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なり、業界は変化に備える必要がある

大規模モデルのトレーニングの熱潮がコンピューティングパワーを新しいビジネスモデルに押し上げています。現在、高性能GPUの不足問題が依然として存在していますが、業界の参加者は迅速に戦略を調整し、市場の変化に備える必要があります。

大規模モデルの訓練には膨大なコンピューティングパワーの投入が必要です。盤古気象大モデルを例に取ると、200枚のGPUカードを使用して約2ヶ月間の事前訓練を行うと、コストは200万元を超える可能性があります。そして、汎用大モデルの訓練コストはさらに数十倍高く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モデルが存在していますが、高性能GPUの不足問題は依然として深刻です。

算力不足に対応するため、企業はさまざまな対策を講じました: 効率を向上させるためにトレーニングデータの質を向上させる; 基盤を最適化して安定性を高める; リソーススケジューリングを改善して利用率を上げる; コストを削減するためにスーパーコンピュータアーキテクチャを採用する; 国産プラットフォームを使用して輸入GPUを代替するなど。しかし、ほとんどの企業にとって、専門の算力サービスプロバイダーを選ぶことがより良い選択です。

コンピューティングパワーサービスは新興産業となりつつあります。これは、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パッケージ化し、APIなどの形式でサービスを提供します。産業チェーンの上流ではハードウェアリソースを提供し、中流で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行い、下流は各業界のユーザーとなります。このモデルは企業が自社で構築するよりもコストと技術の利点があります。

現在、コンピューティングパワーサービスは主にオンデマンド課金と年契約・月契約の2つのモデルを採用しています。将来的には「算ネットの統合融合」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。クラウドサービスプロバイダーもこの分野で積極的に展開しています。

現在、高性能GPUの不足によって業界の競争が激化していますが、これは一時的な現象に過ぎません。長期的に見れば、コンピューティングパワーのサービス化は確実なトレンドです。サービスプロバイダーは事前に備え、市場が理性的に回帰した後の迅速な変化に備える必要があります。この不確実性に満ちた市場では、タイムリーに戦略を調整できる企業だけが将来的に優位な地位を占めることができるでしょう。