コンピューティングパワーサービス:大モデルのブームにおける新しいビジネスモデル

大規模モデルのトレーニングによる高性能GPUの需要が急増し、コンピューティングパワーのリソース不足が業界の課題となっています。一枚のNVIDIA A100 GPUの価格は二三十万円に急騰し、単体のA100サーバーの月額レンタル料も5-7万円に達しています。しかし、それにもかかわらず、多くの企業は必要なコンピューティングパワーのリソースを得ることが依然として困難です。

この課題に直面して、企業は次々と対策を講じています。一部の会社は、高品質なデータを使用してトレーニング効率を向上させたり、基盤を最適化してより安定した大規模GPUクラスタの運用を実現したりしています。また、他の企業はコストを削減するためにスーパーコンピュータアーキテクチャや国産GPUプラットフォームに転向しています。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ぶことがより実行可能な選択肢です。

実際、コンピューティングパワーは新しいサービスモデルに発展しました。コンピューティングパワーサービスは、計算、ストレージ、ネットワークなどのリソースを統合し、APIなどの方法を通じてサービスを提供します。産業チェーンの上流は基盤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調整を担当し、下流は各業界のユーザーです。このモデルは、自前のコンピューティング環境を構築するよりもコストと技術的な優位性があります。

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または年間・月間契約モデルを採用しています。ユーザーは特定のGPUインスタンスを選択するか、MaaSプラットフォームを使用して業界向けのカスタマイズを行うことができます。今後は「算網一体化」を進める予定です。クラウドサービスプロバイダーも積極的にコンピューティングパワーサービス市場に進出しています。

現在、高性能GPUが不足していますが、これは一時的な現象に過ぎません。長期的には、コンピューティングパワーのサービス化が確定したトレンドです。コンピューティングパワーサービスプロバイダーは、事前に準備を整え、市場が理性的に戻った後の発展に備える必要があります。