【機械学習・深層学習・マシンラーニング・ディープラーニング】GPUコンピューティング市場は確実に存在するが市場と言えるほど大きくなっていない件


RettyはAI基盤をアキバで調達という記事を読んでみて思ったことをなんとなく書いてみる。なお本件は個人の感想であり所属会社とは一切関係ないということをご了承いただきたい。

これはまだAI用のGPUクラスタが「価格以外の要件が存在しない」ということなんじゃないかと。GPUクラスタが5台で済んでるうちはまぁわかるけど、これが50台、500台となったら、普通のオフィスには置けない。スパコンが速いのは1台1台の処理性能ではなく、クラスタ間の通信をメチャメチャ速くすることで性能を出しているとか。これをオンプレでやるなら当然お高いネットワーク機器がいる。速くなければいけないのだから高い。サーバの台数が増えれば当然ネットワーク機器の台数も増える。こういう状況になってはじめて、「所有から利用へ」ということになっていくんじゃないだろうか。

つまり今はGPUクラスタの需要が小さすぎて、データセンターに置くとかクラウドで使うとかいうことのアドバンテージが働いていないんじゃないか。自作で5台、可用性も考慮する必要ない規模であれば、そりゃオンプレのほうが初期費用抑えられるしイイよねってなる。

今、GPUクラスタの市場を支えているのは、すでに規模も可用性も求められている程度にはビジネスとして成り立っているAIビジネスをやっている会社さんである。

まぁ実際こういう状況はかつて来た道である。

すでにホスティングどころかクラウドも当たり前になっていた時代に、某創作系SNSの会社さんは自社のサーバルームのオンプレでやっていた。創業当初からそうやっていたのが、とうとう拡張の限界に到達して某社のデータセンタにお引っ越しされたそうだが、要するに「データセンターにGPUクラスタを置かなければいけないくらいのビジネス規模」「データセンターにGPUクラスタを置かなければいけないくらいに求められる可用性」あたりが浸透していかないと、データセンタ事業者・クラウド事業者はビジネスになんないんである。

今は本当に初期投資額だけでしか見られていない。規模や拡張性や可用性がもっともっと重要な位置を占めていかないとビジネスとして成り立たない。ただしそういうビジネスをしている会社さんはすでにいるし、実際今後増えていく。その時までにプレイヤーとして生き残っていられるかで勝負が決まるんじゃなかろうか。残存者利益ってやつね。

ここまでは法人向けの話。個人的には、今のVPSくらいの値段でGPUサーバが使えるようになったらいいのにと思っている。今、機械学習・深層学習やりたいという学生さんや若手エンジニアは多い。だけど今は20万円くらい出してGPUサーバを買わなきゃいけない。これが月々数千円、陳腐化したら借り換えもできるとなったらどうだろう?20万円最初にポーンと出さなければいけなかったものが1万円くらいで始められるようになったら、開拓できる市場は大きいんじゃないだろうか。それくらい学習用GPUサーバの潜在需要は大きいと感じている。

くれぐれも言っておくが、私はこれ関係の仕事を一切していないので、あんまりいちゃもんつけないでほしい。というか、いちゃもんつけるな。いちゃもんつけるくらいなら自分のブログに書いてください。あ、ここのURL貼らないでね。