2030年までに、1兆個のパラメータを持つLLMの推論コストが90％以上削減される、ガートナーが予想
Publickey / 2026/4/2
📰 ニュースDeveloper Stack & InfrastructureSignals & Early TrendsIndustry & Market Moves
要点
- ガートナーは、2025年比で2030年までに「1兆パラメータ級LLM」の推論コストが90％以上削減される見通しを発表しました。
- 削減要因として、半導体/インフラの処理効率向上、モデル設計の革新、チップ利用率改善、推論特化シリコンの拡大、エッジデバイス活用など複数技術の組合せを挙げています。
- 予想は「最先端チップ前提（フロンティアシナリオ）」と「既存半導体ベンチマーク前提（レガシーブレンドシナリオ）」の2通りで示され、いずれも低コスト化が見込まれますが、レガシー側は絶対コストがフロンティアより高いとしています。
- ただし推論コスト低下が直ちに企業のAIコスト削減につながらず、AIエージェント利用（チャットボット比で5〜30倍のトークン処理）が普及することで、総コストが相殺される可能性があると警告しています。
米調査会社のガートナーは、2025年と比較した場合の大規模言語モデルにおける推論実行のコストが、1兆個のパラーメータを持つ大規模言語モデルでは2030年までに90％以上削減されるとの予想を発表しました。 この大きなコスト削減効果は、半導体およびインフラにおける処理効率の向上、モデル設計の革新、チップ利用率の向上、推論特化シリコンの利用増加、特定のユースケースに向けたエッジデバイスの応用などの複数の技術改善を組み合わせたことで実現されると、同社シニアディレクター兼アナリスト、ウ……
この記事の続きは原文サイトでお読みいただけます。
原文を読む →
