概要
- AIデータセンター の急速なコスト増大と環境負荷への危機感
- OpenAI に参加し、ChatGPTのパフォーマンス最適化に注力
- ChatGPTが一般利用者にとって 不可欠なツール となっている現実の実感
- Netflix時代 の経験と重なる大規模・高速なエンジニアリング課題
- OpenAIでの新たな挑戦と、 パフォーマンスエンジニアリング の進化への意欲
AIデータセンターのコストと環境負荷への危機感
- AIデータセンター のコスト増加が歴史上類を見ない規模
- 単なるコスト削減だけでなく、 地球環境保護 の観点も重要
- パフォーマンスエンジニアリングの 従来手法だけでは不十分 との認識
- より大きな最適化を、より速く見つけるための 新しいエンジニアリング手法 の模索
OpenAI参加の動機と現場での実感
- OpenAI に参加し、ChatGPTパフォーマンス改善に直接取り組む決意
- 市場規模と成長速度が 想像を超えるレベル
- 業界の専門家や友人からの OpenAI推薦
- AIの一般利用に懐疑的だったが、 日常でのChatGPT利用者 （美容師Miaなど）との会話で認識が一変
- MiaはChatGPTを日常的に活用し、 ブランド認知も高い
- 旅行中の友人とのつながり維持や、 記憶機能 の活用例
- 他の職業（不動産業者、税理士、養蜂家）も ChatGPTを業務に活用
- 身近な人々 がChatGPTを積極的に利用している現実
OpenAIでのエンジニアリング環境と仲間
- Netflix時代 に似た大規模かつ自由度の高いエンジニアリング環境
- GPUだけでなく、システム全体 にわたる多様な課題
- 業界屈指の 優秀なエンジニア が集結
- 旧知の同僚（Netflix時代のVadimなど）との再会
- 既存のパフォーマンスエンジニア たちも成果を出している
- 自分は「最初」ではなく「 最新の一員」として参加
幼少期の夢とAIへの情熱
- 英国SFドラマ「 Blake's 7」のOrac AIに憧れ
- Oracは全宇宙のコンピュータと通信できる 超知能AI
- 学生時代に 自然言語処理ソフト を開発しようと試みるも、当時の技術的制約で断念
- ChatGPTでOracのような カスタム応答 を実現し、夢が一部叶う
- 「Blake's 7」リブートのニュースにも 驚きと喜び
OpenAIでの現在と今後
- OpenAIのTechnical Staff としてシドニーからリモート勤務
- ChatGPTパフォーマンスエンジニアリングチーム に所属
- 最初のプロジェクトは マルチ組織横断のパフォーマンス改善戦略
- Codex 等のAIツールも活用
- eBPF、Ftrace、PMCなどの パフォーマンス解析技術 も導入予定
- OpenAIはエンジニアを 積極採用中
転職活動の振り返りと人とのつながり
- 転職活動では 26回の面談・会議 を実施
- 業界各社の エンジニアリング事情 を詳細に把握
- 人とのつながり や、知名度のあるプロダクトに関わる喜びを再確認
- 役割、チーム、 報酬 なども重視
- Linux Plumber's Conferenceで多くの人から 進路を尋ねられ、本記事執筆を決意
日常に根付いたChatGPT利用の再確認
- 転職後、再びMiaに ChatGPT利用状況 を確認
- Miaは「 24時間365日」使用中と自信満々に回答
- 本記事は 個人的な思い から執筆、Mia本人も掲載を快諾
このように、 AIデータセンターの未来 と 人々の日常に根付くAI の両面から、OpenAIでの新たな挑戦を力強く語る内容。