AI は過去数年間、クラウド コンピューティング市場における最大の変数であり、大規模モデルの成熟により、この変数は間違いなく指数関数的に強化されるでしょう。
2022 年末、生成 AI と大規模モデルが爆発的に普及し始めたとき、私たちはある問題について議論したことを覚えています。この AI の波の中で、最初に大きな影響を受けるのはクラウド コンピューティング市場だということです。
これは、大規模なデータ、高いトレーニング コスト、大規模モデルの頻繁な更新などの一連の特性により、必然的にパブリック クラウドに基づくユーザー インターフェイスにアクセスする最適なアプリケーション方法が得られるためです。大規模モデルが産業インテリジェンスのプロセスに確固たる足場を築き、ますます重要な役割を果たすにつれて、大規模モデルのソースとしてのパブリック クラウド プラットフォームの価値も大幅に向上します。
現在、この判決は徐々に現実のものとなりつつある。具体的なパフォーマンスとしては、AI パブリック クラウドの成長が加速していること、大規模モデルがクラウド コンピューティング業界の変革の新たなラウンドを推進し始めていること、大規模モデル テクノロジとアプリケーションの利点を持つクラウド コンピューティング ベンダーが主導的地位を拡大し続けていることが挙げられます。 。
(グラフはIDCコンサルティングより)
IDCはこのほど、「IDC China AIパブリッククラウドサービス市場シェア2022」レポートを発表した。報告書によると、中国のAIパブリッククラウドサービス市場の成長率は2022年に80.6％に達するとのこと。その中で、Baidu Smart Cloudは69.7%の成長率で第1位の市場シェアを占めました。また、Baidu Smart Cloud がこの市場で第 1 位にランクされるのは 4 年連続で 8 回目となります。
(グラフはIDCコンサルティングより)
私たちは、マシン ビジョン CV と自然言語処理 NLP が AI テクノロジーの 2 つの中心的な柱であることを知っています。AIパブリッククラウドマップでは、Baidu Smart CloudはCVとNLPの2大市場でも1位にランクされています。Wenxin 大型モデルの目覚ましい成功により、Baidu Smart Cloud が 2023 年の AI パブリック クラウド市場でさらに大きな進歩を遂げると信じる理由があります。
(グラフはIDCコンサルティングより)
IDC レポートは、これまでの市場構造を要約しているだけでなく、将来を非常に明確かつ確実に示しているため、重要です。
なぜそう言えるのですか？この大型モデルはクラウド コンピューティング市場に何をもたらすのでしょうか? AIパブリッククラウド市場におけるBaidu Smart Cloudの成功は、クラウドコンピューティングメーカー、ユーザー、関連業界チェーン、投資家にどのような参考重要性をもたらすでしょうか?
これらの疑問を考慮に入れ、IDC レポートを通じて来たるべき「ビッグ モデル + クラウド」の新時代を理解してみましょう。
AIパブリッククラウド
クラウド コンピューティングが高度成長の主要チャネルに戻る
大規模モデルがクラウド コンピューティングにもたらす変化を予測したい場合は、まず AI パブリック クラウドが果たす役割を理解する必要があります。
全体的に見て、パブリック クラウドは現在、開発が減速し、業界からの圧力が高まっている開発サイクルの中にあります。データによると、2022年の中国のパブリッククラウドの成長率は35.4％にとどまり、2021年には前年比7.8％減となる。業界は一般に、成長率の鈍化、収益性への高い圧力、産業の支柱の欠如など、一連の問題に直面しています。
このような状況下、クラウドコンピューティング業界では、持続可能かつ安定した高成長の枠を見つけることが最も重要な課題となっており、長年の開発を経て、AIパブリッククラウドはクラウドコンピューティング業界の新たな支点としての実現可能性を証明しました。
前述したように、IDC データレポートによると、中国の AI パブリック クラウド サービス市場の成長率は、2022 年にパブリック クラウド領域全体と比較して 80.6% に達すると予測されており、このような成長率は非常にまれです。さらに重要なことは、AI パブリック クラウドは短期的な出口としてのみ存在するわけではないということです。
技術的な観点から見ると、クラウド ベンダーは生成 AI と大規模モデルに関して最高の技術基盤を持っています。これらの初期段階の技術力は世論、政策指導、投資や建設などから強い注目を集めており、クラウドコンピューティングベンダーに大きな開発の勢いと余地をもたらすことになる。商業的な観点から見ると、AI モデルのトレーニング、AI モデルの展開、AI ソリューションと包括的なサービスの取得はすべてパブリック クラウド モデルに依存する必要があります。これにより、パブリック クラウドの商業化の道が大幅に強化され、クラウド コンピューティング メーカーがより多くのサービスを利用できるようになります。収益性という最も重要な問題を解決する方法。業界におけるインテリジェンスの役割が増大するにつれ、AI パブリック クラウドのアップグレードは不可逆的であると言えます。
IDC は、今後 5 年間で、大型モデルと生成 AI によって推進される次世代の人工知能が業界全体を高度成長時代に戻すことが期待されると考えています。
この傾向の下、AI パブリック クラウドは、大型モデルの価値により徐々にパブリック クラウド市場の中核となり、その後、クラウド コンピューティングのメイン チャネルに進化し、高度成長段階に戻ります。この分野で長年優勝してきたスマートクラウドは、持続的な急成長を開始する機会を初めて獲得することにもなります。
このような流れの中で、AIパブリッククラウドの次なる爆発点は大規模モデルです。ユーザーのニーズに適応する大規模なモデル機能と実装ソリューションをどのように作成するかが、クラウド コンピューティング メーカーにとっての次の主な競争点になるでしょう。
大きなベース、幅広い用途
クラウド時代の大規模モデル＋ランディングソリューション
この大規模モデルは、AI パブリック クラウド、さらにはクラウド コンピューティング業界全体の変革の鍵となります。上記で引用した IDC の統計は 2022 年のものであることに注意する必要がありますが、今年の状況は大規模モデル アプリケーションの需要が急増し、さまざまな業界のクラウド ユーザーによる大規模モデルへの理解と認知が急速に高まっていることです。クラウドコンピューティングベンダーの優位性はさらに拡大しています。
少し前に開催された 2023 年世界人工知能会議 (WAIC) 中に、国家標準委員会の指導の下、国家人工知能標準化総グループが大規模モデルのテストとテクノロジー企業のための国家標準の策定の開始を正式に発表しました。百度などの大規模モデル「国家チーム」に入った。
国家標準化作業の推進と AI 業界の最新動向から、大規模モデルが標準化、基盤、強力な応用という新しい方向に急速に発展していることを見つけるのは難しくありません。クラウドコンピューティング市場とのつながりの観点からは、パブリッククラウドを通じて大規模モデルを入手することが大規模モデルの標準化の実現に有利である。大規模なモデルほど多くのクラウドを使用し、クラウド上で得るべきサービスやサポートが複雑になり、MaaSなど進化するビジネスモデルも多様化するため、大規模モデルの開発は急速な改善を大きく刺激します。クラウドコンピューティング業界の。大型モデル + クラウドは、将来インダストリアル インテリジェンスを実現する主な方法となり、クラウド コンピューティング市場の中核となる価値の源泉となるでしょう。
ビッグモデル＋クラウドの新たな段階では、「ビッグモデルが強ければクラウドも強い」という論理がますます明確になる。大規模モデルのトレーニング、パラメータ調整、継続的なアップグレードにはコストがかかるため、ユーザーが大規模モデルを繰り返し作成する意味はますます薄れてきます。したがって、成熟した大規模モデルを使用し、データの微調整と業界実装計画の策定を組み合わせる方法が、大規模モデル + クラウドの主要な実装ソリューションになります。IDCのレポートでは、将来的には企業は市場にある既存の汎用大型モデルを直接使用するようになるだろうとも考えている。
つまり、ラージモデル＋クラウドの時代は、少数のラージモデルベースで、幅広い応用方向性と多様な業界への着地チャネル構造を示すことになるだろう。この場合、ベースとなる汎用大規模モデル技術が必要となります。
たとえば、Baidu Wenxin の大型モデルはバージョン 3.5 にアップグレードされ、3 月のバージョン 3.0 と比較して、トレーニング速度が 2 倍、推論速度が 30 倍に向上しました。多くの公的権威ある評価によると、Wenxin Large Model 3.5 によってサポートされている Wenxin Yiyan の総合的な能力評価スコアは、他の大型モデルを大きく上回って ChatGPT を上回り、一部の中国語能力は GPT-4 を上回っています。ラージモデル＋クラウドの時代は、ラージベース＋ワイドアプリケーションの時代であり、ラージモデルベースをいかにアプリケーションへの橋渡しをするかが、クラウドコンピューティングの新たな段階において最も重要な能力となる。
水平方向と垂直方向の 2 つのスライス
将来のパターンを決定する
大規模モデルは AI パブリック クラウドの飛躍的な発展を促進し、クラウド ベンダーは主に次の 2 つの側面に依存する重要な変化サイクルである今後 5 年間に産業インテリジェンス ベースの主要な座をめぐって競争したいと考えています。能力。
パブリック クラウド市場の将来の変化を決定する AI の能力は、水平方向と垂直方向の 2 つの側面として理解できます。水平的な能力は、技術的基礎を突き抜け、満点の経験で大規模なモデル能力を構築することです。垂直方向では、大規模モデルが業界外に滞留しないように、大規模モデルと AI 技術が業界に参入する道を真に開く必要があります。
Baidu Smart Cloud が 4 年連続で AI パブリック クラウド市場のチャンピオンを獲得することができ、水平方向と垂直方向の両方の側面の同時開発を主張することが成功の鍵であることがわかります。IDCが発表した「2023年AI大規模モデル技術能力評価報告書」によると、Baidu Wenxin大規模モデル3.5は12の主要指標において7点満点を獲得し、その総合スコアは国内主流の大規模モデルの中で1位となった。その中で、「アルゴリズムモデル」と「業界カバレッジ」の2つの主要指標は、大型モデルの技術的な深さと業界カバレッジを測る最も重要な指標であり、Baidu Wenxin大型モデルは、これらの点で満点を獲得した唯一の大型モデルです。 2 つの重要な指標。
Wenxin 大型モデルの利点は、Baidu Smart Cloud の利点と完全に連携することもできます。まず、水平的な観点から、Baidu Smart CloudはAI分野におけるBaiduのフルスタック技術の利点を統合し、自社開発チップ、自社開発フレームワークからAIソリューションまでの利点の統合を実現し、継続的に突破口を開きます。 AIアルゴリズムのレベルを向上させ、独自の利点を蓄積 ソフトウェア技術の利点。
垂直的な観点から見ると、大規模モデルは業界に参入する際に複雑なシナリオやニーズに直面する必要があります。Baidu Smart Cloud は、継続的な事例構築と業界調査を通じて、共通プラットフォームや業界サービスなどのさまざまな側面から独自の業界インテリジェンス機能を形成し続けています。
たとえば、工作機械産業は重工業の代表であり、常に典型的な伝統産業とみなされてきましたが、Baidu Smart Cloud はこうした分野に AI 機能をもたらしました。済南第2工作機械では、Baidu Smart CloudのAIインテリジェントスケジューリング最適化エンジンを適用することで、スケジューリング能力が大幅に向上し、スケジューリングリンクにおける高スケジューリングと時間のかかるスケジューリングという以前の課題が解決されました。 、スケジュール状況が改善されました。大幅に改善されました。
産業、エネルギー、金融、政府などの多くの分野で、Baidu Smart Cloud は AI と大型モデルの機能を外部の期待をはるかに超える高みにもたらしました。産業ユーザーの AI ニーズを満たすために、Baidu は Wenxin Qianfan 大型モデル プラットフォームも立ち上げました。これは、データ管理、モデル トレーニング、評価の最適化、予測サービス展開、およびプラグイン サービスは、業界を効果的に支援します。ユーザーは、Wenxin シリーズの大型モデルに高効率かつ低コストでアプリケーションを適用できます。
現在、百度は国家グリッド、上海浦東開発銀行、太康、吉利などの企業と協力して11の大規模産業モデルをリリースし、中国最大の大規模産業規模を実現している。
大規模モデルのコア技術を水平方向に安定させ、大規模モデルと業界の境界を垂直方向に開くことが、大規模モデル + クラウドの成功の 2 つの大きな要因となります。だからこそ、両手で掴んで力強いBaidu Smart Cloudが、大型モデル＋クラウドという新たな構図を率先して打ち出したのである。
要約すると、クラウド コンピューティング市場には新しい開発エンジンが緊急に必要であり、大規模モデルの爆発的かつ継続的な開発により、AI パブリック クラウドがそのようなエンジンになる可能性があります。このようなクラウドコンピューティングの変革においては、AIの基礎技術とAI産業の能力がクラウドコンピューティング市場の将来の構造を決定します。
クラウド コンピューティングの決定的な未来は、業界と大きなモデルの交差点で起こります。
