AI大型モデルは構想から応用実装に至るまで目覚ましい成果を上げ、現在ではCサイドの「対話と詩」から徐々に各界に浸透しつつある。
最近、Tencent Cloud は業界における大規模モデルの研究開発の進捗状況を発表し、さまざまな企業の需要シナリオに基づいて、Tencent Cloud TI プラットフォームに基づいて業界の大規模モデルの厳選されたストアを構築しました。ワンストップの MaaS (Model-as-a-Service) サービスを顧客に提供し、顧客が独自の大規模モデルやインテリジェントなアプリケーションを構築できるように支援します。
偶然にも、Huawei Developer Conference 2023（クラウド）において、Huawei Cloud Pangu Large Model 3.0が正式にリリースされました。これは、「業界の再編」、「技術の定着」、「開いて一緒に飛ぶ」 業界の顧客、パートナー、開発者により良いサービスを提供するための 3 つの革新的な方向性。
Tencent Cloud や Huawei Cloud などの大手クラウド サービス プロバイダーが先導し、その後に各界の大手企業や新興企業が続き、業界モデルはしばらく活気を取り戻しました。当然のことながら、ここ数カ月で大型模型業界は集中リリースの小さなクライマックスを迎え、大型模型業界の垂直化と企業化もさらに深まるだろう。
インダストリ モデルに移行
現在の市場状況からすると、大型モデル戦争は汎用大型モデルから産業用大型モデルへと移行していくのが一般的な流れである。
Tencent Group の上級執行副社長であり、クラウドおよびスマート インダストリー ビジネス グループの CEO である Tang Daosheng 氏は、次のように述べています。 「特定の企業にとって 100% 満足できること。シナリオ要件」に従って、一般的な大規模モデルでは、特定のシナリオで専門的な問題を解決するには一定の制限があります。
第一に、汎用的な大規模モデルは適用範囲が広いものの、業界の厚みが不足しており、専門的でより細分化された垂直分野で高価値のサービスを提供することが困難です。
周知のとおり、一般的な大規模モデルにはアルゴリズム、データ、コンピューティング能力という 3 つの柱が必要です。データはインテリジェンスの範囲を決定し、データ分析の精度と包括性に影響します。モデルデータは公開文書やネットワーク情報から取得 専門産業 医療や金融などの専門性の高い産業では、データの蓄積が不十分であり、汎用の大規模モデルが提供するサービスの価値は限られています。
2つ目は、汎用の大規模モデルを利用する場合、大規模モデル当事者が用意したサーバーにデータをアップロードする必要があり、データ漏洩やセキュリティ上の問題が生じるリスクがあります。
通常の汎用大規模モデルはローカルに展開されておらず、ユーザー権限管理もされていないため、データセキュリティに敏感な金融業界やGエンド顧客にとって大規模モデル利用時のデータセキュリティ確保は困難であるため、効果的な管理措置を講じる必要がある一般的な大規模モデルのセキュリティとデータ セキュリティを向上させるため、保護が差し迫っています。
第三に、汎用の大規模モデルは大量のデータとコンピューティング リソースを処理する必要があるため、高いコンピューティング能力とアルゴリズムが必要となり、運用コストが高くなります。インターネット上の公開データによると、GPT-3 AI 大型モデルを例に挙げると、OpenAI はトレーニングに 1 兆近くの単語と 45 TB のデータを使用し、1 回のトレーニング費用は 140 万米ドルに達しました。
一般的な大規模モデルと比較して、垂直大規模モデルはモデルパラメータが少なく、トレーニング、デバッグ、最適化、実装のコストが低いため、コスト管理に大きな利点があり、中小企業にとってより優しいです。 「コスト削減と効率化」を追求します。
一般的な大規模モデルは、データセキュリティ、コンピューティング電力コスト、業界の深度が不足しているため、Tencent CloudやHuawei Cloudなどのクラウドサービスプロバイダーは、低しきい値、低コスト、高効率、安全な業界大規模モデルを積極的に開発しています。実装に適したもの。
Tencent Cloud は生態資源を統合します
他のクラウド サービス プロバイダーがまだ C エンド市場で戦っていた一方で、Tencent Cloud は早い段階で TOB シーンをターゲットにしていました。
6 月 19 日、一般的な大規模モデルの高コストと低セキュリティに対応して、Tencent Cloud は MaaS サービス パノラマを開始し、完全なモデル ツール、成熟したプロセス手法、包括的なサポート施設サービスをカバーするワンストップ モデル サービスを顧客に提供します。最先端のセキュリティ機能。
同時に、Tencent Cloud は、独自の産業環境上の利点を中心に業界の大規模モデル ビジネスを開発および拡大し、一定の成果とフィードバックを達成しました。
Tencent Cloud の大規模なインダストリ モデル機能は、Tencent Qidian、Tencent Conference、Tencent Cloud AI Code Assistant などのさまざまな製品に実装されていることがわかります。さらに、Tencent Cloud は業界大手企業と提携し、文化観光、政府事務、金融など 10 以上の業界に 50 以上の大規模な業界ソリューションを提供しています。
巨大な産業生態系は、大規模な産業モデルの実装を促進するための重要なリソースであると言わざるを得ません。Tencent は大規模かつ幅広いビジネスに投資しており、ソーシャル ネットワーキング、エンターテインメント、一般健康、金融、自動車などの業界はすべてデジタル化する必要があり、産業デジタル化の発展には大型モデルが標準となっています。 Tencent Cloud には当然の利点があります。
Tencent Cloud の大規模産業モデルの競争力は、産業生態資源に加えて、技術の蓄積と革新にあります。
テクノロジーの面では、Tencent Cloud は Tencent Youtu Lab や Tencent AI Lab などのトップ研究所によって支援されており、その基礎となるコンピューティング能力、アルゴリズム開発、AI アプリケーションおよびその他の技術能力は自明のことであり、Tencent Cloud コンピューティング能力の強さは、アルゴリズムなど。静的ではありませんが、常に改善されています。
Tencent Cloud が自社開発した Xingmai 高性能コンピューティング ネットワークとベクトル データベースにより、GPU 使用率が 40% 増加し、モデルのトレーニング コストが 30% ～ 60% 節約され、AI の大規模モデルとの通信が 10 倍になり、パフォーマンスが向上したことは言及する価値があります。業界における大規模モデルのアプリケーションのための、より強固なコンピューティング基盤を提供できます。
財務報告書によると、テンセントは自社開発のデータベースTDSQL、セキュリティプラットフォームEdgeOne、ビッグデータ処理スイートTBDSなどのテクノロジーや、AI開発に関連するTIプラットフォームも開発している。テンセントの2023年第1四半期の研究開発投資は151億8,100万元で、2018年以来5年間で2,200億元以上を蓄積しており、その研究開発投資はさらに多くなっている。
エコロジーの観点から言えば、Tencent Cloud はオープン性とウィンウィンの概念を堅持し、より多くのパートナーにテクノロジーをオープンし、持続可能なイノベーションと開発の大規模なエコロジーを作り出しています。
これに関して、Tencent Cloud副社長、Tencent Cloud Intelligence所長、Youtu Lab所長のWu Yunsheng氏は、「AIの大規模モデル技術開発と産業探査は、産業チェーンの協力とエコロジーの共同構築から切り離せないものである」と述べた。テンセントは業界パートナーと連携し、産業分野でのイノベーションと大規模モデルの導入を共同で推進したいと考えている。」
全体として、テンセント クラウドは、生態資源における独自の利点、強固な技術基盤、オープンなテクノロジー プラットフォームに基づいて、大規模なインダストリー モデルの分野に最初に「定着」しました。アプリケーションシナリオの拡大により、Tencent Cloud が業界に参入すると予想されており、モデリング分野ではそのリーダーシップを維持しています。
HUAWEI CLOUDは垂直産業を深く育成
時の車輪は回転しており、ファーウェイは2019年以来、反復型大型モデル「盤古」の開発とアップグレードに注力しており、資金、人材、資源の継続的な投資を通じて、世界の大型モデル分野での技術力を向上させてきた。業界。
2019年から2020年にかけて、ファーウェイはAI大規模モデルの研究開発に内部投資し、Panguの大規模モデルを作成するプロジェクトを設立し、2021年4月にHuawei Cloud上のPanguの大規模モデルが正式に開始されました; Pangu Large Model 3.0 が正式にリリースされ、産業チェーンの深化が続いています。
Pangu Large Model 3.0 の 3 層構造は、方向を迅速に調整し、顧客の変化するニーズに迅速に適応し、刻々と変化する産業デジタル化トレンドに信頼できるソリューションを提供します。HUAWEI CLOUD が一般的な大規模モデル、業界の大規模モデル、より詳細なシーンの大規模モデル サービスを考慮できる能力の背後には、長年にわたる継続的な技術研究と開発がかかっています。
一方で、HUAWEI CLOUDの強力なモデルテクノロジーは強力であり、それは人工知能テクノロジーの継続的な投資と革新能力に反映されています。財務報告データによると、2022年のファーウェイの研究開発投資は1,615億元に達し、年間収益の25.1％を占め、10年間に投資された累計研究開発費は9,773億元を超える。
このレベルの投資とイノベーションのスピードにより、HUAWEI CLOUD は人工知能の分野で画期的な進歩を遂げ、大規模モデルを完全に実装するための強固な基盤を築きました。財務報告書のデータによると、2022年にファーウェイは8,440件の特許出願を行っており、そのうち90％以上が電子通信、光技術、Hongmengオペレーティングシステム、コンピューティングストレージ、スマートカーなどの分野に関わる発明特許である。
一方、HUAWEI CLOUDは、官公庁、鉄道、製造、製薬などの垂直産業のデジタル化を深化させ続けており、これらの垂直産業において安全、信頼性、効率的なAI大規模モデルソリューションを提供することで、それ自体の良いイメージと、パンゲアの大型モデルの価値を強調しました。
炭鉱の分野では、盤古鉱山の大型モデルは、炭鉱の採掘、掘削、機械、輸送、輸送、洗浄などのビジネスプロセスの下で1,000以上の細分化されたシナリオをカバーでき、炭鉱の炭鉱で大規模に使用されています。全国に8つの鉱山、鉄道分野では盤古市の大型鉄道模型は、現在のネットワーク上を走る67種類の貨車と430種類以上の障害を正確に識別でき、欠陥のない写真の選別率は同じくらい高い95%として...
Huawei Cloud Pangu Large Model 3.0の高度なカスタマイズ機能により、さまざまな業界、企業、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズでき、数千の業界のさまざまな複雑なシナリオに対応できると言わざるを得ません。その独自性により、Huawei Cloud Pangu大型モデルは垂直分野で「多くの成果」を得ることができました。
ファーウェイの輪番会長である胡侯昆氏は、将来について、ファーウェイには人工知能の開発において2つの焦点があると述べた。「第一に、中国の人工知能産業の発展をサポートする強力なコンピューティング能力基盤を構築すること。第二に、汎用から大規模モデルから大規模インダストリ モデルにより、人工知能は何千もの産業、科学研究、イノベーションに貢献できるようになります。」
これは、HUAWEI CLOUDが今後も業界の大規模モデル技術の研究と生態系の拡大を深め、より大きな市場シェアの獲得を加速することを意味しており、この過程では、より多くの技術的課題やシーンでの競争にも直面することになる。
B面の“着地点”を掴むために加速する
Tencent Cloud や Huawei Cloud に加えて、ますます多くの大手メーカーが大規模な業界モデルの開発、トレーニング、商品化に投資しており、より正確な業界データとコスト削減を利用して、特定の業界の「行き詰まり」を解決したいと考えています。これは、大規模なインダストリ モデルの「上陸戦」が静かに到来していることも意味します。
まず、自動運転、医療、教育、金融などの分野で大規模なインダストリーモデルが次々と誕生しており、一連の大規模インダストリーモデルが集中的に爆発することで、大規模なインダストリーモデルの開発と応用が促進される。業界ではスケールモデルの普及が進んでおり、市場競争の激化は避けられません。
3月にNetease Youdaoが教育現場で初の国産ChatGPT類似モデル「Ziyue」をリリース、4月にMomo Zhixingが世界初の自動運転生成大規模モデルDriveGPTをリリース、5月にI Love My Homeが業界初の自動運転生成モデルDriveGPTをリリースした。不動産仲介の大規模モデルバージョン1.0; 6月にNeusoftは医療分野向けにTianyiの大規模モデルを発売し、7月にはチャイナモバイルが9日間の人工知能業界の大規模モデルのリリースを発表した。 ..
第二に、百度クラウド、アリババクラウド、テンセントクラウド、ファーウェイクラウドが大規模モデル開発のスローガンを掲げ、関連業界の大規模モデルを立ち上げ、異業種・業界への上陸が大手クラウドサービスプロバイダーの新たな戦場となっている。 。
AIのビッグモデルは大企業や資金が潤沢な企業だけが担えるという人もいるが、それはその通りだ。AI大型モデルの研究開発やトレーニングには、大量のデータ、高額なコスト、優れた科学技術人材が必要であり、これらの条件を満たす企業は基本的にインターネット大手か業界リーダーである。は業界の競争力のベンチマークでもあります。
最後に、中国のあらゆる階層のデジタル変革のニーズは多様かつ豊富であり、インダストリ モデルのメーカーはさまざまな業界で大規模モデルの実装の実現可能性を模索しています。IDCは大規模モデルに基づいてAI市場規模を予測しており、中国の人工知能市場規模は2023年には147億米ドルを超え、2026年には263億米ドルを超えると予想されています。
要約すると、大規模インダストリ モデルは、クラウド サービス プロバイダーにとって見逃せない出口であり、Tencent Cloud と Huawei Cloud は、産業生態遺伝子と AI テクノロジーのおかげで、差別化された大規模インダストリ モデル サービスをすでに提供しています。スケール インダストリ モデルは間もなく、クラウド ベンダーが競争する次の本拠地になるでしょう。