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速な発展に伴い、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つつある。現在、大規模モデルの「錬丹」ブームは続いているが、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、将来の市場変化に備える必要がある。

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。このプロジェクトは、40年分の世界の天気データを使用し、200枚のGPUカードで事前訓練を行い、約2ヶ月かかりました。現在のGPU価格で計算すると、訓練コストだけで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、業界全体が高端GPU不足の問題に直面しています。コンピューティングパワーのコストは依然として高く、算力と資金の不足は多くの企業にとって現実的な課題となっています。

供給が需要に追いつかない状況で、高級GPUの価格は高騰しています。NVIDIA A100の価格は最高で二三十万元に達し、単体のA100サーバーの月額レンタルも5-7万元に急上昇しました。それでも、多くの企業が必要なチップリソースを入手することが依然として困難です。

この困難に直面して、企業は次々と対策を模索しています。ある企業は、トレーニング効率を向上させるためにより高品質なデータを使用することを選び、別の企業は基盤インフラ能力の向上に取り組み、大規模なGPUクラスターの安定した稼働を実現しようとしています。また、他の企業は国産プラットフォームを利用して大規模モデルのトレーニングと推論を行う方向に転換しています。

市場が徐々に理性的になっていく中で、企業もコストを管理するために戦略を調整しています。一方で、コンピューティングパワーサービスが新しいビジネスモデルとして登場しています。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、コンピューティングパワー、ストレージ、ネットワークなどのリソースを統合し、APIなどの形でユーザーにコンピューティングパワーを提供します。このモデルにより、ユーザーは自らインフラを構築する必要がなく、必要なコンピューティングパワーの支援を求めるだけで済みます。

計算力産業チェーンにおいて、上流企業は基礎計算力資源を提供し、中流企業は計算力の生産とスケジューリングを担当し、下流は各業界のユーザーである。計算力サービスの発展に伴い、従量課金、年間契約、計算ネットワークの一体化など、新しい料金モデルとサービス形態が次々と登場している。

現在、高性能GPUの不足問題は依然として存在していますが、長期的には、コンピューティングパワーサービス市場は売り手市場から買い手市場に移行することが確実です。この傾向に直面して、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、マーケットの風向きが変わる際に戦略を適切に調整し、新たな発展の機会を捉える準備をする必要があります。