AI技術の応用は、一部の業界からあらゆる分野へ、一部のシーンからあらゆるシーンへ、ローカルな探索から全面的な実装へ、一部の企業の独占利用から普遍的なインフラへ拡大しており、このプロセスは「AI産業化」プロセスの本格化です。

AI産業化は2020年に突破し、2021年には深海域に入る

AIの産業化についてはさまざまな意見がありますが、AI産業化、AI to B、産業インターネット、スマートインターネットのいずれであっても、流行前に業界のコンセンサスとなっています。2018年はAI産業化元年、2019年はAI産業化発展の年、2020年はAI産業化突破の年と考える人もいます。突然の流行は世界の知能化のプロセスを加速させました。

一方で、今回の流行は社会全体にとって、オンライン、デジタル、インテリジェント化の発展に向けた大きな啓蒙となった。アリババクラウドの張建鋒社長は「もともと3～5年かかっていたデジタル変革が、来年には完了するかもしれない」とさえ語った。デジタル化の目的はインテリジェンスであり、企業や組織はAIの導入を加速させるだろう。

一方、国は新インフラの建設を加速しており、AIは投資の重要な分野です。クラウドコンピューティング、ビッグデータ、5Gなどの関連する新インフラ分野もAIと密接に関係しています。AIは交通、エネルギー、製造などの産業との融合を加速し、社会インフラとなり、経済成長を牽引します。発表された第14次5カ年計画の概要から判断すると、スマートニューエコノミーは、第14次5カ年計画期間中の我が国の質の高い経済発展の重要な焦点となるでしょう。

IDCとInspurは11月15日に共同で「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」を発表した。レポートでは、中国のAI市場規模は2020年に63億米ドルに達し、前年比37％増となり、世界で最も急速に成長する地域AI市場になると予測されている。中国のAI市場規模は今後5年間で平均30％を超える高い成長率を維持し、2024年にはほぼ3倍の172億米ドルになると予想されている。

百度のCEO、ロビン・リー氏は、WAIC（世界人工知能大会）で、AIの発展は技術知能、経済知能、社会知能の3段階に分かれていると指摘した。経済知能は2つの部分に分かれており、前半はAIプラットフォームのエネルギーの蓄積と、検索や情報フローなどのいくつかの分野への実装であり、後半はAIの産業化であり、AIがあらゆる分野に浸透して大規模な商業化が行われる。ロビン・リー氏は、「私たちは経済知能の前半から後半への移行期にある」と考えている。この見解は業界で大きな反響を呼び、人々はAI産業化の時代が本格的に到来したと確信している。ポスト疫病時代に、AI産業化は深海に入った。

AI 開発のさまざまな段階には、さまざまな制約があります。初期の頃は、アルゴリズムの進歩がAI開発のレベルを決定づけました。AlphaGoがイ・セドルに勝利したことは、ディープラーニングアルゴリズムの進歩を示しました。その後、AIはますます多くのテクノロジー企業に真剣に受け止められ、各社がAIを導入し始めたため、AI人材は極端に不足しました。次に、AI産業化の深淵において、コンピューティングパワーが最大の制約要因となりました。

AI産業化は深海域に入り、コンピューティングパワーは「ラストマイル」となった

「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」では、「AIアルゴリズムの急速な発展に伴い、ますます多くのモデルトレーニングには、迅速かつ効果的に実装するための大規模なコンピューティングパワーのサポートが必要になっています。コンピューティングパワーは、将来の人工知能アプリケーションのブレークスルーの決定的な要因です」と考えています。2020年、中国の人工知能インフラ市場規模は39.3億米ドルに達し、前年比26.8％増加しました。

馬化騰氏はかつて、AIの発展にはシナリオ、ビッグデータ、計算能力、人材という4つの主要な要素があると指摘した。それぞれの要因が AI 産業化の進展を決定します。 AI の産業化が深海域に入った後、なぜコンピューティング能力が最大の制約になったのでしょうか?

まず、データ、シナリオ、人材、アルゴリズムなど、計算能力以外の要素はある程度解決されています。インターネットの巨人たちは膨大な量のビッグデータを所有しており、クラウドを通じて積極的に公開しています。AIの産業化の段階では、AIは何千もの業界に浸透しており、シナリオに不足はありません。AIアプリケーションの開花は、AIが幅広い応用価値を持っていることも示しています。産業界、学界、研究機関を組み合わせた長年のトレーニングを経て、AI人材不足はある程度解決されました。百度だけでも、業界向けに100万人のAI人材を育成したと主張しています。ディープラーニングに基づくアルゴリズムモデルは現在成熟しており、絶えず進化しています。

第二に、今日のアルゴリズムは「拡張」傾向を示しています。つまり、モデルはより大きく複雑になり、計算能力の要件はますます高くなっています。現在、一部のモデルは人工知能の計算能力の限界に近づいています。OpenAIが最近発表した史上最大のAI言語モデルGPT-3は、モデルサイズが1750億に増加しただけでなく、データ量も驚異の45TBに達しています。一方では、この進化により、新しいタスクのために大量のラベル付きデータを再収集する必要がなくなり、データ利用効率がさらに向上します。他方では、アルゴリズムの微調整における過剰適合を回避でき、モデルの一般化能力の低下につながります。しかし、従来のコンピューティングパワー供給方式では、進化し続けるアルゴリズムモデルに対応できず、AIアルゴリズムの進化を制限する要因となっていました。

第二に、AIの産業化とは、AIがあらゆる業界、あらゆる場面に適用され、大規模な工業生産の段階に入ることを意味します。一方では、データがさらに爆発的に増加します。他方では、オンラインとオフラインのAIコンピューティングというものは存在しません。機械は常にデータを処理し、モデルをトレーニングし、学習して進化する必要があり、コンピューティングを止めることはできないからです。 AI産業化の時代には、コンピューティング能力が飛躍的に増大し、従来のクラウドコンピューティングやデータセンターなどの従来のインフラストラクチャアーキテクチャのコンピューティング能力では、もはや需要を満たすことができなくなります。

最後に、来たる5G時代はAIoT時代でもあります。自動運転、スマート製造、スマートエネルギー、スマート物流、スマートシティなどの新しいアプリケーションが爆発的に増加しています。デバイス、シナリオ、データが増えるということは、コンピューティングのニーズが増えることを意味します。同時に、エッジインテリジェンスはますます重要になり、従来の集中型コンピューティングモデルではニーズを満たすことができなくなりました。

[[358190]]

要約すると、IDCとInspurが共同で発表した「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」が「コンピューティングパワーは将来の人工知能アプリケーションのブレークスルーの決定的な要因である」と考えている理由を理解するのは難しくありません。

多角的なアプローチはAI産業化のコンピューティングボトルネックを打破できる

AI コンピューティング能力のボトルネックを打破するにはどうすればよいでしょうか? AIは第4次産業革命とみなされています。蒸気技術革命（第1次産業革命）と電気技術革命（第2次産業革命）はどちらもエネルギー革命を伴っていましたが、コンピューターと情報技術革命（第3次産業革命）は本質的にムーアの法則に従ったコンピューティングパワー革命でした。インテリジェント革命は新たなコンピューティングパワー革命を引き起こすでしょう。新たなコンピューティングパワー革命の目的は、AIの大規模な工業生産のコンピューティングパワーのニーズを満たすことです。産業革命の各段階は、1 つの企業によって推進できるものではありません。同様に、インテリジェント コンピューティング能力の革命には、社会の複数の関係者の参加と多角的なアプローチが必要です。

1. 技術的な観点から見ると、同じコストとエネルギー消費で、AI チップをベースにした AI サーバーは、飛躍的に増大する計算能力を提供します。

サーバーはコンピューティングの物理的なキャリアであり、従来のサーバーはもはや AI のコンピューティング ニーズを満たすことができません。近年、NVIDIA、Cambricon、Huaweiなどのプレーヤーの牽引により、AIコンピューティング向けにカスタマイズされたチップが登場し、大量に出荷されています。AIチップをベースに、Inspurなどのサーバー大手は、AIコンピューティングパワーを生み出すAIサーバーを多数発売しています。AIサーバーは、サーバー市場における最大の成長ポイントとなっています。

[[358191]]

「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」によると、人工知能チップは引き続き多様な発展を見せ、GPUはデータセンター加速の第一選択肢であり、市場シェアの95％以上を占めています。AIサーバー市場規模は、人工知能インフラ市場全体の87％以上を占めています。中国のAIサーバーは急速な成長を維持し、2024年には66億ドルに達し、サーバー市場の成長の核心的な原動力となるでしょう。

IDCが先に発表した「2019年中国AIインフラ市場調査レポート」によると、2019年の中国のAIサーバー出荷台数は79,318台で、前年比46.7%増だった。同期間に、中国の一般サーバー市場の出荷台数は前年比3.8%減少した。 Inspurは中国最大のサーバー大手として、社会にコンピューティングインフラを提供してきました。AIが黎明期にあったころからインテリジェントコンピューティングを展開し、AIサーバー分野で3年連続1位を獲得し、市場シェアの半分以上を占めています。

2. アーキテクチャレベルでは、AIoT 時代においてエッジ インテリジェンスがますます重要になり、クラウドとエッジの連携が新たなトレンドとなっています。

AIoT 時代では、多数のエッジ インテリジェント アプリケーションがエッジ インテリジェント コンピューティングに対してより高い要件を提示しています。

「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価レポート」は、人工知能コンピューティングパワーが徐々にエッジに浸透すると指摘しています。2023年までに、AIワークロードを処理するために使用されるサーバーの約20％がエッジに展開されます。 IDC が観察した最大の技術的進歩の 1 つは、「一部の IoT および産業用インターネット製品がエッジに導入され、エッジで人工知能を活用して役割を果たし始めている」ことです。

インスパー・インフォメーションの劉軍副社長は洛超チャンネルに対し、エッジAIは製造業で急速に発展しており、インターネット、5G、AIの融合のシナリオが浮上していると語った。将来、AIは「現場、モバイルデバイス、無人環境」などさまざまな分野で活用できるようになる。インスパーは今年、エッジコンピューティング部門を設立し、サーバー設備、端末設備、AI設備の配置を統一する。

AIコンピューティングパワーの供給においては、クラウドとエッジの連携が重要なトレンドとなるでしょう。クラウドはモデルの反復とデータ収集を担当し、エッジはデータの受信、予備処理、そして集約のためにデータをクラウドに送り返す役割を担います。AI ブレインがクラウドとエッジの共同スケジューリングを担当します。エッジの状況は一般的に厳しいものです。専門的なコンピュータルームがほとんどなく、電源も限られています。低消費電力が求められることがよくあります。AI エッジ コンピューティングが解決する必要があるのは、消費電力の制約下で、最高のコンピューティング パワー サポートとメモリ サポート、接続機能をサポートすることです。これらは、将来のエッジ コンピューティングの取り組みの重要な方向性です。

3. 形態レベルでは、従来のクラウド コンピューティング センターでは、指数関数的に拡大する AI コンピューティング パワーの需要を満たすことが困難になっています。新しい AI パブリック コンピューティング パワー インフラストラクチャが登場しつつあり、インテリジェント コンピューティング センターが最適なソリューションとなっています。

IDCの調査によると、「90%以上の企業がAIを使用しているか、今後3年間で使用する予定であり、74.5%の企業が将来的に公共の有用性を持つAIパブリックコンピューティングインフラストラクチャを採用すると予想しています。今後、より大規模で包括的なAIインフラストラクチャプラットフォームが構築されるにつれて、中国のAI業界全体が新たな開発の高速レーンに入るでしょう。企業の厳格なニーズがAI開発の速度を決定し、新しいパブリックコンピューティングインフラストラクチャの構築はAI開発の道を広げます。」

実用レベルでは、今年4月にインスパーが提案した「インテリジェントコンピューティングセンター」は、人工知能のための公共コンピューティングパワーインフラストラクチャの一例です。 「インテリジェントコンピューティングセンター」は、インテリジェント時代のコンピューティングパワーの生産と供給センターであり、AIコンピューティングの需要の爆発的な増加と従来のコンピューティングパワーの不足という矛盾を解決することが期待される新しい「発電所」です。羅超チャンネルとのインタビューで、インスパーインフォメーションの副社長である劉軍氏は、「インテリジェントコンピューティングセンターは、元祖の発電所のようなものです。経済発展の場に行くと、まず電源があるかどうかを確認します。将来、AIは現在の電気のようにどこにでも存在するようになります。それを測る重要な指標は、AIコンピューティングパワーです」と指摘しました。

インテリジェントコンピューティングセンターの概念は社会的コンセンサスを獲得しており、今年4月、国家発展改革委員会は初めて新しいインフラストラクチャの範囲を明確にし、その中にはインテリジェントコンピューティングセンターに代表されるコンピューティングパワーインフラストラクチャも含まれていました。 Inspur は、インテリジェント コンピューティング センターの構築を推進する企業の 1 つになりました。インテリジェントコンピューティングセンターは、新しいタイプのAI公共コンピューティングパワーインフラストラクチャであり、Inspurはインフラストラクチャのレンガとタイルを提供します。AIコンピューティングパワーの生産、集約、スケジュール、リリースの4つの主要なリンクで計画を立て、フルスタックAIテクノロジーを備えた専門的なAIコンピューティングパワープロバイダーになりました。

今年上半期、Inspurは「クラウド、データ、インテリジェンス」の典型的なシナリオに焦点を当て、国の新しいインフラストラクチャの機会を捉え、スマートコンピューティング戦略を全面的にアップグレードし、広東・香港・マカオ大湾区などにスマートコンピューティングセンターを展開・実装しました。 11月に、Inspurはインテリジェントコンピューティングセンターオペレーティングシステムをリリースしました。これは、インテリジェントコンピューティングセンターインフラストラクチャリソースプールの管理とスケジュール設定によってさまざまなインテリジェントコンピューティングアプリケーションをサポートし、クラウド、データ、インテリジェンスの統合とインテリジェントサービスの提供を実現することを目的としています。

4. 実施レベルでは、AIコンピューティングパワーの需要と供給の矛盾を解決するために、地方政府、業界、企業が共同で新しいAIパブリックコンピューティングインフラストラクチャを構築する必要があります。

「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価報告書」の2020年中国人工知能都市ランキングでは、上位5都市は北京、深セン、杭州、上海、重慶で、6位から10位の都市は広州、合肥、蘇州、西安、南京でした。 IDCエンタープライズリサーチの副社長である周正剛氏は、羅超チャンネルのインタビューで、「北京のAIデータは、百度や今日頭条などのインターネット企業と、国のAIに対する支援のおかげで、非常に急速に成長しました。今年も首位を維持しました。重慶は初めてトップ5に入りました。過去1年間、労働力の供給に多くの取り組みを行いました。重慶市政府は一連の計画を立ち上げました。多くの人工知能企業が重慶に研究開発拠点を設立し、多くの商業投資と人材育成を行っています」と分析しました。

このことから、AIコンピューティングパワーは水や電気と同様に都市の公共資源となっており、対応するインフラの構築は都市の参加と切り離せないことがわかります。 11月には、国家情報センター、情報化・産業発展部、Inspurが共同で「インテリジェントコンピューティングセンターの計画と建設に関するガイドライン」を発表し、政府が主導し、官民協力、建設、共同運営による「投資、建設、運営」の枠組みを通じてインテリジェントコンピューティングセンターを建設することを推奨した。各レベルの政府にとって、新たなインフラの波の中でのインテリジェント開発の機会を捉え、インテリジェントコンピューティングセンターを計画し、将来の経済成長のための新しいエンジンを構築することは、経済モデルの革新と都市ガバナンスのインテリジェントな変革を求める第一歩であり、産業と人材の集積を誘致し、産業のアップグレードを促進するための重要な手段でもあります。構築と展開の面では、政府と企業が協力し、多様な参加による政府と企業の連携メカニズムの形成を促進することが特に必要です。

資金、土地、政策の提供といった従来の慣行に加え、各地で地元の産業環境と融合させ、新たなAI公共コンピューティングインフラを構築することがより重要になっている。「2020-2021年中国人工知能コンピューティングパワー発展評価報告書」によると、東莞のスマート製造、武漢のスマート医療、合肥のスマート農業など、多くの都市が自らの産業上の優位性とさまざまな要因に牽引され、AIの応用で大きな進歩を遂げている。 AI パブリック コンピューティング インフラストラクチャに注目する場所が増えるにつれて、AI コンピューティング能力のギャップを迅速に埋めるために、全国に多数のインテリジェント コンピューティング センターが出現するでしょう。

結論は：

AI産業化と呼ぼうが、産業AIと呼ぼうが、AIの大規模応用、産業化生産、フルシナリオ実装は不可逆的なトレンドです。 AIコンピューティングパワーのボトルネックはますます顕著になり、限界に達するでしょう。新たなコンピューティング革命が進行中です。AIサーバー、エッジコンピューティング、インテリジェントコンピューティングセンター、および新しいインフラストラクチャへの政府の投資に基づいて、AIコンピューティングパワーが補完され、最終的にはすべての人に利益をもたらす普遍的な公共リソースになります。