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

人工知能の大規模モデルの急成長に伴い、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ました。現在の大規模モデルの「錬丹」ブームは徐々に収束する可能性がありますが、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは事前に備え、戦略的方向性を適時に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、パラメータ数が億単位の気象大モデルを訓練しました。このモデルは、世界の40年間の天気データを使用し、約2ヶ月を要し、200枚のGPUカードを利用して事前訓練が行われました。1時間あたり7.8元のGPUレンタル価格で計算すると、この特定の分野の大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。汎用大モデルを訓練する場合、コストは百倍になる可能性があります。

現在、中国には100を超える10億パラメータ規模の大規模モデルがあります。しかし、業界全体が高性能GPUの不足やコンピューティングパワーのコストの高さという困難に直面しています。算力と資金の不足が、多くの企業にとって最も直接的な課題となっています。

高性能GPUの不足は業界で公認の問題となっています。ピーク時には、単一のNVIDIA A100の価格が20万〜30万元にまで高騰し、単体のA100サーバーの月額レンタル料金も5万〜7万元に急上昇しました。それでもなお、チップを入手できない可能性があります。一部のコンピューティングパワー供給者は、供給者の違約などの稀な状況に直面しています。

一方で、大規模モデルのトレーニングのハードルは業界が宣伝するほど簡単には越えられません。10億パラメータ規模以上の汎用大規模モデルをトレーニングするには、数十億元の投資が必要になる可能性があります。十分な資金の支援がなければ、大規模モデルの研究開発を継続することは難しいです。

この状況に直面して、業界では一般的に、市場が理性的になっていくにつれて、企業もそれに応じて戦略を調整し、コストを管理するだろうと考えられています。一部の企業は、コンピューティングパワーの短所を補うために、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たり、インフラの安定性を高めたり、リソースのスケジューリングを最適化するなどの革新的な方法を模索しています。また、一部の企業は、英偉達のGPUの代わりに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や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、マーケットの需要と技術の進化の中で、新しいサービスモデルに進化しました。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、効果的なコンピューティングパワーの供給を提供します。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、ネットワークなどのリソースも統合し、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。

計算力産業チェーンにおいて、上流企業は基礎計算力リソースを提供し、中流企業は計算力の生産と供給を担当し、下流企業は計算力サービスを利用して付加価値サービスの開発を行います。大規模モデルによる高性能計算の需要が常態化するにつれて、計算力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、従量課金と年間契約・月額契約は主流のコンピューティングパワーサービスの課金モデルです。業界も「算網一体化融合」を推進しており、アーキテクチャを越え、地域を越え、サービスプロバイダーを越えたコンピューティングパワーリソースの調整をサポートしています。

現在、高性能GPUが不足し、コストが高騰していますが、これは一時的な現象に過ぎません。長期的には、コンピューティングパワーはサービスとして確実なトレンドです。コンピューティングパワーサービス提供者は、事前に対策を講じ、市場が理性的に戻る際に戦略の方向を適時調整する必要があります。