AIモデルの巨大化が進む一方、性能向上は頭打ちになりつつあり、エネルギー消費とカーボンフットプリントが課題となっています。MetaのLlama 4のような2兆パラメータ規模のモデルを運用するには、より効率的なハードウェアの最適化が不可欠です。モデルの成長とエネルギー効率のバランスを取るための技術的アプローチを探ります。