生成AIの競争軸が「モデルの大きさ」から「いかに安く、速く動かすか」へ移るなか、フランスのスタートアップKogがGPU活用の常識に一石を投じています。TechCrunchの記事では、AIエージェント型ワークフローにおいてGPUは効率が悪いという見方に対し、Kogが異なるアプローチを示していることが紹介されています。
「GPUはエージェント型ワークフローにはあまり適していない、という考え方は誤解かもしれない。フランスのスタートアップKogはそう見ている。」
AIエージェント時代のボトルネックは「学習」より「推論」へ
元記事のタイトル「Kog is going deeper to squeeze more inference out of GPUs」は、日本語に訳すなら「KogはGPUからより多くの推論性能を引き出すため、さらに深く踏み込む」といった意味になります。
ここで重要なのは「inference（推論）」という言葉です。AI業界では長らく、巨大モデルをどう学習させるかが注目されてきました。しかしChatGPTのような生成AIが実用段階に入り、企業がAIエージェントを業務に組み込もうとする現在、より大きな課題になっているのは、学習済みモデルを日々どれだけ効率よく動かせるかです。
AIエージェントは、単に1回質問に答えるだけではありません。複数のツールを呼び出し、検索し、判断し、再実行し、ときには長いタスクを何ステップにも分けて処理します。そのため、従来のチャットボットよりも推論回数が増えやすく、GPUコストが膨らみやすい構造を持っています。
「GPUはエージェントに向かない」は本当か
AIエージェントの処理は、必ずしも大規模な行列計算を連続的に流し込むような、GPUが得意とする典型的な処理ばかりではありません。細かい処理が断続的に発生し、待ち時間やメモリアクセス、タスクの切り替えが増えるため、「GPUを十分に使い切れない」という指摘があります。
しかしKogの視点は、この前提そのものを問い直すものです。つまり、GPUがエージェント型ワークフローに不向きなのではなく、ソフトウェアや実行基盤の設計がまだ最適化されていないだけではないか、という見方です。
「Kogは、GPUがエージェント型ワークフローに適していないという見方に対し、それは誤解である可能性があると考えている。」
この発想は、今後のAIインフラ競争において非常に重要です。NVIDIA製GPUの需要が高止まりし、クラウド利用料も高額化するなか、企業にとっては「より多くのGPUを買う」よりも「いまあるGPUをどれだけ使い切るか」が現実的な課題になっています。
日本企業にも直結する「推論コスト最適化」の波
国内導入が進むほど、AIの運用費は無視できなくなる
日本でも、コールセンター、社内ナレッジ検索、営業支援、ソフトウェア開発、バックオフィス自動化など、生成AIの業務導入が急速に進んでいます。PoC段階では利用人数も限定的で、API料金やGPUコストは大きな問題になりにくいかもしれません。しかし本番導入が進み、数千人規模の社員や顧客が日常的にAIを使うようになると、推論コストは一気に経営課題になります。
特にAIエージェントは、1つの依頼に対して複数回モデルを呼び出すことが多いため、従来型のチャット利用よりも費用が読みにくいという特徴があります。したがって、KogのようにGPUからより多くの推論性能を引き出そうとする技術は、日本企業にとっても単なる海外スタートアップの話ではありません。
「モデル競争」から「実行基盤競争」へ
これまで生成AI市場では、どの大規模言語モデルが最も高性能か、どのモデルが日本語に強いか、といった点が注目されてきました。もちろんモデル性能は重要ですが、企業導入の現場ではそれだけでは不十分です。
今後は、モデルをどう配備するか、どのGPUで動かすか、複数リクエストをどう束ねるか、レイテンシをどう抑えるか、コンテキスト長やメモリ使用量をどう制御するかといった「実行基盤」の巧拙が、AIサービスの競争力を左右します。
日本市場でも、生成AI SaaSやAIエージェントサービスを提供する企業は、単に海外モデルを組み込むだけでなく、推論効率の改善をどれだけ積み上げられるかが差別化要因になるでしょう。低コストで安定して動くAIは、最終的にユーザー企業の導入判断を大きく後押しします。
今後の展望：GPU不足時代の勝者は「深く最適化する企業」か
Kogの取り組みが示唆しているのは、AIインフラの進化がまだ初期段階にあるということです。GPUは高価で入手も難しい一方、既存のGPUをより効率的に使う余地は大きく残されています。
AIエージェントが普及すればするほど、推論処理は増え続けます。そのとき勝つのは、最大のモデルを持つ企業だけではありません。GPU、メモリ、ネットワーク、スケジューリング、ソフトウェアスタックを深く理解し、1枚のGPUからより多くの価値を引き出せる企業です。
日本企業にとっても、AI導入の次のフェーズでは「どのAIを使うか」だけでなく、「そのAIをどれだけ効率よく運用できるか」を問う必要があります。Kogのようなスタートアップの動きは、生成AIの主戦場がアプリケーション層からインフラ最適化層へ広がっていることを象徴していると言えます。
引用元: Kog is going deeper to squeeze more inference out of GPUs
