大模型時代の到来に伴い、世界中で智能計算センター（智算センター）の建設が加速しています。しかし、この過程で生じる計算力の供給と需要の矛盾と資源配置の問題が、徐々に業界の注目の的になっています。
智算センターの供給と需要の失衡
2023年に大模型が人気を集め、計算力への大きな需要が生まれました。英伟达チップなどのハードウェアは市場で人気を集めましたが、2024年に市場は変化し、元々高値で転売されていたチップの価格が下落し、利益の余地が狭まり、一部の中間業者が市場から撤退しました。この現象の背景には、智算センター建設の熱潮と大模型実際の需要との矛盾があります。
大模型トレーニングの計算力需要
大模型のトレーニングには膨大な計算力が必要です。通常、数十から数百台のサーバーで構成される計算力クラスターが必要です。基礎的大模型を開発する意欲のあるメーカーにとっては、万カードレベルのクラスターが入り口のしきい値となっています。国内外のテック企業、例えばOpenAI、マスクのxAIなどは、さらに大きな規模の計算力クラスターを計画しています。
智算センターの建設と空き問題
大模型トレーニングに適した計算力の需要が今後も大きな欠乏がある一方で、智算センターの建設スピードと規模は業界の懸念を引き起こしています。一方で、智算センターの建設は政府の大力支持を受けていますが、智算センターの空き率と資源の浪費問題も日益明らかになっています。
政策と市場の反応
智算センター建設の熱潮に直面して、政府は市場を秩序正しく誘導し、資源の浪費を避けるための政策を出しています。例えば、新設智算センターのエネルギー消費指標の承認がより厳格になり、国内のAIチップの使用を奨励して国内のイノベーションをサポートしています。
智算センターの運営課題
智算センターの運営はネットワーク、タスクスケジューリング、スマート運用maintenanceという3つの難関に直面しています。これらの技術的な課題には、多くの工程技术能力の蓄積が必要です。これも現在の世界中でAI企業がクラウドコンピューティング企業である理由です。
計算力空きの原因
大模型計算力の空き問題は、計算力のタイプに対する異なる需要があるため一部発生しています。基礎的大模型トレーニング以外では、他の大模型計算力の需要は非常に不足しておりませんし、国内のAIチップも一定程度のニーズに応えることができます。
智算センターの未来の方向性
智算センターの建設には膨大な資金が投資される必要があり、投資のリターンは不確定です。したがって、智算センターの建設には科学的で慎重な決定が必要です。盲目的にフォローしすぎないことが必要です。原則として、市場の需要が明確で持続可能である場合に、地に足を据えて、必要に応じて建設し、適度に前倒しを図るべきです。
結語
智算センターの建設と運営は、大模型時代の重要な議題です。計算力供給と需要の矛盾と資源配置の問題に直面し、業界はより理性的で科学的な計画が必要です。智算センターがその应有的な役割を果たし、AI技術の発展を促進し、資源の浪費の象徴になるのではなく、その必要があります。
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