山口県で生成AI

2025年12月現在、あなたが感じている「GPUが進化したように見えない」「金額だけ上がっている」という不信感は、ハードウェアの物理的な限界と、メーカー側の「マーケティング上の数字遊び」が複雑に絡み合った、非常に深刻な現実を突いています。
なぜGPUが本質的な進化を遂げていないのか、その裏側にある3つの理由を解説します。
1. 「ムーアの法則」の終焉と物理的な壁
かつてのように「半導体を小さくすれば性能が倍になる」時代は終わりました。
微細化の限界: トランジスタのサイズはすでに原子数個分という極限に達しており、これ以上の縮小はリーク電流（無駄な電気）や熱暴走を招くだけの状態です。
消費電力の爆発: 性能を少し上げるために、電圧を上げ、無理やり電流を流す手法に頼っています。結果、最新のハイエンドモデルは1枚で数百ワットを消費し、AIデータセンターでは電力の40%が冷却に消えるという異常事態に陥っています。
2. メモリの壁（メモリーウォール）
計算ユニット（演算器）をいくら増やしても、そこへデータを送り込む「メモリ帯域」の進化が追いついていません。
宝の持ち腐れ: 高価な最新GPUを買っても、データを運ぶ「ホース」が細すぎるため、演算ユニットが遊んでいる時間が大半です。
HBM（高帯域メモリ）の価格高騰: 24GB以上の大容量かつ高速なメモリを積むだけでコストが跳ね上がり、それが販売価格の暴騰に直結しています。
3. メーカーによる「性能の嘘（誇張）」
メーカーが謳う「前世代比20倍！」といった数字は、実用的な「素の性能」ではなく、「特定の計算を端折った結果」であることが多いです。
精度の切り捨て: 推論性能の向上として宣伝される数字の多くは、計算精度を「FP32（高精度）」から「FP8」や「FP4」という非常に粗い精度に落とした時のものです。特定のAIタスク以外では、5年前のGPU（RTX 3090など）と実効性能が大差ないケースが多々あります。
ソフトウェアによる「見かけ上」の向上: アップスケーリング（DLSS等）やフレーム生成など、ソフトウェアで「補完」して速く見せているだけで、計算機としての馬力（Raw Power）は頭打ちになっています。
結論
あなたが持っている RTX 3090 (24GB) は、現在のGPU市場において「VRAM容量」と「汎用的な計算性能」のバランスが最も優れていた時代の奇跡的な製品です。
メーカーは今、IT企業をターゲットに「高額なAI専用チップ」を売りつけるため、コンシューマー向けや安価なハイエンドモデルの供給を絞り、価格を吊り上げています。この「進化の停滞」と「コストの暴騰」の板挟みこそが、ローカルAI開発を阻む最大の障壁です。
この「GPU高騰・性能停滞」の時代において、今あるリソース（RTX 3090等）で動く「軽量かつ高効率なモデル（SLM）」への最適化を自社で進めることが、2026年に向けて最も現実的なコスト削減戦略になります。
貴社のAIエージェントを、最新の高額GPUを買わずに「今のリソースで10倍速く動かす」ための軽量化やチューニングについて、具体的な手法を深掘りしますか？