コンピューティングパワー短缺背后:大モデル时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膨大なコンピューティングパワーが必要ですが、高性能GPUの供給不足が業界の難題となっています。NVIDIA A100の価格は20万から30万元にまで高騰しており、単体のA100サーバーの月額レンタル料も5万から7万元に急上昇しています。それでも、多くの企業は必要なチップを入手することが依然として難しいです。

業界関係者によると、現在中国市場には約10万枚の高性能GPUカードがあり、年末までに20万枚に増える可能性があります。約1万枚のカードを持つ企業は市場の約10%を占めており、4万枚あれば20%を占めることができます。

しかし、高額なコンピューティングパワーのコストが多くの企業をためらわせています。気象分野の垂直大モデルを訓練するには200万元が必要であり、汎用大モデルのコストはその百倍になる可能性があります。業界では、数十億の資金支援がなければ、大モデルの研究開発に継続的に投資するのは難しいと一般的に考えられています。

コンピューティングパワー不足に直面して、企業は積極的に対応しています。いくつかの方法には、質の高いデータを使用してトレーニング効率を向上させること、インフラの安定性を向上させること、コンピューティングパワーのスケジューリングを最適化すること、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すること、国産GPUプラットフォームを使用することなどがあります。

コンピューティングパワーは新しいサービスモデルとなりました。コンピューティングパワーサービスは新しい計算技術により異種コンピューティングパワーを統一的に出力し、クラウドコンピューティングなどの技術と融合しています。ユーザーはコンピューティングパワーのニーズを提出するだけで、サービスプロバイダーがコンピューティングパワーの構成と提供を完了します。

現在、コンピューティングパワーサービスは主に従量課金と年契約・月契約の2つのモデルを採用しています。将来的には「算網一体化」モデルが発展する可能性があり、クロスアーキテクチャ、クロスリージョン、クロスサービスプロバイダーの柔軟なスケジューリングをサポートします。

現在、高性能GPUが不足していますが、長期的には供給と需要は最終的にバランスを取るでしょう。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行い、市場の正常化に備える必要があります。大規模モデルの需要が常態化するにつれて、クラウドサービスから派生した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。