• Copilot や Adobe Firefly などの生成 AI ツールは、遠隔地のデータセンターでタスクを処理し、かなりのリソースを必要とします。Intel Meteor Lake チップや AMD の NPU は AI 効率を向上させ、MSI の AI エンジンはタスクを自動調整します。
  • ローカル AI は Google Pixel 8 および Pixel 8 Pro スマートフォンで普及しており、大規模な AI モデルをローカルで実行することでサイバーセキュリティを強化する可能性があります。

Microsoft の Copilot AIは、1 秒あたり 40 兆回以上の演算が可能なニューラルプロセッシングユニット（NPU）を搭載することで、まもなく PC 上でローカル実行される見込みです。Intel は、これらの AI 最適化 PC が Copilot の多くの要素を直接処理し、クラウド処理による遅延を減らすことでパフォーマンスとプライバシーが向上することを期待しています。

PC での Copilot の使用

Windows 11 上の Copilot や、ChatGPT、Adobe Firefly などの生成 AI ツールは、遠隔地のデータセンターで大きなリソースとエネルギーを消費します。一方、Stable Diffusion や Llama 言語モデリングのようなローカルアプリケーションはローカルで実行できます。高品質な結果を得るには、高い処理能力、特に高速な GPU を搭載した PC が必要であり、かつては暗号通貨マイニングの中核でした。

関連記事:Microsoft の AI 再編により Windows が新体制に

Intel Meteor Lake チップの NPU や AMD の製品を含む最近のハードウェアの進歩により、AI 駆動 PC に関する議論が活発化しています。これらの低消費電力コンポーネントは、AI 処理効率を向上させ、生成 AI タスクをバッテリー駆動でシームレスに実行できるようにすることを目的としています。

MSI の AI エンジンは、ユーザーのアクティビティに応じてバッテリー、ファン速度、画面設定を自動調整することでノート PC のパフォーマンスを最適化し、ゲームパフォーマンスを向上させ、Word 文書用に設定を元に戻します。

関連記事:Intel、2025 年までに世界で 1 億台以上の AI PC を目標

開発中の AI

Google Pixel 8 および Pixel 8 Pro スマートフォンは、デバイス上での生成 AI をサポートする Tensor G3 チップを搭載しています。しかし、このハードウェアはまだ Bard AI、Copilot、ChatGPT のような大規模な AI モデルをローカルで実行することはできず、よりコンパクトなモデルに制限されています。ローカル AI のトレンドは PC を超えて広がっています。

AI のローカル処理は、データフローや知的財産タスクへのアクセスに関連するリスクを低減することで、サイバーセキュリティを強化できます。サイバーセキュリティコンサルタントの John Bambenek は、サードパーティのクラウドサービス侵害時のデータ損失の可能性を指摘しています。Microsoft の Copilot AI をローカルで実装することで、組織はデータの管理を維持でき、導入の主な障害が取り除かれ、CISO はより安全だと感じることができます。