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シンガポール金融管理局首席経済学者:AIの生産性向上後、緩和が可能かもしれない

《海峡时报》によると、シンガポール金融管理局のチーフエコノミスト、エドワード・ロビンソンは10月20日に北京金融街フォーラムで、人工知能が広範な生産性向上をもたらすと、中央銀行は金融政策を緩和する可能性があるが、現在のAI投資ブームは需要を押し上げており、政策は適切な制限を維持すべきだと述べました。彼は、AI関連の投資が経済成長を促進しているが、この技術はまだより広範な経済において顕著な生産性の改善をもたらしていないと指摘し、段階的でデータに基づくアプローチを取るよう呼びかけました。金融管理局は2026年4月と7月にインフレリスクの上昇を受けて金融政策を引き締め、10月には政策を据え置きました。10月14日の声明では、AIブームがより広範な経済的波及効果を生み出し、単位労働コストを押し上げる場合、国内のインフレが高止まりする可能性があると警告しました。ロビンソンは、AI駆動の電子製品が今年のアジアの輸出成長の70%以上を占めているが、AI関連技術を生産する業界の成長は主に投資の増加と既存資源のより集中的な使用によるものであり、効率の向上によるものではないと述べました。彼はOECDの推計を引用し、十分に広範で適切な投資が行われれば、AIは毎年全要素生産性の成長を最大0.6ポイント引き上げることができると述べました。

first_img デルファイ・デジタル:中華人民共和国のAI実験室がスマート経済学を変革している

研究機関 Delphi Digital は、ハードウェアの制約が中国のラボをより安価なモデルと効率的な技術スタックに向かわせていると発表しました。輸出規制により先進的なチップの入手が制限され、国内のアクセラレーターは推論を処理できますが、最前線のトレーニングは依然として実現が難しい状況です。中国のラボはシステムの効率、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、強化学習において革新を進めており、DeepSeek は GPU のアイドル状態を回避するデータ移動方法を見つけ、字節跳動と Moonshot は数ヶ月以内に類似のバージョンを発表しました。アーキテクチャのトレーニングは、国産チップに適応したより安価なデジタルフォーマットに移行し、スパースアーキテクチャは各トークンの実行量を削減し、注意機構は長いコンテキストのメモリコストを制御するために三度再設計されました。データ面では、より密な予測目標とより良いオプティマイザーを通じて各トークンの学習信号を向上させています。強化学習において、DeepSeek の GRPO がデフォルトのレシピとなり、字節跳動、アリババ、MiniMax はそれぞれ一年以内に後継プランを発表しました。中国のモデルは現在、コストが最も低い最前線の隣接システムに属しています。OpenRouter 上では、中国開発モデルの周トークン消費割合が2024年末の1.2%未満から2026年には大多数に達する見込みです。中国の AI 市場は2024年から2026年初頭にかけて価格戦争を経験し、多くのラボは暗黙の収益倍率が約47-117倍、Anthropic と OpenAI は約15-21倍となっています。華為の昇騰チップは現在推論に使用可能で、DeepSeek はかつて昇騰上で R2 のトレーニングを試みたとされていますが、技術的な問題に直面し NVIDIA に戻りました。国内のアクセラレーター供給は依然として予想需要を下回っています。

first_img Lighterトークン経済学の更新:今後すべての買い戻しされたLITは、総供給量を減少させるために永久に焼却されます。

Lighter プロトコルはトークン経済学の更新を発表し、今後すべての買い戻しされた LIT が永久に焼却され、LIT の総供給量を減少させることを発表しました。最初の焼却は Q2 の終了後数週間以内に実行されます。TGE 以来、プロトコルは取引所の収益を使用して約 1550 万枚の LIT をプログラム的に買い戻しており、流通供給量の約 6.3% に相当します。ステーキングに関しては、以前は TGE 前の収益がサポートされていましたが、本日より残りのエコシステムトークンを使用してサポートされることになります。ステーキングの利回り目標は年率 6% で、現在の約 1.25 億枚の LIT のステーキング量に基づくと、毎年約 750 万枚の LIT が残りの 2.5 億枚の LIT から配分されます。プロトコルは、今後の財務管理は四つの優先事項のバランスを取ることになると述べています:長期ステーキング者への報酬、焼却を通じて供給を継続的に減少させること、パートナーシップおよび成長計画のためのトークンを保持すること、そしてトークン保有者の長期的な価値を最大化することです。
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