◎本紙記者 崔爽
先日、北京知普華章科技有限公司は、公式WeChatアカウントを通じて、GLMコーディングプランの限定販売に関するお知らせを発表しました。お知らせによると、GLM-4.7シリーズの発売に伴い、ユーザー数が急増し、一時的にコンピューティングリソースが不足しているとのことです。
これは、AI業界におけるコンピューティングパワー不足の縮図です。アルゴリズムの飛躍的進歩と、GPTやDeepSeekといった大規模モデルの普及により、コンピューティングパワーの需要は急増しています。データによると、中国のAIチップ市場規模は2028年に1兆元を超え、世界市場の約30%を占めると予想されています。この巨大な市場需要に直面し、高品質なAIコンピューティングパワーを自立的かつ制御可能に供給することは、中国が人工知能（AI）産業のアプリケーションにおける主導権を握り、様々な産業を包括的に強化するための前提条件となっています。
コンピューティングパワーの格差はどこから来るのか？国内のAIコンピューティングパワーは、このボトルネックをいかに打破できるのか？記者はこの問題について専門家にインタビューした。
最初の質問：現在、業界全体でコンピューティングパワーの格差はあるのか？
「現在、コンピューティングパワーの需給バランスは世界的にも国内的にも依然として顕著ですが、特に中国ではその格差が深刻です」と、綜源科技の創業者兼会長兼CEOである趙立東氏は1月22日、科技日報に語った。
インテリジェントコンピューティングパワーとは、人工知能（AI）などのタスクの計算ニーズを支えるコンピューティング能力であり、AI業界における「水と電気」と言える。
現在、AIコンピューティングパワーの世界では、外資系メーカーが依然として業界標準の設定者であり、業界リーダーの地位を占めている。ハードウェア性能とソフトウェアエコシステムにおいては、国内メーカーを程度の差こそあれリードしている。業界関係者によると、2024年には外資系メーカーが中国のAIチップ市場シェアの約70%を占め、中国に大きな自給自足の格差が生じるという。この自給自足の問題は、特に大規模モデルの学習分野で顕著であり、我が国のAI産業の発展に一定の制約をもたらしています。
しかしながら、国内のAIコンピューティング能力は過去2年間、継続的に飛躍的な進歩を遂げています。コンサルティング会社モルガン・スタンレーが2025年に発表した調査レポートによると、中国のAI GPUの自給自足率は、2020年の10%未満から2024年には約34%に増加し、2027年には約82%に上昇すると予想されています。この傾向の下、コンピューティング能力産業の発展は、単一ハードウェア性能の追い上げから、より実用的で効率的なシステムレベルのイノベーションへと移行しています。
2つ目の質問：コンピューティング能力リソースの需給不均衡はどのようにして生じたのでしょうか？
現在、我が国のコンピューティング能力リソースの供給は、複数の制約に直面しています。ハイエンドチップの輸入が制限されており、国産GPUチップは、絶対的な演算性能、エネルギー効率、製造プロセスにおいて、依然として国際的な主力製品に遅れをとっています。技術革新力も不十分で、例えば、チップ設計ツールや基盤となるアルゴリズムフレームワークは、国際的な先進レベルと比べて依然として格差が存在します。
同時に、我が国のコンピューティングリソースは分散化しています。異なるサービスプロバイダーのコンピューティングリソースのインターフェースやプロトコルは統一されておらず、地域や組織をまたいでコンピューティングリソースをスケジューリングする能力も脆弱であるため、コンピューティングリソースの利用率が低くなっています。さらに、産業発展のための制度環境も依然として改善の余地があり、データの所有権、利用、取引に関するルールの精緻化が求められ、企業の標準規格やコンプライアンスに関する課題もますます顕著になっています。
一方、人工知能（AI）は様々な産業で急速に導入されており、コンピューティングリソースの需要が急増しています。現在、全国で1万3000件以上のコンピューティングパワー応用プロジェクトが実施され、製造、金融、運輸、医療、教育といった主要産業を網羅する様々なレベルのスマートファクトリーが3万以上建設されています。趙立東氏は、「我が国における人工知能の応用が加速するにつれ、コンピューティングパワーの需要は爆発的に増加し続け、コンピューティングパワーの供給不足の問題はより深刻化するだろう」と述べました。さらに、大規模モデル技術の成熟とオープンソースの普及により、コンピューティングパワー応用のハードルはさらに下がり、コンピューティングパワーの供給確保が不可欠になっていると付け加えました。
第三の問い：コンピューティングパワーのボトルネックをいかにして継続的に打破するか？
趙立東氏によると、この問題解決の核心は、国内のコンピューティングパワーの潜在能力を最大限に引き出すことにあります。まず、国内の既存のコンピューティングパワー資源を最大限に活用し、その応用と推進を積極的に支援する必要があります。一方で、国内のチップサプライチェーンの構築を加速し、技術導入と能力向上を促進する必要があります。
近年、国家発展改革委員会、工業情報化部などの部門は、コンピューティングパワー開発政策を積極的に展開し、インテリジェントコンピューティングパワーの最適な構築レイアウトを推進し、サービスレベルを向上させ、インテリジェントコンピューティングパワーの需給問題を解決してきました。最新のデータによると、中国企業は複数のAIチップ製品をリリースしています。コンピューティングインフラの面では、数万基のGPUを搭載した42のインテリジェントコンピューティングクラスターが構築され、1590EFLOPSを超えるインテリジェントコンピューティングパワーを達成し、世界トップクラスとなっています。
浙江大学光華法学院の程楽教授は、コンピューティング効率の低さが広く蔓延しており、一部のインテリジェントコンピューティングセンターではGPUの実際の利用率が低く、リソースの無駄遣いや需給の不均衡につながっていると指摘しました。今後は、コンピューティングパワーの利用率、タスク完了効率、エネルギー消費量あたりの出力といった実際のパフォーマンス指標をさらに向上させ、業界を洗練された効率競争へと導く必要があります。
Shishi Technologyの共同創業者兼副社長であるMao Yunhang氏も、より洗練されたスケジューリング、リソースプーリング、柔軟な展開を通じて、既存のコンピューティングパワーを最大限に活用する必要があると述べています。
趙立東氏は、「国内のコンピューティングパワーのエコシステムは強固な基盤を有していますが、業界チェーンを構成するすべての関係者、特にコンピューティングパワープロバイダー、モデルプロバイダー、アプリケーションプロバイダー間の協働的なイノベーションが不可欠です」と述べています。さらに、モデル、アプリケーション、そしてコンピューティングパワーが深く統合され、国内のコンピューティングパワーがトレーニングから推論までの全プロセスを段階的にサポートすることで初めて、世界的な人工知能競争において真の主導権を握り、人工知能産業の着実かつ長期的な発展のための「バラスト」を得ることができると付け加えました。
（編集者：王万英）
出典：China Economic Net
出典: 元記事を読む
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