人工知能開発という競争の激しい分野において、最先端の半導体技術へのアクセスは、しばしばイノベーションのペースを左右します。中国のテクノロジー大手にとって、このアクセスは地政学的な緊張と米国によって課された厳しい輸出規制によって、ますます複雑になっています。この困難な状況の中で、Alibaba系列のフィンテック大手であるAnt Groupは、独自の道を切り開いています。同社は、米国と国内のサプライヤーから調達した異種の半導体を戦略的に展開し、AIへの野心を推進しています。特に、洗練されたAIモデルのトレーニング効率とコスト効果を高めることに焦点を当てています。
この計算されたアプローチは、単なる技術的な回避策以上のものであり、基本的な戦略的適応を表しています。国産の代替品を含む様々なメーカーのチップを意図的に統合することで、Ant Groupはサプライチェーンの混乱に関連するリスクを軽減し、特定のベンダー、特に国際貿易制限の対象となるベンダーへの依存度を減らすことを目指しています。この多様化は、AI研究開発パイプラインの継続性と回復力を確保するために不可欠です。中心的な目標は2つあります。AIイノベーションの勢いを維持すると同時に、通常、大規模モデルのトレーニングに関連する莫大なコストを最適化することです。
専門性の力：Mixture of Experts (MoE) の採用
Ant Groupのハードウェア戦略の中心にあるのは、Mixture of Experts (MoE)として知られる高度なAIアーキテクチャの採用です。この技術は、単一の巨大なニューラルネットワークが特定のタスクのすべての側面を学習し処理しようとする、従来のモノリシックなAIモデルからの大きな転換を表しています。対照的に、MoEアプローチは、より分散化され専門化された構造を採用しています。それは、一人の万能家ではなく、専門家の委員会のように機能します。
多様な知識を必要とする複雑な問題を想像してみてください。一人の博識家に頼る代わりに、数学者、言語学者、歴史家、そしておそらく物理学者からなるチームを編成します。’gating network’はディスパッチャーとして機能し、入ってくるタスクやデータポイントを分析し、より大きなシステム内の最も適切な’expert’モデルにインテリジェントにルーティングします。各エキスパートモデルは、特定のタイプの入力またはサブタスクに優れるようにトレーニングされています。例えば、言語モデルでは、あるエキスパートは専門用語の理解に特化し、別のは創造的なライティングスタイルに、そして3番目は対話に特化するかもしれません。
このモジュラー設計の主な利点は、計算効率にあります。トレーニング中または推論中（モデルが予測を行うとき）、特定の入力に対して関連するエキスパートモデルとゲーティングネットワークのみがアクティブになります。この選択的な計算は、数十億または数兆のパラメータを持つネットワーク全体がすべての単一計算に関与しなければならない密なモデルとは対照的です。その結果、MoEモデルは、同等の、あるいはそれ以上のパフォーマンスを密なモデルと比較して達成できる一方で、必要な計算能力、ひいてはエネルギーが大幅に少なくて済みます。
Ant Groupはこのアーキテクチャ上の利点を効果的に活用しています。社内研究と実用化により、MoEを使用することで、性能が低い、より容易に入手可能、または低コストのハードウェアを利用した場合でも、堅牢なトレーニング結果を達成できることが実証されています。同社が共有した調査結果によると、このMoEの戦略的実装により、AIモデルのトレーニングに関連するコンピューティングコストを20%削減することができました。このコスト最適化は単なる漸進的な節約ではなく、戦略的な実現要因であり、Antが中国企業にとって調達がますます困難になっている最も高価なトップティアのグラフィックスプロセッシングユニット（GPUs）だけに頼ることなく、野心的なAIプロジェクトを追求することを可能にします。この効率向上は、外部環境によって課せられたハードウェア制約に直接対処するものです。
シリコンのタペストリー：Antのハードウェアポートフォリオ
Ant Groupの戦略の実装には、複雑な半導体ランドスケープをナビゲートすることが含まれます。同社のAIトレーニングインフラストラクチャは、柔軟性と回復力へのコミットメントを反映して、多様なチップによって支えられていると報告されています。これには、関連会社であるAlibabaによって社内で設計されたシリコン、おそらくAlibabaのT-Head半導体部門によって開発されたチップが含まれます。さらに、Antは、米国の制裁に対応して独自のAIアクセラレータ（Ascendシリーズなど）の開発に多額の投資を行ってきた別の中国のテクノロジー大手であるHuaweiのチップも組み込んでいます。
Ant Groupは歴史的に、AIトレーニング市場の undisputed leader であるNvidiaの高性能GPUを利用してきましたが、進化する米国の輸出規制により転換が必要となりました。これらの規制は、国家安全保障上の懸念を理由に、最先端のAIアクセラレータの中国企業への販売を具体的に制限しています。Nvidiaは依然として低仕様のチップを中国市場に供給できますが、Ant GroupはトップティアのNvidia製品へのアクセス制限を補うために、サプライヤーベースを積極的に拡大しているようです。
この多様化には、Advanced Micro Devices (AMD)のチップが顕著に含まれています。AMDは、高性能コンピューティングおよびAI分野でNvidiaの重要な競合相手として浮上しており、特定のワークロードに対して実行可能な代替手段となる強力なGPUを提供しています。AlibabaとHuaweiからの国内オプションと並行してAMDハードウェアを組み込むことにより、Antは異種コンピューティング環境を構築します。このミックスアンドマッチアプローチは、ソフトウェアの最適化とワークロード管理において複雑さを増す可能性がありますが、重要な柔軟性を提供します。これにより、同社は可用性、コスト、およびさまざまなAIモデルとタスクの特定の計算要求に基づいてハードウェアの使用を調整でき、単一の制限されたソースへの依存によって引き起こされるボトルネックを回避できます。
この戦略の背景には、米国の輸出規制の複雑な網があります。これらの措置は段階的に強化されており、中国の先端半導体製造とAI開発の進展を抑制することを目的としています。当初は絶対的な最高級チップに焦点を当てていましたが、規制は進化し、より広範なハードウェアと半導体製造装置に影響を与えています。例えば、Nvidiaは、これらの規制に準拠するために、中国市場向けに主力AIチップ（A100およびH100から派生したA800およびH800など）の特定の低性能バージョンを作成する必要がありました。AntのAMDや国内プレーヤーからの代替品を採用する戦略は、この規制圧力に対する直接的かつ実用的な対応であり、与えられた制約の中でAIの競争力を維持しようとする努力を示しています。
実用化されるAI：ヘルスケアサービスの変革
Ant GroupのAI効率における進歩は、単なる理論的な演習ではありません。それらは積極的に現実世界のアプリケーションに変換されており、特にヘルスケアセクターに重点が置かれています。同社は最近、ヘルスケア向けに調整されたAIソリューションの大幅な機能強化を発表し、その基盤となる技術戦略の実用的な影響を強調しました。
これらのアップグレードされたAI機能は、Beijing、Shanghai、Hangzhou（Antの本社）、Ningboなどの主要な中国の都市にあるいくつかの著名な医療機関ですでに使用されていると報告されています。7つの主要な病院と医療機関が、AntのAIを活用して、運営と患者ケアのさまざまな側面を改善しています。
AntのヘルスケアAIモデルの基盤自体が、共同イノベーションと多様な技術力の活用の例です。それは、強力な大規模言語モデル（LLMs）の組み合わせに基づいて構築されています。
- DeepSeekのR1およびV3モデル: DeepSeekは、強力なオープンソースモデルを開発することで知られる著名な中国のAI研究会社であり、しばしば強力なパフォーマンスベンチマークを達成しています。
- AlibabaのQwen: これは、Antの関連会社であるAlibabaによって開発された独自のLLMファミリーであり、さまざまなサイズと機能をカバーしています。
- Ant独自のBaiLingモデル: これは、Ant Groupが特定のニーズに合わせてオーダーメイドのAIモデルを開発する社内努力を示しており、おそらく金融および潜在的にヘルスケア固有のデータと専門知識を組み込んでいます。
このマルチモデル基盤により、ヘルスケアAIソリューションは広範な知識と能力の基盤を活用できます。Ant Groupによると、このシステムは広範な医療トピックに関する問い合わせに対応することに熟練しており、迅速な情報を求める医療専門家と一般的な医療知識を探している患者の両方にとって貴重なツールとなる可能性があります（ただし、専門的な医療アドバイスとの役割の明確な区別は不可欠です）。
情報検索を超えて、同社はこのAIモデルが患者サービスを強化するように設計されていると述べています。具体的な詳細は明らかになりつつありますが、これには次のようなさまざまなアプリケーションが含まれる可能性があります。
- インテリジェントトリアージ: 説明された症状に基づいて患者のニーズの優先順位付けを支援します。
- 予約のスケジューリングと管理: 予約プロセスを自動化および最適化します。
- 退院後のフォローアップ: 自動リマインダーを提供したり、患者の回復状況を確認したりします。
- 管理サポート: 医療スタッフの文書作成、要約、またはデータ入力タスクを支援し、直接的な患者ケアのための時間を確保します。
主要な病院での展開は、技術の有用性を検証し、精度、信頼性、データプライバシーに関する厳しい要件を伴うヘルスケアドメインの複雑さを乗り越える上で重要なステップを意味します。
プレミアムGPUを超えた道筋を描く
将来を見据えると、Ant Groupの戦略は、中国のテック業界内のより広範な野心と一致しているようです。それは、最も先進的でしばしば制限されているGPUだけに頼ることなく、最先端のAIパフォーマンスを達成することです。同社は、DeepSeekのような組織がとった道を模倣し、‘プレミアムGPUなしで’高性能AIモデルをスケーリングする方法に焦点を当てる計画であると伝えられています。
この野心は、アーキテクチャの革新（MoEなど）、ソフトウェアの最適化、および多様で潜在的に性能の低いハードウェアの賢い利用が、トップティアのシリコンへのアクセス制限によって生じたパフォーマンスギャップを集合的に埋めることができるという信念を示唆しています。これは、輸出規制による必要性から生まれた戦略の一部ですが、よりコスト効果が高く、民主化されたAI開発に向けた潜在的に持続可能な道筋も反映しています。
この目標を達成するには、MoEだけでなく、さまざまな道を探求することが含まれます。
- アルゴリズム効率: トレーニングと推論に必要な計算能力が少ない新しいAIアルゴリズムを開発します。
- モデル最適化技術: 量子化（計算で使用される数値の精度を下げる）やプルーニング（ニューラルネットワークの冗長な部分を削除する）などの手法を採用して、大幅なパフォーマンス低下なしにモデルを小型化および高速化します。
- ソフトウェアフレームワーク: 異種ハードウェア環境全体でAIワークロードを効率的に管理および分散できる洗練されたソフトウェアを作成し、利用可能なコンピューティングリソースの利用率を最大化します。
- 特殊な国産ハードウェア: Huawei (Ascend)、Alibaba (T-Head)、および潜在的に他の中国企業によって開発された、AIタスク用に特別に設計されたAIアクセラレータへの継続的な投資と利用。
Ant Groupが中国のテックエコシステムの他の企業と共にこの道を追求することは、重大な影響を与える可能性があります。成功すれば、AIにおけるリーダーシップは、絶対的に最速のチップへのアクセスだけに依存するのではなく、ソフトウェア、アーキテクチャ、およびシステムレベルの最適化におけるイノベーションにもかかっていることを示す可能性があります。これは、戦略的な多様化と絶え間ないイノベーションを通じて、現在のグローバルテクノロジーランドスケープの複雑さを乗り越え、回復力があり自給自足可能なAI能力を構築するための断固たる努力を表しています。MoEのような技術を通じて最適化され、ヘルスケアのような重要なセクターに適用される米国と中国の半導体の統合は、プレッシャーの下でAIの進歩を持続させるための実用的で適応的なアプローチを示しています。