BaiduのHou Zhenyu氏：ビッグモデルがクラウドコンピューティングを再形成し、AIネイティブクラウドがクラウドコンピューティングの様相を変える

12月20日、2023年百度クラウドインテリジェンスカンファレンスおよびインテリジェントコンピューティングカンファレンスにおいて、百度グループ副社長の侯振宇氏が「ビッグモデルによるクラウドコンピューティングの再構築」をテーマに講演した。彼は、AIネイティブ時代には、繁栄するAIネイティブエコシステムを構築するための強固な基盤を築くために、大規模モデルのインフラシステムを全面的に再構築する必要があると強調した。

侯振宇氏は「ビッグモデルによるクラウドコンピューティングの再構築は、主に3つの側面に反映されている。AIネイティブクラウドはクラウドコンピューティングの状況を変え、MaaS（Model as a Service）は新たな基本サービスとなり、AIネイティブアプリケーションは新たな研究開発パラダイムを生み出すだろう」と述べた。

百度グループ副社長ホウ・ジェンユー氏

1. コンピューティングパワー層では、コンピューティングはよりスマートになります

クラウド インフラストラクチャの基盤レイヤーでは、これまで、インターネット アプリケーションからモバイル インターネット アプリケーションまで、基盤レイヤーはすべて CPU コンピューティング チップに基づいていました。しかし、AI アプリケーションに対する GPU または異種コンピューティングの需要が大幅に増加し、クラウド市場の基盤コンピューティング パワーが GPU に移行し始めました。

2023年第3四半期にはNvidiaの収益がIntelを上回り、最新の時価総額も1兆ドル上回りました。今後、GPUの成長はCPUの成長をはるかに上回るでしょう。このような傾向を踏まえると、AIネイティブアプリケーションシステムの実装をサポートするために、大規模モデル向けのクラウドコンピューティングインフラストラクチャシステムを包括的に再構築する必要があります。

具体的には、クラウド コンピューティングの全面的な再構築は、モデル指向のインテリジェント コンピューティング インフラストラクチャ、データ指向のデータ インフラストラクチャ、アプリケーション指向のクラウド インフラストラクチャの全面的なアップグレードという 3 つの主要領域に反映され、コンピューティングをよりスマートにします。

2. モデルレベルでは、ビッグモデルはユニバーサルサービス機能、つまりMaaSになりつつある。

MaaS は、AI 実装のハードルを大幅に下げ、真の AI 包括性を実現します。また、MaaS が依存する新しい IT インフラストラクチャは、既存のクラウド コンピューティング市場構造を根本的に覆すものとなります。

百度スマートクラウドの実践から判断すると、8月31日の文心易眼全面オープンから4か月で、百度スマートクラウド前帆ビッグモデルプラットフォーム（百度スマートクラウドが立ち上げたMaaSプラットフォーム）の毎日のAPI呼び出し量は10倍に増加し、顧客は主にインターネット、教育、電子商取引、マーケティング、携帯電話、自動車などの業界から来ています。過去 6 か月間で、多くの企業が実際に大規模なモデルを活用してきたことがはっきりとわかります。

3. アプリケーション層では、アプリケーション開発のパラダイムが完全に覆されました

大規模モデルの理解、生成、ロジック、記憶という独自の能力により、A ネイティブ アプリケーション開発の新しいパラダイムが生まれます。アプリケーション テクノロジ スタック、データ フロー、ビジネス フロー全体が変わります。

もともと、CPU ベースのアプリケーション開発は主にビジネス ロジックによって推進されていました。従来の AI 研究開発では、独立したシナリオごとにデータを取得し、モデルをゼロからトレーニングする必要がありました。現在、AI ネイティブ アプリケーションは主に大規模なモデル機能とデータ駆動型開発に基づいています。企業はシナリオデータを直接使用して、基本的な大規模モデルに基づいて独自の大規模モデルを微調整し、そのモデル機能を使用して、大規模モデルを最初からトレーニングすることなく AI ネイティブ アプリケーションを設計できます。同社の事業が拡大するにつれて、より多くの競争シナリオデータが徐々に蓄積され、それがモデルとアプリケーション効果の改善にフィードバックされ、データフライホイールが形成されます。

具体的には、大規模モデルによって推進される AI ネイティブ アプリケーション開発の新しいパラダイムでは、次のようないくつかの新しい変化が見られます。

まずは「新しいシーン」です。生成大規模言語モデルは、理解、生成、推論、記憶など、複数の次元で予想外の能力を発揮し、インテリジェンスの出現をもたらし、パーソナルアシスタント、インテリジェントコピーライティング、GBI（インテリジェントビジネス分析）、コーディングアシスタントなど、多くの新しい実用的なビジネスシナリオアプリケーションを生み出しました。

2つ目は「新しいアーキテクチャ」です。これらの新しいシナリオでビッグモデルを実装する過程で、検索強化生成 RAG、インテリジェントエージェントなど、多くの新しいシステムアーキテクチャも生成されました。

3つ目は「新たな発展のエコロジー」です。ビッグモデルを中核として、オーケストレーションツールLangChain、AIアプリケーション開発ツールPromptFlow、データフレームワークLlamalndexなど、開発者ツール層にもいくつかの新しいツールが登場しています。

侯振宇氏は、一般的に、繁栄するAネイティブアプリケーションエコシステムを構築するには、ビッグモデル、インテリジェントコンピューティングパワー、AIネイティブアプリケーションの研究開発の新しいパラダイムという3つの相補的な要素が必要であると述べた。ビッグモデルは AI ネイティブ アプリケーションの「頭脳」であり、インテリジェント コンピューティングは AI ネイティブ アプリケーションの動作を強力にサポートします。新しい R&D パラダイムは、開発者がビッグモデルの機能に基づいてアプリケーションを効率的に開発するのに役立ちます。データ フライホイールは、AI ネイティブ アプリケーションを成功させるための必要かつ十分な条件であり、大規模なモデル機能を高速で反復処理し、製品エクスペリエンスを継続的に向上させることができます。

「本当に優れたAIネイティブアプリケーションは2024年に誕生すると信じている」とホウ・ジェンユー氏は語った。