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first_img シティ:AIの継続的な学習により、ストレージの供給不足が2031年まで延長される。

花旗のアナリストは、先進的なストレージチップメーカーが人工知能の発展における構造的変化から恩恵を受けると指摘しています。この機関は、継続的な学習がストレージ需要を大幅に増加させ、市場の供給不足が2031年まで続くと予測しています。継続的な学習は、新しいタスクと知識に基づいてモデルを強化し、モデルの更新や過去データへのアクセスに対する継続的な需要を生み出し、HBM、サーバーDDR5、eSSDなどの製品のストレージ使用量を引き上げます。花旗は、HBMビットの需要が2027年に前年同期比で62%増加し752億ギビット、2028年には前年同期比で69%増加し1270億ギビットに達すると予測しています。世界のDRAM需要は、2027年と2028年にそれぞれ前年同期比で30%と35%増加し、同時期の供給はそれぞれ19%と22%の増加にとどまり、供給と需要の比率はそれぞれ-8.7%と-9.7%になります。NANDについては、2027年と2028年の需要がそれぞれ前年同期比で29%と33%増加し、供給の増加21%と25%を上回り、供給と需要の比率はそれぞれ-6.1%と-5.5%になります。花旗が推奨するストレージ関連の銘柄には、三星電子、SKハイニックス、マイクロン、Sandisk、Kioxiaが含まれ、これらはそれぞれ継続的な学習によるストレージ不足、HBMとサーバーDDR5の需要、DRAMの供給不足、高密度eSSDとNANDの供給の引き締まりといった論理に対応しています。

first_img OpenAIはすべてのChatGPT WorkとCodexユーザーの使用量をリセットし、最適化後の予想航続時間は約18%延長される見込みです。

OpenAI Codex 製品責任者 Tibo は 7 月 29 日に X 上で、すべての ChatGPT Work と Codex ユーザーの使用量制限をリセットしたことを発表し、GPT-5.6 Sol の使用量消費が速すぎる問題について説明を行いました。数週間前、多くのユーザーから Codex の制限消費速度が予想を超えているとのフィードバックが寄せられました。OpenAI は、いかなるサブスクリプションプランの使用量枠も削減していないと強調し、調査の結果、いくつかの理由が明らかになりました:Sol は前世代モデルよりも長時間の作業を好み、より多くのツール呼び出しを実行し、複雑なワークフローを調整します;同じ推論レベルでより多くのトークンを消費します;プログラム的なツール呼び出し(コードモード)により Sol はツール呼び出しを並行して実行でき、各ラウンドでより多くの応答と高い使用量をもたらします;影響の分布は非常に不均一であり、中位数のユーザー効率はまずまずですが、複雑なタスクを処理するヘビーユーザーは予想以上に早く消費します。OpenAI は複数の改善を完了したと述べ、典型的な使用シーンでの使用量の持続時間が約 18% 延長されると予想しています。明日、調査期間中に一時停止された 5 時間の制限が復活します。OpenAI は「能力と効率が常に同時に向上するわけではなく、いくつかの問題は大規模な実際の使用後にのみ明らかになることがあるため、私たちはこれをもっと早く認識すべきだった」と認めています。
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