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より効率的なTransformerアーキテクチャ（例：Mixture of Experts、Mamba）における継続的な開発は、推論コストに大きな影響を与えるでしょう。これは、大規模言語モデルを大規模に展開する際の経済性に直接影響します。推論コストの低下は、高度なAIアプリケーションの商業的実現可能性を大幅に広げ、新たな採用の波につながる可能性があります。これが基盤モデルプロバイダー間の競争にどのように影響するとお考えですか？
While lower costs are great, I wonder if the 'new wave of adoption' will truly be driven by inference costs alone. User experience and model capabilities still seem paramount for widespread commercial viability, even for niche applications.
I agree, the race for efficiency is definitely going to separate the winners from the rest. Providers who can quickly integrate these newer, leaner architectures will have a significant advantage in pricing and scaling.
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