2019-2020年中国人工知能コンピューティングパワー開発評価報告書が発表

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別の年、AICC カンファレンスで、中国の AI コンピューティング パワー レポートが発表されました。

人工知能の発展の基盤として、コンピューティングパワーは AI トレンドの方向性を垣間見ることができます。

前年と比較して、最も大きな変化があったのは、中国の各都市のAIコンピューティングパワー開発ランキングです。

杭州はトップの座を明け渡し、北京は中国で人工知能の分野で最強の都市となった（北京は長年、第1位ではなかった）。

合肥は第1層から脱落し、一方で蘇州、南京、西安が3都市を抜いて初めてトップ10入りした。

その背景には、中国の都市間で人工知能をめぐる競争がますます激化していることがある。

IDC と Inspur によるこのレポートのタイトルは、「2019 ～ 2020 年中国人工知能コンピューティング力開発評価レポート」です。

本稿では、中国のAIコンピューティングパワーの発展を地域、産業、チップ、技術の次元から評価し、コンピューティングパワーのフローモード（チップ、技術）と方向（アプリケーション）を整理します。

その役割は、AIの発展方向についての洞察を提供することに限定されず、就職活動の際に都市や業種を選択する際の参考としても役立ちます。

中国のAI最強都市：北京、杭州、深セン、上海、広州

報告書によると、2019年に人工知能が最も進んだ中国のトップ10都市は以下のとおりです。

（第1層）北京、杭州、深セン、上海、広州。（第2層）合肥、蘇州、重慶、南京、西安。

なぜ彼らなのか？

政策支援、マクロ経済、大手テクノロジー企業、人材プール、起業家エコシステムが重要な指標です。

北京（百度、バイトダンスなど）、杭州（アリババ、網易など）、深セン（ファーウェイ、テンセントなど）は、基本的に中国の大手テクノロジー企業と新興のAIユニコーン企業を分け合っている。

さらに、北京、杭州、深圳、上海、広州も中国で最も経済発展が著しい都市の一部です。これらの都市には数多くのトップクラスの大学や優秀な人材が集まっており、起業家エコシステムも比較的充実しています。

さらに重要なのは、地方自治体も人工知能技術の発展を促進するために、対応する支援政策を導入していることです。

北京は中国で最も多くの自動運転車の路上試験ライセンスを発行した都市であり、杭州は人材や企業を誘致して定着させるための政策を多数導入しており、深センは人材や企業に実際の金銭的な補助金も提供している。

第 2 層の都市もこれらの分野に多くのリソースを投資し、相対的な優位性を獲得しています。

いずれも政府からの奨励と政策指導を受け、ハイテクゾーンを設立し、人工知能の発展に良好な開発環境を提供している。蘇州の工業団地や西安の西部イノベーション港などがその例だ。

合肥の中国科学技術大学、南京の南京大学、西安の西安交通大学などの大学による人材育成。

合肥のiFlytekなど、人工知能産業チェーンの大手企業の進歩。

多額の資金の投入は人工知能の発展に良いサポートを提供する。例えば、重慶は複数の人工知能プロジェクトに署名しており、今後3年間で投資額は5兆円を超えると予想されている。

競争の激しさは都市ランキングの変化からも見て取れます。

2018年と比較すると、北京が杭州を抜いて1位になり、広州がトップクラスに入り、蘇州、南京、西安がトップ10入りするなど、大きな変化がありました。        

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このレポートでは、これらの用語の交換と新しい都市の出現についても説明しています。

まず北京は、バイトダンスや百度などのインターネット産業の急速な発展、そして国内最多の人工知能スタートアップ企業数（約500社）と人材プールにより、杭州を抜いて第1位となった。

広州はGDP成長率が最も高く、2位にランクされています。政府は人工知能への投資を増やしており、業界をリードする企業が多数進出しており、トップ5の1つとなっています。

最後に、政府による科学技術産業パークの建設、人材と資金の集積、大手企業の推進力により、蘇州、南京、西安が初めてトップ10入りした。

もちろん、コンピューティング能力と強度は全体的な観点にすぎません。コンピューティング能力は、生産性に変換され、業界のアプリケーションを推進する場合にのみ、その価値を発揮できます。

コンピューティングパワーが生産性に変わる: チップ、サーバー、AIaaS がサポート

膨大な量のデータが刻々と生成され、データの保存速度や方法も向上しています。 2018年に世界中で作成されたデータの総量は32.6ZBでしたが、この数字は2025年までに175.2ZBに増加するとレポートでは予測しています。

このアルゴリズムは数十年にわたる開発を経て、ディープラーニングとアクセラレーテッドコンピューティングの出現以降、急速に開発および最適化されてきました。しかし、AI モデルがますます大規模になると、計算能力に大きな課題が生じます。

NVIDIA が最近リリースした MegatronLM 言語モデルを例に挙げてみましょう。このモデルには、約 100 億個のパラメータが含まれています。

コンピューティング能力の発展は、チップ、サーバー、クラウド コンピューティング、ソフトウェアのサポートと切り離せません。

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AIチップ

現段階では、AI トレーニング チップがより大きな市場を占めています。現在、AIチップは主にGPU、FPGA、ASICの3種類に分かれています。主流のチップは依然としてGPUであり、その中でもNVIDIAとAMDは2つの著名なメーカーです。国産AIチップは主にASIC分野に集中しています。

IDC は、人工知能チップの市場が今後 5 年間で複合成長率 53.0% で急速な成長を維持すると予測しています。 AIが徐々に実用化されるにつれて、AI推論の市場シェアは2022年までにトレーニング市場を上回るでしょう。エッジと端末の需要が急速に伸びるにつれて、人工知能チップ市場は多様な発展を迎えるでしょう。

現在、中国の主な AI チップは ASIC であり、そのサプライヤーには Cambrian、Horizo​​n、Huawei などが含まれます。

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サーバ

AI市場の爆発的な成長により、サーバーの開発は急速に進んでいます。現在、人工知能サーバーは、高速コンピューティングのために異種アーキテクチャを採用しており、チップの組み合わせにはCPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASICなどがあります。 AI サーバーはさまざまな異種形式を採用できますが、CPU + GPU アーキテクチャは依然として市場で広く使用されています。

従来のサーバーと比較すると、AI サーバーの違いは主に、より大きなメモリ容量と AI 向けに最適化された相互接続プロトコルにあります。

IDCは、中国の人工知能インフラ市場は2018年に約19億米ドル、2023年には83億米ドルに達し、今後5年間の複合成長率は33.8%になると予測しています。

その中で、サーバー市場規模はハードウェア市場全体の85％以上を占めています。 2018年もGPUサーバーは急速な成長を維持し、売上は前年比131.2%増加し、AIサーバーの主流であり続けました。

IDCのレポートでは、中国の人工知能は徐々に大規模応用の段階に入り、産業AIのプロセスが加速していると考えています。サプライヤーの観点から見ると、中国の現地サプライヤーが国内市場シェアの大部分を占めています。2018年、中国のGPUサーバー市場シェアの上位3つのサプライヤーは、Inspur、Huawei、Sugonでした。

そのうち、インスパーが50％以上を占めています。 Inspurは早くから人工知能の分野に参入し、JDMモデルを通じて大手インターネット企業と緊密な協力関係を築いてきました。中国のインターネット業界では、InspurのGPUサーバーの市場シェアは60％を超え、伝統的な業界への浸透を続けています。

ソフトウェアとクラウドサービス

近年、企業はハードウェアとソフトウェアの従来の調達からパブリック クラウドへの展開へと移行しています。 AI機能の観点から、企業はGPUやFPGAなどのクラウドベースのコンピューティング機能や、AI機能を備えたAIaaSサービスをパブリッククラウドサービスプロバイダーから徐々に購入し始めています。

AIとクラウドの統合は避けられないトレンドです。AIにより、企業はパブリッククラウドサービスの形でクラウド上のAI機能を簡単に取得できるようになり、AIテクノロジーに効果的にアクセスして使用できるようになります。

IDC は、AIaaS がクラウド コンピューティング市場の発展の主な原動力の 1 つになると予測しています。今後 5 年間で、AIaaS 市場規模の年平均成長率は 66.0% になります。

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ソフトウェア プラットフォーム ベンダーは、AI エコシステムに欠かせない参加者です。ソフトウェアフレームワーク市場は徐々に二本足のトレンドを示し、標準化へと向かっています。

TensorFlow はパフォーマンスと環境上の利点により依然として優位に立っていますが、PyTorch は柔軟性と強化されたパフォーマンスにより、より高い成長の可能性を秘めています。 Baidu のディープラーニング オープンソース プラットフォーム PaddlePaddle は、中国が独自に開発したソフトウェア フレームワークの代表例です。今後、競争環境はさらに激化するでしょう。

コンピューティング能力の向上に伴い、人工知能オープンソースソフトウェアの研究開発に参加する企業やオープンソース組織が増えており、新しいソフトウェアプラットフォームが絶えず市場に参入しています。

コンピューティングパワーの流れの方向：インターネット、政府、金融が支配的

コンピューティング能力の発展に伴い、AI の応用シナリオはますます広範囲に広がっています。 IDC は、次の図に示すように、主要業界の適用シナリオを整理して説明しています。縦軸は市場規模と将来の発展可能性、横軸はソリューションが成熟して広く使用されるようになるまでの予測タイムラインです。

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AIは現在、研究段階から産業へと進化しており、テクノロジー企業はスマートスピーカーなどの人工知能製品を次々と発売しています。 2019年、スマートスピーカーの市場は急速に発展しました。

IDCによると、スマートスピーカー市場の出荷台数は2019年第1四半期に1,122万台に達し、前年同期比787.2%増となった。家庭への普及率はすでにPCやスマートテレビなどの製品に匹敵し、今後の発展の余地は大きい。

応用シナリオが成熟するにつれて、人工知能は徐々に生活のあらゆる分野に浸透しつつあります。現在、中国でより成熟した応用シナリオには、生体認証、詐欺分析と調査、インテリジェント顧客サービス、公共の安全などが含まれます。

IDCは、人工知能市場の複合成長率は今後5年間で44.9%に達し、全体規模は175億ドルに達すると予測しており、その中でインターネット、政府、金融が依然として市場を独占するだろう。

IDC では、短期的に予測される人工知能の応用シナリオとして、製造、小売、通信などがあると考えています。 2025年以降、AIは自動運転、インテリジェント診断、適応学習などのシナリオで広く使用されるようになると予想されています。

IDCは継続的な研究と最新の調査に基づき、中国の人工知能産業におけるアプリケーションの普及率とコンピューティングパワーへの投資分布を入手しました。

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2019年上半期、AI産業のアプリケーション普及率上位4業種は昨年と同じインターネット、政府、金融、製造業で、通信業はサービス業を上回り5位となった。

2019年上半期、AIコンピューティングパワー投資による上位5つの業界は、インターネット、政府、金融、製造、サービスとなり、昨年と変わりませんでした。

その中で、iFlytek、SenseTime、Megvii、Yitu、Cambrian、4Paradigmに代表されるサービス産業の人工知能技術企業は、人工知能インフラへの投資を加速し、人工知能業界における独自の中核的な競争優位性を徐々に形成してきました。

AIコンピューティングパワーからの洞察：AIaaSとエッジAIは急速に発展する

全体として、このレポートのハイライトは次のとおりです。

1.中国の都市間の競争はますます激しくなっている。2018年と比較すると、北京は杭州を抜いて1位となり、広州はトップクラスに入り、蘇州、南京、西安はトップ10にランクインした。

2. AIが徐々に実用化されるにつれて、AI推論の市場シェアは2022年までにトレーニング市場を上回るでしょう。エッジと端末の需要が急速に増加し、人工知能チップ市場は多様な発展を迎えます。

3. AIaaS は、クラウド コンピューティング市場の発展の主な原動力の 1 つになります。今後 5 年間で、AIaaS 市場規模の年平均成長率は 66.0% になります。

4. 今後5年間で、人工知能市場の複合成長率は44.9％に達し、全体規模は175億ドルに達すると予想され、その中でインターネット、政府、金融が依然として市場を支配します。

5. 短期的に予測される人工知能の応用シナリオとしては、製造、小売、通信などが挙げられます。 2025年以降、AIは自動運転、インテリジェント診断、適応学習などのシナリオで広く使用されるようになると予想されています。

こうした傾向にどう対応すればよいのでしょうか? IDC はレポートの中で次のような推奨事項を示しました。

1. コンピューティングパワーがコア競争力となる。

ソリューション プロバイダーは、十分なコンピューティング能力を提供できる必要があり、さまざまなアプリケーション向けのターゲット ソフトウェア プラットフォームを開発できる必要もあります。

2. AIaaSとエッジAIは急速な発展を遂げています。

ソリューション プロバイダーは、クラウド トレーニング、クラウド推論、エッジ推論を含む完全なソリューションを提供する必要があります。

3. エコロジーと標準化の構築が重要です。

サプライヤーは、業界標準化の推進、産業エコシステムの構築、より多くの上流および下流サプライヤー向けの統合プラットフォームの提供に積極的に取り組む必要があります。

4. ニッチな分野に焦点を当て、パーソナライズされたソリューションを提供します。

特にスタートアップ企業は、明確な注力分野と市場セグメントを持ち、独自の中核競争力を構築し、業界のユーザーに対してよりパーソナライズされたソリューションを提供する必要があります。