クラウドの変化: クラウドとインテリジェンスの変化

気づいているかどうか分かりませんが、2019 年以降、パブリック クラウドは、決して静かではなかった数少ない市場の 1 つとなっています。

例えば、BAT はクラウド サービスの戦略的地位を継続的に向上させ、クラウドおよび関連テクノロジー市場における買収件数は増加し続け、さまざまな予想外のユーザーがクラウドに移行し始めました。一人の後にもう一人も現れた。いくつかのクラウド企業は、かなりの投資力、急速な製品技術の反復、そしてまったく新しいスローガンを示しました...

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しかし、消費者向けインターネット市場とは異なり、エンタープライズ サービスでは差別化がより重視されるようになりました。クラウドサービスに関しては、さまざまなメーカーが同時に競争しており、目まぐるしい状況にあるようです。クラウドサービス市場の盛り上がりと「矛盾」をどう理解するか？

現在、業界では、クラウド コンピューティング市場が引き続き加速している主な理由は、AI に代表されるインテリジェント テクノロジーがクラウド サービス環境に組み込まれていることであるという点で、基本的にコンセンサスに達しています。たとえば、AI の機能とテクノロジーを重視する 2 つのクラウド ベンダーである Google と Microsoft は、AWS の世界的な支配的地位を侵食しています。国内では、AIをセールスポイントとする「新星」である百度スマートクラウドと華為クラウドが急成長している。 Alibaba Cloud から Alibaba Cloud Intelligence への、また Baidu Cloud から Baidu Intelligent Cloud への名称変更は、この変化を別の角度から表す縮図です。

2016 年頃、多くのデータ機関が中国市場のクラウド ユーザーが枯渇し、クラウドの配当が消滅しつつあると予測していたことを覚えている方もいるかもしれません。フロスト＆サリバンが2019年上半期に発表した「中国パブリッククラウド市場調査レポート」によると、中国のパブリッククラウド市場規模は2023年に5256.5億元に達すると予想されており、2018年の市場規模531.3億元と比較すると、5年間で10倍の増加となる。クラウド配当の消滅から超高速成長まで、その核心的な変化は、2016～2017年に始まったAI応用の波である。

クラウドサービス市場はAIの導入により大きな変化を遂げています。次に、一連の記事でこの変更のさまざまな側面について説明します。今日は、まずはインテリジェンスとクラウドの組み合わせが、メインロジックからどう変わったのかを整理してみましょう。

クラウドはAIにとって理想的なコンテナ

市場の変化について説明する前に、まず技術的なロジックの変化についてお話ししましょう。

そのため、AI を企業に導入するにはクラウドベースにする必要があります。 AI の本質は、ベイズ統計に基づいたコンピューティング形式です。計算なので、計算能力に基づいて行われなければなりません。企業が AI コンピューティング能力を取得したい場合、方法はローカル ハードウェアかクラウドの 2 つしかありません。

しかし、ここで別の問題が発生します。今日の AI は、基本的にはディープラーニングに代表される第 3 世代の AI 技術です。このタイプのテクノロジーの基本モデルは、まずインテリジェント エージェントをトレーニングし、次にそれを推論して特定のシナリオに展開し、最後にそれを適用して結果を生成するというものです。

このプロセスの問題は、トレーニングから推論までの各ステップに必要な計算能力が大きく異なることです。トレーニングには多くの計算能力が必要であり、複雑です。一方、AI モデルは繰り返しテストする必要があり、テストごとに異なる計算能力が必要になります。 AIタスクがインターネットを基盤としたり、モデルを展開する端末数が急増したりすると、コンピューティングパワーの需要も短期間で拡大します。

これらの問題により、AI に必要な計算能力は、非常に柔軟性の高い特性を持つ必要があることが決定されます。私たちは子供を育てているのに、その子のために学校を一人で建てることはできないようなものです。学習が必要な AI では、プロセスごとに異なるコンピューティング パワーのサポートも必要になります。この観点から、クラウドは現実的な条件下での AI の理想的な配信方法になります。

このような例は現実にもよく見られます。これまで、AI トレーニング用の GPU プールを構築するには数十万、場合によっては数百万ドルの費用がかかりましたが、トレーニング後はハードウェアが役に立たなくなっていました。その場合、もちろん、クラウド コンピューティングのパワーを直接呼び出す方がよい選択となります。パブリッククラウドには欠点もありますが、他の一連のクラウドの利点と組み合わせると、大規模な AI 市場にとって理想的なコンテナとなります。

上記は、クラウドが AI の実装にどのように役立つかを示しています。逆に、AI の登場により、クラウド コンピューティングの基本的なルールも変化しました。

一連の変化が起こっている

パブリッククラウドは、配信方法に応じて主にIaaS、PaaS、SaaSの3種類に分けられることが知られています。世界的には SaaS が主流であり、クラウドの主な機能はさまざまなソフトウェア アプリケーションのフローを実行することです。国内市場では、IaaSが依然として60％以上を占めています。つまり、国内のクラウドサービスにおいては、依然としてインフラが主役を担っているのです。

これは、クラウドを使用するほとんどの中国企業の中心的な目標が、特定のアプリケーションを取得することではなく、サーバーの高額なコストを置き換えるために独自のネットワークビジネスをクラウドに移植することであることを示しています。この場合、パブリック クラウドはよりビジネス サポートの役割を果たします。その中でも、モバイルインターネットの恩恵を受けて誕生したゲーム、モバイルアプリケーション、電子商取引企業が主なものです。

AI テクノロジーがクラウド環境に組み込まれた後、最初に変化した中心的な問題は「誰がクラウドを使用するのか」でした。

AI の核となる機能は、非常に反復的で即時的な手作業を置き換えることです。例えば、セキュリティ、品質検査、商業運営と保守、さらにはインテリジェント製造、無人運転などがあるかもしれません。これらのビジネスのユーザーは、比較的「軽くてファッショナブルな」インターネット企業ではなく、都市管理、オフラインスーパーマーケット、工業および鉱業企業、大規模金融機関などの「重い企業」であることに気付くのは難しくありません。彼らの特徴は、ビジネスを支えるためにクラウドの特性を必要としないが、生産性を最適化し、いわゆる「品質と効率の向上」の目標を達成するためにAIを大いに必要とする点です。

AI の視聴者が変化し、クラウドの視聴者も変化しました。その後、市場行動、市場論理から購買需要に至るまで、一連の変化が起こる可能性があります。これが、現在クラウドサービス市場が再び活況を呈し、多額の資本、大手企業、開発者が集まり始めている根本的な理由です。

いくつか例を挙げると、産業企業がクラウドを通じて AI にアクセスする場合、まず必要となるのは、より厳格なセキュリティ保証です。しかし、クラウド サービスのコアなセールス ポイントを変えるのは、AI 機能への即時かつ低遅延のアクセスです。すると、産業企業は独自の技術人材の蓄えと情報技術基盤を欠いており、機能から運用・保守、オペレーティングシステムパッケージまで、大規模なソリューションの形で AI を購入することを好むことが推測されます。これにより、クラウド サービスの提供方法が変わります。生産設備とAIをつなげることで、さまざまな産業分野で連携が必要な一連の統合生産が実現し、クラウドサービスのビジネスモデルも変化する可能性があります。

こうした一連の変化により、エンタープライズ IT サービス、クラウド サービス、インテリジェント テクノロジーの統合と再構築が進み、市場の優位性は細分化と再編が進んでいます。これにより、一部の新しいクラウド プレーヤーも大きなチャンスを見出しました。

もちろん、今日ではクラウド + AI が産業市場の状況を変えつつありますが、それは依然としてサプライヤーの宣伝ロジックに基づいています。 AI テクノロジーを実際に市場に導入するには、まだ長い道のりが残っています。

「柔らかい雲は固くなる」

この一連の変化の始まりには、クラウド コンピューティング市場におけるいくつかの「常識」が書き換えられつつあることもわかります。クラウド サービスの変更を理解するには、いくつかの新しい基本ルールを認識する必要があるかもしれません。

まず、当初はハードウェア指向を主張していたクラウドベンダーが、現在では IoT ハードウェアに注目していることがわかるかもしれません。インターネット企業がこぞってクラウドに移行したとき、すべてを「ソフト」にしたクラウド コンピューティングが、今日では再び「ハード」になったと私たちは考えました。

この変化のきっかけは、AI が現実世界で機能するためには、マシン ビジョン、音声対話、センサー アレイなしではほぼ不可能であることです。これらの機能は実際のハードウェアに基づいて存在する必要があります。一方、AI 機能を生産シナリオに浸透させ、複雑な操作を高い即時性で完了させたい場合、最適化されたコンピューティング効率比を実現するために、エッジ側と端末側に一定レベルの推論コンピューティング能力が必要です。これには、クラウド内の AI コンピューティング能力とハードウェア上のコンピューティング能力を緊密に統合して全体を形成する必要があります。典型的な例としては、スマート交通における信号制御が挙げられます。理想的な処理効果を実現するには、信号機を専用カメラ、ローカル処理ハードウェア、クラウド システムと統合する必要があります。

クラウドと端末ハードウェアの組み合わせは明らかにネットワークに依存する必要があり、それがモノのインターネットがますます言及される理由です。これらの変化により、クラウド + AI、そして IoT + が生まれました。歴史的に見ると、サーバーの時代はエンドツーネットワークからクラウドコンピューティングの時代ではクラウドツーネットワークへと進化し、AIの時代ではクラウド-ネットワーク-エンドという新たな構造になります。

これにより、クラウドベンダーは自ら革新を迫られ、産業サービス市場も新たな機会を発見できるようになりました。

ソリューション指向の提供、市場の再定義

クラウド コンピューティング市場に注目している友人は、過去 1 年間のクラウド コンピューティングのニュースで頻繁に言及されているもう 1 つのキーワード「統合」を覚えておく必要があります。

実際のところ、統合は新しい概念ではありません。これまで、IT 業界では統合の重要性が強調されてきました。クラウド サービス市場でこれについて言及する必要がある理由は、ビジネス配信モデルが変化しているからです。

大規模な政府および企業のクラウド移行、および AI + IoT の複合的なニーズに基づいてクラウドに移行する企業は、クラウド コンピューティング市場における 2 つの補完的なトレンドです。これらすべての傾向は同じ変化を示しています。つまり、クラウド サービスをこれらの新規のヘビー ユーザーに提供する際には、クラウド容量、API、有料ソフトウェアだけではなく、システム プロジェクト全体を提供する必要があるということです。

AI の需要が高まり続け、企業が AI を活用した自動製造、自律運転、大規模な品質検査システム、マルチプロセス AI アプリケーションを深く適用する必要性が増すにつれて、この傾向はさらに深まっていくでしょう。中小企業の単一の高速配信は、ソリューションベースの配信、長期的な更新と運用を伴う大規模プロジェクトへと変わり始めています。

パブリッククラウド + プライベート AI に対する新たな需要は、クラウド コンピューティング市場と IT 市場のビジネス モデルと市場行動ロジックの新たな統合と融合をもたらすでしょう。クラウド コンピューティングの変化の核心はビジネスと市場の革新であるため、重要なポイントは、新しい配信モデルに誰がより適応できるかにあります。

これまで、クラウド コンピューティング市場では、IaaS、PaaS、SaaS の間で議論が交わされてきました。この議論の起源は、クラウド コンピューティング配信モデルがどのように生まれたかです。しかし、AI と IoT の推進により、エンドサイドに重点を置いた Light Cloud の新たな配信需要が新たな市場構造をもたらす可能性があり、新しいクラウド サービス モデルが生まれつつあります。

現在、クラウド コンピューティング市場は、より複雑な産業チェーン関係を生み出すと考えられます。クラウドコンピューティング市場は、オンデマンド提供からオンデマンド購入へと移行します。同時に、クラウド市場ではハードウェア機能、オフラインサービス機能、アルゴリズム開発機能が重要になります。これにより、クラウド コンピューティング革命のもう 1 つの重要なポイントであるエコシステムの急速な成長が明らかになります。

生態学的開花

大規模な工場がパブリック クラウドを通じて一連のインテリジェント変換サービスを購入することを決定した場合、何を購入したいと考えるのでしょうか。

これらには、システム、コンピューティング能力、フレームワーク、固有のアルゴリズム モデル、一連の独立した開発要件、エッジで必要な大量のコンピューティング能力ハードウェア、センサー ハードウェア、展開環境ハードウェアなどが含まれる場合があります。

言うまでもなく、パブリック クラウド プロバイダーがこれらすべてを独力で実行できるわけではありません。しかし、需要は確かにあるので、私たちは何をすべきでしょうか?その答えは、クラウドと AI を組み合わせるには、クラウド サービス プロバイダーがエコロジカル スーパーマーケットに変身する必要があるということです。

今年に入ってから、世界のクラウドサービス市場では買収の動きが活発化していることがわかります。たとえば、Microsoft による Github の買収は騒動を引き起こしましたが、その産業的目的は、開発エコシステムを自社のシステム内にさらに密接に固定することであったことは間違いありません。

もともと単一の機能しか持たなかったクラウドベンダーは、将来的に要求がより複雑化する傾向をすでに見ており、投資や買収を通じて基本機能を拡張することが最初のステップとなっています。もちろん、買収は長期的な問題に対する解決策ではありません。クラウドの長期戦略は、クラウド自身のシステム内でエコロジカルな開花を実現することです。そして、最初の目的地は多くの場合、AI 開発者の台頭です。

本質的に、AI は多対多のビジネスです。多数のユーザーの複雑なニーズを満たすために、多数のさまざまな開発者がいます。クラウド サービスは AI にとって唯一の手段であるため、理想的にはインターフェースとして機能する必要があります。顧客数が多いため、開発者を惹きつけています。優れた開発エコシステムに基づいて、より多くの顧客が参加します。同時に、AI以外にも中国のSaaSにはまだまだ発展の余地があり、クラウドベンダーのエコシステム構築自体もまだまだ終わっていない。

もちろん、生態系の繁栄という理想的な状態を達成するには、まだ長い道のりが残っています。開発者の権限強化とサポートは、これまでも、そしてこれからも、クラウド サービス市場の主なテーマであり続けるでしょう。その中で、3 つのタスクは比較的重要であり、クラウド サービス市場における競争ポイントとなる可能性があります。

1. 開発者コミュニティとツールの構築により、開発者が純粋なテクノロジーを統合する必要性が高まります。
2. 優れた利益分配ポリシーと市場の効率性により、開発者はエコシステムから利益を得て、ユーザーと良好な関係を築くことができます。今年、数多くの AI 市場が設立され、AI 開発者支援プログラムが増加したことは、この傾向を予測したものといえます。
3. 複数の技術的変数を使用して開発者の結束を強化します。クラウドが AI のインキュベーターであるなら、5G は AI のアクセラレーターです。 5G、IoT、インテリジェントデータ処理などの新技術の習得と統合が、次世代のクラウドサービス市場の鍵となるでしょう。

ここで注意が必要な問題があります。開発者というと、ほとんどの人はおそらく、T シャツを着て、黒縁の眼鏡をかけ、バックパックを背負ったオタクを思い浮かべるでしょう。もちろん、個人や小規模チームの開発者は非常に重要ですが、開発者には大規模なサプライチェーン企業、ハードウェア企業、ソフトウェア サービス プロバイダーも含まれます。クラウド + AI エコシステムの開花は、本質的には新たな生産関係の構築です。

上記のキーワードを理解した後、次に必要なのは、これらの「新しい常識」を使用して、クラウド コンピューティング市場の具体的な変化を観察することです。