コンピューティングパワーが新しいビジネスモデルに 大モデル"炼丹"の熱潮は褪せる可能性がある

最近、大規模モデルのトレーニングが高性能コンピューティングリソースに対する激しい競争を引き起こしています。一部の企業は、NVIDIAのGPUチップを高額で購入することさえ厭いません。しかし、この「錬丹」ブームは一時的な現象に過ぎない可能性があり、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、マーケットの理性的な回帰に備えて準備を整える必要があります。

現在、国内には10億パラメータに達する大規模モデルが100を超えているとされています。しかし、高性能GPUの供給が追いつかず、コンピューティングパワーのコストが高騰し、業界が直面している主要な課題の一つとなっています。NVIDIA A100 GPUの価格は一時、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料も5万から7万元に達しました。それでもなお、高性能GPUは依然として手に入れるのが難しい状況です。

このような困難に直面して、企業は様々な対策を模索しています:

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、大規模なGPUクラスターの長期的な安定運用を実現する
3. リソーススケジューリングの最適化、GPU利用率の向上
4. ネットワークアーキテクチャを改善し、トレーニング遅延を減らす
5. 従来のクラウドアーキテクチャの代わりにスーパーコンピュータアーキテクチャを採用する
6. 国産GPUプラットフォームを使用してNVIDIA製品を代替する

ただし、これらのソリューションは一般企業にとって技術的ハードルが高いです。そのため、多くのアルゴリズムチームは大規模モデルのトレーニングをサポートするために専門のコンピューティングパワーサービスプロバイダーを選択します。

実際、コンピューティングパワーは新しいサービスモデルとして発展しています。コンピューティングパワーサービスは新しい計算技術を通じて異種コンピューティングパワーの統一出力を実現し、クラウドコンピューティング、大データ、AIなどの技術と統合されています。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、ネットワークなどのリソースのパッケージングも含まれ、APIなどの形式でユーザーに提供されます。

算力産業チェーンでは、上流企業が基礎ハードウェアリソースを提供し、中流企業が算力の生産と調整を担当し、下流企業が最終ユーザーとなります。このような分業により、ユーザーは必要な算力をより便利に取得でき、複雑なインフラを自ら構築する必要がなくなります。

現在、従量課金と定額課金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。将来的には業界が「算ネット一体化」を推進し、アーキテクチャを超え、地域を超え、サービスプロバイダーを超えた柔軟な調整を実現するでしょう。

工信部のデータによると、2022年の中国のコンピューティングパワーの総規模は180EFLOPSに達し、世界で2位に立っています。コンピューティングパワーの産業規模は1.8兆元に達しました。大規模モデルの台頭は、コンピューティングパワー産業の発展をさらに加速させました。

しかし、業界関係者は、現在の「チップの争奪」熱潮は一時的な現象に過ぎないと考えています。長期的には、コンピューティングパワーの不足問題は最終的に解決されるでしょう。長期的な研究に従事しているチームは盲目的に購入することはなく、市場が理性的に戻るのを辛抱強く待つでしょう。

算力サービスプロバイダーにとって、当面の急務は未雨の備えをし、市場が冷却された後の変化に備えることです。大規模モデルの熱潮が徐々に収束するにつれて、算力サービスという新興ビジネスモデルは、より理性的で持続可能な発展を迎えることになるでしょう。