コンピューティングパワーが新しいビジネスモデルとなり、サービスプロバイダーは市場の変化に備えなければならない

大規模モデルのトレーニングの熱潮は、巨大なコンピューティングパワーの需要をもたらしましたが、高性能GPUの不足は業界が直面している大きな課題となっています。いくつかの企業は、高品質のデータセットを使用したり、インフラを最適化したりすることで、トレーニングの効率を向上させ、コンピューティングパワーの不足の問題に対処しています。同時に、コンピューティングパワーサービスも独自の産業チェーンとビジネスモデルを形成しつつあります。

現在、NVIDIA A100のような高性能GPUは供給不足で、価格が急騰しています。それにもかかわらず、多くの企業は必要なチップを手に入れるのが困難です。大規模な汎用モデルを訓練するコストは、数十億円に達する可能性があると推定されています。したがって、十分な資金力を持つ企業だけが、大規模モデルの研究開発に継続的に投資できるのです。

算力不足に対処するため、一部の企業は革新的な方法を採用しています：高品質なデータセットを使用してトレーニング効率を向上させる; インフラを最適化して大規模な安定運用を実現する; リソーススケジューリングを改善して利用率を向上させる; 国産プラットフォームの代替案を探るなど。しかし、多くの企業にとって、専門の算力サービスプロバイダーを選択することがより実行可能な選択肢です。

コンピューティングパワーサービスは新しいビジネスモデルになりつつあります。それはコンピューティングパワー、ストレージ、ネットワークなどのリソースをパッケージ化し、APIなどの形式でユーザーに提供します。産業チェーンの上流は基本的なハードウェアを提供し、中流はコンピューティングパワーの生産とスケジューリングを担当し、下流は最終ユーザーです。このモデルはユーザーの使用ハードルを下げ、コンピューティングパワーの普及に寄与します。

現在、従量課金と年間・月間契約が主流の課金方式です。一部のプラットフォームは「算網一体化」などの新しいモデルを探求しています。需要の常態化に伴い、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急速に発展し、独自の産業エコシステムを形成しています。

現在、高性能GPUの不足がチップの奪い合いを引き起こしていますが、この状況は最終的には過ぎ去るでしょう。コンピューティングパワーサービスプロバイダーにとって重要なのは、事前に備え、市場の需要の変化に対応できるようにすることです。大規模モデルの熱潮が退去した後、戦略を迅速に調整できる企業だけが、この新興市場で足場を固めることができるのです。