元のソース:シリコンベースのラボ 画像ソース:無制限のAIによって生成10月17日、米国商務省の産業安全保障局(BIS)は、チップの新たな輸出禁止令を発表し、中国による重要なハイエンドチップの購入に対する制限を強化しました。中国のハイエンドチップの輸入を制限することは、間違いなく中国のテクノロジー産業の発展を抑制することです。 以前の研究では、計算能力指数が1ポイント増加するごとに、デジタル経済とGDPがそれぞれ3.5‰と1.8‰増加することが示されています。しかし、外部規制の強化は、1兆ドルを超えた中国のコンピューティングパワー産業の停滞を引き起こしていません。 **中国情報通信技術アカデミーによると、2021年末までに、中国のコアコンピューティングパワー産業の規模は1.5兆元を超え、関連産業の規模は8兆元を超えました。1兆ドル規模の市場の背後では、企業と政府が協力してAI時代を捉えています。一方では、ChatGPTの発売以来、国内の企業や研究機関は半年強で130以上の大型モデルを発売しており、その中で主要なプレーヤーは特定のシナリオに大型モデルを適用し、爆発的なアプリケーションを作成し始めています。一方、コンピューティングパワーベースを構築するために、地方自治体はインテリジェントコンピューティングセンターの建設を開始し、ビッグデータの時代に情報を高速に敷設し、産業の革新とアップグレードを促進し、大規模なモデルに代表される科学技術の成果を呼ぶ企業のコストを削減しました。外部チップ取引は徐々に冷え込み、内部コンピューティングパワー市場は輝き、氷と火の2つの天国の間で、人々は好奇心をそそられずにはいられません。中国のコンピューティングパワー産業の画期的な戦いが捉えられた都市はどこですか? コンピューティングパワー業界のチェーンを断ち切る方法は? このプロセスでは、どの企業がパイオニアの責任を引き受けましたか? ## **01 NVIDIAは供給を遮断し、ジオメトリに影響を与えますか? ** **「大規模な言語モデルをベースとして、中国の14億人の推論要求を同時に処理すると、必要な計算量は中国のデータセンターの総計算能力を3桁上回ります。 "**今年7月に上海で開催された2023年世界人工知能会議(WAIC)で、清華大学の電子工学の教授であるWang Yuは、国内のコンピューティングパワーギャップの規模を明らかにしました。実際、大型モデルだけでなく、5G、スマートシティ、モノのインターネットでの多様なアプリケーションの人気も、データ生成の継続的な加速をもたらしました。IDCは、中国のインテリジェントコンピューティングパワーの規模は2026年に1271EFLOPSに達し、年平均成長率は69.45%になると予測しています。 2022年末の時点で、New H3C Groupと中国情報通信技術アカデミーがまとめた「2023インテリジェントコンピューティングパワー開発白書」によると、国内の総コンピューティングパワーはわずか180EFLOPSです。 (注: FLOPS は 1 秒あたりの浮動小数点演算を指し、1271 EFLOPS は 1271 エクサスケール演算/秒を意味します。 ） **コンピューティングパワー不足の現状を解決するために、州は、コンピューティングパワーインフラストラクチャの構築を加速するためにすべての地域をサポートおよびガイドするための多数の文書を次々と発行しています。 **その中で、10月に発表されたコンピューティングパワーインフラストラクチャの高品質開発のための行動計画は、コンピューティングパワーの規模が2025年に300EFLOPSを超えることを明確に述べており、そのうち、大規模モデルのトレーニングに使用できるインテリジェントコンピューティングパワーの割合は35%に達する必要があります。現在、政府が資金提供する約31のインテリジェントコンピューティングセンターがあり、計画の総計算能力10.13EFLOPSに対応し、総投資額は約470億元であり、計画された総インテリジェントコンピューティングパワースケール105E、50インテリジェントコンピューティングセンター、およびシングルセンターコンピューティングパワースケール2.1EFLOPSからはまだほど遠い。**実際、中国だけでなく、世界でも計算能力が不足しています。 OpenAIのデータによると、モデルコンピューティングボリュームの成長率と人工知能ハードウェアの計算能力の成長率の間には10,000倍のギャップがあります。 **計算能力の不足は、最初にGPUの価格の高騰に貢献しました。 昨年100月以来、NVIDIA A100の価格は5か月で40%近く上昇しました。 今年の新しいH100はさらに貴重です。注文の流入により、市場シェアが最も高いGPUメーカーであるNVIDIAの納期が1か月から3か月以上に延長され、一部の注文でも2024年まで配達されない可能性があります。 主な理由は、チップのサプライチェーンが長く断片化されており、生産能力を迅速に拡大することが不可能であることです。**米国の禁止の制限により、国内メーカーのコンピューティング能力を拡大する計画は、Google、Meta、OpenAIよりも実装が困難です。 **新しい禁止ラウンドを発表する前に、Nvidiaは、相互接続速度を低下させたフラッグシップコンピューティングチップA800およびH800の「去勢バージョン」を中国市場に供給することにより、制限規則を適応させました。8月、メディアは、Baidu、Tencent、Alibaba、ByteDanceなどの企業がNvidiaに50億ドルのチップを注文したと報じました。 その金額のうち、A800には10億ドルが発注されており、今年納入される予定です。 残りの40億ドルの注文は2024年に配達されます。 この禁止の発表後、新しい標準を制限するための関連要件としてのパフォーマンス密度により、A800およびH800チップも標準を超えたため、完全に禁止されます。NVIDIAが米国証券取引委員会(SEC)に提出した最新の8-Kファイリングでは、米国政府がNVIDIAの5つのGPUチップ(A100、A800、H100、H800、L40Sを含む)の禁止の発効時期を11月末から11月末から早め、直ちに発効させたことが言及されています。**上記の変更は、BATがすでに注文した約100,000個のA800チップが納品されない可能性が高いことを意味します。 **しかし、国内のコンピューティングパワーインフラストラクチャはあまり影響を受けていないようです。 現在、建設中または完成中のインテリジェントコンピューティングセンターは約30あり、そのうちチップサプライヤーの50%以上がHuawei Ascendです。以前、iFLYTEKの会長であるLiu Qingfengは記者会見で、Huawei Ascend 910BのパフォーマンスはすでにA100に対してベンチマークできると述べました。**全体として、米国の対中規制のさらなる強化は、一部のインターネット大手の大規模モデルの反復の進展を引き下げましたが、国内のコンピューティングパワーインフラストラクチャは依然として着実に進歩しています。 **また、チップの輸入の難しさは近い将来上昇し続けるため、サプライチェーンのセキュリティを考慮して、国内のチップメーカーは開発機会の新しい波の到来を告げることが期待されています。 ## **02 計算能力のブレークスルー:左利きの自己研究、右手の生態学** 国際市場で一般的に認められている唯一のGPUメーカーはNVIDIAとAMDですが、これはそれら以外に選択肢がないという意味ではありません。**ASICチップと比較して、GPUは汎用性が高く、さまざまな研究分野に適しているという利点があります。 しかし、さまざまな企業に細分化され、実際には、GPUを使用するだけでよく、そのグラフィックス計算能力を必要としない大規模なモデル推論能力など、一般的な過剰な計算能力があります。そのため、多くのメーカーが独自のニーズに応じて独立した研究開発の道を歩み始めています。 **たとえば、アリババは今年5月に自社開発のチップHanguang 800をリリースしましたが、これは当時のAIチップで最強のパフォーマンスと言われており、10CPUに相当する計算能力を備えています。 Baiduの自社開発のクラウドフル機能AIチップKunlunも3.0に反復され、2024年に量産を達成する予定です。自社開発のチップ会社の中で、最も騒々しいのは間違いなく前述のHuaweiです。最近、HuaweiとiFLYTEKが共同で作成したSparkオールインワンマシンが再び頂点に立った。公開情報によると、XinghuoオールインワンマシンはKunpeng CPU + Ascend GPUに基づいており、Huaweiのストレージとネットワークを使用して完全なキャビネットソリューションを提供し、FP16の計算能力は2.5PFLOPSです。 対照的に、大規模なモデル トレーニングで最も人気のある NVIDIA DGX A100 8-GPU は、5PFLOPS FP16 コンピューティング パワーを出力できます。 「知恵」は、PanguやXunfei Xinghuoなどの特定の大規模モデルシナリオで、Ascend 910がA100 80GB PCIeバージョンをわずかに上回り、国内での置き換えを達成したと報告しています。 ただし、汎用性はまだ不十分であり、GPT-3などの他のモデルは、Huaweiプラットフォームでスムーズに実行する前に大幅に最適化する必要があります。さらに、今回の制裁で新たにエンティティリストに含まれたムーアスレッドとウォールテックにも、対応するGPUシングルカード製品があり、一部の指標はNVIDIAに近いものです。米国の制裁の影響に加えて、自社開発のチップは、NVIDIAへの過度の依存を弱め、企業の戦略的自律性を強化し、競合他社に先駆けてコンピューティングパワーの規模を拡大する上で主導権を握ることもできます。 **その証拠に、Google、OpenAI、Appleなど、制裁の対象とならない企業でさえ、独自のチップを開発する計画を打ち出している。単一のサプライヤーの対象ではなくなるために、一部のサーバーメーカーも国内の独立したイノベーションチップと互換性のあるオープンアーキテクチャを採用し始めています。 **たとえば、現在国内サーバーのトップシェアを占めるInspur Informationは、大きな計算能力、高い相互接続、強力な拡張の特徴を持つと言われているオープンコンピューティングアーキテクチャを立ち上げました。 これに基づいて、Inspurは3世代のAIサーバー製品をリリースし、10を超えるチップパートナーと複数のAIコンピューティング製品の着陸を実現し、30を超えるAIチップを効率的にスケジュールできるAIStationプラットフォームを立ち上げました。**客観的に言えば、サーバーメーカーはコンピューティングパワー業界チェーンの比較的弱いリンクであり、上流はNVIDIAのような独占的な地位を持つ国際的な巨人がチップを購入する必要があり、下流はG-endとクラウドメーカーであり、上から下への交渉力に欠けています。 **したがって、NVIDIAの1四半期の収益は過去最高の135億1000万ドルに達し、前年同期比101%増加し、純利益は前年同期比843%増の61億8800万ドルになりましたが、今年上半期のInspurの純利益は依然として赤字であることがわかります。**数兆の市場キャッシュまで生き残るために、サーバーベンダーはその価値を証明する努力を惜しみません。 具体的には、サーバーの高可用性、高性能、高効率を確保するためのAIサーバークラスター管理および展開ソリューションを提供します。同時に、メーカーは、発言権を得ることを期待して、業界のレポート、標準、およびガイドラインを発表するために競争しています。左手に自社開発のチップ、右手にオープンエコロジーを備えた国内のコンピューティングパワー産業チェーンは、競争と協力の両方を伴う前例のない複雑な状況にあります。 長期的には、コンピューティングパワーのブレークスルーの真の決定的な要因は、エコロジー、ソフトウェア、ハ ードウェアなどをカバーするテクノロジーであり、上流と下流のプレーヤーが一緒に困難を克服するための穴を開ける必要があります。しかし、実際にチップの独立した道を進む前に、より重要なのは、ブレードの計算能力のすべてのセントをどのように使用するかであり、この質問への答えは、将来1,000億の市場を勝ち取るプレーヤーの概要を示唆しています。 ** ## **03 計算能力をうまく使うことが最優先事項です** 計算能力をうまく使う方法に答える前に、別の質問について考える必要があります:それをうまく使うために計算能力を使う方法は?**国内のコンピューティングパワー業界が直面しているジレンマは主に3つあります。**まず、計算能力の不足。 **高品質のコンピューティングパワーリソースが不十分で散在し、GPUの増分が制限され、在庫が深刻に不足しているため、大規模なモデルトレーニングをさらにサポートすることは困難であり、徐々に新しい「スタックネック」の問題になります。第二に、計算能力は高価です。 **コンピューティングパワーインフラストラクチャは、資産が多く資本集約的な産業であり、初期投資が大きく、テクノロジーの反復が速く、建設のしきい値が高いという特徴があり、その建設と運用には、中小企業の範囲をはるかに超える莫大な時間と資本コストが必要です。**第三に、計算能力の需要は多様化・細分化されており、計算能力資源の需要と供給のミスマッチが時々発生します。 **最初のジレンマは解決されつつありますが、1日の取り組みではないため、現段階では、計算能力をより安価にし、多様なニーズに対応できるようにすることが、計算能力を使用する実際の意味があるはずです。では、どの企業が最も想像力に富んだ動きをしているのでしょうか。**インテリジェントコンピューティングセンターの消費を削減し、効率を高めるという点で、アリババの「コンピューティングパワーの業界チェーン全体をグリーン化する」というコンセプトは期待する価値があります。 **ご存知のように、大規模なモデルトレーニングのエネルギーコストは非常に高いです。 しかし実際には、この電力の20%のみが計算自体に使用され、残りはサーバーの実行を維持するために使用されます。 Googleの2023年の環境レポートは、これを側面から確認しています。 レポートによると、Googleは2022年にデータセンターを冷却するために約52億ガロンの水を消費し、これは世界の1日の飲料水の1/4に相当し、西湖の1.5を満たすことができます。全体的な省エネと排出削減効果を高めるために、Ant Groupと中国情報通信技術アカデミー(CAICT)は、「エンドツーエンドのグリーンコンピューティング」の概念を提唱したコンピューティングパワーアプリケーションのコンピューティンググリーン化に関する白書を発表しました。 具体的には、エンドツーエンドのグリーンコンピューティングは、電力生産、コンピューティング電力生産(インテリジェントコンピューティングセンタービルダー、ハードウェアメーカー、クラウドベンダーを含む)、コンピューティングパワーアプリケーションまで、建設の初期段階での運用中のエネルギー消費コストを考慮することです。ある程度、過去のエネルギー使用量の割合に基づいて、緑化産業チェーンによってもたらされるコスト削減は、短期的にはチップ技術のブレークスルーよりも費用効果が高く、中小企業のデジタルインテリジェンスのアップグレードに役立ちます。**コンピューティングパワースケジューリングのレベルを向上させるという点では、Huawei、Alibaba、Tencent、Baiduなどの企業はすべて独自の強みに貢献していますが、その中で最も互換性のあるエンタープライズ遺伝子は依然としてHuaweiです。 **現在、中国で最もコアなコンピューティングパワースケジューリングプロジェクトは、2021年の「国家統合ビッグデータセンター共同イノベーションシステムコンピューティングパワーハブ実装計画」で最初に明示的に提案された「東データと西コンピューティング」プロジェクトであり、国家コンピューティングパワーネットワークシステムのタスクを構築することを目的としています。東部と西部でデータを保存および処理することは、供給側と流通側の両方で大きな課題を提示します。例として、一般的なパケット損失の問題を取り上げます。複数のサーバが同時に大量のパケットをサーバに送信すると、パケット数がスイッチのキャッシュ容量を超え、パケットロスが発生し、計算やストレージの効率に影響します。この問題を解決するために、ファーウェイはデータセンターのネットワークスイッチにインテリジェントアルゴリズムを導入し、キューの深さ、帯域幅スループット、トラフィックモデル、その他のディメンションなどのリアルタイムのネットワークステータス情報を収集し、インテリジェントなロスレスアルゴリズムを通じて理想的なキューパイプラインを動的に設定し、最終的にシミュレーショントレーニング後にパケット損失なし、高性能、低遅延のバランスを達成した。 さらに、ファーウェイは分散型アダプティブルーティングやインテリジェントクラウドマップアルゴリズムなどの技術を革新し、国内ハブノードの設計と建設に参加している。国内の大型モデルが何千もの産業に力を与える道でますます実用的になるにつれて、「中国のコンピューティングパワーのジレンマをどのように解決するか」という問題がますます重要になります。 中国のコンピューティングパワー産業チェーンは、インターネットの巨人がコードを自己開発したチップを追加したり、国内のチップで構築されたコンピューティングパワーベース、過去には評価されていなかったソフトウェアエコロジーの発芽など、多くの変化を生み出したことがわかります... これらの変化の背景には、技術的な障壁を打ち破る中国企業の忍耐力と決意があります。**客観的に言えば、技術力の面では、国内プレーヤーはまだ世界クラスのメーカーと一定の距離を置いていますが、本格化しているNVIDIAでさえ、AI時代の到来前から長年生死の淵に浮かんでいたことは無視できません。 **夜明け前の夜は最も暗いですが、太陽光線はすでに地平線を越えています。*リソース：**AIサーバー不足の真相調査:2日間で30万値上がり、「MSGキング」までも参入|ウィズダムスタッフ**インテリジェントコンピューティングパワー新しいインフラストラクチャは、海外のマルチモーダルアップグレードを重ね合わせ、触媒を満たすためのコンピューティングパワーアプリケーション| 浙尚証券**テクノロジーチェーンマスター、ファーウェイエコシステム | TF証券**トレーニング需要の爆発「計算能力への渇望」の解決方法 | ネットインフォ吉林**米国のチップ禁止が強化されました! NVIDIA, インテル or Limited | 21世紀経済ニュース*
NVIDIAはハイエンドチップの供給を事前に遮断し、中国企業の計算能力が突破しました
元のソース:シリコンベースのラボ
10月17日、米国商務省の産業安全保障局(BIS)は、チップの新たな輸出禁止令を発表し、中国による重要なハイエンドチップの購入に対する制限を強化しました。
中国のハイエンドチップの輸入を制限することは、間違いなく中国のテクノロジー産業の発展を抑制することです。 以前の研究では、計算能力指数が1ポイント増加するごとに、デジタル経済とGDPがそれぞれ3.5‰と1.8‰増加することが示されています。
しかし、外部規制の強化は、1兆ドルを超えた中国のコンピューティングパワー産業の停滞を引き起こしていません。 **中国情報通信技術アカデミーによると、2021年末までに、中国のコアコンピューティングパワー産業の規模は1.5兆元を超え、関連産業の規模は8兆元を超えました。
1兆ドル規模の市場の背後では、企業と政府が協力してAI時代を捉えています。
一方では、ChatGPTの発売以来、国内の企業や研究機関は半年強で130以上の大型モデルを発売しており、その中で主要なプレーヤーは特定のシナリオに大型モデルを適用し、爆発的なアプリケーションを作成し始めています。
一方、コンピューティングパワーベースを構築するために、地方自治体はインテリジェントコンピューティングセンターの建設を開始し、ビッグデータの時代に情報を高速に敷設し、産業の革新とアップグレードを促進し、大規模なモデルに代表される科学技術の成果を呼ぶ企業のコストを削減しました。
外部チップ取引は徐々に冷え込み、内部コンピューティングパワー市場は輝き、氷と火の2つの天国の間で、人々は好奇心をそそられずにはいられません。
中国のコンピューティングパワー産業の画期的な戦いが捉えられた都市はどこですか? コンピューティングパワー業界のチェーンを断ち切る方法は? このプロセスでは、どの企業がパイオニアの責任を引き受けましたか?
**01 NVIDIAは供給を遮断し、ジオメトリに影響を与えますか? **
「大規模な言語モデルをベースとして、中国の14億人の推論要求を同時に処理すると、必要な計算量は中国のデータセンターの総計算能力を3桁上回ります。 "
今年7月に上海で開催された2023年世界人工知能会議(WAIC)で、清華大学の電子工学の教授であるWang Yuは、国内のコンピューティングパワーギャップの規模を明らかにしました。
実際、大型モデルだけでなく、5G、スマートシティ、モノのインターネットでの多様なアプリケーションの人気も、データ生成の継続的な加速をもたらしました。
IDCは、中国のインテリジェントコンピューティングパワーの規模は2026年に1271EFLOPSに達し、年平均成長率は69.45%になると予測しています。 2022年末の時点で、New H3C Groupと中国情報通信技術アカデミーがまとめた「2023インテリジェントコンピューティングパワー開発白書」によると、国内の総コンピューティングパワーはわずか180EFLOPSです。 (注: FLOPS は 1 秒あたりの浮動小数点演算を指し、1271 EFLOPS は 1271 エクサスケール演算/秒を意味します。 ）
その中で、10月に発表されたコンピューティングパワーインフラストラクチャの高品質開発のための行動計画は、コンピューティングパワーの規模が2025年に300EFLOPSを超えることを明確に述べており、そのうち、大規模モデルのトレーニングに使用できるインテリジェントコンピューティングパワーの割合は35%に達する必要があります。
現在、政府が資金提供する約31のインテリジェントコンピューティングセンターがあり、計画の総計算能力10.13EFLOPSに対応し、総投資額は約470億元であり、計画された総インテリジェントコンピューティングパワースケール105E、50インテリジェントコンピューティングセンター、およびシングルセンターコンピューティングパワースケール2.1EFLOPSからはまだほど遠い。
**実際、中国だけでなく、世界でも計算能力が不足しています。 OpenAIのデータによると、モデルコンピューティングボリュームの成長率と人工知能ハードウェアの計算能力の成長率の間には10,000倍のギャップがあります。 **
計算能力の不足は、最初にGPUの価格の高騰に貢献しました。 昨年100月以来、NVIDIA A100の価格は5か月で40%近く上昇しました。 今年の新しいH100はさらに貴重です。
注文の流入により、市場シェアが最も高いGPUメーカーであるNVIDIAの納期が1か月から3か月以上に延長され、一部の注文でも2024年まで配達されない可能性があります。 主な理由は、チップのサプライチェーンが長く断片化されており、生産能力を迅速に拡大することが不可能であることです。
**米国の禁止の制限により、国内メーカーのコンピューティング能力を拡大する計画は、Google、Meta、OpenAIよりも実装が困難です。 **
新しい禁止ラウンドを発表する前に、Nvidiaは、相互接続速度を低下させたフラッグシップコンピューティングチップA800およびH800の「去勢バージョン」を中国市場に供給することにより、制限規則を適応させました。
8月、メディアは、Baidu、Tencent、Alibaba、ByteDanceなどの企業がNvidiaに50億ドルのチップを注文したと報じました。 その金額のうち、A800には10億ドルが発注されており、今年納入される予定です。 残りの40億ドルの注文は2024年に配達されます。
NVIDIAが米国証券取引委員会(SEC)に提出した最新の8-Kファイリングでは、米国政府がNVIDIAの5つのGPUチップ(A100、A800、H100、H800、L40Sを含む)の禁止の発効時期を11月末から11月末から早め、直ちに発効させたことが言及されています。
**上記の変更は、BATがすでに注文した約100,000個のA800チップが納品されない可能性が高いことを意味します。 **
しかし、国内のコンピューティングパワーインフラストラクチャはあまり影響を受けていないようです。 現在、建設中または完成中のインテリジェントコンピューティングセンターは約30あり、そのうちチップサプライヤーの50%以上がHuawei Ascendです。
以前、iFLYTEKの会長であるLiu Qingfengは記者会見で、Huawei Ascend 910BのパフォーマンスはすでにA100に対してベンチマークできると述べました。
**全体として、米国の対中規制のさらなる強化は、一部のインターネット大手の大規模モデルの反復の進展を引き下げましたが、国内のコンピューティングパワーインフラストラクチャは依然として着実に進歩しています。 **
また、チップの輸入の難しさは近い将来上昇し続けるため、サプライチェーンのセキュリティを考慮して、国内のチップメーカーは開発機会の新しい波の到来を告げることが期待されています。
02 計算能力のブレークスルー:左利きの自己研究、右手の生態学
国際市場で一般的に認められている唯一のGPUメーカーはNVIDIAとAMDですが、これはそれら以外に選択肢がないという意味ではありません。
**ASICチップと比較して、GPUは汎用性が高く、さまざまな研究分野に適しているという利点があります。 しかし、さまざまな企業に細分化され、実際には、GPUを使用するだけでよく、そのグラフィックス計算能力を必要としない大規模なモデル推論能力など、一般的な過剰な計算能力があります。
そのため、多くのメーカーが独自のニーズに応じて独立した研究開発の道を歩み始めています。 **
たとえば、アリババは今年5月に自社開発のチップHanguang 800をリリースしましたが、これは当時のAIチップで最強のパフォーマンスと言われており、10CPUに相当する計算能力を備えています。 Baiduの自社開発のクラウドフル機能AIチップKunlunも3.0に反復され、2024年に量産を達成する予定です。
自社開発のチップ会社の中で、最も騒々しいのは間違いなく前述のHuaweiです。
最近、HuaweiとiFLYTEKが共同で作成したSparkオールインワンマシンが再び頂点に立った。
公開情報によると、XinghuoオールインワンマシンはKunpeng CPU + Ascend GPUに基づいており、Huaweiのストレージとネットワークを使用して完全なキャビネットソリューションを提供し、FP16の計算能力は2.5PFLOPSです。 対照的に、大規模なモデル トレーニングで最も人気のある NVIDIA DGX A100 8-GPU は、5PFLOPS FP16 コンピューティング パワーを出力できます。
さらに、今回の制裁で新たにエンティティリストに含まれたムーアスレッドとウォールテックにも、対応するGPUシングルカード製品があり、一部の指標はNVIDIAに近いものです。
米国の制裁の影響に加えて、自社開発のチップは、NVIDIAへの過度の依存を弱め、企業の戦略的自律性を強化し、競合他社に先駆けてコンピューティングパワーの規模を拡大する上で主導権を握ることもできます。 **
その証拠に、Google、OpenAI、Appleなど、制裁の対象とならない企業でさえ、独自のチップを開発する計画を打ち出している。
単一のサプライヤーの対象ではなくなるために、一部のサーバーメーカーも国内の独立したイノベーションチップと互換性のあるオープンアーキテクチャを採用し始めています。 **
たとえば、現在国内サーバーのトップシェアを占めるInspur Informationは、大きな計算能力、高い相互接続、強力な拡張の特徴を持つと言われているオープンコンピューティングアーキテクチャを立ち上げました。
**客観的に言えば、サーバーメーカーはコンピューティングパワー業界チェーンの比較的弱いリンクであり、上流はNVIDIAのような独占的な地位を持つ国際的な巨人がチップを購入する必要があり、下流はG-endとクラウドメーカーであり、上から下への交渉力に欠けています。 **
したがって、NVIDIAの1四半期の収益は過去最高の135億1000万ドルに達し、前年同期比101%増加し、純利益は前年同期比843%増の61億8800万ドルになりましたが、今年上半期のInspurの純利益は依然として赤字であることがわかります。
**数兆の市場キャッシュまで生き残るために、サーバーベンダーはその価値を証明する努力を惜しみません。 具体的には、サーバーの高可用性、高性能、高効率を確保するためのAIサーバークラスター管理および展開ソリューションを提供します。
同時に、メーカーは、発言権を得ることを期待して、業界のレポート、標準、およびガイドラインを発表するために競争しています。
左手に自社開発のチップ、右手にオープンエコロジーを備えた国内のコンピューティングパワー産業チェーンは、競争と協力の両方を伴う前例のない複雑な状況にあります。
しかし、実際にチップの独立した道を進む前に、より重要なのは、ブレードの計算能力のすべてのセントをどのように使用するかであり、この質問への答えは、将来1,000億の市場を勝ち取るプレーヤーの概要を示唆しています。 **
03 計算能力をうまく使うことが最優先事項です
計算能力をうまく使う方法に答える前に、別の質問について考える必要があります:それをうまく使うために計算能力を使う方法は?
**国内のコンピューティングパワー業界が直面しているジレンマは主に3つあります。
**まず、計算能力の不足。 **高品質のコンピューティングパワーリソースが不十分で散在し、GPUの増分が制限され、在庫が深刻に不足しているため、大規模なモデルトレーニングをさらにサポートすることは困難であり、徐々に新しい「スタックネック」の問題になります。
第二に、計算能力は高価です。 **コンピューティングパワーインフラストラクチャは、資産が多く資本集約的な産業であり、初期投資が大きく、テクノロジーの反復が速く、建設のしきい値が高いという特徴があり、その建設と運用には、中小企業の範囲をはるかに超える莫大な時間と資本コストが必要です。
**第三に、計算能力の需要は多様化・細分化されており、計算能力資源の需要と供給のミスマッチが時々発生します。 **
最初のジレンマは解決されつつありますが、1日の取り組みではないため、現段階では、計算能力をより安価にし、多様なニーズに対応できるようにすることが、計算能力を使用する実際の意味があるはずです。
では、どの企業が最も想像力に富んだ動きをしているのでしょうか。
**インテリジェントコンピューティングセンターの消費を削減し、効率を高めるという点で、アリババの「コンピューティングパワーの業界チェーン全体をグリーン化する」というコンセプトは期待する価値があります。 **
ご存知のように、大規模なモデルトレーニングのエネルギーコストは非常に高いです。 しかし実際には、この電力の20%のみが計算自体に使用され、残りはサーバーの実行を維持するために使用されます。 Googleの2023年の環境レポートは、これを側面から確認しています。 レポートによると、Googleは2022年にデータセンターを冷却するために約52億ガロンの水を消費し、これは世界の1日の飲料水の1/4に相当し、西湖の1.5を満たすことができます。
全体的な省エネと排出削減効果を高めるために、Ant Groupと中国情報通信技術アカデミー(CAICT)は、「エンドツーエンドのグリーンコンピューティング」の概念を提唱したコンピューティングパワーアプリケーションのコンピューティンググリーン化に関する白書を発表しました。
ある程度、過去のエネルギー使用量の割合に基づいて、緑化産業チェーンによってもたらされるコスト削減は、短期的にはチップ技術のブレークスルーよりも費用効果が高く、中小企業のデジタルインテリジェンスのアップグレードに役立ちます。
**コンピューティングパワースケジューリングのレベルを向上させるという点では、Huawei、Alibaba、Tencent、Baiduなどの企業はすべて独自の強みに貢献していますが、その中で最も互換性のあるエンタープライズ遺伝子は依然としてHuaweiです。 **
現在、中国で最もコアなコンピューティングパワースケジューリングプロジェクトは、2021年の「国家統合ビッグデータセンター共同イノベーションシステムコンピューティングパワーハブ実装計画」で最初に明示的に提案された「東データと西コンピューティング」プロジェクトであり、国家コンピューティングパワーネットワークシステムのタスクを構築することを目的としています。
東部と西部でデータを保存および処理することは、供給側と流通側の両方で大きな課題を提示します。
例として、一般的なパケット損失の問題を取り上げます。
複数のサーバが同時に大量のパケットをサーバに送信すると、パケット数がスイッチのキャッシュ容量を超え、パケットロスが発生し、計算やストレージの効率に影響します。
この問題を解決するために、ファーウェイはデータセンターのネットワークスイッチにインテリジェントアルゴリズムを導入し、キューの深さ、帯域幅スループット、トラフィックモデル、その他のディメンションなどのリアルタイムのネットワークステータス情報を収集し、インテリジェントなロスレスアルゴリズムを通じて理想的なキューパイプラインを動的に設定し、最終的にシミュレーショントレーニング後にパケット損失なし、高性能、低遅延のバランスを達成した。
国内の大型モデルが何千もの産業に力を与える道でますます実用的になるにつれて、「中国のコンピューティングパワーのジレンマをどのように解決するか」という問題がますます重要になります。 中国のコンピューティングパワー産業チェーンは、インターネットの巨人がコードを自己開発したチップを追加したり、国内のチップで構築されたコンピューティングパワーベース、過去には評価されていなかったソフトウェアエコロジーの発芽など、多くの変化を生み出したことがわかります... これらの変化の背景には、技術的な障壁を打ち破る中国企業の忍耐力と決意があります。
**客観的に言えば、技術力の面では、国内プレーヤーはまだ世界クラスのメーカーと一定の距離を置いていますが、本格化しているNVIDIAでさえ、AI時代の到来前から長年生死の淵に浮かんでいたことは無視できません。 **
夜明け前の夜は最も暗いですが、太陽光線はすでに地平線を越えています。
リソース：
AIサーバー不足の真相調査:2日間で30万値上がり、「MSGキング」までも参入|ウィズダムスタッフ
インテリジェントコンピューティングパワー新しいインフラストラクチャは、海外のマルチモーダルアップグレードを重ね合わせ、触媒を満たすためのコンピューティングパワーアプリケーション| 浙尚証券
テクノロジーチェーンマスター、ファーウェイエコシステム | TF証券
トレーニング需要の爆発「計算能力への渇望」の解決方法 | ネットインフォ吉林
米国のチップ禁止が強化されました! NVIDIA, インテル or Limited | 21世紀経済ニュース