唐の正関元年、玄奘三蔵法師は究極のヨガの知識を求めて西へ旅を始め、多くの苦難を経て、より高度なインド仏教の中心地であるナーランダー寺院に到着しました。さらに研究するために文献を学び、後に大蔵経に精通しました。彼は経典の研究と収集のためにインド中を広く旅し、討論で卓越した才能を発揮しました。 10年以上続いたこの「オープンソース交換」活動は、世界中に大きな影響を与えたと言えるでしょう。鎮関時代後期、玄奘法師は中国に帰国し、唐の太宗皇帝に歓迎され、仏教経典の翻訳に尽力し、中国仏教文化の発展に多大な貢献をしました。
現在の人工知能（AI）の発展を見ても、同様の結果が見られます。
近年、AIは爆発的に発展し、初期段階からその領域を飛び越えることに成功しましたが、それが企業のビジネスと深く融合すると、玄奘三蔵法師が問題に直面したように、前例のない新たな挑戦が始まります。彼が仏教を深く学んだときの不十分な文書のジレンマ。現在、人工知能コンピューティング システムの開発は、低いアルゴリズム効率、不十分なコンピューティング リソース、限られたインターネット帯域幅、エネルギー効率のボトルネックなどの課題に依然として直面しています。エンタープライズ アプリケーションは需要によって駆動され、アルゴリズム、コンピューティング能力、データの調整された進歩を必要とするため、システムを中核とした世界的なイノベーションが、人工知能の急速な発展を促進する新しい業界パラダイムとなっています。
業界に力を与え、AI の実装を加速する
Inspur Informationは最近、「Intelligent Yuanqi Chuangxian・Cooperation」をテーマに北京でIPF2024 Inspur Information Ecological Partner Conferenceを開催し、AIとエンタープライズアプリケーションの組み合わせ、イノベーションの実装の加速などの注目のトピックについて深く議論し、2024年に発表した。エンタープライズ大規模モデル開発プラットフォーム「Yuannao Qizhi EPAI」、数千億パラメータの大規模モデルの運用をサポートするAIユニバーサルサーバー、分散型オールフラッシュストレージ、スーパーAIイーサネットスイッチなどのブロックバスター製品が会議を再び活性化しました。ますます高まるAI市場の人気に火がつきました。
Inspur Information 会長、Peng Zhen 氏
Inspur Information の会長である Peng Zhen 氏は、このカンファレンスで人工知能の開発、応用、ブレークスルー、戦略、将来の開発について専門的な解釈を行い、より効率的なコンピューティング能力を提供することに加えて、Inspur Information はより多くのプラットフォームやツールも提供しています。パートナーと連携し、AI テクノロジーの実装を加速します。
人工知能の急速な発展が業界に大きな影響を与えていることがわかります。それは生産性の3要素である労働者、生産要素、労働手段を変えただけでなく、破壊的な変化をもたらしました。 ARK Invest の最新レポートによると、2023 年から 2030 年にかけて、世界の GDP に対する人工知能の貢献は、過去 80 年間に蒸気などの革新的なテクノロジー機械が経済全体に与えた影響の 4.5 倍を超えると予想されています。このデータは、AI の巨大な市場可能性を示すだけでなく、AI が将来の開発の重要なエンジンになることを示しています。
「人工知能は産業アプリケーションに前例のない効率の向上をもたらしました。たとえば、プログラミングの分野では、AI 支援コーディング ツールにより開発効率が大幅に向上し、コーディング効率が 2.2 倍に向上しました。医療および健康分野では、AI テクノロジーがこれにより、医療サービスの効率と質が大幅に向上し、新薬の研究開発が 3 倍に増加しました。これらの進歩により、業務プロセスが最適化されただけでなく、医薬品の迅速な開発も促進されました。関連産業」と彭鎮氏は人工知能の応用について語った。
AI市場の急速な成長は今後数年間続くと予想されており、テクノロジーが成熟し、応用分野が拡大するにつれて、人工知能はより多くの産業で重要な役割を果たし、社会的および経済的発展を促進するでしょう。将来的には、人工知能は最大 25 兆米ドルの新たな市場も生み出すでしょう。
人工知能の画期的な進歩について、Peng Zhen 氏は次のように述べています。AI の画期的な進歩は、アルゴリズム、計算能力、データという 3 つの核となる要素に依存しています。コンピューティング能力の面では、チップ技術の進歩とコンピューティング アーキテクチャの継続的な革新により、AI のコンピューティング効率が大幅に向上しました。これらの改善により、データ処理が高速化されるだけでなく、AI アプリケーションのコストも削減され、より複雑な AI モデルの実装が可能になります。
アルゴリズムの面では、大規模な AI モデルの開発により、AI の知能レベルが大幅に向上しました。これらの大規模なモデルは、より大量の情報を処理でき、コンテンツの理解、予測、生成においてより高度な機能を実証できます。同時に、データは AI の開発において重要な役割を果たします。高品質のデータは、AI モデルの精度とパフォーマンスを向上させるだけでなく、AI が複雑で変化する環境をよりよく理解し、適応するのにも役立ちます。したがって、大規模で高品質のデータセットは、AI の研究と応用にとって重要なリソースとなっています。これら 3 つの要素の相互作用と共通の進歩により、人工知能技術の急速な発展が促進され、多くの分野で前例のない画期的な進歩が達成されました。
Inspur Informationは、大型モデル技術分野のパイオニアとして、2021年に先駆けて大型モデル「Source 1.0」をリリースし、研究開発およびアプリケーション実装において豊富な経験を蓄積してきました。 EPAI (Yuan Ao Qi Intelligence) は、Inspur Information の研究開発、運用、サービスなどの複数のビジネス リンクに適用され、大規模モデルの革新と応用を促進しています。
Inspur Information は複雑な問題を解決します
人工知能がおいしい食事であるならば、この情報の波は、あらゆる階層のユーザーのためにすでにそれを準備しています。一般のユーザーは、特別な料理をオンデマンドで直接注文できます。ニーズを具体的にカスタマイズできるため、包括的であると言えます。
興味深い質問は、Inspur Information がインフラストラクチャ企業として、ユーザーのさまざまな複雑なニーズを満たすために、このような完全なエコシステムをどのように構築できるのかということです。
「インテリジェント時代の生態学的進歩」のピークダイアログでは、中国科技、トルシ、ロンリアン、ルーチェン、Xianyuan Technology、Inspur Informationのゲストが、産業生態学における人工知能の実装について詳細な議論を行いました。自らの考えや実践を共有しました。
Torsi Information Technology Co., Ltd. の Shi Shuicai 会長は次のように述べています。「ハードウェアとソフトウェアの両方で AI が完全に採用されており、Inspur Information は健全なパートナー エコシステム、完全なオープンソース モデル、EPAI プラットフォームを通じて統合端末をユーザーに提供しています。」エンドツーエンドの開発プラットフォーム。同時に、推論には非常に高いサーバー要件があり、ユーザーはこの側面をサポートする強力な製品を緊急に必要としています。Inspur Information の注意深く磨かれた AI ユニバーサル サーバーは、これらの問題を解決し、正確な製品ポジショニングを実現します。今日の AI 分野によってもたらされる巨大な産業機会を考慮したとき、私たちは明らかな傾向に気づきました。それは、複数のコンピューティング能力、複数のモデル、および複数のシナリオの多様な開発です。この多様化により幅広い機会が開かれる一方で、エコシステム全体をどのように効率化するかという重要な疑問も生じます。
Inspur Information の上級副社長、Liu Jun 氏は次のように述べています。すべてのコンピューティング チップ メーカー、モデル開発者、および数千の ISV 開発パートナーが、多数の企業顧客と効果的につながり、成果の変革を達成できると期待する場合、この課題に対処するために、Inspur Information は Yuan Ao エコシステムを構築し、左右のパートナーを結び付けて、技術的な複雑さや展開の難しさなど、AI アプリケーションの実装で遭遇するさまざまな課題を企業が解決できるよう支援します。これにより、AI アプリケーションを迅速に構築して展開し、AI アプリケーションの開発と実装のしきい値を下げ、AI テクノロジーの強化とイノベーションをより加速できるようになります。
ソフトウェア会社: データを効率的に生産性に変換します
今回のサミットフォーラムでは大規模モデルの導入が最も話題になっており、各社が直面する課題も異なります。たとえば、データを生産性に変換する方法は、誰にとっても最も重要な焦点の 1 つになっています。
ZhongkeSoft Technology Co., Ltd.の会長、Zuo Chun 氏は、現在、ZhongkeSoft には 3 つの主要な課題があると考えています。その 1 つは、低エネルギー消費とオープンなテクノロジーを備えた拠点を選択することです。この点では明らかな利点があります。2 つ目はモデルのトレーニングであり、ユーザーはニーズに応じてトレーニングの方向を調整します。最後は導入段階でユーザーのさまざまなニーズに対応する必要があります。生成型人工知能ソリューションは実用性に基づいている必要があり、まず構成して学習し、次に構築して実行し、元のシステムと統合する必要があります。
Inspur Information がリリースしたばかりの EPAI からわかるように、高品質データの自動生成、数百万のトークン、数千億のパラメーターの実現、現場での大規模モデルの効率的な微調整、専門的な知識に基づいた、3 種類の (呼び出し) 使用方法、および多様なサポート マルチモードなどの機能は、ソフトウェア会社のニーズを完全に満たし、複雑なアプリケーション開発プロセス、高い敷居、マルチモードの難しさなどの実装上の問題を解決します。適応と高コスト。
Ronglian Technology: 科学研究は時間との勝負です
この急速な発展の時代において、医療分野に深く関わっている栄連科技はすでにAI技術を導入し、細胞検査などの分野でシナリオベースの構築や学際的な研究を実現しています。
Ronglian Technology Co., Ltd.の首席研究員、Wang Xiangdong 氏は次のように述べています。Ronglian 氏は、長年の実践経験を通じて、この分野の特徴を「2 つの高さと 2 つ以上」と要約しました。 「2 つの高さ」とは、高い計算能力と高い IO (入出力) による反復同時実行性を指します。この分野では、生物の大量データをハイスループットに収集し、高速コンピューティングやAI技術を用いて解析するハイスループットデータを扱うため、計算能力と効率に対する要求が非常に高い。 「Two more」とは、多事業シナリオと多分野データの交差点であり、先進のAI技術を活用してデータの付加価値活用を実現し、事業展開を推進することを意味します。
Ronglian 氏は、ファイン ラーニング テクノロジを使用してユーザーのビジネス プロセスとデータの相関関係を分析し、AI モデルと機械学習を使用してビジネス プロセスの同時実行性とデータの依存関係を明らかにする実際の方法を検討しました。その目的は、同時処理を最適化し、実行時間を短縮し、クリティカル パスを最適化し、システムの効率とパフォーマンスを向上させることです。
Ronglian と Inspur Information の協力は、科学研究は時間との闘いであり、予算上の利益は促進剤であるという概念に基づいています。 Ronglian はアルゴリズムのスケジューリングとソリューションを提供し、Inspur Information は標準化されたソリューションを共同で形成するための高品質の製品プラットフォームを提供します。この連携モデルは、大学の AI プラットフォーム、医療研究所、大量のデータを安定して識別するプロジェクトのユーザーに認められています。
新しいテクノロジーにより大規模なビデオ モデルの敷居を下げる
Luchen Technology によって構築された Colossal-AI は、Github 上で 38,000 ものスターを獲得しており、セグメント化されたトラックの点で世界第 1 位にランクされており、世界中にユーザーがいます。 Luchen Technology は、コンピューティング能力の最適化を通じて、上位 10 社の顧客のうち、フォーチュン 500 の顧客 3 社とフォーチュン 2000 の顧客 4 社のトレーニング速度を 2 ～ 7 倍向上させることに成功し、並外れた強みを実証しました。
Luchen Technology の創設者兼会長である You Yang 氏は、当社は現在主にビデオ生成の分野で、最高のコンピューティング能力を必要とする垂直モデルまたは垂直産業に焦点を当てていると述べました。膨大な量のビデオ データのため、その計算能力要件は言語処理の計算能力よりもはるかに大きくなります。この問題を解決するために、Luchen Technology は Open-Sora を立ち上げました。これにより、ユーザーはわずか 10,000 ドルなどの低コストで独自の大規模なビデオ モデルを迅速に微調整して生成できるようになります。 Luchen は、この点で Inspur Information などのパートナーと協力し、主要分野における大規模なビデオ モデルのしきい値を共同で下げます。
オープンでプロフェッショナルなエコシステムを構築する
Xianyuan Technology の最高執行責任者兼創設パートナーである Wang Xiaobo 氏は、多くのアプリケーション シナリオにおいて、大規模モデルには境界がなく、オープンなエコシステムが必要であると考えています。より多くのプロフェッショナルなパートナーが参加し、協力する場合にのみ、エコシステム全体が繁栄することができます。
AI開発の考え方については、大きく2つの方向性があります。 1 つは、OpenAI の足跡をたどり、これまでに辿ってきた道をたどることです。このアプローチは、すでに成功した前例があるため、比較的リスクが低いです。ただし、これは「勝者総取り」の問題を引き起こす可能性もあります。
また、現在の産業フォーマットにおいて効率化やモデルチェンジを行うことで、大型モデルの価値を最大化するという考え方もあります。これは、「最初に取得し、後で対応する」プロセスです。つまり、大規模なモデルを使用して生産プロセスを再構築する際、サービスの実装を通じてモデルが継続的に最適化され、データ フライホイール効果が形成されます。このアプローチはより複雑で、モデリングのスキルだけでなく、業界についての深い理解も必要です。
Xianyuan Technology は現在 2 番目の戦略を採用しており、垂直分野のアプリケーションに焦点を当てた大規模な言語モデルである「Pin Shang Big Model」を立ち上げています。製品マーチャント モデルは、人気のマーケティング製品やマーケティング ブレインなどの B エンド市場を直接指向しており、企業がコピーライティングの計画、素材の生成と配信管理を最適化し、顧客の有効性の問題を直接解決するのに役立ちます。この戦略は、特定の業界で AI モデルを活用し、業界の深い知識とモデル テクノロジーを通じて企業に直接価値を提供する能力を強調しています。
Xianyuan Technology と Yuannao Ecology の協力に関して、Wang Xiaobo 氏は、Inspur Information と協力して AI の生産性を解放し、顧客が未来を変えるのを支援したいとの期待を表明しました。
Liu Jun氏はサミット対話の中で、AIサーバーの分散、AIスケジューリングプラットフォームの分散、チャネルを実現できる業界唯一のエコシステムを構築したと述べた。 Inspur Information Yuan Nao のエコロジカル パートナーは、学び成長するという強い意欲を示しており、共同ソリューションを模倣して実装することで、エコロジカル パートナーの強みと可能性が十分に発揮されています。大規模な AI モデルの時代では、実践が真実をテストする唯一の基準です。 「机上で学んだことは浅いだけですが、実際に実践する必要があります。」 Inspur Information は、EPAI プラットフォームでのテクニカル サポート部門の実践を通じて、入札パラメータ傾向分析という大規模なモデル ツールの作成に成功しました。実際の申請プロセスで優れた能力を発揮しました。
EPAI プラットフォームは、パートナーの能力を迅速に向上させ、それによって AI エコシステム全体の開発を促進できる、企業向けの優れたツール セットです。
1,300 年以上前、玄奘三蔵法師の「オープンソース交換」は仏教発展の記念碑を設立しました。現在、開発が加速している IT 企業も AI を積極的に取り入れており、そのツールとして Yuannao Ecosystem、EPAI、AI ユニバーサル サーバー、分散型オールフラッシュ ストレージ、スーパー AI イーサネット スイッチなどが挙げられます。繁栄の時代です。始まっています！
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