AI推論の新しい経済: インファレンスの重要性

AIモデルは単なる質問への回答を超えて、問題を考察する時代に突入している。この深い論理はコストを伴い、インファレンスはAIの計算コストを推進する主要な要因の一つになっている。

新たな独立ベンチマークであるInferenceMAX v1は、実際のシナリオでの計算コストを初めて測定するツールであり、NVIDIAのBlackwellプラットフォームが大規模AI運用で強力な性能と最高の効率を提供していることが示された。

分析によれば、500万ドルのNVIDIA GB200 NVL72システムは約7500万ドルのトークン収益を生み出すことができ、15倍の投資収益率を意味する。これは企業がAIインファレンスインフラを再考する方法に変化をもたらしている。

InferenceMAX v1は、複数のプラットフォームで人気のあるAIモデルをテストし、さまざまなワークロードに対する性能を評価する。これらの結果は透明で再現可能であり、AIコンピューティングの実際の経済を明らかにする。

NVIDIAのBlackwellプラットフォームは、ハードウェアとソフトウェアが緊密に統合されて動作するように設計されており、NVFP4精度形式を使用して効率を向上させながら精度を犠牲にしない。このアプローチは、実際の環境でのスケーラブルな性能を保証する。

AI業界はパイロットからAIファクトリーへと移行しており、データをリアルタイムでトークン、予測、ビジネス決定に変換するインフラを構築している。InferenceMAXのようなオープンで透明なベンチマークは、チームが適切なハードウェアを選択し、コストを管理し、サービスレベル目標を計画するのに役立つ。