世界のコンピューティング勢力図の裏側では、コンピューティング能力をめぐる熾烈な競争が繰り広げられています

出典: デジタル インテリジェンス 最前線

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今年、コンピューティングパワーの分野で最も話題になっている話題の 1 つは —

5月29日、NVIDIAの創業者ジェンセン・フアン氏は象徴的なレザージャケットを着て世界に向けて「我々は生成AIの転換点に達した。これからは世界の隅々にコンピューティングのニーズがあるだろう」と宣言したばかりで、その翌日にはNVIDIAの時価総額は1兆ドルを超え、ビッグモデルブームの陰で「水売り」となった。

もちろん、Nvidiaだけでなく、Inspur Information、Cambrian、ZTEなどを含むコンピューティングパワー産業チェーンでも1社を1社として数えており、株価は年初から2倍近く上昇している。この大型モデルがコンピューティングパワー市場に前例のない押し上げをもたらすことを疑う人は誰もいません。

しかし実際には、ビッグモデルが誕生するずっと前から、コンピューティングパワー市場は長年にわたり活況を呈しており、農業時代における水や工業時代における電力と同じくらい重要なものとみなされています。結局のところ、コンピューティング能力が経済にもたらす影響はそれほど大きくありません。最近、IDC、Inspur Information、清華大学グローバル産業研究所が共同で発表した「2022-2023年グローバル・コンピューティング・パワー・インデックス評価報告書」によると、国のコンピューティング・パワー指数が1ポイント上昇するごとに、デジタル経済は3.6パーセント成長し、GDPは1.7パーセント**増加し、この傾向は2023年から2026年まで続くと予想されています。もう 1 つのより直接的な対応関係は、IT 支出に投資される 1 ドルごとに、デジタル経済の生産額が 15 ドル、GDP 生産額が 29 ドル増加する可能性があるということです。

これらの企業/機関が世界のコンピューティング能力指数レポートを発表するのはこれで 3 回目であり、世界のコンピューティング能力の基本パターンとコンピューティング能力の経済に対する着実な成長効果に加えて、いくつかの新しいトレンドも業界の注目を集めています。

中国と米国が 3 年間にわたって先頭に立ち、追撃者は熾烈です

世界のコンピューティングパワー市場では、依然として米国と中国が最も強力です。

2020 年に最初のレポートが発表されて以来、世界のコンピューティング能力ランキング ** では、米国と中国が 3 年連続** で首位を走っています。 2022 年に 100 点満点の場合、スコアが 60 点の 2 か国だけである米国は、超大規模インターネット巨人 ** のコンピューティング能力投資の大幅な増加に依存して、スコアを 5 ポイント上昇させて 82** となりました。しかし、中国は度重なる疫病の影響で計算能力への投資が鈍化しているものの、全体的な成長率は依然GDPを上回っており、スコアは1ポイント上昇して71ポイントとなった。

リストに載っている他の十数か国については、依然としてチェイサー（勝ち点40～60）やスターター（勝ち点40未満）の段階にあり、「合格ライン」の勝ち点60にはまだ距離がある。例えば、3位の日本と中国の差は13ポイントで58ポイント。

異なる階層の国にとって、スコアの差は、コンピューティング能力への投資増加による経済促進効果に大きな差があることも意味します。 「両者は斜線ではなく、上向きに加速する放物線だ」 IDC Chinaの周正剛副社長は、国家コンピューティング能力指数が40ポイント以上と60ポイント以上に達すると指数は1ポイント上昇し、指数が40ポイント未満ではGDP成長の推進力がそれぞれ1.3倍と3倍に高まると紹介した。

しかし、3 階層間の競争がますます激化していることを示すさまざまな兆候があります。 2022 年の時点で、最終候補に残った 15 か国の中でスターター陣営は縮小しており、たとえば、インドはコンピューティング能力と新興テクノロジーへの投資のおかげで、スターターからチェイサーまで、8 位に浮上しています。

シンガポールとアイルランドが初めて国の評価に含まれました。これらは主にクラウド コンピューティングとデータ センターへの投資に依存しています。例えば今回はシンガポールが55ポイントで直接5位となった。この背景には、ここ数年、世界中の多くのクラウド ベンダーがシンガポールにデータ センターを設置し、東南アジア全体への放射を完了したことが挙げられます。

ヨーロッパ諸国を中心とした追い上げ諸国は、AI コンピューティング能力** において中国や米国との差を縮めています。たとえば、ドイツ、イギリス、フランス、日本、韓国の人工知能サーバー市場はいずれも前年比 40% 以上成長しました。

中国のコンピューティング能力が高品質な開発に向かっていると言われる理由

中国のコンピューティングパワー市場の特徴を観察し、清華大学グローバル産業研究所の副所長である李東紅氏はデータインテリジェンス最前線に対し、今年は顕著な変化があったことが調査で判明したと述べ、いくつかの主要な指標に大きな変化が見られたと述べた。中国の一般サーバー市場の成長率は前年の2桁から1桁に低下したが、コンピューティング効率とアプリケーションレベルは大幅に向上した。これは、中国のコンピューティングパワー産業が急成長期から高品質の新たな段階に移行したことを意味する開発。

たとえば、応用レベルの小項目では、中国のスコアは 70 から 72 に増加しました。このサブ項目には主に、ビッグデータ、人工知能、モノのインターネット、ブロックチェーン、ロボティクスの 5 つの新興テクノロジーに関連するソフトウェア、ハードウェア、およびサービスへの投資が含まれます。 特にモノのインターネットとロボット工学の分野では、中国が米国よりも多くのスコアを獲得し、第 1 位にランクされました。逆に、人工知能やビッグデータはまだ補完する必要があります。

計算能力効率も重要な指標です。これは、同じ計算能力の下で、より効率的なものはより多くのことを実行できることを意味します。コンピューティング効率の向上は、一般に、クラウド コンピューティング、新技術の普及率、集中的なデータセンター建設**によってもたらされます。

中国ではこれらの要因が大幅に改善される可能性がある。例えばクラウドコンピューティングについて、李東紅氏は、中国のクラウドコンピューティング市場規模は2022年に4552億4000万元に達し、前年比33.5％増加すると述べた。以前は、企業はアプリケーションごとに追加のサーバーを使用することがよくありましたが、現在では誰もがクラウド テクノロジーやその他のスケジューリング テクノロジーを使用して、サーバー全体の使用効率を高めています。

業界関係者の観点から見ると、コンピューティング パワーの高品質な開発にはグリーン開発が不可欠です。 2021年の中国の平均PUE（データセンターエネルギー効率指数）は1.55だが、2022年末までに合計153の国家グリーンデータセンターが建設され、建設予定の大規模データセンターのPUEは1.30に低下する。水冷サーバー市場が牽引しており、2022年の前年比成長率は305.2％となる。

アプリケーション シナリオがますます複雑になるため、中国のマルチ コンピューティング能力におけるイノベーションは加速しています。Arm ベースのサーバーは無視できない分野です。2022 年の中国市場は前年比 138% 成長すると見込まれています。 AI ワークロードのニーズを満たすために、GPU、FPGA、ASIC などのアクセラレーション カードを使用するサーバーが増えています。 IDC の統計によると、2022 年の中国のアクセラレーション サーバー市場は 2019 年と比較して 44 億米ドル増加し、サーバー市場の増加分の半分はアクセラレーション サーバーによるものと見込まれています。 「将来のコンピューティング能力は多様化する必要があります。」と Inspur Information の副社長、Zhang Dong 氏は述べています。業界は、Inspur Information が「クラウド コンピューティング、ビッグ データ、エッジ コンピューティング、人工知能、AI4S (Artificial Intelligence for Science、つまり科学のための人工知能)」など、さまざまなアプリケーション向けにさまざまなコンピューティング パワー プラットフォームを開発していることを認識しています。

Zhang Dong氏はData Intelligence Frontlineに対し、企業はコンピューティング能力を構築する際、ソフトウェアとハードウェアのバランスをとる必要があり、ハードウェアを購入するだけでなく、機器を最大限に活用するために、オペレーティングシステムなどの基本ソフトウェア、仮想化、クラウドなどのソフトウェアにも投資する必要があると語った。

製造業のコンピューティング能力は金融業界を上回る

2022 年、業界のコンピューティング能力ランキングで最大の「ダークホース」は製造業です。

今年は製造業の計算能力レベルが一気に3ポイント上昇し、金融業界が62点で61点を上回り、インターネットに次いで2番目に計算能力開発水準が高い業界となった。成長という点でこれに匹敵するのは政府と教育業界だけであり、どちらも2022年には付加価値7ポイントでコンピューティング能力が最も急成長する業界となるだろう。

インターネット業界が引き続きトップの地位を堅持しているのは当然ですが、結局のところ、コンピューティングパワー自体が収入を生み出すための重要な生産ツールなのです。しかし、常にデジタル技術が進んでいた金融業界が製造業に追い抜かれたのは少々意外だ。なぜ製造業は「逆襲」を達成したのか？

これは、各国が製造大国を目指して競い合っていることや、製造業のデジタルトランスフォーメーションが継続的に深化していることと無関係ではないと業界関係者は一般的に考えている。

近年、先進国は国内製造業の回帰を促す「再工業化」戦略を相次いで実施している。中国も「第１４次５カ年計画」で「製造業の割合を基本的に安定に保つ」という目標を初めて打ち出した。現在、多くの省・市が行動を起こしており、例えば広東省は、2年前に提案した「2025年までに30％以上」という目標をさらに一歩前進させ、2027年までに製造業の付加価値が地域GDPに占める割合を35％以上とすることを提案した。

同時に、製造業のデジタル化は、以前の運用と管理の目的から、研究開発や製造プロセスなどの中核的なシナリオに移行しつつあります。 「報告書」はまた、2023年には企業のデジタル化が転換点を迎え、デジタルトランスフォーメーションの時代からデジタルビジネスの時代に突入すると指摘した。この段階には、CEO や経営幹部によるサポートや推進、ビジネス競争やイノベーションのためのデジタル技術の活用など、いくつかの重要な特徴があります。 **データ要素の価値を最大限に発揮し、データの商用化を実現することが核心です。 **

製造業のサブセクター、特に新エネルギー自動車、半導体などの「急速な発展と急速な市場変化」を伴う産業が最も活発です。代表例は吉利汽車で、2022年7月に吉利汽車は浙江省湖州市に国内自動車業界初のマルチ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「星瑞クラウドインテリジェントコンピューティングセンター」を建設し、今年2月に正式オープンし、吉利汽車全体の研究開発効率は20％向上した。

もう 1 つの大手機器製造会社である Sany Heavy Industry は、Inspur Information の支援を受けて、世界の工場や研究開発センター向けのインテリジェント コンピューティング ソリューションを作成し、クラウド、エッジ、エンドサイド統合を統合する AI ビジネス プロセスを開放し、75 を超える自動生産システムをサポートし、数万台のエッジ デバイスを接続できます。

世界最大の湿式リチウム電池セパレータメーカーであるEnjie社も、Inspur InformationとZhanwan Technologyが共同開発した、エッジコンピューティングと産業用モノのインターネット技術に基づいたDianaインテリジェント製造オールインワンマシンを使用して、機器の稼働、生産ライン生産、製品品質などのデータをリアルタイムで収集および処理し、生産ライン生産の品質と効率を向上させ、ビジネス上の意思決定を支援しています。

コンピューティング能力は製造業に良好な産業投入/産出比をもたらしました。 「レポート」は、世界の製造業上位 30 社のうち、IT への投資 1 ドルが 45 ドルの収益と 6 ドルの利益を生み出すことができ、これは他の業界よりもはるかに高いことを示しています。より直観的なデータは、デジタルトランスフォーメーションの深化の恩恵を受けて、2021年には我が国の製造業の付加価値がGDPに占める割合が27.4%となり、過去10年間製造業の割合が継続的に低下してきた後初めて回復し**、2022年には27.7%までプラス成長を続けるだろうということです。

IDC China のリサーチ マネージャー Du Yanze 氏は、将来の製造業のデジタル変革の鍵は、補習と統合という 2 つの単語に要約できると考えています。

補足的な教訓は、製造業がインターネット、金融、その他の業界とのデジタル成熟度の差を今後も縮めていくことを意味します。中小企業の製造業ではデジタルアプリケーションの普及が重視され、大規模・グループ型の製造業では分散型アプリケーションから集中型コンピューティングセンターや統合型アプリケーションへの切り替えが必要となる。

統合の鍵の1つはIT/OT統合であり、IT（情報技術）がOT（運用技術）に浸透し続ける傾向にあります。これはまた、クラウドベースの産業用ソフトウェア、エッジ コンピューティング、設計シミュレーション、自動運転シミュレーション、グローバル デジタル ツイン、および AI 視覚品質検査の台頭にもつながり、コンピューティング能力が強く求められています。

周正剛氏は、現在の製造業におけるコンピューティング能力の増加はまだ量的なものであり、将来的には質的な成長を達成すると予想されると述べた。ここで重要なのは、ますます多くの製造業がデジタル化され、社内の従業員や生産ラインにサービスを提供するだけでなく、インターネットや通信業界などのより多くの顧客にもサービスを提供していることです。

大規模モデルの「コンピューティング不足」を解決するには

今年は、「コンピューティング能力」と「ビッグモデル」がある程度結びついています。業界では、大型モデルによって引き起こされる「コンピューティング不足」についてよく言及されます。 「報告書」には、「GPT-3大型モデルを1,000個のNvidia V100 GPUでトレーニングするには14.8日かかる。データセンターのPUEが1.1の条件下では、総エネルギー消費量は1287MWhに達する。2021年の中国の一人当たりの生活電力レベルに基づいて計算すると、1台の大型モデルのトレーニングの電力消費量は中国人4人分の総生活電力消費量に相当する」との比喩がある。年。

実際、大型モデルの人気は今年初めに始まったばかりだが、周正剛氏はData Intelligence Frontlineに対し、多くのユーザーやサプライヤーが人工知能、特にAIGCへの投資が昨年の時点で大幅に増加していると報告していると語った。

これは、今年の最新の「報告書」で最も注目すべき点であると同氏は考えている。 「レポート」は、世界の生成AIコンピューティング市場が2022年の8億2000万米ドルから2026年には109億9000万米ドルに成長し、AIコンピューティング市場全体に占めるシェアが4.2%から31.7%に増加すると示している。

Zhang Dong氏は、今年の企業による人工知能サーバーの平均需要は以前の5倍以上であり、一部のユーザーは購入意欲が10倍以上であることを明らかにした。

現在、AIGC技術はインターネット、金融、教育、医療、製造などさまざまな分野で研究・導入が進められています。

ゲームの開発、セルフメディア コンテンツの生成、電子商取引のパーソナライズされた推奨事項、インテリジェントな顧客サービスと自動マーケティングなどのインターネット業界では、金融業界では、AIGC はアナリストによるデータの取得、分析、レポートの生成を支援できます。教育業界では、2D 教材を 3D 教材モデルに変換し、仮想教師を合成できます。医療業界では、潜在的な候補薬を提供し、より正確な設計と最適化を実行できます。産業分野では、AIGC は CAD 設計の補助機能を提供します...

大きなモデルが次の産業革命のドアをノックする前に、コンピューティング能力は依然としてすべての関係者によって解決される必要がある問題です。コンピューティング電力の供給と需要が徐々に不均衡になるという問題をどのように解決するかについて、** Zhang Dong 氏は、多様化、システム化、インフラストラクチャー、エコロジー化**という 4 つの重要なポイントをまとめました。

Zhang Dong 氏は、高度なコンピューティングのパラダイムは、システム設計を核としたアプリケーション指向モデルであるべきであり、複数の異種コンピューティング能力、ソフトウェアとハードウェアの協調的な設計と最適化を統合するためのコンピューティング開発パラダイムを確立する必要があると考えています。同時に、コンピューティングパワーを水や電気と同じくらい便利に何千もの産業に提供することができ、すべての人にとって「手頃な価格でよく利用できる」という問題を解決します**。コンピューティングパワーを産業に適用する場合、それはエコロジーによってサポートされる必要があり、このプロセスでは産業チェーンの上流と下流が協力してイノベーションを実行できます。

このような考えのもと、Inspur Information は多くの産業や企業のデジタル化、大規模モデルや業界大規模モデルの構築をサポートし、Yuannao エコロジーの構築を通じてさまざまな産業におけるコンピューティング パワーの実装を加速します。

「報告書」では、大型モデルを含むコンピューティング能力の需要に応え、対象を絞った行動提案を提示しており、例えば、各国は国家レベルでコンピューティング能力インフラへの投資を増やし、統合されたコンピューティング能力サービスを積極的に模索すべきであること、企業はビジネスシナリオにおけるAIの徹底した適用を積極的に促進し、デジタル優先の原則を実践し、グリーンコンピューティングを積極的に促進し、液冷サーバーへの投資増加を検討すべきであるとしている。