AIとクラウドコンピューティングの深い統合は何をもたらすのでしょうか?

「AIは多くのリソースを消費し、強力なコンピューティング能力を必要とし、規模の経済性を反映する技術だ。クラウドコンピューティングと組み合わせるのは当然だ」とガートナーのシニアリサーチディレクター、ジ・シンスー氏は記者とのインタビューで語った。 AWS、Microsoft Azure、Google、IBMなどの「国際クラウド」であれ、Tencent、Baidu、Alibabaなどの「国有クラウド」であれ、AI開発機能をクラウドに移植する目的は、企業や個人ユーザーに効率的で費用対効果の高いAI開発環境を提供することです。 AIは潜在的銘柄と言えるでしょう。研究者や投資家は、量的変化から質的変化への変化をできるだけ早く見られるよう、AIの歯車を高速で回すべく、多くの人材と資金を投入してきた。しかし、ここ数十年のAIの発展から判断すると、多くの経験を積み重ね、多くのリソースを消費する技術であると言えます。この場合、低コストで高効率な開発は企業にとって困難な作業となり、クラウド プラットフォームがこのギャップを埋めることができます。

大企業がAIクラウド市場の獲得に躍起

今年 2 月、ガートナーはクラウド AI 開発サービスに関する初のマジック クアドラントを発表し、市場のベンダーをリーダー、ビジョナリー、ニッチ プレーヤー、チャレンジャーの 4 つの象限に分類しました。

ガートナーが定義するリーダー象限は、「強力な市場と心理的認知の地位を持つもの」であり、Amazon、Microsoft、Google、IBM という 4 つの主流 MLaas サービス プロバイダーをまとめたものです。

MLaas は、Machine Learning as a service の略で、データの前処理、モデルのトレーニングと評価、さらに予測など、インフラストラクチャの問題のほとんどをカバーする、機械学習をサービスとして提供するクラウド プラットフォームの一種です。予測結果は、REST API を通じて企業の内部 IT インフラストラクチャに接続できます。

Amazon は、世界的なクラウド コンピューティング市場を開拓した最初の企業であり、確固たる支配的地位を確立しています。 AIクラウド製品の開発において、世界の最先端を走っていることは間違いありません。 Amazon が開発した MLaas は、予測分析用の Amazon ML とデータ サイエンティスト向けの SageMaker ツールの 2 つのレベルに分けられます。 SageMaker は、サーバー管理を必要とせずにデータの探索と分析を簡素化する、より強力な機械学習ツールであり、経験豊富な専門家が効率的に作業するのに適しています。

クラウドの展開方法に関して、Microsoft Azure はクラウド AI 開発者に、企業顧客のニーズに応じて Azure クラウド、仮想プライベート クラウド、またはローカルにサービスを展開できる、より柔軟なプラットフォームを提供します。 Microsoft の Azure 機械学習プラットフォームの利点は、必要なトレーニング モデルをコンテナーにカプセル化して Azure、ローカル、または IoT デバイスに展開でき、拡張と管理が容易なことです。

Microsoft のクラウド サービスでは、スケーラビリティとコンピューティング能力の適応性が非常に重視されています。昨年 11 月に米国デンバーで開催された SC19 スーパーコンピューティング展示会で、Microsoft と NVIDIA は共同で、Azure クラウド サービスをベースとしたスケーラブルな GPU アクセラレーション スーパーコンピューター NDv2 を発表しました。新しい Microsoft Azure NDv2 は、複雑な AI や高性能コンピューティング (HPC) アプリケーション向けに、数百の Nvidia Tensor Core GPU まで拡張できると考えられています。今年5月、マイクロソフトは、OpenAI専用にAzure上に新しいスーパーコンピューターを構築し、その計算能力は世界トップ5にランクされていると発表した。

TensorFlow は、Google Cloud の主力製品であり、エンドツーエンドのオープンソース機械学習プラットフォームと言えます。業界関係者の中には、TensorFlow が AI 時代のオペレーティング システムであると考える人もいます。 Google は、TensorFlow を使用して、ユーザーに Google の製品やサービスをさらに選んでもらうか、エコシステムを構築したいと考えています。 IBM の AI クラウド製品は、強化学習における長い歴史の恩恵を受けており、自動データ準備やアルゴリズム選択からさまざまな最適化指標まで、あらゆるものを提供できます。

AIとクラウドの深い統合

ガートナーのマジック・クアドラントでは、テンセントは最終候補に残った唯一の国内クラウドサービスプロバイダーです。 Gartner は SAP とともに、これらの企業を、特定の業界やアプローチで強みを発揮している、または特定のテクノロジー スタックと適切に統合されているサービス プロバイダーとして分類しています。

テンセントの海外市場での成功は、ゲーム、チャット、ビデオなどの中核事業にかかっている。国際舞台に進出したWeChatは、テンセントAIの最大の応用シーンの一つです。 WeChat AI は、音声認識、NLP、データマイニング、ML に取り組んでいます。音声テキスト変換サービスは、北京語、広東語、英語、チベット語、ウイグル語をサポートし、テキスト分析機能は中国語と英語の両方をサポートします。

ガートナーの評価基準では、ベンダーは2018年に北米、南米、ヨーロッパ、中東、アフリカ、アジア太平洋の少なくとも2つの地域で、クラウド AI 開発者サービスに少なくとも20社の新規有料エンタープライズ顧客を追加することが求められています。そのため、アリババと百度は除外された。

しかし、国内大手メーカーの野望は小さくない。

アリババは2019年9月に初のチップ「Hanguang 800」をリリースし、エッジクラウドチップのレイアウトが形になりつつある。クラウド上のAIトレーニングチップと端末上のAI推論チップがアリババの次の目標です。

昨年8月、百度とInspurは提携に合意した。 Baidu PaddlePaddleはInspur AI Stationと連携し、AIサーバー側のディープラーニング機能を強化し、クラウド+端末のフルカバレッジを実現します。

ガートナー社の最新の分散ストレージレポートによると、Inspur のストレージ製品の競争力は世界第 2 位であり、新しいクラウド コンピューティング モデルである分散クラウドも、ガートナー社のクラウド コンピューティング技術成熟度曲線に初めて加わりました。 「クラウド接続は、クラウドに対する当社の新たな理解です」と、Inspur Groupの上級副社長であり、Inspur Cloudの会長兼CEOであるXiao Xue氏は最近公に語った。 Xiao Xue 氏は、1 つのクラウドが徐々に分散型クラウドに置き換えられ、さまざまなシナリオ、モード、方法に基づいてサービスが提供されるようになると考えています。

Xiao Xue 氏は、将来的にはデータが製造プロセスに移行し、データ ガバナンス、データのオープン性、データ サービスなどの基本的な機能だけが含まれるようになると考えています。 AIを活用して多様で異質なデータをビジネスに必要なデータに整理し、「データレイク」に収集することで、最終的にはAIを活用して未来の世界に関する発見を出力することができます。 「クラウド＋データ＋AIの新たなオペレーターはビジネスフローを推進し、政府、企業、消費者を結びつけることができます。これは新たなインフラストラクチャが求める方向性でもあります。」シャオ・シュエは言った。

大手メーカーはAIとクラウドの融合に頻繁に取り組んでいますが、Ji Xinsu氏の見解では、国内のAIクラウドはまだ初期段階にあります。季新蘇氏は、主な理由は国内企業の全体的なクラウド移行率にあると考えている。実際、クラウド AI プラットフォームのエンタープライズ レベルのユーザーは世界中にそれほど多くなく、これは基本的に AI 技術自体の発展によって制限されています。

AIクラウドサービスプロバイダー間の競争が激化

季新蘇氏は、これらのクラウドサービスリーダーが提供するクラウドAIツールは、AI技術の発展にプラスの影響を与えていると指摘した。しかし、商業的な観点から見ると、AI技術がブレークスルーを達成できるかどうかも、クラウドAI開発ツール市場の拡大に影響を与える重要な要素となっています。さらに、現在クラウドでより成熟しているのは、音声認識、画像認識、テキスト認識などの具体的な AI です。より高レベルの汎用AIクラウドサービスはまだ主流になっていないため、本質的にAI技術の発展におけるボトルネックとなっています。

現在、世界規模での AI の発展は依然として感覚と知覚のレベルに限られていますが、汎用 AI は認知レベルに飛躍し、未解決の問題を解決する能力を持つはずであり、そのためにはより大きな計算能力とより強力な学習能力が必要です。香港科技大学のヤン・チアン教授はかつて、大規模な計算能力こそがAIの飛躍的進歩を達成する道であると公に述べたことがある。多くの学術専門家が、共通の問題を解決するために転移学習の手法を使用しようとし始めています。計算能力が十分に高ければ、転移学習をさまざまな分野に適応させることができます。中国工程院の院士である高文氏は、オープンソースがAIの飛躍的進歩の鍵であり、プライバシーやセキュリティの問題をあまり心配する必要はないと考えている。武術の練習と同じように、攻撃と防御を継続的に行うことによってのみ進歩することができます。

業界の専門家は、大規模なコンピューティング能力、効率的な学習、オープンソースが AI 技術の発展における重要な要素であり、これはクラウド サービス プロバイダーが同時に考慮する必要があるプラットフォーム機能のトレンドでもあるという点でコンセンサスに達しています。

ガートナー社のマジック・クアドラントでは、リーダー・クアドラントからわずか一歩のところにあるチャレンジャー・クアドラントが空席となっている。つまり、ガートナーの見解では、Amazon、Microsoft、Google、IBMのビッグ4に挑戦できるAIクラウドベンダーは存在しない。今後はAIクラウドサービス提供者後発企業間の競争がさらに激しくなるとも言える。結局のところ、AI テクノロジーにはまだまだ探求する余地が残っています。