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は大量のコンピューティングパワーのサポートが必要であり、これがコンピューティングパワーサービスを新たなビジネスモデルとして推進しています。現在、高端GPUが不足していますが、業界はこの課題に積極的に対処しています。

大規模な言語モデルの訓練には膨大なコンピューティングパワーが必要です。ある気象大モデルの例を挙げると、200枚のGPUカードを使って2ヶ月間訓練を行う場合、コストは200万元を超える可能性があります。一方、汎用大モデルの訓練コストは百倍以上高くなるかもしれません。現在、中国には既に100を超えるパラメータ規模が10億の大モデルがありますが、高性能GPUの供給が需要に追いつかないことが業界が直面している主要な課題となっています。

算力不足に対応するために、企業はいくつかの対策を講じました:

1. より高品質なデータを使用してトレーニング効率を向上させる
2. インフラを最適化し、千カロリー以上の安定した運用を実現する
3. コンピューティングパワーのスケジューリング能力を改善し、リソースの利用率を向上させる
4. 超算アーキテクチャを採用してコストを削減する
5. 国産GPUプラットフォームの使用を探る

同時に、コンピューティングパワーサービスプロバイダーは新しいビジネスモデルを模索しています。現在の主流の料金体系には、従量課金と年契約・月契約が含まれます。今後は「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柔軟なスケジューリングを実現します。

大規模モデルの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して急速に発展しています。現在、高性能GPUの不足が「チップ争奪」現象を引き起こしていますが、長期的にはコンピューティングパワーのサービス化が確定的なトレンドです。コンピューティングパワーサービス提供者は、未雨綢繆し、市場が理性的に戻った後の発展に備える必要があります。