算力はAIの電源のようなものであり、それがなければ最先端のモデルも実現できません。近年、AIのパラメータ規模が急激に拡大する中、従来の集中型算力アーキテクチャはますます厳しい状況に直面しています——コストは非常に高く、拡張性も追いつかず、機械のアイドリングや無駄も深刻です。

注目すべきアイデアは、世界中の閑散としたGPUをネットワークに結びつけ、アルゴリズムによって自動的にタスクを割り当てることです。この分散型の算力プールは、従来の集中型方案と比べて明らかに優れており——トレーニングや推論のコストを大幅に削減でき、算力の供給もより柔軟になり、突発的な需要のピークにも対応しやすくなります。映像レンダリングや3Dモデリングのような算力を多く必要とする作業、またAIモデルのトレーニングやリアルタイム推論のような高頻度の需要も、このネットワークから強力な支援を受けることができます。

実際の事例として参考になるのは、瑞云と華為クラウドが協力したAIレンダリング加速方案です。分散型算力とAI最適化を組み合わせることで、レンダリング効率を40%以上向上させました。このアイデアは、非中央集権型の算力エコシステムの中でますます広く採用されています。

今後、AI産業の規模は8600億ドルに達しようとしており、算力の需要ギャップはさらに拡大する見込みです。分散型のモデルは、非中央集権的な統合を通じて、一方で算力の需給の不均衡という難題を解決し、もう一方で算力を真の取引可能な、構成可能な生産要素に変えます。これにより、大企業も小規模なチームの開発者も、より低コストで必要な計算資源を獲得できる機会が生まれます。