AI技術の教科書 ｜ 全9部・無料・登録不要
⚡ AI計算資源・大規模モデル 体系解説
76個の知識点を、前提の順に1本の鎖につないだ教科書である。知識点には 1-1 から 8-7 まで「段-段の中の順」で番号が振ってあり、どの点にも「前に読む点」と「次に進む点」がある。 単位の数え方から始まり、次の1語が当たる仕組み、費用の式、設備と電力、決算の検算、エージェントの9層までを、 一次資料 (仕様書・価格表・決算・論文・官公庁の文書) だけで組み立てている。用語が分からなければ辞典で引き、最新の動きは記事で追える。
4つの道 — 同じ鎖を、目的別にどこまで通るか
知識点の番号は 段-段の中の順 で書く。2-3 なら「第2段の3番目」である。 段は下の連鎖の8段で、1-1 から 8-7 まで通しで読めば教科書1冊になる。 道は教材を分けたものではなく、この鎖から必要な段だけを抜き出した順路である。道の中では1歩目から数え直すので、 「何歩で読み切るか」は道の見出し、「どの知識点か」は番号を見れば分かる。
学ぶ
学生・これから学ぶ人 ｜ 全3歩 ・ 知識点18点3歩を終えると — AIの数え方と動く仕組みを、自分の言葉で説明できる
使う・運用する
業務でAIを動かす人 ｜ 全5歩 ・ 知識点18点5歩を終えると — 費用を下げ、事故を止める運用を設計できる
作る・研究する
実装と研究の担当者 ｜ 全5歩 ・ 知識点39点5歩を終えると — 仕様書を読み、実装の判断を数字で説明できる
投資する
資本を配分する人 ｜ 全7歩 ・ 知識点43点7歩を終えると — 決算と設備から採算を検算し、銘柄に落とせる
別の道に同じ番号が出てくるのは、そこが共通の前提だからである。たとえば 4-1 10本の選び方 は、学ぶ道の3歩目でも使う道の3歩目でも通る。
学習の連鎖 — 66の知識点を、前提の順に並べた
本書は章の集まりではなく、76個の知識点が前提でつながった1本の鎖である。各点には「これを読む前に必要な点 (前提)」と「読み終えたら進める点 (次)」が定義してあり、 前提が後ろに来ていないこと・循環していないこと・本文に該当の場所があることを毎回機械で検査している (検査6項目)。 番号順に読めば教科書、必要な点だけ引けば辞典として使える。
見方: 2-3=第2段の3番目 ／ 前提=先に読む番号 ／ 次=この点を前提にする番号 ／ 問い=自分で説明できるか試す一文。上の道は、この鎖から段を抜き出したものである。
9部の地図 — 何が書いてあり、何が言えるようになるか
章は知識点の入れ物である。上の連鎖のどの番号がどの部に入っているかを示した。節の数・文字数・読む目安・深度は2026年9月16日に計測した実数で、読む速さは1分500字として計算した。
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⑭ 結論 — 3層構造で見れば、AIは読める
AI産業は計算資源 (誰が速く解けるか) → モデル (何を解いているか) → 応用 (どこで稼ぐか) の3層構造で動く。 計算資源は需要の指数が供給の指数を上回り続ける限り恒常的に不足し、その詰まりはGPUからHBM・実装・電力・冷却へと移動していく。 モデル層は総パラメータの看板競争から、有効パラメータと原価効率の競争へ移った。 応用層は5層構造のどこに独自性を築くかの勝負であり、エージェント化がトークン消費=計算資源需要を再び押し上げる。
計算資源提供事業への投資判断は、本ページ⑥の4変数 (長期契約・電力確保・稼働率とMFUの開示・陳腐化織り込み) と、 ⑦の設備デューデリジェンス項目で概ね評価できる。 関連する企業の個票は当サイトの AI企業データベース・ 半導体企業データベースを、 製造技術の物理は姉妹編 半導体技術 体系解説を参照。
本ページの数値は公表資料に基づく水準感の整理であり、推定値はその旨を明記した。特定銘柄の売買を推奨するものではない。 ⑧の金額・件数は各府省庁・企業の公表資料で確認できたものに限り、報道のみに基づく数値と、 一次資料で確認できなかった数値 (基本計画の総額、GENIACの公募総額など) は意図的に記載していない。 最終更新: 2026-08-10 / Postation 編集部
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一次データで動く 14 本 — 銘柄の絞り込み・供給網・比較・一次データの台帳・解説・規制レンズ (すべて無料)