コンピューティングパワー争奪戦背後の新たなビジネスモデル

大モデルの"錬丹"の熱潮は過ぎ去るだろうが、コンピューティングパワーは新しいビジネスモデルとなりつつある。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、備えをして、タイムリーに方向転換する必要がある。

最近、研究者たちは世界中の40年間の天気データを使用し、200枚のGPUカードで事前トレーニングを行い、約2ヶ月の間にパラメータ数が億単位の気象大モデルを訓練しました。1枚のGPUが7.8元/時間と計算すると、このモデルの訓練コストは200万元を超える可能性があります。そして、もし汎用大モデルを訓練する場合、そのコストは100倍になる可能性があります。

現在、中国では10億パラメータ規模の大モデルが100を超えています。しかし、業界が殺到する大モデルの「錬丹」には、高性能GPUが不足しているという課題があります。コンピューティングパワーのコストが高騰し、コンピューティングパワーと資金が不足していることが業界の前に立ちはだかる最も明白な問題となっています。

高性能GPUの不足は業界全体に解決策がない。ピーク時にはA100の価格が20万から30万元にまで高騰し、単体のA100サーバーの月額レンタル価格も5万から7万元/月に達した。それでもなお、高額な価格でもチップを手に入れることができない可能性がある。

大規模モデル市場の競争は激しく、数十億の資金投入がなければ、大規模モデルの持続的な開発は困難です。一部の起業家は、百億や千億の資金支援がなければ、この道を進むのは難しいと述べています。市場が熱狂から理性へと移行するにつれて、企業は期待の変化に応じてコストを管理し、戦略を調整するでしょう。

算力不足に直面して、企業はいくつかの対策を講じました:

1. 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る
2. インフラ能力を向上させ、1000カロリー以上の安定した運用を実現する
3. コンピューティングパワーのリソーススケジューリングの最適化
4. 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への移行
5. 国産プラットフォームでNVIDIA GPUを代替する

これらの方法はそれぞれ比較的大きなプロジェクトであり、一般的な企業は自社でデータセンターを構築してニーズを満たすことが難しい。多くのアルゴリズムチームは、専門のコンピューティングパワーのプロバイダーを選択してサポートを受ける。

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っています。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リンクとして、効果的なコンピューティングパワーの供給を目指しています。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まれ、サービス形式(としてAPI)を通じてコンピューティングパワーの提供が行われます。

産業チェーンの構造から見ると、上流企業は主にコンピューティングパワーの基礎資源を供給し、中流企業はコンピューティングパワーの生産と供給を担当し、下流企業はコンピューティングパワーの使用者です。現在、量に応じた課金と年間・月間パッケージが主流の課金モデルです。

大規模モデルの高性能コンピューティング需要が常態化する中、クラウドサービスから派生したコンピューティングパワーサービスが急速に一般の視野に入り、独自の産業チェーンとビジネスモデルを形成しました。このコンピューティングパワー産業の爆発的な初期に、高級GPUの不足、コンピューティングパワーコストの高騰、そして「チップ」の争奪がこの時代の独特な風景となりました。

長期的には、コンピューティングパワーがサービスとして確定的なトレンドになる。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、大規模モデルが理性的に戻り、市場の風向きが急速に変わる際に、戦略を適時調整する準備を整える必要がある。