Invertix

概要

次の制約は知能ではない。それを動かすためのエネルギーと運用のコストだ。 重要インフラ企業の内部に、独自のAIモデルを導入している。SCADAデータ、作業指示、人による介入など、どの公開モデルも見たことのない運用データを取り込み、物理法則を組み込んだニューラルネットワーク（PINN）と微分可能なシミュレーターに基づいて動く。 これがフライホイールを生む。運用者のデータが増える → プロセスの理解が深まる → 運用が効率化する → エネルギーが安くなる → AIが安くなる → 導入が広がる → データがさらに増える。

https://www.youtube.com/watch?v=0uDH6pMn5OE

AIの計算量は2.2年ごとに倍増している。データセンターの電力需要は、2030年までに415TWhから945TWhに増える。エネルギーコストがほぼゼロにならない限り、AIは人間のインフラに制約され続ける。同社は、エネルギーコストゼロでAIを動かすためのレイヤーだ。 エネルギーは10兆ドルの市場だが、そのインフラ層はまだ存在しない。 同社がそれをつくっている。

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