2021年5月末、国家発展改革委員会、中央サイバースペース管理局、工業情報化部、国家エネルギー局は共同で「国家統合ビッグデータセンター協同イノベーションシステムコンピューティングパワーハブ実施計画」を発表した。この計画では、コンピューティングリソースの協調的かつ協調的な開発がマクロレベルでの基調を定め、将来のネットワークに対する新たなビジョンが浮上した。
それからわずか4か月後、開催されたばかりのHuawei Full Connect 2021で、中国科学技術情報研究所、AITISA（新世代人工知能産業技術革新戦略連盟）、彭城実験室が共同で「人工知能コンピューティングセンター開発」ホワイトペーパー2を発表しました。0 -「人工知能コンピューティングセンターから人工知能コンピューティングパワーネットワークへ」という未来のネットワークの新たなビジョンは、マクロコンセプトとロードマップの設計を完了し、実践に向けたステップを踏み始めました。
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人工知能コンピューティングパワーネットワークは「新インフラ」の波の中で最も大きな波の一つとなり、中国のAI産業の発展を壮大な加速プロセスへと導き、人工知能発展の究極の目標であるインテリジェント社会の実現を一層近づけています。このプロセスにおいて、中国のAI産業発展における独自の優位性も十分に発揮されています。
コンピューティングパワーに対する答えは、段階的に「次元を増やす」ことです。人工知能コンピューティングパワーネットワークの出現は避けられません。
人工知能コンピューティングパワーネットワークとは何か、そしてそれがなぜ登場するのかを理解するには、業界がコンピューティングパワーのニーズを継続的に満たすプロセスから始める必要があります。
AIシナリオベースのアプリケーションの実装が加速する中、AI三位一体の中で革新的なアルゴリズムが絶えず登場し、データもますます豊富になっていますが、コンピューティングパワーの課題はますます厳しくなっています。AI「産業チェーン」の上流でコンピューティングパワーの供給が不足し始めており、さまざまな形式のコンピューティングパワーの進化と「次元のアップグレード」を段階的に迫っています。
ステージ1: 基本的なソフトウェアとハードウェアの革新
当初は、AI コンピューティングに特化した基本ソフトウェアとハードウェアの大幅な発展がありました。これには、専用チップ製品 (NPU など) の発売や、さらに基盤となるコンピューティング アーキテクチャの革新に基づく異種コンピューティング (Ascend AI など) が含まれます。ローカル コンピューティングやクラウド コンピューティングは、AI にこれまでよりも豊富なコンピューティング パワーを提供します。
第2フェーズ：人工知能コンピューティングセンターの構築
その後、AI 産業がさらに発展し、コンピューティング パワーに対する需要が高まると、基本的なソフトウェアとハードウェアの革新があっても、単一の企業がコンピューティング パワーを導入または購入する際に、コンピューティング リソースの不足や価格の高騰という問題に直面することになります。
その結果、AI産業集積地では、政府の主導で建設された人工知能コンピューティングセンターが登場し始め、集中的な方式により、企業に比較的リーズナブルなコンピューティングパワー価格とより柔軟な供給方法を提供しています。最も代表的なのは、深セン鵬城クラウドブレインIIと武漢人工知能コンピューティングセンターで、Ascend AIの支援を受けて、コンピューティングリソースがフル稼働しており、需要が強いことを示しています。
同時に、人工知能コンピューティングセンターの産業レイアウトもあります。
同じく集中的に配備され、科学研究のみに役立っているスーパーコンピューティングセンターとは異なり、人工知能コンピューティングセンターには産業的使命があります。スマートシティ、スマートファイナンス、スマート製造、スマート交通などの産業の発展を支援するには、純粋なコンピューティングパワーも産業発展と連携して組み合わせる必要があります。そのため、地方政府による人工知能コンピューティングセンターの建設は、1つのセンターと4つのプラットフォームのパターンを形成しています。人工知能コンピューティングセンターに依存し、公共コンピューティングパワーサービスプラットフォーム（包括的なコンピューティングパワー）と産業アプリケーションイノベーションインキュベーションプラットフォーム（AIアプリケーションデモンストレーションベンチマークの作成）、産業集約開発プラットフォーム（AI産業の集中的な発展を促進）、科学研究イノベーションと人材育成プラットフォームです。
ステージ3: 人工知能コンピューティングネットワーク
人工知能コンピューティングセンターを含むコンピューティングインフラストラクチャの継続的な開発により、新たな問題が浮上しました。
異なる地域のAIコンピューティングパワーにもピークと谷があり、より豊富なコンピューティングパワーに基づいて開発された大規模なAIモデルは、段階的に高密度にコンピューティングパワーを使用します。当然、業界関係者は地域間でコンピューティングパワーを割り当てることを考え始めました。人的資源の問題を解決するために、さまざまな場所の人工知能コンピューティングセンター間のコンピューティングパワーネットワークを相互接続し、リソースの共有と共同スケジューリングを実現します。
その結果、時代の要求に応じて人工知能コンピューティングパワーネットワークが登場しました。これは、新しいネットワーク技術を使用して、さまざまな場所に分散している人工知能コンピューティングセンターノードを接続し、地域内の人工知能コンピューティングパワーを感知、割り当て、スケジュールします。各センターのコンピューティングパワーリソースに応じて、各地域の需要に基づいてコンピューティングパワーが動的に割り当てられます。
人工知能コンピューティングセンターの実際の発展と中国の地域経済状況を考慮すると、将来の人工知能コンピューティングパワーネットワークは、具体的な相互接続方法に関して、関係専門家が提案した「3プラス1」政策を参照する可能性があります。つまり、長江デルタと広東・香港・マカオ大湾区に依存し、区、北京・天津・河北、成都・重慶経済圏などの地域で相互接続の建設が段階的に進んでいます。
注目すべきは、コンピューティングパワーに加えて、データとアルゴリズムのリソースも、人工知能コンピューティングパワーネットワークを通じて全国的に収集され、統合されていることです。「1つのネットワーク、3つの融合」という価値概念も白書で提案されました。簡単に言えば、それは次のようになります。
1 つのネットワークは人工知能コンピューティング パワー ネットワークです。
コンピューティングパワーの集約、つまりノードの高速相互接続、統一された管理と運用と保守。
データ集約とは、異なるノードで公開データリソースを安全に公開し、高品質の人工知能公開データセットを構築することを意味します。
エコロジカルコンバージェンス、つまり、大規模モデル機能の開放と、さまざまなノードでのアプリケーションイノベーションの結果の共有は、地域間の科学研究と産業協力を強化することを目的としています。
基本的なソフトウェアとハードウェアの革新から人工知能コンピューティングパワーネットワークまで、コンピューティングパワーリソースの供給は段階的にますます豊富になり、コンピューティングパワー、アルゴリズム、データの連携はますます業界と密接に統合されていることがわかります。もちろん、これらの3つの段階は厳密に時系列順ではなく、現在同時に実行されています。
なぜ中国だけが優れた人工知能コンピューティングパワーネットワークを構築できるのでしょうか?
人工知能コンピューティングパワーネットワークの出現は、産業需要の発展にとって避けられない必然である。しかし、この必然性は中国でのみ発生するものであり、中国独自のAI技術と産業発展の現実によって決定され、中国独自の優位性でもある。
その理由には少なくとも次の 4 つの側面が含まれます。
1. 新たなインフラの同時開発の一般的な背景
一方で、人工知能コンピューティングパワーネットワーク自体は新しいタイプのインフラストラクチャとして存在していますが、他方では、より低レベルの新しいインフラストラクチャの構築によってサポートされる必要もあります。
たとえば、異なるノードのコンピューティング能力を調整するには、大量のデータの送信とアクセスをサポートできる通信ネットワークが必要です。計画によると、今後10年間の実施期間中に、ブロードバンドはギガビットから100Gに飛躍し、IPなどのリソースは100倍の容量増加をサポートする必要があります。さらに、センター+エッジ分散コンピューティングパワーモデルを実現して100倍の容量増加を実現するには、強力なエッジコンピューティングソフトウェアとハードウェアインフラストラクチャも必要です。
人工知能コンピューティングパワーネットワークから産業アプリケーションまで、このプロセスには多くの新しいインフラストラクチャも必要です。コンピューティングパワーの生成から最終的な使用、コンピューティングパワーの有効活用まで、優れた新しいインフラストラクチャ基盤がなければ実装できません。
中国の新インフラは、マクロ政策から具体的な実施まですでに本格化している。人工知能インフラは、新インフラの中核任務として明確に位置付けられている。政策レベルでは、技術の自立とデジタル経済の発展を支えるインフラでもある。5G、wifi6、IPv6などの技術が広く普及しつつあるが、これは世界でも類を見ないものだ。
2. 「ノード」自体の急速な発展
人工知能コンピューティングパワーネットワークの形成から、これはマクロレベルの全体計画であることがわかります。その実施プロセスは、ゼロから包括的なものへの構築プロセスではありません。人工知能コンピューティングセンターの「ノード」がコアリソースになります。「ノード」の数が多くなければ、「ノード」の迅速な構築と実装を促進できない可能性があり、人工知能コンピューティングパワーネットワークは空中楼閣にすぎません。
このため、人工知能コンピューティングパワーネットワークについては多くの議論がなされているものの、実際に実行に移せるものはほとんどありません。
中国では、人工知能コンピューティングセンターは長年にわたり、国務院の「新世代人工知能発展計画」の「高効率コンピューティングインフラの構築」の実施主体となっている。これまで、地方政府が建設を主導し、ファーウェイなどのテクノロジー企業が参加し、深セン、武漢、西安などの都市で人工知能コンピューティングセンターが建設され、運用されている。成都、中原などの人工知能コンピューティングセンターも建設中である。さらに、北京、南京などの場所でも人工知能コンピューティングセンターの建設が計画されている。
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中国にのみ出現するこれらの高密度ノードは、人工知能コンピューティングパワーネットワークの急速な実装を促進します。
3. 産業クラスター発展への要求の収束
膨大な需要の支持がなければ、あるいは市場の既存の需要と結びついてコンピューティングパワーを効果的に「供給」することができなければ、人工知能コンピューティングパワーネットワークは実現できません。つまり、実現プロセス自体がリソースとエネルギーの無駄遣いです。
このとき、社会経済発展の過程における中国独自の産業クラスター発展の道の価値が明らかになった。
一方、各地域のAI産業の発展は集中的に行われているため、需要は膨大かつ集中しており、地域内の有効需要を結集して需要と供給の完全な連携を実現することができます。
一方、産業クラスターからの巨大な需要は、各地域に独自のコンピューティングパワーのピークと谷があることを意味します。人工知能コンピューティングパワーネットワークの下では、効果的なコンピューティングパワーの供給需要は、常にローカルまたは地域間で適切なユーザーを見つけることができます。
これにより、人工知能コンピューティングパワーネットワークは「すべてを最大限に活用」し、価値を最大化し、「ドラゴンを倒す芸術」から遠ざかり、健全な発展を形成することができます。
最終的には、人工知能コンピューティングパワーネットワークの高効率運用により、全国のさまざまな産業クラスターの急速な発展が促進され、正のフィードバックループが形成されることになります。
4. 突破口を開こうとする意欲のあるテクノロジー企業は懸命に取り組んでいる
さらに実装の詳細を見ると、人工知能コンピューティングパワーネットワークをサポートするには、多くの技術革新が必要です。たとえば、コンピューティングパワーネットワークの統合標準に関してのみ、コンピューティングパワーネットワークのアーキテクチャとインターフェイス、アプリケーションとコンピューティングパワーの認識研究、コンピューティングパワーの認識研究を完了する必要があります。強さの需要の定量化とモデリングの研究、コンピューティングネットワークリソースの信頼性とコラボレーションなどの標準の構築。
これらの堅固な技術が突破されなければ、それは樽の欠点となり、人工知能コンピューティングパワーネットワークのコンピューティングパワーと産業振興効果に深刻な影響を及ぼすことになる。
しかし、人工知能コンピューティングパワーネットワーク自体が真新しいものであるため、対応する技術も多くが真新しいものであり、世界規模で参照対象を見つけるのは困難です。現時点では、特に複雑な状況下で自主革新の意欲を内部に持つ中国のテクノロジー企業は、これらの技術への投資をより積極的に行うでしょう。これは世界に追いつき、テクノロジーの声を確立する重要な機会です。
外国のテクノロジー企業がこれらの技術を生み出せないわけではありません。ただ、人工知能コンピューティングセンターのソリューションプロバイダーであるHuaweiに代表されるように、中国のテクノロジー企業は一方ではより意欲的であり、他方では、新時代の分野では、既存のコンピューティングパワーと新しいインフラストラクチャの経験（AscendフルスタックAIなど）に基づいて、技術理解の面でより優れているということです。
技術革新と産業の進歩から技術の高地まで、人工知能コンピューティングパワーネットワークの価値が強調されています
剣を手に、人工知能コンピューティングパワーネットワークはどのような役割を果たすことができるのでしょうか? 詳しく説明するには答えが多すぎますが、少なくとも一定の価値がある側面が 3 つあります。
まず、画期的な技術革新を強力にサポートします。
この点で、マルチモーダル大規模モデルは典型的です。強力な人工知能と汎用人工知能の将来にとって重要な技術革新として、マルチモーダル大規模モデルは人工知能の分野で長年提案されており、業界では多くの技術革新がありました。しかし、マルチモーダル大規模モデルはさらに進歩します。電力需要は指数関数的に増加しており、一般的なコンピューティングインフラストラクチャはすぐに対応できなくなります。
画像、テキスト、音声の個別トレーニングからデュアルモーダル、トライモーダルへの移行により、人工知能は、人間が世界と対話するのと同じくらい自然に、さまざまなモダリティの変換に柔軟に対応できるようになります。この点で、人工知能が計算電力ネットワークを使用してそれを駆動することには明らかな利点があります。
同様に、コンピューティング能力の爆発的な増加を必要とする技術革新は数多くあり、人工知能コンピューティング能力ネットワークのサポートにより急速に進歩するでしょう。
そして、産業発展のチェーン全体のニーズを完全に満たすことです。
周知のとおり、幅広い応用市場は、中国があらゆる技術開発において重要な優位性を持っています。技術を市場に投入して価値を生み出し、技術研究開発を継続的にフィードバックすることは、多くの業界で技術進歩の標準モデルとなっています。
しかし、人工知能においては、上流の供給と下流の需要が同等に重要になってきています。人工知能コンピューティングパワーネットワークの出現は、中国のAI産業と技術の発展には、商業価値を実現するための巨大なシーンの応用空間がまだあることを意味します。一方、世界トップクラスのコンピューティングパワー供給能力を持ち、その相対的な優位性はより顕著であり、AI産業の繁栄を促進し、加速させます。
最終的には、真の技術的高地を創造することです。
これまで、人工知能の発展において、コンピューティングパワー、アルゴリズム、データの三位一体は急速に進歩してきましたが、結局のところ、画期的な開発はそれほど多くありませんでした。そのほとんどは、既存の枠組みの中で継続的に最適化され、改善されてきました。たとえば、ハードウェアが良くない場合は、チップの性能を向上させ、それが十分でない場合は、それを積み重ねて量で勝つというものです。
人工知能コンピューティングパワーネットワークの出現は、アルゴリズムレベルでの基本モデル（例えば、NLP分野のBERTモデル）の作成と同様の画期的な意義を持ち、AIの共同開発と人工知能コンピューティングの次元を直接高めました。センターはその後、コンピューティングパワー供給の古い一般的な形式をさらに打ち破り、AIがコンピューティングパワーの束縛から真に解放され、新しい考え方と実践を受け入れることを可能にしました。これはまた、中国が統合の力で人工知能に属する新しい技術高地を占めていることを表しています。
全体的に見ると、過去数年間、中国はインターネット技術、人工知能などの分野で世界をリードし続けており、現在、このリードは継続し、深化しています。人工知能コンピューティングパワーネットワークのサポートにより、中国は最初にインテリジェント社会に参入し、真に世界のテクノロジーと産業チェーンの声を獲得すると予想されます。