AWS re:Invent 2025で、AWSCEOのマット・ガーマンは、単純だが重要なデータを示した。AI推論は、現在、AIコンピューティング需要の約3分の2を占めている。これは2023年の約3分の1から上昇した。
トレーニングはモデルに考えさせるように教えることです。インファレンスは実際にそれらに考えさせることです。業界はこれらのモデルを教えるために数十億ドルを費やしてきましたが、今ではその支出はそれらを実用化することにシフトしています。
2024年6月にアダム・セリプスキーの後任としてAWSのCEOに就任したガーマンは、推論を「コンピューティングにおける新しいレゴ」と表現しました。彼は、推論が企業がタスクを自動化し、AIエージェントを実行し、ビジネスの運営方法を根本的に変えるための基本的な構成要素となりつつあると述べています。
彼はさらに、企業向けAIの価値の80〜90％が、インファレンス駆動エージェントから生まれると予測した。メールを要約するチャットボットではなく、タスクを実際に完了する自律システムである。
AWSはこの投資にハードウェアも投入しています。同社はre:Inventで、トレーニング最適化されたGPUではなく、推論ワークロード専用に設計されたTrainium3チップを公開しました。
この変化は、自らのアイデンティティ危機に直面していた暗号資産マイニング業界にとって非常に重要である。2024年4月のハーフィング後、Bitcoinマイニングの証拠金率が縮小したことを受けて、複数の主要マイナーがAIおよびハイパフォーマンスコンピューティングサービスの提供にシフトした。Core Scientific、Hut 8などの企業は、GPUファームとデータセンターの容量をAIトレーニングワークロードに再利用している。
しかし、ガーマンが正しい場合、需要曲線が推論に向かって大きく曲がるならば、ハードウェア要件も変わる。トレーニングには、数週間から数ヶ月にわたって高級GPUのクラスタで大規模な並列処理が必要である。一方、推論には異なる最適化が求められる：低遅延、1クエリあたりの高スループット、そしてしばしばまったく異なるチップアーキテクチャである。
暗号資産ネイティブの投資家にとって、ここでのシグナルは、複数の鉱山株を支えてきた「AIシフト」の持続可能性である。クラウドプロバイダーとの提携を発表する、または推論最適化ハードウェアに投資する鉱山企業に注目しよう。トレーニング用の汎用GPUアクセスをまだ売りにしている企業は、すでにシフトした需要曲線の誤った側に立つことになるかもしれない。
Render、Akash、io.netなどの分散型コンピューティングネットワークは、AIワークロード向けに中央集権的なクラウドプロバイダーの代替手段として位置づけています。Garmanが説明するように推論需要が成長し続けている場合、これらのプロトコルの利用が増加する可能性がありますが、そのためには推論に必要な低遅延・高信頼性のサービスを提供できる必要があります。トレーニングはネットワークの一時的な障害に寛容ですが、推論はそうではありません。