ドクター: AIボックスがやってくる! 私たちは私たち自身を構築したり、ビッグテックが私たちのためにそれらを構築させたりすることができます。 ドクター: リチャード・ヘンドリックスが「The Box」について叫び続けたとき、誰もが彼がそれを失ったと思っていたのを覚えていますか? うん、狂った馬鹿が正しかったことが判明しました。 In HBO’s Silicon Valley, “The Box” represented the choice between decentralized platforms that empower users versus centralized hardware that locks them into corporate ecosystems. The Box は魔法の圧縮アルゴリズムではありません。Google のデータセンターに2年前必要だったモデルを実行できるエッジ AI ハードウェアです。 あなたを怖がらせるべきパターン The Pattern That Should Terrify You 2014年:Amazon Echoが登場し、「それは単なるスピーカーだ」と私たちは言った。 2018年:GoogleとAppleが独自のスパイシリンダーを開発。 2022年:チャットGPTがインターネットを破壊 誰もが頭を失う。 2025年:AMDは消費者向けチップを50トップで配信し、NVIDIA Jetsonは275トップで2400ドル。 2027年:Canalysは、新しいPCの60%がAI能力を持つと予測し、2024年に20%を上回る。AIコンピューティングは世界的に10倍に成長し、AI市場は1兆ドルに近づく見通しだ。 That 2027 deadline is where we decide if families own their AI or rent it forever from Big Tech. Here's What Just Changed Everything シングル 巨大なクラウドインフラストラクチャが必要なモデルは? 彼らのスケールアップされたしかし実用的なバージョンは、実際に購入できるハードウェアで実行されています - あなたがどこを見るかを知っているなら: 消費者/プロセッサの選択肢: AMD Ryzen AI Max+ 395: 128GBの統一メモリ、2800ドル、45-120W - Llama 70Bをローカルに4-8トークン/秒で実行できる唯一のプロセッサーデバイス NVIDIA RTX 4090: 24GB VRAM、1500ドル、350W - 強力だがメモリ制限、70Bモデルに対応できない NVIDIA Jetson AGX Orin: 64GB RAM, $2,400, 15-60W - edge AI に最適ですが、大型モデルでメモリ ウォールにヒット Enterprise Onlyソリューション: NVIDIA H100/H200: 80-192GB VRAM, $20,000+, 350-1000W - どのモデルでも実行できますが、サーバインフラが必要です。 Intel Gaudi 2/3: 96GB+メモリ、$5-8k、350-600W - 競争力のあるパフォーマンスですが、エンタープライズ価格と電力要件 リアリティチェック:AMD Ryzen AI Max+ 395は現在、 NVIDIAの消費者向けGPUは最大24GB(十分ではない)、エンタープライズカードは2万ドル、さらにJetson AGX Orinは64GBの壁に突入する。 たった AMDは統一メモリアーキテクチャを通じてこれを達成しました - CPU、GPU、およびNPU間で共有される最大128GBのLPDDR5Xは、デスクトップまたはラップトップに適した静かな、エネルギー効率の高いパッケージです。 The Linux Desktop Moment (But Worse) Windowsが最初に到着し、ネットワーク効果が始まり、Linuxがノルミアムに備えていた時点で、誰もがすでにマイクロソフトのエコシステムに閉じ込められていた。 今回のタイムラインは2～3年ではなく、数十年であり、賭けはあなたの家族のインテリジェンスであり、あなたのファイルマネージャーだけではありません。 Ready Player Oneでは、Wade Wattsは古いハードウェアからより良い仮想世界にアクセスすることを夢見ていますが、彼は良いものを手に入れることができません。 Why We Can Actually Win This Time Consumer hardware now matches the raw compute of cloud GPUs from just two years ago. You can run capable local models for document analysis, background automation, and routine AI tasks — but we’re not quite at real-time ChatGPT speeds yet. Think fast batch processing rather than instant conversation. The Hardware Gap Is Closing (But Not Closed): ハードウェアコストは毎年30%下がり、エネルギー効率は毎年40%向上しているが、新しいチップは12〜18カ月ごとに前世代に比べて2.8〜3倍のパフォーマンス増加をもたらし、ムーアの法則よりも速い。 TikTokの禁止からChatGPTのデータ削除の議論に至るまで、人々はようやく自分のデータが安全ではないことを知る。 Privacy Isn’t Abstract Anymore: Meta(Llama)、Mistral、DeepSeek、Alibaba(Qwen)は、現地で実行可能なモデルをリリースしています。 Models Are Becoming Commodities: 正直な技術的現実 What Can You Actually Do With 4–8 Tokens Per Second? 正直に言うと、これはまだ普通の家族には適していません。秒あたり4〜8トークンで、ほとんどの人々が期待しているスムーズなChatGPT体験を手に入れることはありません。 これは現時点で、現地のAIと実験したいテクノロジー愛好家、アプリケーションを構築する開発者、およびデータ主権のための便利さを取引したいプライバシー意識のユーザーのためのものです。 しかし、これが重要な理由です:タイムエッジのAIが家族向けになると、私たちはインフラストラクチャ、ソフトウェアエコシステム、コミュニティの知識を必要とします。 The Current Limitations: パフォーマンス格差:複雑な推論と多形的タスクにおいて、ローカルモデルはGPT-4o/Claudeにまだ遅れている メンテナンス負荷: セキュリティパッチ、モデル更新、ハードウェアの故障について責任を負います。 電力と熱:AI 24/7を実行すると、45～120Wの電力消費、熱生成、および潜在的なファン騒音に対処できます。 ソフトウェアエコシステム:Ollamaのようなプロジェクトで急速に改善している一方で、ツールリングには依然として不利な面があります。 これはまだプラグ・アンド・プレイではありません。それは「数多くの週末と多くの忍耐力を持つ有能なDIY愛好家」のようなものです。 あなたが実際に今できること If you’re technically minded: Start experimenting with Ollama, local models, and edge AI hardware 他の人のために何が効くのか(そして何が効かないのか)をドキュメントする このアイテムを構築するコミュニティに参加する: r/selfhosted, r/homelab, r/LocalLLaMA If you’re business-minded: エッジAIのセットアップとメンテナンスの周りにサービス経済が現れる 家族はデジタル主権を望むが、それをどのように構築するかを知らない If you just care about digital freedom: プロジェクト構築の代替案 船を造る最初の補助金を受けたAIボックスを買わないでください。 これをインターネットが分散化された頃を覚えている人たちとシェアする Cloud vs. Edge: The Real Numbers Cloud AI (ChatGPT Plus, Claude Pro): Upfront cost: $0 年間料金:240～600ドル(月20～50ドル) 3年間の合計: $720-$1,800 データプライバシー:あなたの会話は家を離れ、企業モデルを訓練します。 Edge AI (DIY Setup): Upfront cost: $2,500 (AMD Ryzen AI Max+ system) 年間費用: $100-$200 (電力、メンテナンス) 3年合計: $2,800-$3,100 データプライバシー: Everything Remains Local The math works: $2,500 one-time hardware cost versus $20–50/month subscriptions forever. But the real value is privacy. We are at the 1993 Moment (われわれは1993年の瞬間にいる) In 1993, you could still choose a decentralized internet. By 2003, the platforms had won. 2025年には、まだエッジAIの主権を選ぶことができます。2027年までに、複数の業界予測は、大きな転換点をプロジェクトします。 で、 生態系も閉じ込められています。 60% of new PCs will be AI-capable AIコンピュータは世界で10倍に成長する Pied Piperの、プラットフォームではなくユーザーにサービスを提供する分散型テクノロジーのビジョンは、ようやく技術的に可能になりました。 しかし、窓は永遠に開いていません。 The Bottom Line 問題は、あなたがそれを作るか、それともビッグテクノロジーがあなたのためにそれを作るかです。 The next 2–3 years will determine whether families own their AI or rent it forever. The hardware exists. The models are available. The only missing piece is the decision to act. , with そして ハードウェアは存在します モデルは利用可能です 市場はそれを必要とします 唯一の問題は、誰がそれをコントロールしているかです。 業界アナリストは2027年までに、AIはほぼすべてのビジネスソフトウェアに統合されるだろうと予測している。 世界で利用可能なAIコンピュータが10倍に成長すると予想 AI市場が1兆ドルに近づく 私たちは未来を構築しているのか、それとも単にデジタル自由の戦士としてコスプレをしているのか。
