出典: Brain polar body
画像ソース: Unbounded AIによって生成
米国は10月17日、中国市場向けのAIチップの禁止を強化した。 その中で、性能と密度は輸出管理基準として明確に位置付けられており、チップあたり300テラフロップス以上の計算能力と370ギガフロップス/平方ミリメートル以上の性能密度を持つチップは輸出禁止リストに含まれています。
この禁止措置の下では、AMD、Intel、およびその他の企業が提供するハイエンドAIチップも影響を受けます。 ただし、Nvidiaが世界のAIチップ分野で優位に立っているため、この禁止にはA100やH100などの主流のAIトレーニングNVIDIA GPUが含まれるため、このチップの禁止は「NVIDIA禁止」とも呼ばれます。
このニュースが出るやいなや、AI業界では白熱した議論が巻き起こりました。 ただし、ほとんどの議論は、禁止がいつ実装されるか、バッファー ゾーンがあるかどうか、どの GPU モデルが関与するか、禁止がいつまで続くかに焦点を当てていました。 貿易摩擦勃発以来、米中間の経済・貿易関係は折々変動しているが、中国に対するチップコントロールは衰えることなく常に高まっている。 特に、ハイエンドAIチップの禁止は、多くの論争の中でしっかりと実施されてきました。
この時点で、AI業界は、幻想を捨てて戦いに備えるという基本的なコンセンサスを形成する必要があるようです。
どのGPUが禁止されているかを心配する代わりに、禁止を解除することが可能かどうか。 チップの鉄のカーテンの時代に、中国のAIコンピューティングがどこに向かっているのかを再検討してみませんか?
本稿では、現在の業界状況からスタートし、AIコンピューティングの今後の方向性について考えていきたいと思います。
まず第一に、NVIDIAの禁止が導入された後、世論とAI業界の反応が18年または19年のチップ封鎖の開始時ほど深刻ではなかった理由を理解する必要があります。 消費者向けグラフィックスカードRTX 4090が禁止されているかどうかという問題だけが、ゲーマーや関連業者の間で議論を巻き起こしているようです。
この背後にあるマクロロジックは、業界がハイエンドのAIチップが禁止されることに非常に消極的であるということですが、実際には、この状況は長い間予想されていました。 一方では、米国は長年にわたって中国でのチップの封鎖を推進しており、NvidiaのハイエンドGPUの一部が禁止されており、業界からのフィードバックはショックから冷静さに長い間調整されています。 また、ChatGPTの爆発的な普及後、今年は世界のハイエンドGPU市場が急上昇し、米国が中国へのハイエンドAIチップの販売を全面的に禁止する声明を繰り返し発表しています。 数ヶ月後、ついにハンマーを落とすのも同じです。
この予見可能な禁止に対処するため、また、大型モデルの開発を客観的に推進すると同時に、昨年末から今年前半にかけて、科学技術、金融、自動車の分野の多くの中国企業がエヌビディアのハイエンドGPUの備蓄に集中し、市場でカードを見つけるのが難しい状況を引き起こしました。 つまり、中国の多くの中小テクノロジー企業やAIスタートアップにとって、ハイエンドGPUは購入できず、禁止されてからあまり変わっていません。
もう一つの現実は、ハイエンドのAIチップはローカライズが不可能ではないということです。 貿易摩擦が始まってから早くも18年と19年で、国内のAIチップ産業はその発展を加速させました。 これは、AIトレーニングのニーズという点では、NVIDIAのハイエンドGPUは置き換えが難しいものの、かけがえのないものではないという事実につながります。
さらに、AIチップは携帯電話チップほど大衆消費者に関連性がなく、ファーウェイは携帯電話チップでブレークスルーを達成しました。 あらゆる種類の兆候が組み合わさって、一般の人々と業界の両方が、この禁止について冷静で、少し奇妙でさえある考え方を持つようになりました。
しかし、客観的に見れば、この禁止措置は中国のAI産業にとって決して無害ではない。 一方では、チップの生産能力と環境適合性の両面で、短期的にNVIDIA GPUを置き換えることは非常に困難です。 また、この禁止は、AIサーバーなどの分野でNVIDIA製品を大規模に使用しているメーカーにも直接的な害を及ぼすことになります。
より重要な問題は、将来、禁止が長期間続く場合、中国のAIコンピューティングは世界のハイエンドチップから徐々に切り離され、起こりうる長期的な悪影響は次のように非常に複雑であるということです。
NVIDIAのハイエンドGPUに代表されるAIチップは、更新と反復の後、中国のAIコンピューティングパワーの開発に断絶を引き起こしますか?
基礎となる計算能力の乖離が進んだ後、中国のAI産業は大規模モデルなどのソフトウェア技術の開発に遅れをとるのでしょうか?
3.今回のAIチップの禁止は、大規模な封鎖の特徴を示している。 この技術封鎖は、本当にAIチップの分野だけにとどまるのでしょうか? 一般的なコンピューティングパワー、ストレージ、基本ソフトウェアなどのデジタル基本機能は、次のターゲットになるのでしょうか?
結局のところ、AIチップの禁止は中国にとって準備されたゲームであり、奇襲攻撃ではない。 このレベルをうまく通過したい場合は、手札のすべてのカードをうまくプレイして一緒にプレイし、長期的にはダメージ強度を減らし、勝率を上げる必要があります。
現在、中国のAIコンピューティングには、同時に取り組まなければならない3つの「画期的計画」があります。
商業市場の行動の論理は需要と供給によって決定されるという単純な真実があります。 しかし、チップに代表される中国と米国の技術貿易では、ゲームのルールのほとんどが米国政府や企業によって設定されており、彼らは私たちを売りたい、私たちは買いたい、彼らは私たちを買いたくない、という思考ミスに陥ることがよくあります。
世界の半導体市場の最大の「買い手」である中国企業には発言権がなく、これは非常にばかげている。
実際、中国市場でのAIチップの禁止は、エヌビディアに代表されるアメリカのテクノロジー大手に直接打撃を与えています。 現在、NVIDIAのAIチップに対する最大の市場需要は中国から来ています。 これに先立ち、エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは「中国市場を奪われたら、緊急措置はなく、世界に他の中国はない」と明言していました。
その中で、商業的利益を追求する米国のテクノロジー企業と、政治的利益を追求する米国政府との間には、鋭い矛盾が見られる。 米国のハイテク企業は、昨年の禁輸措置に対応して中国固有のGPUを発売したNvidiaのように、禁止に反対し、回避する方法を常に模索しています。
中国市場は米国のテクノロジー企業の生産能力の約3分の1を消化しており、両者の需給のつながりは長期間断ち切ることはできません。 米国では、技術面での禁止措置がますます明白になっているため、中国市場は「買い手」としての地位を積極的に活用し、自らの行動をより明確で予測可能なものにすべきである。
「売れれば歓迎、売れなければ無力」というようなパフォーマンスや印象は避けましょう。
「買い手のアイデンティティ」は、地位、権力、怒りを持つものであるべきです。
米国による中国のAIチップの禁止措置は、長期的には強化されるだけであり、このタイミングはAI大規模モデルの開発の重要な段階と一致しています。 業界の多くの人々は、大規模なモデルの開発は速いが、これまで他の科学技術アウトレットの急速な状況を示したことがなく、投資のための資金の不足とコンピューティング用のカードの不足が主な理由であると信じています。
では、禁止下にある中国のAI産業における計算能力のギャップの問題を解決するにはどうすればよいでしょうか? 最初のコンティンジェンシープランは、企業がクラウドAIコンピューティングパワーの割り当てと投資を増やし、カードに代わるクラウドの使用を促進することです。
実際、ハイエンドAIチップが禁止される可能性があるという一般的な傾向の下で、中国のいくつかの主要なパブリッククラウドメーカーは、NvidiaのハイエンドGPUの買いだめを増やす動きを見せています。 これは、クラウドベンダー自身が大規模モデルへの投資を増やし、MaaS市場を開拓する必要があるため、AIのコンピューティングパワーに対する直接的な需要があるためです。 一方で、GPUはクラウドリソースプールに変換された後も長期間再利用できるため、クラウドベンダーが攻撃して撤退する可能性がある状況でもあります。 そのため、今年上半期は、市場に出回っているハイエンドのAIチップがすべてクラウドメーカーに流れ、中小企業がカードを見つけるのが難しい状況がありました。
客観的な観点から見ると、このハイエンドAIチップのクラウドへの移行は、AIチップの禁止に対処するために中国市場全体にとって有益であり、Eastern DataとWestern Computingの戦略的思考にも合致しています。
クラウドAIのコンピューティング能力にとって良いもう一つの傾向は、大規模なモデルパラメータの数と使用されるデータ量の増加です。 ローカライズされたカードプールのトレーニングは、ますます厳しくなっています。 今後は、クラウドで行わなければならないキロカロリーと10,000カロリーのトレーニングが主な開発の方向性になっているため、エンタープライズユーザーは当然、クラウドでよりアクティブになります。
同時に、クラウドAIのコンピューティング能力は、NVIDIA GPUを買いだめするレベルにとどまりません。 次に、国内の独立したAIコンピューティングパワーがクラウドに移行するのが一般的な傾向です。 関連するポリシーに後押しされて、クラウドベンダーは独立したAIチップの調達を増やしています。 IDCのデータによると、2023年上半期に中国のAIサーバーで自社開発のAIアクセラレーターチップが50万個使用されました。 自律型AIコンピューティングパワーのサービス化に関して、HUAWEI CLOUDはAscend AIクラウドサービスを開始した。 クラウドと自律性を組み合わせたAIのコンピューティングパワーは、AIチップの禁止という文脈で大きく発展するでしょう。
また、近年、東方データと西方コンピューティングの文脈で、独立したAI計算能力を使用するAIコンピューティングセンターが各地に多数設立されており、全体として、中国のクラウドAI計算能力は安定しており、信頼性が高い。
しかし、多くの企業は依然として、ローカルのAIコンピューティングパワーを購入することを好みます。 これは、NVIDIA GPU市場が不足しており、価値の保持が特に良好であり、企業のコア資産としても使用できるためです。 一方、クラウドAIのコンピューティング能力には、キューイング、ダウンタイム、ソフトウェアサービスの不足などの問題があることがよくあります。
クラウドAIのコンピューティング能力を使用する開発者のエクスペリエンスをさらに向上させる方法は、パブリッククラウドベンダーが注力すべき次の方向性です。
AIチップの新たな禁止措置に直面して、中国のAI業界が抱える最大の自信は何でしょうか? それは長年の習慣ですか、それとも大量のトゥンカの後に家に食べ物が余っているのですか? どちら。 最も重要なノードは、何年にもわたる開発の後、中国のAIチップ産業が途方もなく発展したことです。 NvidiaのハイエンドGPUは依然として重要ですが、代替手段がないわけではありません。
IDCが以前に発表したデータによると、2022年の中国のAIアクセラレーターカードの出荷台数は約109万枚で、そのうちNvidiaの市場シェアは85%、HuaweiのAscend Realityの市場シェアは10%、Baiduの崑崙の市場シェアは2%、CambrianとSuiyuan Technologyはともに1%に達する。
国内のAIコンピューティングパワーは、概念や理論の「机上」だけでなく、ある程度の市場シェアを獲得していることがわかります。 同時に、国産のAIチップは、コア性能、ソフトウェアエコロジー、出荷能力の点でまだ理想的ではなく、まだ長い道のりがあることにも注意する必要があります。 NVIDIAの禁止という客観的な条件の下で、国内のAIコンピューティングパワーは短期的にこれらの困難を克服し、独自の成長と成熟のサイクルを加速させる必要があります。
この目標を達成するためには、いくつかのことが非常に重要です。
**1.概念の混乱を避けるために、業界のコンセンサスを形成します。 **
AIチップに関しては、実装方法がたくさんあるとよく言われますが、この市場には多くの独立系ブランドが参加しており、繁栄しているようです。 たとえば、AIチップにはGPU、FPGA、ASIC、ストレージとコンピューティングの統合、脳のようなチップなどがあり、国内のAIアクセラレーションチップメーカーには、アリババ、バイドゥ、ファーウェイ、カンブリア紀、海光情報、翠源科技、天田志新、碧銭技術、ムーアスレッド、龍孫中科などが含まれます。
このような「繁栄」は、世論や投資市場を混乱させるだけでなく、一部の業界レポートや政策分析にもよく登場します。 しかし、問題は、AIチップの定義が一般的に過度に拡大されていることです。 例えば、脳型チップは近い将来の技術的な想像に過ぎず、国産AIチップが議論される度に脳型チップが追加されても、時間を無駄にし、エネルギーを散漫にするだけです。 別の例として、一部のAIチップメーカーは、自社で使用するためにのみチップを製造でき、市場に出荷できません。 一部のベンダーはまだ製品化する能力がなく、構築の初期段階にあり、短期的にはAIコンピューティングの自律性への貢献は非常に小さいです。
NvidiaのハイエンドGPUの禁止に対処するためには、あまり多くの関連付けや相違を行うのではなく、実行可能で効果的なGPUの代替品に焦点を当てる必要があります。 この産業界のコンセンサスを形成することによってのみ、問題を解決するための力を集めることができます。 **
**2.大規模な商用利用に移行し、PPTコアの作成を回避します。 **
実際、AIアクセラレーションチップやサーバーマシンの観点から見ても、中国で出荷できるAIチップメーカーはほとんどありません。 主にHuaweiとBaiduに集中しており、Suiyuan TechnologyとHaiguang Informationにも一定の出荷があります。 多くの半導体メーカーやAI企業は、いまだにチップ製造の計画やビジョンにとらわれています。 これにより、政策や投資市場の期待に支えられてきた国内のAIチップが大量に停滞し、金融市場の配当を享受するためにこの段階にとどまるのではないかという疑念さえあります。
**次の業界の方向性は、AIチップの確立からAIチップの出荷に移行し、AIチップメーカーが直接ビジネスフィードバックを得るのを支援し、製品と生産能力の市場テストを受け入れ、徐々にプラスのキャッシュフローを形成する必要があります。 **
NVIDIA GPUが重要な理由は、ハードウェアのパフォーマンスだけでなく、CUDAとPyTorchをコアとするソフトウェアエコロジカル機能にあるため、国産AIチップの開発はソフトウェアの能力を過小評価してはなりません。 独立系ソフトウェアエコシステムの構築を強化する一方で、NVIDIAエコシステムをベースにしたAIモデルを構築するための移行能力や移行コストにも注意を払う必要があります。
この目的のために、生態学とプログラミング環境の点でCUDAと非常によく似ており、CUDAユーザーは低コストでHaiguangのROCmプラットフォームに迅速に移行できるHaiguang InformationのDCUなど、多くのメーカーが模索しています。 以前、PyTorch 2.1はHuaweiのAscendのサポートを発表した。 国内のAIチップは一定の規模で影響力を持ち、グローバルなソフトウェアエコシステムにより統合できることがわかります。
**今後、国産AIコンピューティングの爆発を実現したいのであれば、国産AIベーシックソフトウェアエコロジーの勃発から抜け出すことはできません。 **
4.「メインブランド」への支持を高め、大規模な効果を形成します。 **
NVIDIA GPUに加えて、アメリカのAIチップについては、他に何を知っていますか? この質問を一部のAI開発者に尋ねたとしても、その答えはほとんど不明瞭であるか、試されていません。 AIコンピューティングは、一般的なコンピューティングやグラフィックスコンピューティングと同様に、いずれ1つか2つの「メインブランド」が登場する可能性が高いことが分かります。 これは市場の客観的法則であり、苗を引いて育てるという形で「百花を咲かせる」という状況を実現する必要はない。
中国のAIコンピューティングが成熟を加速し、自律的代替の目標を達成しなければならないとしても、1つのスーパーと多くの強力な状況をできるだけ早く達成することは良いことです。 これにより、生態系の断片化や、業界の揺れによって引き起こされる多額のIT投資の浪費を回避できます。 このプロセスは、市場に選択を委ね、ゆっくりと形作られていくべきです。 しかし、チップ解禁の文脈では、100種類のAIチップをゆっくりと成熟させ、ゆっくりとシャッフルさせるのではなく、「メインブランド」の急速な入れ替えの状況の形成を加速させるなど、国産AIコンピューティングの台頭は終わりを告げています。
現在の状況から判断すると、Ascendは国内のAIコンピューティングパワーのメインブランドになる可能性が最も高い勢力です。 iFLYTEKの創業者兼会長であるLiu Qingfeng氏は以前、HuaweiのGPUはNVIDIA A100に対してベンチマークされていると述べていました。 データによると、Ascend 310の整数精密計算能力は16 TOPSに達し、Ascend 910整数精密計算能力は640 TOPSに達します。 これは、Ascend 910のパフォーマンスがNVIDIA A100のパフォーマンスに近いことを意味します。
同時に、Ascendは現在、安定した市場シェアを持つ唯一の国産AIコンピューティングパワーであり、NVIDIA CUDAに似たヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャCANNとAIコンピューティングフレームワークMindSporeをソフトウェアでインキュベートしています。 コア性能、ソフトウェアエコシステム、市場シェアの面で、Ascendは成長を加速させ、AIコンピューティングパワーの大規模なローカライゼーションを実現する実現可能性を秘めている。
**業界標準の標準化、ソフトウェア構築の強化、独立系ブランドのサポートの改善は、国内のAIコンピューティングパワーの短期的な急速な成長を促進するための主な方法です。 **
エヌビディアの禁止は、中国のAI業界が一般的に見たくない、避けようとしている問題であり、今日でも少し秘密主義です。 しかし、状況は人よりも強く、脱グローバリゼーションとAI競争が加速するプロセスでは、同様の禁止が将来的にはるかに高まる可能性が高いです。
回避や回り道、沈黙では解決できず、冷静に対処し、自己研鑽に努めることによってのみ、他者に支配される問題を根本的に解決することができます。
この禁止令の下で、中国のAIコンピューティングはこれからどうなるのでしょうか?
答えは、私たちには選択の余地がないので、世界に第二の選択肢を与えなければならないということです。
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NVIDIAの禁止後、中国のAIコンピューティングはどこへ向かうのか?
出典: Brain polar body
米国は10月17日、中国市場向けのAIチップの禁止を強化した。 その中で、性能と密度は輸出管理基準として明確に位置付けられており、チップあたり300テラフロップス以上の計算能力と370ギガフロップス/平方ミリメートル以上の性能密度を持つチップは輸出禁止リストに含まれています。
この禁止措置の下では、AMD、Intel、およびその他の企業が提供するハイエンドAIチップも影響を受けます。 ただし、Nvidiaが世界のAIチップ分野で優位に立っているため、この禁止にはA100やH100などの主流のAIトレーニングNVIDIA GPUが含まれるため、このチップの禁止は「NVIDIA禁止」とも呼ばれます。
このニュースが出るやいなや、AI業界では白熱した議論が巻き起こりました。 ただし、ほとんどの議論は、禁止がいつ実装されるか、バッファー ゾーンがあるかどうか、どの GPU モデルが関与するか、禁止がいつまで続くかに焦点を当てていました。 貿易摩擦勃発以来、米中間の経済・貿易関係は折々変動しているが、中国に対するチップコントロールは衰えることなく常に高まっている。 特に、ハイエンドAIチップの禁止は、多くの論争の中でしっかりと実施されてきました。
この時点で、AI業界は、幻想を捨てて戦いに備えるという基本的なコンセンサスを形成する必要があるようです。
どのGPUが禁止されているかを心配する代わりに、禁止を解除することが可能かどうか。 チップの鉄のカーテンの時代に、中国のAIコンピューティングがどこに向かっているのかを再検討してみませんか?
本稿では、現在の業界状況からスタートし、AIコンピューティングの今後の方向性について考えていきたいと思います。
現在の状況
まず第一に、NVIDIAの禁止が導入された後、世論とAI業界の反応が18年または19年のチップ封鎖の開始時ほど深刻ではなかった理由を理解する必要があります。 消費者向けグラフィックスカードRTX 4090が禁止されているかどうかという問題だけが、ゲーマーや関連業者の間で議論を巻き起こしているようです。
この背後にあるマクロロジックは、業界がハイエンドのAIチップが禁止されることに非常に消極的であるということですが、実際には、この状況は長い間予想されていました。 一方では、米国は長年にわたって中国でのチップの封鎖を推進しており、NvidiaのハイエンドGPUの一部が禁止されており、業界からのフィードバックはショックから冷静さに長い間調整されています。 また、ChatGPTの爆発的な普及後、今年は世界のハイエンドGPU市場が急上昇し、米国が中国へのハイエンドAIチップの販売を全面的に禁止する声明を繰り返し発表しています。 数ヶ月後、ついにハンマーを落とすのも同じです。
この予見可能な禁止に対処するため、また、大型モデルの開発を客観的に推進すると同時に、昨年末から今年前半にかけて、科学技術、金融、自動車の分野の多くの中国企業がエヌビディアのハイエンドGPUの備蓄に集中し、市場でカードを見つけるのが難しい状況を引き起こしました。 つまり、中国の多くの中小テクノロジー企業やAIスタートアップにとって、ハイエンドGPUは購入できず、禁止されてからあまり変わっていません。
もう一つの現実は、ハイエンドのAIチップはローカライズが不可能ではないということです。 貿易摩擦が始まってから早くも18年と19年で、国内のAIチップ産業はその発展を加速させました。 これは、AIトレーニングのニーズという点では、NVIDIAのハイエンドGPUは置き換えが難しいものの、かけがえのないものではないという事実につながります。
さらに、AIチップは携帯電話チップほど大衆消費者に関連性がなく、ファーウェイは携帯電話チップでブレークスルーを達成しました。 あらゆる種類の兆候が組み合わさって、一般の人々と業界の両方が、この禁止について冷静で、少し奇妙でさえある考え方を持つようになりました。
しかし、客観的に見れば、この禁止措置は中国のAI産業にとって決して無害ではない。 一方では、チップの生産能力と環境適合性の両面で、短期的にNVIDIA GPUを置き換えることは非常に困難です。 また、この禁止は、AIサーバーなどの分野でNVIDIA製品を大規模に使用しているメーカーにも直接的な害を及ぼすことになります。
より重要な問題は、将来、禁止が長期間続く場合、中国のAIコンピューティングは世界のハイエンドチップから徐々に切り離され、起こりうる長期的な悪影響は次のように非常に複雑であるということです。
NVIDIAのハイエンドGPUに代表されるAIチップは、更新と反復の後、中国のAIコンピューティングパワーの開発に断絶を引き起こしますか?
基礎となる計算能力の乖離が進んだ後、中国のAI産業は大規模モデルなどのソフトウェア技術の開発に遅れをとるのでしょうか?
3.今回のAIチップの禁止は、大規模な封鎖の特徴を示している。 この技術封鎖は、本当にAIチップの分野だけにとどまるのでしょうか? 一般的なコンピューティングパワー、ストレージ、基本ソフトウェアなどのデジタル基本機能は、次のターゲットになるのでしょうか?
結局のところ、AIチップの禁止は中国にとって準備されたゲームであり、奇襲攻撃ではない。 このレベルをうまく通過したい場合は、手札のすべてのカードをうまくプレイして一緒にプレイし、長期的にはダメージ強度を減らし、勝率を上げる必要があります。
現在、中国のAIコンピューティングには、同時に取り組まなければならない3つの「画期的計画」があります。
オプション1:「購入者」のアイデンティティをうまく活用する
商業市場の行動の論理は需要と供給によって決定されるという単純な真実があります。 しかし、チップに代表される中国と米国の技術貿易では、ゲームのルールのほとんどが米国政府や企業によって設定されており、彼らは私たちを売りたい、私たちは買いたい、彼らは私たちを買いたくない、という思考ミスに陥ることがよくあります。
世界の半導体市場の最大の「買い手」である中国企業には発言権がなく、これは非常にばかげている。
実際、中国市場でのAIチップの禁止は、エヌビディアに代表されるアメリカのテクノロジー大手に直接打撃を与えています。 現在、NVIDIAのAIチップに対する最大の市場需要は中国から来ています。 これに先立ち、エヌビディアのジェンスン・フアンCEOは「中国市場を奪われたら、緊急措置はなく、世界に他の中国はない」と明言していました。
その中で、商業的利益を追求する米国のテクノロジー企業と、政治的利益を追求する米国政府との間には、鋭い矛盾が見られる。 米国のハイテク企業は、昨年の禁輸措置に対応して中国固有のGPUを発売したNvidiaのように、禁止に反対し、回避する方法を常に模索しています。
中国市場は米国のテクノロジー企業の生産能力の約3分の1を消化しており、両者の需給のつながりは長期間断ち切ることはできません。 米国では、技術面での禁止措置がますます明白になっているため、中国市場は「買い手」としての地位を積極的に活用し、自らの行動をより明確で予測可能なものにすべきである。
「売れれば歓迎、売れなければ無力」というようなパフォーマンスや印象は避けましょう。
「買い手のアイデンティティ」は、地位、権力、怒りを持つものであるべきです。
スキーム2:カードをクラウドに置き換えると、計算能力が集中する
米国による中国のAIチップの禁止措置は、長期的には強化されるだけであり、このタイミングはAI大規模モデルの開発の重要な段階と一致しています。 業界の多くの人々は、大規模なモデルの開発は速いが、これまで他の科学技術アウトレットの急速な状況を示したことがなく、投資のための資金の不足とコンピューティング用のカードの不足が主な理由であると信じています。
では、禁止下にある中国のAI産業における計算能力のギャップの問題を解決するにはどうすればよいでしょうか? 最初のコンティンジェンシープランは、企業がクラウドAIコンピューティングパワーの割り当てと投資を増やし、カードに代わるクラウドの使用を促進することです。
実際、ハイエンドAIチップが禁止される可能性があるという一般的な傾向の下で、中国のいくつかの主要なパブリッククラウドメーカーは、NvidiaのハイエンドGPUの買いだめを増やす動きを見せています。 これは、クラウドベンダー自身が大規模モデルへの投資を増やし、MaaS市場を開拓する必要があるため、AIのコンピューティングパワーに対する直接的な需要があるためです。 一方で、GPUはクラウドリソースプールに変換された後も長期間再利用できるため、クラウドベンダーが攻撃して撤退する可能性がある状況でもあります。 そのため、今年上半期は、市場に出回っているハイエンドのAIチップがすべてクラウドメーカーに流れ、中小企業がカードを見つけるのが難しい状況がありました。
客観的な観点から見ると、このハイエンドAIチップのクラウドへの移行は、AIチップの禁止に対処するために中国市場全体にとって有益であり、Eastern DataとWestern Computingの戦略的思考にも合致しています。
クラウドAIのコンピューティング能力にとって良いもう一つの傾向は、大規模なモデルパラメータの数と使用されるデータ量の増加です。 ローカライズされたカードプールのトレーニングは、ますます厳しくなっています。 今後は、クラウドで行わなければならないキロカロリーと10,000カロリーのトレーニングが主な開発の方向性になっているため、エンタープライズユーザーは当然、クラウドでよりアクティブになります。
同時に、クラウドAIのコンピューティング能力は、NVIDIA GPUを買いだめするレベルにとどまりません。 次に、国内の独立したAIコンピューティングパワーがクラウドに移行するのが一般的な傾向です。 関連するポリシーに後押しされて、クラウドベンダーは独立したAIチップの調達を増やしています。 IDCのデータによると、2023年上半期に中国のAIサーバーで自社開発のAIアクセラレーターチップが50万個使用されました。 自律型AIコンピューティングパワーのサービス化に関して、HUAWEI CLOUDはAscend AIクラウドサービスを開始した。 クラウドと自律性を組み合わせたAIのコンピューティングパワーは、AIチップの禁止という文脈で大きく発展するでしょう。
また、近年、東方データと西方コンピューティングの文脈で、独立したAI計算能力を使用するAIコンピューティングセンターが各地に多数設立されており、全体として、中国のクラウドAI計算能力は安定しており、信頼性が高い。
しかし、多くの企業は依然として、ローカルのAIコンピューティングパワーを購入することを好みます。 これは、NVIDIA GPU市場が不足しており、価値の保持が特に良好であり、企業のコア資産としても使用できるためです。 一方、クラウドAIのコンピューティング能力には、キューイング、ダウンタイム、ソフトウェアサービスの不足などの問題があることがよくあります。
クラウドAIのコンピューティング能力を使用する開発者のエクスペリエンスをさらに向上させる方法は、パブリッククラウドベンダーが注力すべき次の方向性です。
解決策3:国内のAIコンピューティングパワーを爆発的に成長させる
AIチップの新たな禁止措置に直面して、中国のAI業界が抱える最大の自信は何でしょうか? それは長年の習慣ですか、それとも大量のトゥンカの後に家に食べ物が余っているのですか? どちら。 最も重要なノードは、何年にもわたる開発の後、中国のAIチップ産業が途方もなく発展したことです。 NvidiaのハイエンドGPUは依然として重要ですが、代替手段がないわけではありません。
IDCが以前に発表したデータによると、2022年の中国のAIアクセラレーターカードの出荷台数は約109万枚で、そのうちNvidiaの市場シェアは85%、HuaweiのAscend Realityの市場シェアは10%、Baiduの崑崙の市場シェアは2%、CambrianとSuiyuan Technologyはともに1%に達する。
国内のAIコンピューティングパワーは、概念や理論の「机上」だけでなく、ある程度の市場シェアを獲得していることがわかります。 同時に、国産のAIチップは、コア性能、ソフトウェアエコロジー、出荷能力の点でまだ理想的ではなく、まだ長い道のりがあることにも注意する必要があります。 NVIDIAの禁止という客観的な条件の下で、国内のAIコンピューティングパワーは短期的にこれらの困難を克服し、独自の成長と成熟のサイクルを加速させる必要があります。
この目標を達成するためには、いくつかのことが非常に重要です。
**1.概念の混乱を避けるために、業界のコンセンサスを形成します。 **
AIチップに関しては、実装方法がたくさんあるとよく言われますが、この市場には多くの独立系ブランドが参加しており、繁栄しているようです。 たとえば、AIチップにはGPU、FPGA、ASIC、ストレージとコンピューティングの統合、脳のようなチップなどがあり、国内のAIアクセラレーションチップメーカーには、アリババ、バイドゥ、ファーウェイ、カンブリア紀、海光情報、翠源科技、天田志新、碧銭技術、ムーアスレッド、龍孫中科などが含まれます。
このような「繁栄」は、世論や投資市場を混乱させるだけでなく、一部の業界レポートや政策分析にもよく登場します。 しかし、問題は、AIチップの定義が一般的に過度に拡大されていることです。 例えば、脳型チップは近い将来の技術的な想像に過ぎず、国産AIチップが議論される度に脳型チップが追加されても、時間を無駄にし、エネルギーを散漫にするだけです。 別の例として、一部のAIチップメーカーは、自社で使用するためにのみチップを製造でき、市場に出荷できません。 一部のベンダーはまだ製品化する能力がなく、構築の初期段階にあり、短期的にはAIコンピューティングの自律性への貢献は非常に小さいです。
NvidiaのハイエンドGPUの禁止に対処するためには、あまり多くの関連付けや相違を行うのではなく、実行可能で効果的なGPUの代替品に焦点を当てる必要があります。 この産業界のコンセンサスを形成することによってのみ、問題を解決するための力を集めることができます。 **
**2.大規模な商用利用に移行し、PPTコアの作成を回避します。 **
実際、AIアクセラレーションチップやサーバーマシンの観点から見ても、中国で出荷できるAIチップメーカーはほとんどありません。 主にHuaweiとBaiduに集中しており、Suiyuan TechnologyとHaiguang Informationにも一定の出荷があります。 多くの半導体メーカーやAI企業は、いまだにチップ製造の計画やビジョンにとらわれています。 これにより、政策や投資市場の期待に支えられてきた国内のAIチップが大量に停滞し、金融市場の配当を享受するためにこの段階にとどまるのではないかという疑念さえあります。
**次の業界の方向性は、AIチップの確立からAIチップの出荷に移行し、AIチップメーカーが直接ビジネスフィードバックを得るのを支援し、製品と生産能力の市場テストを受け入れ、徐々にプラスのキャッシュフローを形成する必要があります。 **
NVIDIA GPUが重要な理由は、ハードウェアのパフォーマンスだけでなく、CUDAとPyTorchをコアとするソフトウェアエコロジカル機能にあるため、国産AIチップの開発はソフトウェアの能力を過小評価してはなりません。 独立系ソフトウェアエコシステムの構築を強化する一方で、NVIDIAエコシステムをベースにしたAIモデルを構築するための移行能力や移行コストにも注意を払う必要があります。
この目的のために、生態学とプログラミング環境の点でCUDAと非常によく似ており、CUDAユーザーは低コストでHaiguangのROCmプラットフォームに迅速に移行できるHaiguang InformationのDCUなど、多くのメーカーが模索しています。 以前、PyTorch 2.1はHuaweiのAscendのサポートを発表した。 国内のAIチップは一定の規模で影響力を持ち、グローバルなソフトウェアエコシステムにより統合できることがわかります。
**今後、国産AIコンピューティングの爆発を実現したいのであれば、国産AIベーシックソフトウェアエコロジーの勃発から抜け出すことはできません。 **
4.「メインブランド」への支持を高め、大規模な効果を形成します。 **
NVIDIA GPUに加えて、アメリカのAIチップについては、他に何を知っていますか? この質問を一部のAI開発者に尋ねたとしても、その答えはほとんど不明瞭であるか、試されていません。 AIコンピューティングは、一般的なコンピューティングやグラフィックスコンピューティングと同様に、いずれ1つか2つの「メインブランド」が登場する可能性が高いことが分かります。 これは市場の客観的法則であり、苗を引いて育てるという形で「百花を咲かせる」という状況を実現する必要はない。
中国のAIコンピューティングが成熟を加速し、自律的代替の目標を達成しなければならないとしても、1つのスーパーと多くの強力な状況をできるだけ早く達成することは良いことです。 これにより、生態系の断片化や、業界の揺れによって引き起こされる多額のIT投資の浪費を回避できます。 このプロセスは、市場に選択を委ね、ゆっくりと形作られていくべきです。 しかし、チップ解禁の文脈では、100種類のAIチップをゆっくりと成熟させ、ゆっくりとシャッフルさせるのではなく、「メインブランド」の急速な入れ替えの状況の形成を加速させるなど、国産AIコンピューティングの台頭は終わりを告げています。
現在の状況から判断すると、Ascendは国内のAIコンピューティングパワーのメインブランドになる可能性が最も高い勢力です。 iFLYTEKの創業者兼会長であるLiu Qingfeng氏は以前、HuaweiのGPUはNVIDIA A100に対してベンチマークされていると述べていました。 データによると、Ascend 310の整数精密計算能力は16 TOPSに達し、Ascend 910整数精密計算能力は640 TOPSに達します。 これは、Ascend 910のパフォーマンスがNVIDIA A100のパフォーマンスに近いことを意味します。
同時に、Ascendは現在、安定した市場シェアを持つ唯一の国産AIコンピューティングパワーであり、NVIDIA CUDAに似たヘテロジニアスコンピューティングアーキテクチャCANNとAIコンピューティングフレームワークMindSporeをソフトウェアでインキュベートしています。 コア性能、ソフトウェアエコシステム、市場シェアの面で、Ascendは成長を加速させ、AIコンピューティングパワーの大規模なローカライゼーションを実現する実現可能性を秘めている。
**業界標準の標準化、ソフトウェア構築の強化、独立系ブランドのサポートの改善は、国内のAIコンピューティングパワーの短期的な急速な成長を促進するための主な方法です。 **
エヌビディアの禁止は、中国のAI業界が一般的に見たくない、避けようとしている問題であり、今日でも少し秘密主義です。 しかし、状況は人よりも強く、脱グローバリゼーションとAI競争が加速するプロセスでは、同様の禁止が将来的にはるかに高まる可能性が高いです。
回避や回り道、沈黙では解決できず、冷静に対処し、自己研鑽に努めることによってのみ、他者に支配される問題を根本的に解決することができます。
この禁止令の下で、中国のAIコンピューティングはこれからどうなるのでしょうか?
答えは、私たちには選択の余地がないので、世界に第二の選択肢を与えなければならないということです。