？それは両方の混合ですか？一方が他方より優れていますか？これは私がいつも持っていた質問です。
ショーの前半で、私たちはソフトウェア開発者と話した審査委員会について話しました。その委員会には約100人のソフトウェア開発者が座っています。それはただのロードマップ共有の取り組みです。私たちは彼らが何をするかに対して、どのように私たちのパーツを構築するかを把握する必要があります。
手元に数字を持っていないので、概算します。2025年、26年に登場するワークロードの約30%がNPUに、40%がGPUに、残りがCPUに向かうと言いたいです。このNPU（ニューラルプロセシングユニット）は新しいものですが、まだワークロードの少数派を占めています。
なぜなのか、GPUは可能な限り速く何かを完了させるのに信じられないほど高速です。GPUは素晴らしい選択です。だから、コンテンツ制作会社は100%GPUを使用しています。
しかし、他のもの、例えばカメラエフェクトやテキストのスペルチェック支援、リアルタイム翻訳など、常にオンだが、オンになっていると多くの電力を使用する可能性があるものはどうでしょうか？それらはNPUに行きます。
NPUは実際にはそれほど能力が高く、強力である必要はありません。なぜなら、それらはバッテリー寿命を消耗したり、電力を無駄にしたりするものよりも、CPUやGPUに送信する高性能のものを処理するように設計されているからです。それが大まかな内訳です。
NPUとは何か、それは行列数学のみを処理するアクセラレーターです。GPUはより汎用的です。それは「GP」汎用的なユニットを意味します。それを聴衆に言っています。私はあなたたちが知っていることを知っています。しかし、その汎用性は電力を増加させます。スピードを得ますが、効率を失います。
そして、NPUはスピードを放棄して効率を得るものであり、プロセッサーが起こっている仕事に対して正確に適切なアクセラレーターを持っていない可能性がある奇妙なケースを回避できるようにします。
私たちの見解では、ソフトウェアメーカーがこれから行うことなので、AI拡張機能を備えたCPU、NPU、GPUのすべてが本当に必要です。そして、パートナーが「これが私たちがやっていることだから、乗り遅れるな」と言うよりも、もっと動機付けになるものを知りません。だからこそ、私たちはすべてをCPUに搭載しています。
協力して働くのは魅力的ですね。それを説明していただきありがとうございます。それは多くを明確にします。なぜなら、その質問が私によく出てくるからです。
現在、AIに関してインテルが直面している最大の内部課題は何だと思いますか？良かれ悪かれ、「インテルは何をしているのか」という会話が時々出てくるのを見ます。それは同じことがGoogleにも向けられていると思います。一方で、Nvidiaのようないくつかのプレーヤーとは対照的に、Nvidiaは本当に空気中の酸素の多くを奪っています。
現在、AI活動に関してインテルが直面しているいくつかの課題について知りたいです。会社の観点から見て、何がありますか？
顧客の認識が大きなものです。教育ですね。産業全体であっても、このような主要な新技術があるときには、まだ多くの教育が必要です。そして、それは本当に遅いです。本当に遅いです。
世界のいくつかの地域について考えています。例えば中国（PRC）には、何千ものインターネット接続されたネットカフェがあります。中国の多くの人々はこれらのネットカフェでのみゲームをプレイします。では、AIがゲーム市場でついに離陸し、これらのネットカフェがこのハードウェアを導入するために大きなアップグレードを行うとしましょう。
これらすべてのシステムをアップグレードすることは大きな取り組みですが、それでも、プレイに来る人々はそれについて知っていますか？もし知らないなら（答えはおそらく知らないでしょう）、これらの何千ものネットカフェの各々にトレーニングをするために人々を送らなければなりません。
そして、それをBest BuyやDixons、そして地球上の他のすべての主要な小売業者に対して繰り返さなければなりません。それは巨大な仕事であり、これは複数年の取り組みであるため、すべての人とコミュニケーションを取るための適切なソフトウェアを常に持っているわけではありません。
だから、問題は手の届くところにあります。ソフトウェアを稼働させることに関しては何の課題もありません。その点では業界をリードしています。パフォーマンスは素晴らしく、非常に堅牢です。私はそれに非常に満足しています。しかし、人々にそれについて教える必要があり、それには時間がかかります。それが大きなものです。
あなたはこの短い時間で証明したように、教育に本当に優れています。私はあなたから多くを学びました。あなたは新しい職名を持っていますね。インテルでの現在のあなたの仕事について説明してください。
私は、私たちがチャネルビジネスと呼ぶものを運営しています。ほとんどの人はNeweggやAmazonから購入できるエンスージアスト向けボックスCPUとして知っているでしょう。しかし、それはそれよりも少し広いです。
ASUSのnookのようなシステム、それに似たシステムがチャネルを通じて流れます。直接購入できるノートブック、それはチャネルを通じて流れます。私のチームと私はそれを監督しています。
どうもありがとうございました。あなたは本当に私に非常に役立ちました。そして、聴衆にもきっと役立つと思います。確かに、私にも役立ちました。このショーは本当に多くの教育についてのものです。
ジェフと私は時々、ショーを通じて学んでいると言います。しかし、私たちは本来的にAIの専門家ではありません。しかし、エピソードを行い、あなたのような専門家と話すたびに、私たちはさらに多くを学びます。ロバート、今日は私たちと一緒にいてくれてありがとうございます。
私の絶対的な喜びです、皆さん。これらは素晴らしい質問でした。そして、あなたの時間を感謝します。
再度、インテルからのゲスト、ロバート・ハロックに感謝します。それは素晴らしい会話でした。また、ジェフ・ジャービスにも感謝します。Jeffjarvis.comで彼の本をチェックできます。
ショーに関するすべての情報は、私たちのサイトainsideshow.comで見つけることができます。そして、もしこのショーが大好きなら、ポッドキャストを入手する場所でレビューやスター評価を残してくれれば、それは本当に役立ちます。
最後に、より深いレベルで私たちを支援したい場合は、Patreonで支援してください。patreon.com/aiinsideshowです。広告なしのショー、Discordコミュニティへのアクセスを得ることができ、エグゼクティブプロデューサーになるとAI Insideのシャツを手に入れることができます。
それは人気があるようです。なぜなら、多くの人がいるからです。DrDew、Jeffrey Marrachini、ノースカロライナ州アッシュビルのWPVM 103.7、Dante St James、Bono De Rick、Jason Neiffer、Jason Brady、そして最近エグゼクティブプロデューサーレベルで加わったAnthony Downsです。本当にありがとうございます。
視聴いただきありがとうございます。次の水曜日のAI Insideのニュースエピソードでお会いしましょう。さようなら、皆さん。
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