将来的に個人レベルで現在の最高峰に近いAI（またはそれと同等以上に実用的なAI）を、一般的なPCやデバイス、あるいは現実的な電力の範囲でローカル動作させることは十分に可能であり、すでにその劇的な変化は始まっている。
「数千万円のハードと膨大な電力が必要」というのは、主に「超巨大な最新モデルの『学習（トレーニング）』」や、「数千人〜数百万人からのアクセスを同時にさばく商業用の『推論（インファレンス）』」のフェーズを指している。
個人が1人でローカルでAIを動かす（推論する）だけであれば、コストダウンと小型省電力化は以下のアプローチによって確実に進んでいくだろう。
１．モデルの軽量化（アルゴリズムの進化）
AIを小さくする技術が猛烈な勢いで進化している。
• 量子化（Quantization）： AIの脳細胞にあたる「パラメータ」のデータの精度を（例えば32ビットから4ビットや2ビットへと）間引く技術で、これにより、AIの賢さをほとんど落とさずに、必要なメモリ（VRAM）の容量や計算量を数分の一〜十数分の一に削減できる。
• SLM（小型言語モデル）の台頭： すべての知識を1つの巨大AIに詰め込むのではなく、特定のタスクに特化させたり、学習の質を極限まで高めたりした「小さくて賢いモデル（Phi-3やLlamaの軽量版など）」が次々と登場している。これらはすでに、一般的なノートPCやスマートフォンの上でも驚くほど実用的に動いている。
２．AI特化型チップ（NPU）の普及
従来のCPUやGPU（グラフィックボード）に加え、AI処理だけに特化したNPU（Neural Processing Unit）という回路が、身近なシリコン（半導体）に標準搭載されるようになっている。
• GPUは汎用的な画像処理などもこなすため電力を多く喰うが、NPUは「AIの行列計算」だけに特化しているため、圧倒的に少ない電力（数ワット〜数十ワット程度）で高速にAIを動かせる。
• スマートフォン（AppleのAシリーズやQualcommのSnapdragon）や、最新のPC用CPU（インテルのCore UltraやAMDのRyzen、Apple Siliconなど）にはすでに強力なNPUが組み込まれており、今後は「電気代を気にせずローカルAIを回す」のが当たり前になる。
３．半導体プロセスの微細化と新アーキテクチャ
ハードウェアそのものの物理的な進化も、省電力化を後押しする。
• 回路の微細化： 3ナノメートル（nm）から2nm、さらにその先へと半導体の製造プロセスが進化することで、同じ計算量をより小さな面積、より少ない電力で実現できるようになる。
• メモリ帯域の融合（ユニファイドメモリなど）： AIのボトルネックは「計算速度」よりも「データをメモリから移動させる速度（帯域）」にある。Apple Silicon（Appleが自社製品向けに独自開発したARMベースの高性能チップ（SoC））のように、プロセッサとメモリを極限まで近づけて一体化させる設計が主流になることで、巨大な電力消費源だったデータ転送の電力が劇的にカットされる。
４．「エッジAI」という未来のライフスタイル
数年後の個人レベルでの利用シーンは、おそらく次のような形に落ち着くだろう。
【補足：なぜ「学習」は個人では難しいままなのか】
AIにゼロから言葉や一般常識を教え込む「事前学習（プリトレーニング）」に関しては、今後も数千台の最先端GPUと発電所並みの電力が必要だ。しかし、個人が使う分には、企業が莫大な富を投じて作った完成品モデルを「ダウンロードして使う（推論）」だけでよいため、このコストを個人が負担する必要はない。
まとめ
10〜20年前のスーパーコンピュータが、現在のスマートフォン1台の中に収まっているのと同じ歴史が、AIの分野でも今まさに猛スピードで繰り返されている。
数年〜十数年後には、「完全にオフラインで、個人のプライバシーを守りながら、今の最高峰レベルのAIが、デスクトップPCや場合によってはスマホサイズの端末で、家庭用コンセント（あるいはバッテリー）の電力だけで24時間動き続ける」という未来は、技術的にほぼ確実に見えていると言える。