# 大モデルの"錬丹"からコンピューティングパワーの新しいモデルへ大規模モデルのトレーニングの熱潮は盛んですが、高性能GPUの不足とコンピューティングパワーのコストの高騰が業界の課題となっています。企業は挑戦に対処するために革新的な方法を模索しており、同時にコンピューティングパワーサービスも新しいビジネスモデルとなりつつあります。大規模なAIモデルのトレーニングには、膨大なコンピューティングパワーのサポートが必要です。ある気象大モデルの例では、200枚のGPUカードを使用して2ヶ月間トレーニングを行った場合、コストが200万元を超える可能性があります。一方、汎用大モデルの場合、トレーニングコストは数十億元に達する可能性があります。これにより、多くの中小企業が負担を抱えることが難しくなっています。高性能GPUカードが手に入らない状況に直面し、企業はさまざまな対応策を講じました。1. データ品質を向上させ、トレーニング効率を高める2. インフラを最適化し、大規模クラスターの安定運用を実現する3. コンピューティングパワーリソースのスケジューリングを改善し、利用率を向上させる4. クラウドコンピューティング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5. 国産GPUプラットフォームを使用してNVIDIA製品を代替するその一方で、コンピューティングパワーサービスは新しい産業チェーンとビジネスモデルを形成しつつあります。上流は基盤となるコンピューティングパワーリソースを提供し、中流はコンピューティングパワーの生産とスケジューリングを担当し、下流は業界ユーザーとなります。クラウドサービスプロバイダーと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が重要な中流の役割を果たしています。コンピューティングパワーサービスは主に従量課金と年間・月間パッケージの2つのモデルを採用しています。ユーザーはGPUインスタンスやMaaSプラットフォームなどの異なる形式を選択できます。今後は「算ネット統合」を推進し、クロスアーキテクチャ、クロス地域の柔軟なスケジューリングを実現します。現在の業界が高性能GPUリソースの奪い合いに熱中しているにもかかわらず、長期的にはコンピューティングパワーのサービス化がトレンドになる。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、将来の市場の理性的な回帰に備えて、転換の準備を整える必要がある。
大規模モデルの訓練が新しい段階に入り、コンピューティングパワーのサービス化が未来のトレンドとなる。
大モデルの"錬丹"からコンピューティングパワーの新しいモデルへ
大規模モデルのトレーニングの熱潮は盛んですが、高性能GPUの不足とコンピューティングパワーのコストの高騰が業界の課題となっています。企業は挑戦に対処するために革新的な方法を模索しており、同時にコンピューティングパワーサービスも新しいビジネスモデルとなりつつあります。
大規模なAIモデルのトレーニングには、膨大なコンピューティングパワーのサポートが必要です。ある気象大モデルの例では、200枚のGPUカードを使用して2ヶ月間トレーニングを行った場合、コストが200万元を超える可能性があります。一方、汎用大モデルの場合、トレーニングコストは数十億元に達する可能性があります。これにより、多くの中小企業が負担を抱えることが難しくなっています。
高性能GPUカードが手に入らない状況に直面し、企業はさまざまな対応策を講じました。
その一方で、コンピューティングパワーサービスは新しい産業チェーンとビジネスモデルを形成しつつあります。上流は基盤となるコンピューティングパワーリソースを提供し、中流はコンピューティングパワーの生産とスケジューリングを担当し、下流は業界ユーザーとなります。クラウドサービスプロバイダーと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が重要な中流の役割を果たしています。
コンピューティングパワーサービスは主に従量課金と年間・月間パッケージの2つのモデルを採用しています。ユーザーはGPUインスタンスやMaaSプラットフォームなどの異なる形式を選択できます。今後は「算ネット統合」を推進し、クロスアーキテクチャ、クロス地域の柔軟なスケジューリングを実現します。
現在の業界が高性能GPUリソースの奪い合いに熱中しているにもかかわらず、長期的にはコンピューティングパワーのサービス化がトレンドになる。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、将来の市場の理性的な回帰に備えて、転換の準備を整える必要がある。