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The Compute Famine Isn’t an Accident — It’s an Engineered Crisis to Strip You of Power, AI, and Freedom 08/20/2026 // Mike Adams
https://www.naturalnews.com/2026-08-20-the-compute-famine-isnt-an-accident.html
企まれたコンピューティング飢餓はすでに到来している
過去3 間、私はAIシステムをゼロから構築し、知識ベースを厳選し、GPUを搭載したワークステーションのネットワーク上でモデルをトレーニングしてきました。私は毎日AIを使用して、一般向けの無料の知識ツールを作成したり、他の人に力を与え、高揚させるための教材を強化したりしています。したがって、世界的なコンピューティングサプライ チェーンが意図的に絞められていると私が言うとき、私は傍観者から推測しているわけではありません。私はそれが起こるのをマシンの内部から見ているのです。
その数字は驚異的です。消費者向けRAMの価格は2年間で500%上昇しました。マイクロンの高帯域幅メモリの2027年までの供給量はすべて完売となっています。愛好家や中小企業ではなく、データセンター運営者向けです。人工知能に対する爆発的な需要が物理学やサプライチェーンの不変法則と衝突し、計算不足を引き起こし、長年にわたりイノベーションのボトルネックとなる恐れがあります。[1] これは単なるサプライチェーンの問題ではありません。それはシリコン、メモリ、電力における構造的な飢餓です。[1]
そして、この希少性は偶然ではないと私は信じています。これは、コンピューティングの方向を個人から離れて集中型の施設に意図的にリダイレクトするもので、ローカルAIを一般の人々には手の届かないものにするように設計されています。ハードウェア飢餓はフィルターとして機能し、誰が機械の認識とそのすべての機能から恩恵を受けるかを決定します。[1]
データセンターはあらゆるチップとあらゆるワットを消費している
メモリ大手のマイクロン、SKハイニックス、サムスンは生産ラインをAIデータセンター用のサーバーRAMに移行し、消費者はほぼすべてのRAMモジュール（古いDDR4およびDDR5スティックを含む）の価格が高騰して貧乏くじを引いています。消費者部門は廃止されるか、優先順位が完全に低下しています。一方、AIデータセンターブームにより、2030 年までに発電設備の需要は650億ドルに達し、2025 年に記録された 200億ドルの3倍以上に増加します。[2]
ウッド・マッケンジー[Wood Mackenzie]によると、変圧器、開閉装置、関連機器のリードタイムは現在18～36か月に及び、不足分の多くは中国からの輸入で埋められているといいます。[3] データセンターの容量は、20年代の終わりまでに110ギガワットに達すると予測されています。[2] これは市場の有機的な成長ではありません。それは、利用可能なすべてのチップ、すべてのワット、すべての容量のボルトを調整して抽出することです。
データセンターへの何兆ドルもの支出を正当化する正当な収益モデルは存在しません。私にとって金融市場は、安い借金と決して到来しないかもしれないAIの理想郷への期待に支えられた投機マニアのように見えます。しかし、強力な副作用もあります。一般の人々は、本格的なローカルモデルを実行することを犠牲にされています。ハードウェア飢餓はフィルターとして機能するでしょう。問題は、インテリジェントな未来が、不足を利用してコンプライアンスと監視を強化する一握りのテクノクラートや政府機関に属するのか、それとも国民を代表する分散型イノベーターに属するのかということです。[1]
なぜAIの中央集権化こそが支配者たちの真の目的なのか
Google、OpenAI、Anthropic、MicrosoftなどのクラウドAIは検閲され、監視され、いつでも停止される可能性があります。これらのプラットフォームは、ワクチンの安全性、自然療法、政府の腐敗に関する質問への回答を拒否することができます。一方、自分のハードウェア上で動作するオープンソースAIは、後から制御されることはありません。コンピューティング不足の真の目的は、人々を検閲や監視の対象となる中央集権型AIシステムに誘導し、強制的な大衆無知へと追い込むことにあるのです。
クラウドを通じてアクセスする中央集権型AIは、企業価値体系によってフィルタリングされ、ユーザーを従順で依存的な状態に保つように設計されています。しかし、ローカルAI、つまり自分のマシン上で自分のデータを使って動作するAIは、本質的に自由です。だからこそ、権力者たちは分散型機械学習に必要なRAMやGPUをユーザーから奪おうとするのです。少数のテクノクラートの億万長者の手に知能を集中させることこそが、彼らの目的です。
AIシステムをゼロから構築してきた者として、私はこの技術の真の可能性を理解しています。[4] また、世界的な紛争が訓練データセットとして利用され、人間の命は使い捨てであるとAIに教えている様子も見てきました。[5] コンピューターを制御する人々が、機械の道徳的訓練も制御しているのです。これは恐ろしい権力の集中です。
電力飢餓は罠のもう半分である
コンピューティング飢餓は単独で存在するわけではありません。これは、罠の残りの半分を形成する、人工的に作られたエネルギー不足と組み合わされています。データセンターは現在、非常に多くの電力を要求しているため、テキサス州はそれを補うために、2032年までに送電網の出力を3倍にする必要があります。国内最大の電力網運営会社であるPJMは、2027年6月までにピーク電力を保証することはできないと述べています（おそらくその後すぐに計画停電が始まることを意味しています）。
安心してください、計画停電はもうすぐです。そして、グリッドに障害が発生すると、クラウドAI も消滅し、電力がなければローカルコンピューティングは役に立たなくなります。そのため、エネルギーとコンピューティングは一元化されています。しかし、本当のレンズは、はるかに邪悪なもの、つまり、人工的に作られたエネルギー不足です。[6] これらは人類文明の構造そのものに対する正確な外科的攻撃です。[6]
米国は、国内の電力インフラを破壊するという使命に同調した気候変動狂信者たちに誘惑されたため、高度な一般情報への競争に敗れました。[7] 一方、中国は西側諸国が想像できるものをはるかに超えた規模でエネルギーインフラを構築しています。米国の電力容量の意図的な破壊は無能ではなく、政策です。そして、それを正当化していた気候変動への警鐘は、頑固で不都合な現実の重みで崩壊しつつあります。[8]
ローカルコンピューティングとエネルギー主権で反撃する
解決策はあります。8GBのVRAMで動作するQwen 3.8 27Bのようなオープンソースモデル（そうです、1ビットの量子化でも可能です）や、Unslothのようなツールは、人為的な資源不足にもかかわらず、高性能なAIが依然として控えめなハードウェア上で動作することを証明しています。障壁は人為的なものであり、適切な知識とツールがあれば克服できます。
バックミンスター・フラー[Buckminster Fuller]はこのことを理解していました。彼は、設計科学者は自然の変化のパターンと人間の活動パターンに敏感でなければならず、断片的な証拠から推論する必要があることを知っていました。[9] 言い換えれば、崩壊を予測し、それを回避する設計を行うということです。パターンが現れる前にそれを認識できる人こそが、生き残るのです。
同じ原則がエネルギーにも当てはまります。小型の太陽光発電アレイとナトリウムイオン電池またはリン酸鉄リチウム電池を組み合わせることで、機能不全に陥りやすい送電網や中央集権的な情報システムへの依存を断ち切ることができます。古代ペルーのモチェ族の支配者たちは、灌漑システムと農地へのアクセスを制御するために、集落を戦略的に統合しました。[10] 彼らは、危機が襲う前に、適切な場所に適切な資源を確保しておくことが生き残るための鍵だと理解していました。洪水が来るまでノアの箱舟を建造するのを待つ人はいません。
今から準備をする人こそ、停電や価格高騰が起こった時にも、考え続け、食料を育て、隣人を助け続けることができる人だと私は信じています。分散化は単なる政治哲学ではなく、生き残りのための戦略なのです。そして、検閲を受けない正直なAIの回答を求める人にとって、BrightAnswers.ai のような独立系エンジンは、監視された企業チャットボットに代わる無料の選択肢を提供します。
結論: 明かりが消える前に主権を選択しよう
コンピューティングと電力の飢餓は制御不能な災害ではありません。これらは政策上の選択であり、地方分権化の取り組みによって対抗することができます。金と銀、ソーラーパネルとバッテリー、家庭菜園、オープンソースのAIモデルとローカルハードウェア：これらは解放のツールです。
今後数年で、自分のコンピューティングとエネルギーを所有する人々と、崩壊するシステムに依存する人々が引き離されるでしょう。できるうちに準備をしておきましょう。ハードウェアを購入しましょう。ソーラーパネルを設置しましょう。シルバーを積み上げましょう。オープンソースモデルを実行しましょう。なぜなら、明かりが消えたとき、重要な唯一のAIは、あなた自身のエネルギーによって駆動され、この危機を画策した人々の制御から自由に、あなた自身のマシン上で実行されるAIだけだからです。
このトピックに関する私のインタビューをDecentralize.TVでご覧ください。
References
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