AIを巨大化だけでなく配置の問題として考える

wearable interfaceがpersonal contextを使うagent入口になります。hardware specだけでなく、on-deviceとcloudの境界、権限、availabilityを確認すべきです。

general-purpose modelへ送る前に定型taskをlocal modelへrouteすれば、privacy、latency、costを同時に改善できます。model updateとfallback設計が運用上の要点です。

単一の雇用予測より、capability、adoption、new task、reallocationの感度を分ける方が政策と人材計画の議論に使えます。

on-device AIの実効性能はacceleratorだけでなくmemory bandwidthと電力に制約されます。実機での持続性能、熱、供給量の確認が必要です。

agent toolchainの権限は複数設定へ散らばります。baselineとdiffでdriftを検知し、不要なcode実行やcredential accessを減らす入口になります。