コンピューティングパワーサービス:大モデル時代の新しいビジネスモデル

人工知能分野における大規模モデルの熱潮が高まる中、コンピューティングパワーは新たなビジネスモデルとなりつつあります。大規模モデルの「錬丹」の熱が最終的に冷めるとしても、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは早めに備え、戦略の方向性を適時調整する必要があります。

最近、清華大学を卒業して3年の若者が、パラメータ数が億を超えるパンゴ気象大モデルを訓練しました。このモデルは、過去40年の世界の天候データを使用し、200枚のGPUカードを利用して約2ヶ月間の事前訓練を行いました。現在の市場価格で計算すると、このプロジェクトの訓練コストは200万元を超える可能性があります。また、汎用大モデルを訓練する場合、コストは100倍に増加する可能性があります。

現在、中国には100以上の10億パラメータ規模の大モデルがあります。しかし、業界全体が高性能GPUの不足という困難に直面しています。コンピューティングパワーのコストが高止まりし、コンピューティングパワーと資金の不足が多くの企業にとって現実的な問題となっています。

高性能GPUの供給不足は業界で認められた難題です。ピーク時には、1台のNVIDIA A100の価格が20万から30万元にまで高騰し、単体のA100サーバーの月額賃料も5万から7万元に跳ね上がりました。それにもかかわらず、依然として必要なチップを入手できない企業があります。あるクラウドコンピューティング業界の幹部は、顧客の高性能GPUリソースへの需要は旺盛ですが、現在の供給は広範な市場のニーズを完全には満たせないと述べました。

この状況に直面して、業界では一般的に、大規模モデル市場の競争が激化するにつれて、市場は徐々に理性的に戻ると考えられており、企業は予想の変化に応じて戦略を調整し、コストを管理することになるだろう。

算力不足に対応するため、企業はいくつかの方法を採用しました。一部の会社は、より高品質なデータを使用してトレーニング効率を向上させています。他の企業は、インフラ能力を向上させ、千カロリー以上の安定した運用を実現することに注力しています。また、ある会社はクラウドコンピューティングアーキテクチャからスーパーコンピュータアーキテクチャに移行するか、国産プラットフォームを使用して大規模モデルのトレーニングと推論を行うことを選択しています。

コンピューティングパワーは新しいサービスモデルとなりました。コンピューティングパワーサービスは多様なコンピューティングパワーを基盤とし、コンピューティングパワーネットワークを通じてリンクされ、効率的なコンピューティングパワーを提供する新興産業分野を目指しています。それはコンピューティングパワーだけでなく、ストレージやネットワークなどのリソースの統一パッケージも含み、APIなどの形式でコンピューティングパワーの提供を完了します。

算力産業チェーンにおいて、上流企業は主に算力基礎リソースを提供し、中流企業は算力の生産と供給を担当し、下流企業は算力サービスを利用して付加価値サービスを行います。現在、按量課金とパッケージ年契約・月契約が主流の算力サービスの課金モデルです。

大規模モデルの高性能計算ニーズが常態化する中で、コンピューティングパワーサービスは独自の産業チェーンとビジネスモデルを急速に形成しています。現在、高級GPUが不足し、コンピューティングパワーのコストが高騰していますが、この状況は一時的なものです。長期的には、コンピューティングパワーサービス提供者は市場の変化に常に備え、大規模モデルの熱潮が理性的に戻る際に迅速に戦略を調整する必要があります。