アントグループ、中国製チップでAIコストを20%削減：米国テクノロジー業界への影響

アリババの共同創業者で慈善家のジャック・マー氏が率いるアント・グループは、中国製半導体の導入によりAIモデルのトレーニング技術において飛躍的な進歩を遂げたと報じられている。これにより、コンピューティングコストを20%削減できる可能性がある。ブルームバーグによると、杭州に拠点を置くアント・グループは、アリババとファーウェイの中国製半導体を使用し、Mixture of Experts（MoE）機械学習アプローチを用いてモデルをトレーニングした。このアプローチにより、モデルのトレーニングにかかる​​コンピューティングリソースを大幅に削減できる。

MoEの訓練では、中国製と米国製の半導体を組み合わせることで、NVIDIAのような大手シングルチップサプライヤーへの依存を抑えながら、コンピューティングコストを削減しています。事情に詳しい関係者によると、アント・グループはNVIDIA H800チップを使用した場合と同等の成果を達成したとのことですが、情報はまだ公表されていないため匿名を条件としています。

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輸出規制の中でNVIDIAからの撤退

アントグループは依然としてNVIDIAチップを使用していますが、最新のMoEモデルでは代替半導体への依存度を高めています。この変化は、米中企業間のAI競争における同社の立場を示すものであり、中国の開発者が米国企業にのみ依存することなくモデルを開発できることを示しています。これは、AI開発に不可欠な最先端ハードウェアへの中国のアクセスを制限するという米国の取り組みの一環として、H800チップが現在米国の輸出規制の対象となっていることを考えると、特に重要です。

アント・グループは最近、自社のモデルが社内ベンチマークテストにおいてMetaのモデルを上回る性能を示したことがあるとする研究論文を発表しました。また、同社は自社のモデル戦略によって推論（リアルタイムAIサービスを提供するプロセス）のコストを削減し、高度な機能をより手頃な価格で提供できる可能性も示唆しています。もしこれが事実であれば、アント・グループの費用対効果の高い学習手法は、中国の人工知能開発戦略において重要なマイルストーンとなる可能性があります。

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ライバルのスタートアップ企業と業界全体への影響

この取り組みはアント・グループだけにとどまりません。中国のスタートアップ企業DeepSeekは今年初めにR1 AIモデルをリリースし、強力なAIモデルをより低コストで学習できるという考え方への機運の高まりに貢献しました。アント・グループはまた、LingモデルであるLing-LiteとLing-Plusをオープンソース化し、アジア太平洋地域におけるAI開発をさらに促進しています。

MoEモデルは、AIトレーニングにおいて急速に好まれるアプローチになりつつあります。この手法は、タスクをより小さなデータセットに分割することで、パフォーマンスと効率を最適化します。Ant Groupのコスト重視のトレーニング手法は、開発者が高性能で高品質なチップに依存することを軽減し、AIへのアクセスを拡大するのに役立つ可能性があります。

コスト削減戦略への関心が高まっているにもかかわらず、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOは先週開催された同社のGTCカンファレンスで反論した。フアン氏は、収益最大化を目指す企業は、より安価なチップではなく、より高性能なチップを必要とすると主張し、AIインフラの未来は価格ではなく性能にあることを示唆した。

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• https://www.techrepublic.com/article/eu-ai-act-regulation/
• https://www.techrepublic.com/resource-library/downloads/power-availability-ai/
• https://flipboard.com/@techrepublic/artificial-intelligence-1n8obqf6z