コンピューティングパワーが新しいサービスモデルとなり、大規模モデルの熱潮がもたらす変革

最近、大規模モデルのトレーニング需要が急増し、高性能GPUが不足し、業界のホットトピックとなっています。NVIDIA A100グラフィックボードの価格は20万円を超え、月額レンタルも5〜7万円に達しています。それにもかかわらず、依然として供給業者の約束違反などの問題に直面している企業もあります。

このコンピューティングパワーの不足は短期的に解決が難しい。専門家は、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だと述べている。一部の起業家は、百億、千億の資金支援がなければ、この道は難しいと考えている。

この状況に直面して、業界では一般的に、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戦略を調整し、コストを管理すると考えられています。

算力不足に対処するため、企業はいくつかの方法を採用しました:

1. 高品質データを使用してトレーニング効率を向上させる
2. 基盤の安定性を向上させ、キロカロリーの長期的な安定運用を実現する
3. コンピューティングパワーカードリソースのスケジューリングを最適化し、精緻な分散スケジューリングを実現する
4. ネットワーク速度を向上させ、トレーニングの中断を避ける
5. 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
6. 国産プラットフォームを使用してNVIDIA GPUを代替する

これらの方法はすべて高い技術力を必要とし、一般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ため、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のサポートを選ぶことが多い。

実際、私たちが争っている「大モデル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でリンクし、効果的にコンピューティングパワーを供給することを目指す新興分野です。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も封装され、APIなどの形式で提供されます。

算力産業チェーンでは、上流が基礎資源を供給し、中流が算力サービスを提供し、下流は業界ユーザーです。自社環境を構築するよりも、算力サービスを利用する方がコストと技術の面で優位です。

現在、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契約・月契約の2つのモデルを採用しています。将来的には「算ネット統合融合」を推進し、アーキテクチャ、地域、サービスプロバイダーを超えたリソースの調整をサポートします。

大規模モデルの需要が常態化する中で、コンピューティングパワーサービスは独自の産業チェーンとビジネスモデルに急速に発展しています。現在、高性能GPUが不足していますが、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サービスプロバイダーは、マーケットが理性的に戻った後の急速な変化に備える必要があります。