ソース: Data Ape
画像ソース: Unbounded AIによって生成
急速な技術開発が進む現代において、OpenAI の ChatGPT は間違いなく人工知能の分野で輝かしいスターとなっています。 しかし、ユーザー数の急増に伴い、無視できない問題、つまり計算能力の不足が徐々に表面化しています。 これはOpenAIだけの課題ではなく、AI業界全体の問題です。
この詳細な分析では、コンピューティング能力不足の根本原因と、それが大規模モデルの開発と業界の将来にどのように影響するかを探ります。 同時に、国産GPUの開発や世界市場への影響など、この問題に対処するための潜在的な方法も模索します。
コンピューティング能力の不足は、OpenAIが急速に台頭する中で直面しなければならない厄介な問題でした。 最近、注目を集めた事件により、この問題がより顕著になっています。 OpenAIは「科学技術春祭りガラ」と銘打った大規模な展示会イベントを開催し、同社の技術の最新成果を披露し、世界中で大きな注目を集めました。 その結果、OpenAIのプラットフォーム、特にそのスター製品であるChatGPTに殺到したユーザーが殺到しました。
しかし、この流行の背後には大きな課題があります。 ユーザー数の爆発的な増加は、OpenAIのコンピューティング能力を急速に上回っています。 会議のわずか2日後、ChatGPTサーバーがクラッシュするという衝撃的な事実が明らかになりました。 数え切れないほどのネチズンが、ChatGPT と OpenAI が提供する API を正常に使用できないと報告しています。
この危機に直面したOpenAIは、ChatGPT Plusの新規ユーザーの登録を停止するという、市場に衝撃を与える決定を下さなければなりませんでした。 この決定の背後にある経済的コストは莫大で、1億人の新規ユーザーが月額20ドルのサブスクリプション料金でOpenAIに毎月20億ドルの収益を生み出しています。 このような大きな潜在的利益があるのに、コンピューティング能力の不足のためにあきらめなければならないのは、間違いなく非常に受動的な選択です。
実際、コンピューティング能力の不足は最近の現象ではありません。 ChatGPTの発売以来、計算能力の問題は長引いています。 例えば、4月にはChatGPT Plusも有料アイテムの購入停止を余儀なくされました。 これは時々起こり、OpenAIの成長の道のりでは当たり前になっているようです。
これらの出来事は、現在の技術開発の文脈において、コンピューティングパワーがAI技術の革新と商用アプリケーションの拡大を制限する主要なボトルネックになっているという議論の余地のない事実を明らかにしています。 OpenAIにとって、これは技術的な課題であるだけでなく、戦略的な課題でもあります。 急速に拡大する市場の需要と限られたコンピューティングリソースのバランスをどのように見つけるかは、OpenAIにとって難しい問題となっています。 この課題は、同社の短期的な収益だけでなく、長期的な市場での地位と技術的リーダーシップにも関係しています。
OpenAIは、計算能力が十分ではないと繰り返し発表しています。
OpenAIは、大規模なモデル、巨額の資金調達、多数のコンピューティングリソースを備えたスターエンタープライズであることを知っておく必要があります。 さらに、「黄金の父」であるマイクロソフトもおり、あらゆるコンピューティングパワーのサポートを提供しています。 Microsoft は、世界第 2 位のクラウド コンピューティング リソースを保有しています。
この観点から、OpenAIはコンピューティングパワーの「家主」であると言えます。 しかし、現実には、家主の家族には余剰の食べ物がありません。 では、なぜマイクロソフトのような巨額の資金と強力な支援を持つ企業がこのような苦境に陥ったのでしょうか。
大規模モデルの計算能力に対する需要は前例のないものであることを認識する必要があります。 これらのモデルは数千億のニューラルネットワークに基づいており、すべての計算は計算能力の巨大なテストです。 簡単に言えば、私たちは今、ソフトウェア開発の歴史の中で比類のないまったく新しいレベルのコンピューティングニーズに直面しています。 ここではCPUなどの従来のコンピューティングリソースでは不十分であり、頼りになるGPUは間違いなくこの技術革命の最前線です。
しかし、GPUの問題は、新しいテクノロジー製品であるだけでなく、設計の反復と容量の制約という2つの課題に直面していることです。 テクノロジーの世界でGPUの需要が高まっているにもかかわらず、世界のチップ製造能力はそれに追いついていません。 既存の半導体製造・パッケージング・テストシステムは、主にCPUを中心に設計されており、新しいGPUには、明らかに完全には適応されていません。 これは、GPU容量を増やし、新しいテクノロジーのニーズに適応するという点で、まだ長い道のりがあることを意味します。
GPUテクノロジーは進歩を続けており、新しい世代がパフォーマンスと効率の向上に努めていますが、これには継続的な研究開発投資と技術革新が必要です。 しかし、この技術の継続的な反復は、研究開発コストの増加と製造プロセスの複雑さの増大も意味します。
生産能力の問題に加えて、GPUのコストも無視できない問題です。 大規模モデルコンピューティングに対応したGPUコンピューティングクラスタを構築するには、技術だけでなく、莫大な設備投資が必要です。 OpenAIのようなテクノロジーの巨人にとっても、これは大きな負担です。 コストと利益のバランスを見つけることは難しい選択です。
OpenAIでさえ計算能力不足に悩まされていたら、他の企業はどうなるのでしょうか? これはOpenAIだけでなく、AI業界全体の課題でもあります。 私たちが目の当たりにしているのは、従来のコンピューティングからAI主導のコンピューティングへの移行という大きな変化です。 この変革において、コンピューティング能力が最も重要なボトルネックとなっています。
この不足は一夜にして起こったのではなく、長期的な技術開発と市場の需要のミスマッチの結果であるという事実を無視することはできません。 GPUチップの生産上の制約、技術開発、コストの問題は多面的であり、グローバルサプライチェーン、技術革新、経済モデルが関与しています。 大規模モデル・アプリケーションの高い計算能力要件は、既存のテクノロジー・アーキテクチャに前例のない課題をもたらし、業界全体がコンピューティング・リソースの設計、構築、最適化の方法を再考することを余儀なくされています。
もう一つ、非常に重要な問題がありますが、見落とされがちです。
コンピューティング能力の不足について話すとき、私たちは通常、現在のC側のユーザーエクスペリエンスに焦点を当てます。 しかし、これは氷山の一角に過ぎません。 さらに深刻でありながら見落とされがちな問題は、B面アプリケーションの規模に潜んでいます。 現時点では、ChatGPT のような大規模なモデルは主に C エンド ユーザーにサービスを提供していますが、これはほんの始まりにすぎません。 Bエンドアプリケーションの漸進的な成長と成熟に伴い、コンピューティングパワーの需要はかつてないほど急増するでしょう。
中国市場では、すでにこの傾向が現れ始めています。 Baidu Wenxin Yiyan や Ali Tongyi Qianwen などの製品は現在、主に C エンド ユーザーにサービスを提供していますが、B エンド アプリケーションの探求はすでに進行中です。 現在、これらの製品のほとんどは製品開発段階にありますが、大規模な商業段階に入ると、状況はまったく異なります。 B面のビジネスは、C面のビジネスよりもはるかに複雑です。 C側では、ユーザーとシステムとの対話は、通常、クエリやコマンドの実行と同じくらい簡単です。 ただし、Bサイドでは、各ビジネスプロセスには、より複雑なデータ処理、分析、および意思決定プロセスが含まれる場合があります。 これらのプロセスでは、より多くのコンピューティングリソースが必要になるだけでなく、コンピューティングパワーの品質と安定性に対する要件も高くなります。
さらに注目すべきは、Bエンドサービスのコンピューティングパワー消費は、単一のインタラクションの複雑さだけでなく、コールの頻度にも反映されていることです。 B 側では、大規模なモデルの適用は、C 側で時折クエリや使用が行われるのとは対照的に、連続的かつ高頻度になる傾向があります。 たとえば、金融、医療、製造などの業界では、大規模なモデルで大量のデータを継続的に処理して、リアルタイムの分析と意思決定支援を提供する必要があります。 このような高頻度、高負荷のコンピューティング需要は、コンピューティング能力に大きな圧力をかけます。
B面の大型モデルの普及に伴い、その計算能力の需要はC面のそれを急速に上回ることが予想されます。 この変化は微妙かもしれませんが、その影響は広範囲に及びます。 一方では、コンピューティングパワーに対する需要の高まりにより、より効率的なGPUやより最適化されたコンピューティングアーキテクチャなどの関連技術の開発が促進されます。 一方で、業界全体の資源配分やコスト構造、ビジネスモデルにも大きな影響を与えます。
その過程で、このコンピューティングパワーコストを払えないために市場からの撤退を余儀なくされる企業もあれば、高度なコンピューティングパワー管理と最適化技術で際立っている企業も出てくるかもしれません。
世界的に、計算能力の不足が人工知能開発の大きなボトルネックとなっており、中国にとってこの課題は特に深刻です。 中国の大規模モデル企業は、世界的な計算能力の不足(「自然災害」)だけでなく、独自の市場供給制約(「人災」)にも対処しなければならず、大規模モデルの分野における中国の開発見通しは複雑で困難なものとなっています。
われわれは、中国の大規模モデル企業による計算資源の限界を認識しなければならない。 Baidu、Alibaba、ByteDance、Tencent、Huaweiなどの企業は、大規模モデルの開発で目覚ましい成果を上げていますが、彼らが直面しているコンピューティングの課題は現実的で緊急です。 現在、世界のGPU産業が全体的に発展していないため、中国企業は十分なコンピューティングリソースを取得する上で大きな障害に直面しています。 このような「自然災害」のような問題は、技術開発や産業の高度化にしか道がなく、解決には時間と莫大な投資が必要です。
さらに厄介なのは、中国の大規模モデル企業も、国際市場、特にエヌビディアのような国際的巨大企業の中国市場への供給制約という「人災」に直面していることだ。 この政策制限は、中国企業がハイエンドGPUチップを入手する能力に直接影響し、コンピューティングリソースの不足を悪化させています。 この二重の制限は、中国の大規模モデル企業の発展にさらなる不確実性と課題をもたらしたことは間違いない。
現在、BaiduのWenxin YiyanやAlibabaのTongyi Qianwenなどの製品のユーザー数は、ChatGPTの1億人の規模に達していませんが、これは中国企業が既存のコンピューティングの課題に簡単に対処できることを意味するものではありません。 これらの製品の開発と市場の拡大に伴い、特にBエンド市場で広く使用され始めると、コンピューティングパワーの需要が劇的に増加します。 現時点では、計算能力不足の問題がより顕著になり、中国の大規模モデル産業の発展を深刻に制限する可能性があります。
長い目で見れば、中国がこの二重のコンピューティングのボトルネックに効果的に対処できなければ、大規模モデル産業の発展は低レベルにとどまるかもしれない。 これは、国内市場の競争力に影響を与えるだけでなく、世界規模での人工知能分野における中国の影響力を制限することにもなります。 したがって、計算能力不足の問題を解決することは、技術的な問題だけでなく、グローバルなAI競争における中国の地位と将来に関連する戦略的問題でもある中国の大規模モデル産業の将来の発展にとって重要です。
中国が直面しているデュアルコンピューティングの課題の中で、最近、特に国産GPUの開発において、明るい兆しが見られます。 Baidu、Alibaba、360などの国内大手テクノロジー企業は、Huaweiなどの国内GPUメーカーと協力し始めています。
国産GPUの台頭は、中国の計算能力不足の問題を解決する上で非常に大きな意味を持っています。 これらの国産GPUが性能の面で業界リーダーのNVIDIAに匹敵し、製造レベルでのボトルネックが効果的に解決されれば、中国の大規模モデル業界に前例のない機会がもたらされます。 歴史的に、国内の技術が成熟すると、通常、より競争力のある価格で市場に参入することができます。 つまり、国内のGPUが成功すれば、国際ブランドよりもはるかに低価格で同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供する可能性が高いということです。
このコスト優位性は、現在のコンピューティングパワーの不足を緩和するだけでなく、市場環境に革命を起こす可能性も秘めています。 現在、GPUの高価な価格は、大規模モデルテクノロジーの人気とアプリケーションを制限する重要な要因となっています。 国産GPUが高性能な計算能力を低価格で提供できれば、あらゆる分野での大規模モデル技術の適用が大幅に促進され、人工知能分野での中国の発展が加速します。
さらに重要なことは、この開発により、中国が世界のAI競争で「敗北を勝利に変える」ことを可能にする可能性があるということです。 大規模モデルの計算能力と応用力という点では、中国は追いつくどころか、米国などの主要国を追い越す可能性さえある。
もちろん、これらはすべてまだ開発の初期段階にあり、国産GPUの成功には技術的な課題を克服する必要があります。 しかし、中国がコンピューティングの自律性への道のりで確固たる一歩を踏み出したという前向きな兆候があります。 今後数年間で、国内のGPU技術の成熟と大規模な応用、そしてそれが中国の大規模モデル産業の急速な発展をどのように促進するかを目撃することが期待されています。
要約すると、コンピューティングパワー不足という世界的な課題を探求する旅の中で、私たちは技術的な境界の継続的な進歩を目の当たりにしただけでなく、業界の発展が直面している複雑な課題を深く経験しました。 OpenAIの話から、中国の大規模モデル企業の二重のジレンマ、国内のGPU技術の台頭まで、これらすべてが核心的な真実を明らかにしています:コンピューティングパワーは、人工知能の将来の発展経路における重要な戦略的リソースになっています。 これは、技術レベルでの競争であるだけでなく、将来に向けたグローバルな科学技術力の投資と配置でもあります。
今後、技術の進歩と市場の需要の進化により、コンピューティングパワー不足の問題は最終的に解決されると信じる理由があります。 このプロセスでは、イノベーション、協力、戦略的調整が、すべての参加者が直面しなければならない重要なトピックとなります。 究極的には、このコンピューティング能力の課題がAIテクノロジーの未来を定義し、私たちのデジタル世界を形作ることになります。
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OpenAIは麻痺している、中国のブラックテクノロジーは世界のAIを救うことができるか?
ソース: Data Ape
急速な技術開発が進む現代において、OpenAI の ChatGPT は間違いなく人工知能の分野で輝かしいスターとなっています。 しかし、ユーザー数の急増に伴い、無視できない問題、つまり計算能力の不足が徐々に表面化しています。 これはOpenAIだけの課題ではなく、AI業界全体の問題です。
この詳細な分析では、コンピューティング能力不足の根本原因と、それが大規模モデルの開発と業界の将来にどのように影響するかを探ります。 同時に、国産GPUの開発や世界市場への影響など、この問題に対処するための潜在的な方法も模索します。
計算能力の不足がOpenAIを悩ませている
コンピューティング能力の不足は、OpenAIが急速に台頭する中で直面しなければならない厄介な問題でした。 最近、注目を集めた事件により、この問題がより顕著になっています。 OpenAIは「科学技術春祭りガラ」と銘打った大規模な展示会イベントを開催し、同社の技術の最新成果を披露し、世界中で大きな注目を集めました。 その結果、OpenAIのプラットフォーム、特にそのスター製品であるChatGPTに殺到したユーザーが殺到しました。
しかし、この流行の背後には大きな課題があります。 ユーザー数の爆発的な増加は、OpenAIのコンピューティング能力を急速に上回っています。 会議のわずか2日後、ChatGPTサーバーがクラッシュするという衝撃的な事実が明らかになりました。 数え切れないほどのネチズンが、ChatGPT と OpenAI が提供する API を正常に使用できないと報告しています。
この危機に直面したOpenAIは、ChatGPT Plusの新規ユーザーの登録を停止するという、市場に衝撃を与える決定を下さなければなりませんでした。 この決定の背後にある経済的コストは莫大で、1億人の新規ユーザーが月額20ドルのサブスクリプション料金でOpenAIに毎月20億ドルの収益を生み出しています。 このような大きな潜在的利益があるのに、コンピューティング能力の不足のためにあきらめなければならないのは、間違いなく非常に受動的な選択です。
実際、コンピューティング能力の不足は最近の現象ではありません。 ChatGPTの発売以来、計算能力の問題は長引いています。 例えば、4月にはChatGPT Plusも有料アイテムの購入停止を余儀なくされました。 これは時々起こり、OpenAIの成長の道のりでは当たり前になっているようです。
これらの出来事は、現在の技術開発の文脈において、コンピューティングパワーがAI技術の革新と商用アプリケーションの拡大を制限する主要なボトルネックになっているという議論の余地のない事実を明らかにしています。 OpenAIにとって、これは技術的な課題であるだけでなく、戦略的な課題でもあります。 急速に拡大する市場の需要と限られたコンピューティングリソースのバランスをどのように見つけるかは、OpenAIにとって難しい問題となっています。 この課題は、同社の短期的な収益だけでなく、長期的な市場での地位と技術的リーダーシップにも関係しています。
家主の家族には余剰穀物がない
OpenAIは、計算能力が十分ではないと繰り返し発表しています。
OpenAIは、大規模なモデル、巨額の資金調達、多数のコンピューティングリソースを備えたスターエンタープライズであることを知っておく必要があります。 さらに、「黄金の父」であるマイクロソフトもおり、あらゆるコンピューティングパワーのサポートを提供しています。 Microsoft は、世界第 2 位のクラウド コンピューティング リソースを保有しています。
この観点から、OpenAIはコンピューティングパワーの「家主」であると言えます。 しかし、現実には、家主の家族には余剰の食べ物がありません。 では、なぜマイクロソフトのような巨額の資金と強力な支援を持つ企業がこのような苦境に陥ったのでしょうか。
大規模モデルの計算能力に対する需要は前例のないものであることを認識する必要があります。 これらのモデルは数千億のニューラルネットワークに基づいており、すべての計算は計算能力の巨大なテストです。 簡単に言えば、私たちは今、ソフトウェア開発の歴史の中で比類のないまったく新しいレベルのコンピューティングニーズに直面しています。 ここではCPUなどの従来のコンピューティングリソースでは不十分であり、頼りになるGPUは間違いなくこの技術革命の最前線です。
しかし、GPUの問題は、新しいテクノロジー製品であるだけでなく、設計の反復と容量の制約という2つの課題に直面していることです。 テクノロジーの世界でGPUの需要が高まっているにもかかわらず、世界のチップ製造能力はそれに追いついていません。 既存の半導体製造・パッケージング・テストシステムは、主にCPUを中心に設計されており、新しいGPUには、明らかに完全には適応されていません。 これは、GPU容量を増やし、新しいテクノロジーのニーズに適応するという点で、まだ長い道のりがあることを意味します。
GPUテクノロジーは進歩を続けており、新しい世代がパフォーマンスと効率の向上に努めていますが、これには継続的な研究開発投資と技術革新が必要です。 しかし、この技術の継続的な反復は、研究開発コストの増加と製造プロセスの複雑さの増大も意味します。
生産能力の問題に加えて、GPUのコストも無視できない問題です。 大規模モデルコンピューティングに対応したGPUコンピューティングクラスタを構築するには、技術だけでなく、莫大な設備投資が必要です。 OpenAIのようなテクノロジーの巨人にとっても、これは大きな負担です。 コストと利益のバランスを見つけることは難しい選択です。
OpenAIでさえ計算能力不足に悩まされていたら、他の企業はどうなるのでしょうか? これはOpenAIだけでなく、AI業界全体の課題でもあります。 私たちが目の当たりにしているのは、従来のコンピューティングからAI主導のコンピューティングへの移行という大きな変化です。 この変革において、コンピューティング能力が最も重要なボトルネックとなっています。
この不足は一夜にして起こったのではなく、長期的な技術開発と市場の需要のミスマッチの結果であるという事実を無視することはできません。 GPUチップの生産上の制約、技術開発、コストの問題は多面的であり、グローバルサプライチェーン、技術革新、経済モデルが関与しています。 大規模モデル・アプリケーションの高い計算能力要件は、既存のテクノロジー・アーキテクチャに前例のない課題をもたらし、業界全体がコンピューティング・リソースの設計、構築、最適化の方法を再考することを余儀なくされています。
Bエンドアプリケーションがスケールアップされると、計算能力不足の問題はより深刻になります
もう一つ、非常に重要な問題がありますが、見落とされがちです。
コンピューティング能力の不足について話すとき、私たちは通常、現在のC側のユーザーエクスペリエンスに焦点を当てます。 しかし、これは氷山の一角に過ぎません。 さらに深刻でありながら見落とされがちな問題は、B面アプリケーションの規模に潜んでいます。 現時点では、ChatGPT のような大規模なモデルは主に C エンド ユーザーにサービスを提供していますが、これはほんの始まりにすぎません。 Bエンドアプリケーションの漸進的な成長と成熟に伴い、コンピューティングパワーの需要はかつてないほど急増するでしょう。
中国市場では、すでにこの傾向が現れ始めています。 Baidu Wenxin Yiyan や Ali Tongyi Qianwen などの製品は現在、主に C エンド ユーザーにサービスを提供していますが、B エンド アプリケーションの探求はすでに進行中です。 現在、これらの製品のほとんどは製品開発段階にありますが、大規模な商業段階に入ると、状況はまったく異なります。 B面のビジネスは、C面のビジネスよりもはるかに複雑です。 C側では、ユーザーとシステムとの対話は、通常、クエリやコマンドの実行と同じくらい簡単です。 ただし、Bサイドでは、各ビジネスプロセスには、より複雑なデータ処理、分析、および意思決定プロセスが含まれる場合があります。 これらのプロセスでは、より多くのコンピューティングリソースが必要になるだけでなく、コンピューティングパワーの品質と安定性に対する要件も高くなります。
さらに注目すべきは、Bエンドサービスのコンピューティングパワー消費は、単一のインタラクションの複雑さだけでなく、コールの頻度にも反映されていることです。 B 側では、大規模なモデルの適用は、C 側で時折クエリや使用が行われるのとは対照的に、連続的かつ高頻度になる傾向があります。 たとえば、金融、医療、製造などの業界では、大規模なモデルで大量のデータを継続的に処理して、リアルタイムの分析と意思決定支援を提供する必要があります。 このような高頻度、高負荷のコンピューティング需要は、コンピューティング能力に大きな圧力をかけます。
B面の大型モデルの普及に伴い、その計算能力の需要はC面のそれを急速に上回ることが予想されます。 この変化は微妙かもしれませんが、その影響は広範囲に及びます。 一方では、コンピューティングパワーに対する需要の高まりにより、より効率的なGPUやより最適化されたコンピューティングアーキテクチャなどの関連技術の開発が促進されます。 一方で、業界全体の資源配分やコスト構造、ビジネスモデルにも大きな影響を与えます。
その過程で、このコンピューティングパワーコストを払えないために市場からの撤退を余儀なくされる企業もあれば、高度なコンピューティングパワー管理と最適化技術で際立っている企業も出てくるかもしれません。
中国は二重のコンピューティングパワーのボトルネックに直面している
世界的に、計算能力の不足が人工知能開発の大きなボトルネックとなっており、中国にとってこの課題は特に深刻です。 中国の大規模モデル企業は、世界的な計算能力の不足(「自然災害」)だけでなく、独自の市場供給制約(「人災」)にも対処しなければならず、大規模モデルの分野における中国の開発見通しは複雑で困難なものとなっています。
われわれは、中国の大規模モデル企業による計算資源の限界を認識しなければならない。 Baidu、Alibaba、ByteDance、Tencent、Huaweiなどの企業は、大規模モデルの開発で目覚ましい成果を上げていますが、彼らが直面しているコンピューティングの課題は現実的で緊急です。 現在、世界のGPU産業が全体的に発展していないため、中国企業は十分なコンピューティングリソースを取得する上で大きな障害に直面しています。 このような「自然災害」のような問題は、技術開発や産業の高度化にしか道がなく、解決には時間と莫大な投資が必要です。
さらに厄介なのは、中国の大規模モデル企業も、国際市場、特にエヌビディアのような国際的巨大企業の中国市場への供給制約という「人災」に直面していることだ。 この政策制限は、中国企業がハイエンドGPUチップを入手する能力に直接影響し、コンピューティングリソースの不足を悪化させています。 この二重の制限は、中国の大規模モデル企業の発展にさらなる不確実性と課題をもたらしたことは間違いない。
現在、BaiduのWenxin YiyanやAlibabaのTongyi Qianwenなどの製品のユーザー数は、ChatGPTの1億人の規模に達していませんが、これは中国企業が既存のコンピューティングの課題に簡単に対処できることを意味するものではありません。 これらの製品の開発と市場の拡大に伴い、特にBエンド市場で広く使用され始めると、コンピューティングパワーの需要が劇的に増加します。 現時点では、計算能力不足の問題がより顕著になり、中国の大規模モデル産業の発展を深刻に制限する可能性があります。
長い目で見れば、中国がこの二重のコンピューティングのボトルネックに効果的に対処できなければ、大規模モデル産業の発展は低レベルにとどまるかもしれない。 これは、国内市場の競争力に影響を与えるだけでなく、世界規模での人工知能分野における中国の影響力を制限することにもなります。 したがって、計算能力不足の問題を解決することは、技術的な問題だけでなく、グローバルなAI競争における中国の地位と将来に関連する戦略的問題でもある中国の大規模モデル産業の将来の発展にとって重要です。
中国が直面しているデュアルコンピューティングの課題の中で、最近、特に国産GPUの開発において、明るい兆しが見られます。 Baidu、Alibaba、360などの国内大手テクノロジー企業は、Huaweiなどの国内GPUメーカーと協力し始めています。
国産GPUの台頭は、中国の計算能力不足の問題を解決する上で非常に大きな意味を持っています。 これらの国産GPUが性能の面で業界リーダーのNVIDIAに匹敵し、製造レベルでのボトルネックが効果的に解決されれば、中国の大規模モデル業界に前例のない機会がもたらされます。 歴史的に、国内の技術が成熟すると、通常、より競争力のある価格で市場に参入することができます。 つまり、国内のGPUが成功すれば、国際ブランドよりもはるかに低価格で同等またはそれ以上のパフォーマンスを提供する可能性が高いということです。
このコスト優位性は、現在のコンピューティングパワーの不足を緩和するだけでなく、市場環境に革命を起こす可能性も秘めています。 現在、GPUの高価な価格は、大規模モデルテクノロジーの人気とアプリケーションを制限する重要な要因となっています。 国産GPUが高性能な計算能力を低価格で提供できれば、あらゆる分野での大規模モデル技術の適用が大幅に促進され、人工知能分野での中国の発展が加速します。
さらに重要なことは、この開発により、中国が世界のAI競争で「敗北を勝利に変える」ことを可能にする可能性があるということです。 大規模モデルの計算能力と応用力という点では、中国は追いつくどころか、米国などの主要国を追い越す可能性さえある。
もちろん、これらはすべてまだ開発の初期段階にあり、国産GPUの成功には技術的な課題を克服する必要があります。 しかし、中国がコンピューティングの自律性への道のりで確固たる一歩を踏み出したという前向きな兆候があります。 今後数年間で、国内のGPU技術の成熟と大規模な応用、そしてそれが中国の大規模モデル産業の急速な発展をどのように促進するかを目撃することが期待されています。
要約すると、コンピューティングパワー不足という世界的な課題を探求する旅の中で、私たちは技術的な境界の継続的な進歩を目の当たりにしただけでなく、業界の発展が直面している複雑な課題を深く経験しました。 OpenAIの話から、中国の大規模モデル企業の二重のジレンマ、国内のGPU技術の台頭まで、これらすべてが核心的な真実を明らかにしています:コンピューティングパワーは、人工知能の将来の発展経路における重要な戦略的リソースになっています。 これは、技術レベルでの競争であるだけでなく、将来に向けたグローバルな科学技術力の投資と配置でもあります。
今後、技術の進歩と市場の需要の進化により、コンピューティングパワー不足の問題は最終的に解決されると信じる理由があります。 このプロセスでは、イノベーション、協力、戦略的調整が、すべての参加者が直面しなければならない重要なトピックとなります。 究極的には、このコンピューティング能力の課題がAIテクノロジーの未来を定義し、私たちのデジタル世界を形作ることになります。