# 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大規模モデルのトレーニングによるコンピューティングパワーの需要の急増は、コンピューティングパワーが新しいビジネスモデルになりつつあることを示しています。現在の業界のハイエンドGPUの争奪戦は最終的に終わるでしょうが、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、事前に準備をし、戦略的方向性を適時に調整する必要があります。最近、研究者たちは世界中の40年間の天気データを利用し、200枚のGPUカードを使用して約2ヶ月間の事前トレーニングを行い、パラメーター数が億単位に達する気象大モデルを成功裏に訓練しました。1時間あたり7.8元/GPUの計算コストに基づくと、このモデルの訓練コストは200万元を超える可能性があります。また、一般的な大モデルを訓練する場合、コストはさらに100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モデルがあります。しかし、業界が殺到する大モデルの"錬金術"熱潮は、高性能GPUの不足という困難に直面しています。コンピューティングパワーコストが高騰し、資金とコンピューティングパワーの不足が業界の目の前にある最も直截な問題となっています。高性能GPUの不足は業界全体で一般的です。大規模モデルの需要の急増により、市場のコンピューティングパワーに対する需要が急速に増加していますが、供給の増加速度はそれに遠く及びません。長期的には、コンピューティングパワーの供給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が、このプロセスにはまだ時間がかかります。各社は自社が保有するGPUの数量を計算し、それによって市場シェアを判断しています。専門家は、数十億の資金がなければ、大規模モデルを継続的に拡大することは難しいと考えています。多くの起業家も、十分な資金がなければ、この道は難しいと述べています。この状況に直面して、業界では一般的に、大規模モデル市場の競争が激化するにつれて、市場は熱狂から理性に戻り、企業は予想の変化に応じてコストを管理し、戦略を調整するだろうと考えられている。算力不足に対応するため、企業は様々な対策を講じています:1. より高品質なデータを使用してトレーニングし、トレーニング効率を向上させる。2. 基盤の能力を向上させ、1000カロリー以上の安定した稼働を実現します。3. コンピューティングパワーのリソーススケジューリングを最適化し、利用率を向上させる。4. ネットワークパフォーマンスを改善し、トレーニング速度を向上させる。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に移行し、コストを削減します。6. 国産プラットフォームを使用してNVIDIA GPUを代替する。中小企業にとって、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ぶことは、より良い選択かもしれません。千カロリー級のGPUクラスターでなければ、スケールメリットを生み出すことはできず、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは限界費用ゼロのサービスを提供できます。コンピューティングパワーは新しいサービスモデルになりつつあります。《2023コンピューティングパワーサービスホワイトペーパー》では、コンピューティングパワーサービスを次のように定義しています: 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をリンクとして、供給する効果的なコンピューティングパワーを目指すコンピューティングパワー産業の新しい分野。コンピューティングパワーサービスの本質は、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、大データ、AIなどの技術と融合することです。それは単に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統一パッケージ化を含み、APIなどの形式でコンピューティングパワーの提供を完了します。算力産業チェーンでは、上流企業が主にコンピューティングパワーの基本資源を供給し、中流企業がコンピューティングパワーの生産と供給を担当し、下流企業がコンピューティングパワーサービスのユーザーとなります。現在、従量課金と年間/月間契約はコンピューティングパワーサービスの主流の課金モデルです。業界は"算網一体化融合"を推進しており、アーキテクチャを超えた、地域を超えた、サービスプロバイダーを超えたコンピューティングパワーのスケジューリングをサポートしています。大規模モデルの高性能計算需要が常態化する中、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を急速に形成しています。現在、高性能GPUの不足やコストの高騰などの課題に直面していますが、長期的にはコンピューティングパワーサービスが確実なトレンドになるでしょう。コンピューティングパワーサービス提供者は、事前に備え、市場の変化に対応できるよう準備する必要があります。
コンピューティングパワーサービス：大モデル時代の新たなビジネスチャンスと課題
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
大規模モデルのトレーニングによるコンピューティングパワーの需要の急増は、コンピューティングパワーが新しいビジネスモデルになりつつあることを示しています。現在の業界のハイエンドGPUの争奪戦は最終的に終わるでしょうが、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、事前に準備をし、戦略的方向性を適時に調整する必要があります。
最近、研究者たちは世界中の40年間の天気データを利用し、200枚のGPUカードを使用して約2ヶ月間の事前トレーニングを行い、パラメーター数が億単位に達する気象大モデルを成功裏に訓練しました。1時間あたり7.8元/GPUの計算コストに基づくと、このモデルの訓練コストは200万元を超える可能性があります。また、一般的な大モデルを訓練する場合、コストはさらに100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モデルがあります。しかし、業界が殺到する大モデルの"錬金術"熱潮は、高性能GPUの不足という困難に直面しています。コンピューティングパワーコストが高騰し、資金とコンピューティングパワーの不足が業界の目の前にある最も直截な問題となっています。
高性能GPUの不足は業界全体で一般的です。大規模モデルの需要の急増により、市場のコンピューティングパワーに対する需要が急速に増加していますが、供給の増加速度はそれに遠く及びません。長期的には、コンピューティングパワーの供給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が、このプロセスにはまだ時間がかかります。
各社は自社が保有するGPUの数量を計算し、それによって市場シェアを判断しています。専門家は、数十億の資金がなければ、大規模モデルを継続的に拡大することは難しいと考えています。多くの起業家も、十分な資金がなければ、この道は難しいと述べています。
この状況に直面して、業界では一般的に、大規模モデル市場の競争が激化するにつれて、市場は熱狂から理性に戻り、企業は予想の変化に応じてコストを管理し、戦略を調整するだろうと考えられている。
算力不足に対応するため、企業は様々な対策を講じています:
中小企業にとって、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ぶことは、より良い選択かもしれません。千カロリー級のGPUクラスターでなければ、スケールメリットを生み出すことはできず、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは限界費用ゼロのサービスを提供できます。
コンピューティングパワーは新しいサービスモデルになりつつあります。《2023コンピューティングパワーサービスホワイトペーパー》では、コンピューティングパワーサービスを次のように定義しています: 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をリンクとして、供給する効果的なコンピューティングパワーを目指すコンピューティングパワー産業の新しい分野。
コンピューティングパワーサービスの本質は、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、大データ、AIなどの技術と融合することです。それは単に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統一パッケージ化を含み、APIなどの形式でコンピューティングパワーの提供を完了します。
算力産業チェーンでは、上流企業が主にコンピューティングパワーの基本資源を供給し、中流企業がコンピューティングパワーの生産と供給を担当し、下流企業がコンピューティングパワーサービスのユーザーとなります。
現在、従量課金と年間/月間契約はコンピューティングパワーサービスの主流の課金モデルです。業界は"算網一体化融合"を推進しており、アーキテクチャを超えた、地域を超えた、サービスプロバイダーを超えたコンピューティングパワーのスケジューリングをサポートしています。
大規模モデルの高性能計算需要が常態化する中、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を急速に形成しています。現在、高性能GPUの不足やコストの高騰などの課題に直面していますが、長期的にはコンピューティングパワーサービスが確実なトレンドになるでしょう。コンピューティングパワーサービス提供者は、事前に備え、市場の変化に対応できるよう準備する必要があります。