コスト変化

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住宅、教育、医療はそれぞれ非常に複雑ですが、共通しているのは、テクノロジーによって他のほとんどの製品やサービスの価格が下がっている中で、価格が高騰していることです（下の図を参照）。私は、今後10年間で、これらの価格曲線を崩し、むしろ逆転させるような新しい技術、ビジネス、産業を構築し、一般の人々がアメリカンドリームを実現するための3つの主要な指標をより簡単に手に入れることができるようにすべきだと考えています。

マーク・アンドリーセン、未来を語る

半導体集積数に対するコスト

ディープラーニングの訓練コスト

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ムーアの法則は本来「集積回路上のトランジスタ数が1.5年ごとに2倍になる」という傾向を指した法則です。このムーアの法則の5倍から100倍のペースで人工知能(AI)は進歩していると、GeForce Experienceの立ち上げに携わった元NVIDIAのエンジニアであるジェームス・ワン氏が報告しています。

AIにおけるディープラーニングの訓練コストが毎年10分の1に下がっていることも重要なポイントであるとワン氏は指摘。例えば、2017年頃にはResNet-50のような画像認識ネットワークをパブリッククラウド上で訓練するには約1000ドル(約10万8000円)必要でしたが、2019年には必要なコストが約10ドル(約1080円)にまで下がっています。

人工知能はムーアの法則の何十倍も早いペースで成長している

バッテリーのコスト

車載バッテリー

バッテリー容量と製造コストは、電気自動車の製造コストに関わる長年の阻害要因であり、EVの販売価格が高額になる主要な原因だ。通常自動車メーカーは、テスラも含め生涯の燃料費節約と地域や州、国が提供する税優遇を、EVの生涯コストをガソリン車と同等あるいは低くする緩和要素として示してきた。しかし、同社の新しいバッテリー技術はこの状態を変え、EVの価格をガソリン車よりも低くする可能性を秘めている。そうなればEV普及の大きな原動力になる。

テスラが長寿命低コストのバッテリーを開発中、EVの価格をガソリン車と同等に

下がらないコスト

ニュース

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東レが価格5分の1のRFIDタグの製造法　アパレルラベル事業にも参入視野

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医師が手軽に手術を練習　町工場が作ったコンニャク臓器