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AI アプリケーションを正常に実装するには、コンピューティング能力の不足がすべての人にとって最初のハードルとなります。 国内のチップ設計会社である Suiyuan Technology は、設立当初にこの大きな問題に直面しました。 幸いなことに、クラウドに移行することで、検証とベンチマークテストの効率が2 週間から 30 分に短縮され、十分な計算能力によってチップ開発が加速されました。 △Suiyuan Technology副社長、Ren Shufeng氏 現在、クラウド + AI インフラストラクチャは、企業のインテリジェント変革の重要なサポートとなっています。 生成 AI などのテクノロジーの推進により、インターネット業界はクラウド + AI アプリケーションの先駆者として新たな成長ポイントを見出しました。 これは具体的にどのように達成されたのでしょうか? 9月6日、テンセントデジタルエコシステムカンファレンスの「インターネットAIアプリケーション特別セッション」が深センで開幕し、会場には大勢の人が詰めかけた…（上空には台風カプリコーンが覆っていた）。 会議全体を通して、実用的かつ実践的な情報を提供することに焦点が当てられました。例えば、
さっそく、重要なポイントをお伝えします。 彼らは、変革とアップグレードのために AI を活用することについて意見を持っています。会議では、次のような基本的な合意が得られました。 技術的ソリューションの選択は、AI アプリケーションの効率に影響します。 現在までに、次の 3 つの技術的道筋がトレンドとして浮上しています。
説明のために、Tencent Cloud の副社長であるXu Huabin氏の言葉を引用しましょう。
そこで疑問になるのが、さまざまな業界や企業はそれぞれの状況に応じてどのように選択を行うべきかということです。 それでは、代表的なプレイヤーを何人か招いてケーススタディを共有してもらいましょう。 ユーザーは AIGC コンテンツをクリックする可能性が高くなります。消費者部門に重点を置く企業として、Worthbuy Technology は興味深い統計を共有しました。 最新の社内テストでは、AIGC を通じて制作されたコンテンツは、ユーザーが作成したコンテンツよりも103%高いクリックスルー率を達成しました。 同社のCTOである王雲鋒氏は、人々は一般的にAI生成コンテンツを好まない（誤情報への懸念のため）と認めたが、現在、このクリック率は古い印象を打ち破った。 なぜ？ この理由を検討するにあたり、王雲鋒氏はまず知徳舞氏のAIに対する異なる理解を共有した。 AI は単なるテクノロジーではなく、エコシステムでもあります。 彼の言葉によれば、AI が純粋にテクノロジーである場合、AI の適用は単に一般的なモデルを使用することを意味する可能性がありますが、実際には、AI は生産性だけに関するものではなく、多くの場合、生産プロセスを再形成します。 消費者分野の AI エコシステムに関しては、金融やヘルスケアなどの分野とは異なる明確な特徴が 1 つあります。 消費の領域では、経験は知識をはるかに上回ります。 言い換えれば、モデルのトレーニングに利用できる特定の知識が大量にある金融やヘルスケアなどの分野とは異なり、ユーザーの消費は主に経験に依存し、高度にパーソナライズされています。 要約すると、消費者部門の主な特徴は次のとおりです。
こうすることで、業界の特性も明らかになってきます。 そこで、AIGC コンテンツが徐々に人気を集めている理由が正式に明らかになりました。 AIがユーザーの宿題をより一層支援できるようにします。 Worthbuy は、以前は多くの調査を必要とした問題をユーザーが解決できるよう AI を活用することで、AI によるコンテンツの単純な生成に比べて、クリックスルー率、読書効率、読書時間が大幅に向上することを発見しました。 具体的には、Zhidebuy のアプローチはAI ソリューションを立ち上げることである。 これには、1つの「Worth Buying Consumption Model」（自社開発の13B消費モデル）、2つの主要データベース「Product Library」と「Content Library」、3つのアプリケーション構築フレームワーク「AIUC分析エンジン」、「AIGC生成エンジン」、「AGENTスケジューリングエンジン」、およびターゲットを絞ったAIソリューションを提供する4種類のアプリケーションAI戦略が含まれています。 このアプローチでは、クラウドの導入がWorthbuy の戦略の鍵となります。
チップの設計はクラウド上で実行できるようになりました。国内のAIコンピューティングパワーの先駆者として、Suiyuan Technologyの副社長であるRen Shufeng氏は、壇上に上がるとすぐに、同社が初期段階に直面した問題点を振り返りました。 チップ設計のスタートアップ企業にとって、ピーク時のコンピューティング電力供給を確保することは常に課題でした。 同氏によれば、チップ設計プロジェクトの研究開発サイクルは約 1 ～ 2 年で、コンピューティング能力に対する需要はピークと谷を伴い、時々刻々と変化します。 実際には、企業は通常、2 ～ 3 か月以内に非常に複雑で要求の厳しいシミュレーションと計算を実行することに集中します。 同時に、チップ設計は IP やコードを書くだけだと思われがちですが、実際にはチップ会社はデータセンターを構築し、サーバーを購入し、サーバーを管理する必要もあります。 そこで疑問が生じます。当時の本来の綏遠はどうだったのでしょうか? 拡張の需要を満たすには、会社がサーバーを購入する必要があり、エンジニアが計算能力を待つプロセスが必要です。さらに、データセンター全体の構築は非常に複雑なプロジェクトです。 その結果、数千万ドルの IT 支出が行われていますが、コンピューティング能力が不十分なため、エンジニアは依然として物理的な拡張とコンピューティング能力の確保を待たなければなりません。 その後の解決策はクラウドに移行することでした。 任樹鋒氏によると、クラウドベースのチップ設計は業界ではまだ比較的一般的ではなく、主な理由は関連データが機密性が高いためです。 これに対応して、Suiyuan Technology は Tencent Cloud と連携し、ローカルとクラウドベースのソリューションを組み合わせた新しいストレージとコンピューティングの分離アーキテクチャを開発しました。 結果的には、Tencent Cloud を通じて Suiyuan のピークコンピューティング電力供給を確保することで、Suiyuan の検証とベンチマークテストの効率が2 週間の環境準備から 30 分に短縮され、ジョブの同時実行性が 100% 向上し、シミュレーションサイクルが 30% 短縮されました。 アニメーションのレンダリングがよりスムーズになります。テクノロジーとはあまり関係がないように思えるエンターテインメント業界では、Maoyan Entertainmentの副社長であるXu Xiao氏が業界の問題点も明らかにした。 アニメーション映画を制作する場合、特に都市をまたいだ共同作業で数十から数百テラバイトに及ぶデータ量を扱う場合、従来のネットワークでは転送速度が非常に遅くなります。 典型的なアニメーション プロジェクトのサービス会社とスタッフは全国に分散している可能性があり、異なるプロジェクト ファイルの収集と統一されたレンダリングが必要になることに注意してください。 通常、 USBフラッシュドライブやハードディスクドライブを相互に送るには、速達便を利用するしかありません。都市間の転送には少なくとも1日、省間の転送には2日かかり、国境を越えた共同作業には10日以上かかることもあります。 テストを経て、Maoyan は Tencent Cloud のデータ転送およびデータ保存のセキュリティ機能に基づいてレンダリング プラットフォームを構築しました。 すべての従業員はリモート デスクトップ経由でクラスターにログインでき、一般的に使用される業務ソフトウェアがクラスターにインストールされました。 この方法により、作業者はクラスター内でリモートでコンテンツを作成できるため、素材の交換やダウンロードの必要性がなくなるだけでなく、著作権者の保護も強化されます。 この大きな問題を解決したら、AI を使用してモデリングできるようになります... さらに、Maoyan の AI 変革の道筋について、Xu Xiao 氏は会議で次のように明らかにしました。 当社にはインフラ構築能力が不足しており、一部の垂直モデルしか作成できません。 彼は興行収入予測のシナリオを共有することに焦点を当てました。現在、Maoyan は個々の映画の特徴と同期間の市場全体のパフォーマンスに基づいて興行収入を予測することができます。 これは、Tencent Cloud上に構築されたビッグデータプラットフォームを活用しています。具体的には、以下のものが含まれます。
データによれば、このプラットフォームは1 日あたり 30,000 件を超えるオフライン データ ウェアハウス スケジューリング タスクを安定して実行でき、コア タスクの実行効率が 20% 向上します。 他に注目すべき点はありますか?実際、このカンファレンスでは、SaaS、エンターテインメント、ソーシャルネットワーキング、マーケティング、eコマース、採用など、AIの応用シナリオが複数紹介されました。Kingdee Cloud、Quwan Technology、Zhipu、Liepin、Kuaizi Technologyといった企業が、それぞれの知見を共有しました。 スペースの制限により、ゲストの意見の一部のみを以下に掲載します。 LLM分野のリーダーとして、Zhipu EnterpriseのビジネステクノロジーセンターゼネラルマネージャーであるChai Siyuan氏は次のように述べています。 大規模モデルを真に企業の生産性に変えるには、考慮する価値のあることがいくつかあります。 具体的には、企業は優れた基礎モデルを選択する必要があり、理想的には、社内に（モデルとビジネスの価値を理解している）ビジネス パートナーもいる必要があります。 さらに重要なのは、全員が AI の使用に参加できるようにすることです。 本当に優れたアプリケーションは、依然としてビジネス シナリオ内のネイティブ アプリケーションに基づいており、これらのアプリケーションのイノベーションは、間違いなく組織内のボトムアップ要素から生まれます。 データ資産が蓄積され、収益化されるにつれて、企業は独自の競争上の優位性を築くことができます。 今日、私たちが知識を大規模モデルに適用するにつれて、このシナリオをより深く探求するにつれて、誰もが行ってきたすべての命令エンジニアリングと SRT コンテンツは、大規模モデルのこの時代における企業のデータ資産またはデータ障壁になります。 最後に、ビジネスシナリオがあります。初期段階では、大規模なモデルを既存のワークフローに組み込むのが適切かもしれません。長期的には、企業は新しいシナリオやビジネスモデルを見つけ、モデルの機能を活用する必要があります。 さらに、Quwan のテクニカルサポート責任者であるLiu Yadan 氏は次のように述べています。 AI 対応ツールを使用する際に答えるべき 3 つの質問。 詳しく説明するために、劉ヤダン氏はまず、AI 変革にはROI を考慮する必要があることを全員に思い出させました。つまり、「AI 変革にいくら費やしてもよいですか。どのような結果を達成したいですか。」ということです。 次に、出発点を見つける必要があります。彼によると： 私たちは効率を3〜5倍向上させるものにのみ投資します。 彼はまた、顧客に破壊的な製品を提供した過去の経験から学んだ教訓を共有しました。 エントリ ポイントでは、既存のプロセスを変更しないでください。 最後に、Tencent Hunyuan のシニア AI 戦略プロダクト マネージャーであるZhang Hanze 氏が、 AI ロールの構築方法を共有しました。 彼らが制作したAIキャラクター「Chang Xiang Si」は成功を収め、「Chang Xiang Si」AIキャラクターのセリフの総人気は3億7000万を超え、単一のキャラクター「Xiang Liu」の人気は2億を超えました。 重要な点は、純粋プロンプト法、RAG 法、エージェント法など、さまざまなトレーニング方法で遭遇した落とし穴を彼が詳しく説明したことです。 そして最後に、ソーヴィニヨン・ブランに使われている手法がまとめられました。 Tencent Cloud: 企業がコアビジネスに集中できるようにご存知のとおり、これらの企業はすべて、AI 変革とアップグレードにTencent Cloud を使用しています。 Tencent Cloud は、21 のリージョンを網羅し、58 のアベイラビリティゾーンを運用し、世界中で 100 万台以上のサーバー、世界中で 3,200 台以上の加速ノード、200Tbps の帯域幅予約を擁する広範なグローバル インフラストラクチャを備えていると理解されています。 Tencent Cloud は、強力なパブリック クラウド機能と分散型クラウド戦略により、さまざまな業界のデジタル変革を一貫して推進してきました。 現在までに、Tencent Cloud AI 製品は400 社を超える大手インターネット企業に導入され、 12 万人を超えるインターネット顧客にサービスを提供しています。 AI アプリケーションの実装の課題から始め、Tencent Cloud のインダストリー アーキテクチャ担当副ディレクターの Qiu Hao 氏が、 Tencent Cloud のフルスタック AI ソリューションについて説明しました。 本セクションでは、Tencent Cloudのコンピューティング、ストレージ、ネットワーク、ワンストップAI開発プラットフォームTencent Cloud TI-ONE、そしてクラウドネイティブ製品について詳しく説明し、インフラストラクチャ層、モデル層、モデル加速層、機械学習プラットフォーム層、アプリケーションプラットフォーム層、ビジネスアプリケーション層を網羅しています。また、AIアプリケーション開発の各段階における具体的なソリューションも提供します。 具体的には、Tencent Cloud は次のすぐに使用できる製品を提供します。
つまり、Tencent Cloud の役割は、企業がコアビジネスにさらに集中できるようにする、という一言でまとめることができます。 Zhidemai TechnologyのWang Yunfeng氏の言葉を借りると、 企業が直面する不確実性は消えることはありませんが、専門家によって解決することができます。 ちなみに、カンファレンスのちょうど1日前に、テンセント・フンユアンは新世代のフラッグシップモデルとして、最新のターボ大型モデルを発表しました。 前世代のHunyuan Proと比較すると、推論性能は100％以上向上し、コストは50％削減され、その効果はGPT-4oに匹敵します。 さらに、新しいモデルは、ロールプレイング、コード生成 FunctionCall、および Tencent エコシステムとの統合をサポートする新しくリリースされた AI 検索ネットワーキング機能もサポートします。 ちなみに、今回ターボモデルも価格が50％引き下げられました。 |
大規模なモデルを開発していないインターネット企業が、AI 変革エクスペリエンスの第一波の先駆者となっています。
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