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大規模モデルの時代では、コンピューティング能力、アルゴリズム、およびデータフィードは切り離すことができません。業界チェーン全体を見ると、アルゴリズムの背後にある注目に値するもう 1 つの重要な要素があります。それは AI 基本ソフトウェアです。
AI 機能を実現するにはアルゴリズムが鍵となり、基本ソフトウェアはアルゴリズムを実行するためのプラットフォームとツールを提供します。モデル エコシステムのバックボーンとして、AI 基本ソフトウェアは大規模モデルの適用における最も重要な効率サポートとなり、大規模モデル + 小規模モデルの方法を通じてモデル トレーニングの新しいパラダイムを形成します。
現在、中国ではAI大型モデルの人気が急上昇し、各地で花開いており、これも基本ソフトの開発を後押ししている。この文脈において、AI基本ソフトウェア市場とは何であり、将来の新たな機会は何でしょうか?これは注目と議論に値します。
基本ソフトウェアは人工知能の基礎です
中国情報通信技術院雲達研究所の副所長である魏凱氏は講演で、基本ソフトウェアは人工知能の基礎であり、人工知能の基本ソフトウェアの開発が深さ、高さ、そして人工知能を決定すると述べた。人工知能開発の幅広さは重要です。
これに関連して、ウェイ・カイ氏は、基本ソフトウェアの重要性には 3 つの具体的な現れがあると説明し、第一に、人工知能の開発は高品質の基本ソフトウェア、特に基本ソフトウェアのエンジニアリングの使いやすさと完全性から切り離せないものであると説明しました。基本ソフトウェアとビジネスおよびデータを組み合わせることによって実現されること、第二に、人工知能の基本ソフトウェアは企業内で役割を果たし、現場と統合され、適切に運用および保守される必要があること、第三に、人工知能の基本ソフトウェアは、企業内で役割を果たし、適切に運用および保守される必要があること安全性と信頼性の保証条件があります。
AI 基本ソフトウェアは AI アプリケーションの構築と実行に必要な部分であり、通常は次の側面が含まれます。
機械学習フレームワークとライブラリ: これらは、AI モデルを構築およびトレーニングするための基本ツールです。たとえば、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn はすべて、広く使用されている機械学習フレームワークとライブラリです。
モデルのトレーニングおよびデプロイメント プラットフォーム: これらのプラットフォームは、データ処理、モデルのトレーニングからモデルのデプロイメントおよびサービスまでのプロセス全体をサポートする一連のツールとサービスを提供します。たとえば、Google の Cloud ML Engine や Amazon の SageMaker がそのようなプラットフォームです。
**データ処理および分析ツール:** AI アプリケーションでは、データが非常に重要です。データ処理および分析ツールは、ユーザーが AI モデルのトレーニング ニーズを満たすためにデータを効率的に処理および分析するのに役立ちます。たとえば、Pandas、NumPy、Spark はすべて、一般的に使用されるデータ処理および分析ツールです。
最適化および自動化ツール: これらのツールは、ユーザーがモデルのパフォーマンスを最適化したり、一部の反復的なタスクを自動化したりするのに役立ちます。たとえば、TensorBoard はユーザーがモデルのトレーニング プロセスを視覚化するのに役立ち、AutoML はモデルの選択と調整のプロセスを自動化できます。
一般に、AI 基本ソフトウェアは、ユーザーが AI アプリケーションをより便利かつ効率的に構築および実行できるようにするために必要な一連のツールとサービスを提供します。
現在、AI技術の継続的な普及と徹底した応用により、中国のAI基本ソフトウェア市場は急速に発展している。Gartner は、この市場の収益は今後 5 年間で 47 億 6,700 万米ドルから 138 億 5,800 万米ドルに増加し、年間平均成長率 (CAGR) は 28% に達すると予測しています。
中国の AI ソフトウェア市場には 3,000 社以上のメーカーがあり、そのほとんどが AI ジェネラリストであり、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョン (CV)、機械学習 (ML) テクノロジーを独自に顧客に提供できると報告されています。
これらのベンダーは、顧客固有のビジネス上の問題を解決するために、エンドツーエンドのパーソナライズされた拡張サービス、コンサルティング サービス、運用サービスを提供します。
市場が拡大し続けるにつれて、中国の AI ソフトウェア企業の数も増加します。現在、市場のプレーヤーは主にこの 2 つのカテゴリーで構成されており、1 つは Baidu、Alibaba、Tencent などの大手インターネット企業であり、もう 1 つは Megvii Technology、Jiuzhang Yunji DataCanvas などの専門 AI 企業です。
これらの企業は、国際競争力のある機械学習フレームワークやプラットフォームを提供するだけでなく、中国市場の特性に合わせた特徴的な製品やサービスを開発しています。
Jiuzhang Yunji DataCanvas を例に挙げると、同社は現在、データ サイエンティスト、アプリケーション開発者、ビジネス エキスパート向けにインテリジェントなアプリケーションを構築するための効率的なツールを提供するなど、「オープン性、自動化、クラウド ネイティブ」を中心としたデータ サイエンス製品システムを備えています。パッケージ—DataCanvas APS 機械学習プラットフォーム—スケーラブルで可用性が高く、フォールトトレラントなリアルタイムビッグデータ処理機能を提供し、さまざまなリアルタイム分析アプリケーションを柔軟に開発、導入、実行し、企業がリアルタイムのデータを効率的に構築できるように支援します。 - タイム ビジネス データ モデル、リアルタイム AI シナリオを作成するための DataCanvas RT リアルタイム意思決定センター プラットフォーム、およびエンタープライズ レベルの AI アプリケーションに必要な一連のプラットフォーム ソフトウェア製品。
また、世界的な人工知能オープンソースの分野では、AI 分野の技術的ギャップを埋めるために、世界初のオープンソース プロジェクトが多数独自に開発されました。さらに、AIGC の技術の高まりを受けて、Jizhang Yunji D-lab のオープンソース チームは、AI の最先端テクノロジーの統合とイノベーションを加速するための横断的な研究を行っています。
今年5月、Jiuzhang Yunji DataCanvasは、「高品質のAIインフラストラクチャの産業化」に関して中国情報通信技術研究院との協力を発表した。
両社は、標準策定、評価・評価、技術革新、産業研究におけるこれまでの豊富な協力に基づき、AIインフラに向けた理論研究、技術革新、応用実践においてそれぞれの資源の優位性を最大限に発揮する。 AI インフラストラクチャの上流と下流のエコロジー チェーンを開放し、オープンで強力かつ柔軟な AI インフラストラクチャ エコシステムを共同で構築します。
機会と課題は密接に関係しています: 高品質の製品とサービスが突破口の鍵です
同時に、市場競争はますます激化し、技術革新のスピードもますます速くなっています。
大規模モデルの時代に入り、AI 基本ソフトウェアが直面する課題は明らかです。それは、大規模なモデルのトレーニングをどのようにサポートするかということです。モデルのパフォーマンスと効率を最適化するにはどうすればよいですか? モデルのデプロイと使用を簡素化するにはどうすればよいですか? これらの問題に対して、AI ベースのソフトウェアは新しい解決策を見つける必要があります。
まず、大規模なモデルのトレーニングをサポートするには、AI 基本ソフトウェアがより強力なコンピューティング機能を提供する必要があります。
これには、より効率的な分散コンピューティング テクノロジ、より最適化されたハードウェア アクセラレーション テクノロジなどが含まれる場合があります。これは技術的な課題ですが、チャンスでもあります。技術的な優位性を持つ企業は、より強力で効率的な AI トレーニング プラットフォームを提供することで、ユーザーのニーズを満たし、市場シェアを獲得できます。
次に、モデルのサイズが大きくなるにつれて、モデルのパフォーマンスと効率の最適化がより重要になります。
これには、より高度な最適化ツールとサービスを提供する AI ベースのソフトウェアが必要です。
たとえば、モデル圧縮テクノロジはモデルのサイズを縮小し、モデルの実行速度を向上させることができ、自動パラメータ調整ツールは最適なモデル パラメータを自動的に見つけてモデルの精度を向上させることができます。
これらのテクノロジーは、ユーザーが大規模なモデルをより効率的に使用できるようにするだけでなく、AI ベースのソフトウェア企業に新たなビジネス チャンスを提供します。
第三に、AI アプリケーションの複雑さが増すにつれ、モデルの導入と使用をいかに簡素化するかが特に重要になってきています。
そのためには、AI ベースのソフトウェアが、より簡潔で使いやすい API、より強力な展開ツール、よりスマートなサービス プラットフォームを提供する必要があります。AI 基本ソフトウェア企業にとって、これはユーザー エクスペリエンスを向上させ、ユーザーの定着率を高めるチャンスです。
「下層での大規模なマルチモーダルデータ管理と、上層でのより正確な分析と意思決定のニーズにより、デジタルインテリジェンスの深海領域への統合が促進され、AI基本ソフトウェアを構築する新たな機会がもたらされます。」 IDC Chinaの人工知能とビッグデータの上級アナリスト、ハオラン氏は杭州総合人工知能フォーラムでの講演でこう語った。
顧客がより注目する開発サービスプラットフォームの基本ソフトウェアについて、テクノロジー企業はフルライフサイクルコンポーネント、ローコード/ノーコード、自動機械学習、アルゴリズムモデルライブラリ、可視化、導入と運用、メンテナンス、クラウドとの統合に注目 サービスとビッグデータコンポーネントの統合。
これに関して、Jiuzhang Yunji DataCanvas の副社長である周暁玲氏は、同社はこれらの重要な技術的能力を長期にわたって展開し、体系的な AI 基本ソフトウェア製品の完全なセットを金融、通信、運輸などの業界に適用していると述べました。 、製造業、エネルギー。
同氏は続けて、分散型モデルから統合知能、そして政府や企業におけるデジタルインテリジェンスの波を大きく促進した一般人工知能へのAI技術の発展について語り、各業界には独自の発展特性と変革段階があると述べた。クラウド、自動化、マルチモーダル、分散などの技術分野では、AI プラットフォームと AI アプリケーション機能の反復的なアップグレードに対する大きな需要があり、運用から運用までの AI アプリケーション開発には依然として大きな余地があります。
一般に、大規模モデルの時代は、AI 基本ソフトウェアに新たな要件と課題をもたらし、また新たな機会ももたらしました。中国の AI ベースのソフトウェア企業にとって、これらの機会をどのように捉えるかが、将来の市場での競争力を大きく決定します。
研究開発への投資を継続し、技術レベルを向上させ、大型モデルに対するユーザーのニーズに応える必要がある一方で、革新を続け、差別化された製品やサービスを提供し、そして市場シェアを獲得します。
ビッグモデルの時代における AI ベースのソフトウェアのチャンスは何でしょうか?
その答えは、ユーザーのニーズにどう応え、高品質な製品やサービスを提供するかにあります。時代のペースに乗り、積極的に革新し、進歩を続けることができる企業だけが、課題と機会に満ちたこの時代で足場を築き、繁栄することができます。
未来について
AIの発展を振り返ると、常にハードウェアが最大の投資分野であったことがわかりますが、テクノロジーの進歩と市場の成熟に伴い、AI産業チェーンにおけるソフトウェアの地位が徐々に向上しています。
IDC の予測によると、2023 年以降、大手メーカーは基盤となる基本ソフトウェアの構築にさらに投資するようになるが、これはすでに現れ始めている傾向でもある。
さらに、IDC は、AI 市場の将来の成長は主に 3 つの側面からもたらされると予測しています。
まず第一に、過去数年間に構築された AI アプリケーションを置き換える大規模なモデル アプリケーションに基づいています。前述したように、大規模なモデルはより複雑なパターンを学習できるため、さまざまなタスクでより良い結果が得られます。
テクノロジーと市場の発展に伴い、多くの既存の AI アプリケーションが大規模なモデルに基づく新しいアプリケーションに置き換えられ、巨大な市場増加が生じると当社は予測しています。
2つ目は、生成AIによってもたらされるインクリメンタルマーケットです。Generative Adversarial Network (GAN) や variational Autoencoder (VAE) などの生成 AI は、新しく現実的なデータを生成でき、アート制作、ゲーム デザイン、仮想現実など、幅広い応用が期待されています。テクノロジーの発展に伴い、生成 AI が新たな市場領域を開拓し、新たな増加をもたらすと当社は予測しています。
最後に、AI を活用した新しいエンタープライズ レベルのアプリケーションがあります。AI テクノロジーは、企業の効率向上、コスト削減、ビジネス モデルの革新に役立ちます。AI テクノロジーの徹底的な応用により、より多くのエンタープライズ レベルのアプリケーションが登場し、大きな爆発的な可能性を秘めた市場ポイントとなると予測しています。
一般に、AI産業チェーンの発展傾向は多様化と深化です。ハードウェア投資に基づいて、基礎となる基本ソフトウェアの構築がますます重要になります。
同時に、大規模モデル アプリケーション、生成 AI、エンタープライズ レベルのアプリケーションが、将来の市場の 3 つの主要な成長源となります。これにより、AI 産業チェーンの上流と下流のリンクに新たな機会と課題がもたらされました。トレンドを追い続けてチャンスを掴むことによってのみ、この急成長する市場で優位に立つことができます。
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