## クラウドからエッジコンピューティングへのシフトクラウドベースのAI推論は非常に高価になっています。トークンコストは劇的に下落しているにもかかわらず—スタンフォードのデータによると、GPT-3.5相当のモデルの価格は2年間で280倍に低下—企業は依然としてAIワークロードにかかる支出の爆発的な増加に直面しています。特に、高度な推論モデルやAIエージェントを扱う場合、単純な推論タスクよりもはるかに多くのトークンを必要とするため、問題はさらに深刻です。これにより、チャンスが生まれます。AIモデルがより効率的になり、ハードウェアが向上するにつれて、特定のワークロードを個人デバイス上でローカルに処理することが経済的に合理的になり始めています。デロイトが示したフレームワークは、3つの異なる展開シナリオを特定しています：クラウドハイパースケーラーは最先端モデルを必要とする複雑で実験的なワークロードを処理し、オンプレミスインフラは遅延が重要な予測可能でセンシティブなワークロードを担当し、エッジデバイス（個人用コンピュータを含む）は、小規模なモデルを用いたリアルタイムタスクを処理します。重要な洞察は？ 分散型AI処理の時代に突入しつつあるということです。## AMDの答え：Ryzen AI HaloプラットフォームCESで、AMDは注目を集めるMI440X GPUよりもはるかに重要な製品を発表しました：それがRyzen AI Haloです。Q2に発売予定のこのミニPCは、次のコンピューティングサイクルにおける重要な位置付けを示しています。仕様は次の通りです：- 16コアCPUアーキテクチャ- 128GBの統合メモリ容量- グラフィックスコプロセッサを備えた統合AIプロセッサ- 合計AI計算能力：(Trillion Operations Per Second)（1兆回の演算/秒）これは一般消費者向けではありません。AIアプリケーションをローカルで構築するエンジニア向けの開発者プラットフォームです。128GBのメモリプールにより、数十億のパラメータを持つ大規模なオープンソースAIモデルをデバイス上で直接実行可能です。これらはOpenAIやAnthropicの最先端モデルと競合しませんが、複雑な実世界のタスクには十分な性能を持っています。## この製品がAMDの未来にとって重要な理由Ryzen AI Haloは、爆発的な売上を達成することはないでしょう。高価で専門的、ニッチな製品だからです。しかし、これはAMDの戦略的思考において深い意味を持ちます。同社のより広範なAI PCラインナップはすでに重要な機能を備えています。Ryzen AI 400シリーズは60 TOPSを提供し、今月出荷開始されました。一方、HaloのRyzen AI Max+プロセッサは128GBのメモリ全容量をサポートし、1280億パラメータのモデルを実行できます。今日のAI PCは大きな制約に直面しています。処理能力は不十分で、利用可能なメモリは制約されており、メモリ供給の課題も続いています。しかし、これは一時的な摩擦であり、永続的な制限ではありません。## 避けられない収束Claude Codeのようなコードアシスタントはすでにプログラミングのワークフローを変革しています。比較的高度なAIモデルを搭載したノートパソコンベースのAIモデルはどれくらい先の話でしょうか？3年？4年？軌道は一つの方向を指しています。AI推論をローカルで実行することで、クラウドAPIの継続的なコストを排除し、データのプライバシーを維持し、遅延をほぼゼロに抑えることができます。これらの利点は相乗効果を生みます。同時に、デバイスに遠隔サービスを問い合わせさせることは、最終的には無駄に思えるようになるでしょう。## 明日の市場に向けたポジショニングAMDはもはやNvidiaとデータセンターで競争しているだけではありません。同社は、インテリジェントな処理がユーザーに近い場所で行われるコンピューティングパラダイムに向けて準備を進めており、個人デバイスが有能なAIプラットフォームとなりつつある未来に備え、その重要な役割がますます明確になっています。Ryzen AI Haloは今日のニッチな製品です。明日の強力なローカルAIプロセッサはそうではないでしょう。AMDは、そのシフトが到来したときに価値を獲得できるよう、今その基盤を築いています—進化するAIエコシステムの複数の層で価値を取り込むために。
AMDのRyzen AI Halo：ローカルAI処理が業界を再形成しようとしている理由
クラウドからエッジコンピューティングへのシフト
クラウドベースのAI推論は非常に高価になっています。トークンコストは劇的に下落しているにもかかわらず—スタンフォードのデータによると、GPT-3.5相当のモデルの価格は2年間で280倍に低下—企業は依然としてAIワークロードにかかる支出の爆発的な増加に直面しています。特に、高度な推論モデルやAIエージェントを扱う場合、単純な推論タスクよりもはるかに多くのトークンを必要とするため、問題はさらに深刻です。
これにより、チャンスが生まれます。AIモデルがより効率的になり、ハードウェアが向上するにつれて、特定のワークロードを個人デバイス上でローカルに処理することが経済的に合理的になり始めています。デロイトが示したフレームワークは、3つの異なる展開シナリオを特定しています：クラウドハイパースケーラーは最先端モデルを必要とする複雑で実験的なワークロードを処理し、オンプレミスインフラは遅延が重要な予測可能でセンシティブなワークロードを担当し、エッジデバイス（個人用コンピュータを含む）は、小規模なモデルを用いたリアルタイムタスクを処理します。
重要な洞察は？ 分散型AI処理の時代に突入しつつあるということです。
AMDの答え：Ryzen AI Haloプラットフォーム
CESで、AMDは注目を集めるMI440X GPUよりもはるかに重要な製品を発表しました：それがRyzen AI Haloです。Q2に発売予定のこのミニPCは、次のコンピューティングサイクルにおける重要な位置付けを示しています。
仕様は次の通りです：
これは一般消費者向けではありません。AIアプリケーションをローカルで構築するエンジニア向けの開発者プラットフォームです。128GBのメモリプールにより、数十億のパラメータを持つ大規模なオープンソースAIモデルをデバイス上で直接実行可能です。これらはOpenAIやAnthropicの最先端モデルと競合しませんが、複雑な実世界のタスクには十分な性能を持っています。
この製品がAMDの未来にとって重要な理由
Ryzen AI Haloは、爆発的な売上を達成することはないでしょう。高価で専門的、ニッチな製品だからです。しかし、これはAMDの戦略的思考において深い意味を持ちます。
同社のより広範なAI PCラインナップはすでに重要な機能を備えています。Ryzen AI 400シリーズは60 TOPSを提供し、今月出荷開始されました。一方、HaloのRyzen AI Max+プロセッサは128GBのメモリ全容量をサポートし、1280億パラメータのモデルを実行できます。
今日のAI PCは大きな制約に直面しています。処理能力は不十分で、利用可能なメモリは制約されており、メモリ供給の課題も続いています。しかし、これは一時的な摩擦であり、永続的な制限ではありません。
避けられない収束
Claude Codeのようなコードアシスタントはすでにプログラミングのワークフローを変革しています。比較的高度なAIモデルを搭載したノートパソコンベースのAIモデルはどれくらい先の話でしょうか？3年？4年？軌道は一つの方向を指しています。
AI推論をローカルで実行することで、クラウドAPIの継続的なコストを排除し、データのプライバシーを維持し、遅延をほぼゼロに抑えることができます。これらの利点は相乗効果を生みます。同時に、デバイスに遠隔サービスを問い合わせさせることは、最終的には無駄に思えるようになるでしょう。
明日の市場に向けたポジショニング
AMDはもはやNvidiaとデータセンターで競争しているだけではありません。同社は、インテリジェントな処理がユーザーに近い場所で行われるコンピューティングパラダイムに向けて準備を進めており、個人デバイスが有能なAIプラットフォームとなりつつある未来に備え、その重要な役割がますます明確になっています。
Ryzen AI Haloは今日のニッチな製品です。明日の強力なローカルAIプロセッサはそうではないでしょう。AMDは、そのシフトが到来したときに価値を獲得できるよう、今その基盤を築いています—進化するAIエコシステムの複数の層で価値を取り込むために。