世界的な人工知能 (AI) 競争では,米国のChatGPT (OpenAI) とGemini (Google) がリードする立場にあり,中国のDeepSeekは新しい力として登場しています.地域特長と技術革新を活用するこの記事では,技術性能,応用シナリオ,インフラストラクチャサポートの観点から3つを比較します.高速光学モジュールの開発における核心的な役割を分析する.
テクノロジーの建築とパフォーマンス
チャットGPT (GPT-4): トランスフォーマー・アーキテクチャをベースに,広大な多言語データセットで訓練され,その強みは自然言語生成 (NLG) と複雑な論理推論にあります.コード生成中国語文の文脈やリアルタイム情報更新の精度に限界があります.
双子座: 多様性モデルの代表として,Geminiはテキスト,画像,ビデオ処理機能を統合し,特にクロスモダルの検索 (例えば,"画像からのテキスト") と検索エンジンシネージ (Google Knowledge Graph を活用)しかし,高コンピューティング要求は軽量な展開を制限します.
ディープ検索: 中国シナリオの最適化に焦点を当て,古典文献理解,方言認識,地域遵守 (例えば,中国のデータセキュリティ法への遵守) で優れている.そのモデルパラメータは小さい多様性支援とグローバルコープスカバーにおいて,他の2つに遅れをとっています.
応用シナリオと商業化
チャットGPTとGeminiは,オフィス,教育,顧客サービスなどのグローバル市場で広く組み込まれています. 一方,DeepSeekは,中国の金融と政府などの垂直分野に特化したパーソナライズされたソリューションを提供例えば,DeepSeekは財務報告分析を中国の市場規制政策と自動的に関連付けることができるが,ChatGPTは国際標準化作業により熟練している.
計算能力とコスト効率
GeminiはGoogleの内部TPUクラスタに依存し,最も高いトレーニングコストを負う.ChatGPTはMicrosoft AzureのGPUスーパーコンピューティングを利用し,かなりのハードウェア投資を必要とする.DeepSeekは,コスト制御と国内代替のバランスを求めるため,混合計算戦略 (国内チップ+国際ハードウェア) を採用している..
高速光学モジュールは,データセンター内の高速データ送信を実現するためのコアコンポーネントであり,光ファイバー上で光信号を介してデータを送信します.帯域幅が800Gbpsを超え,遅延がマイクロ秒未満AI開発における彼らの重要な役割は以下に反映されています.
訓練効率の倍数
大型モデルの分散訓練には,広大なパラメータの頻繁な同期が必要である (例えば,GPT-4の1.8兆パラメータ).ノード間の通信速度が十分でない場合,コンピュータリソースが無駄になる.例えば,OpenAIは高速光学モジュールがトレーニングサイクルを40%短縮することを明らかにしました.一方,GoogleがGeminiに導入したOCS (光学回路スイッチング) 技術は,光学モジュールの利用効率をさらに最適化しました.
リアルタイム推論の礎石
AIアプリケーション (例えば,ChatGPTの会話応答) では,ユーザーリクエストがモデルに到達し,ミリ秒以内に結果を返さなければなりません.高速光学モジュールは,データセンター内や地理的ノード間での低遅延通信を保証する特にDeepSeekが提供する金融取引シナリオでは,0.1秒の遅延差が決定値に大きく影響する可能性があります.
中国 技術 の 課題 と 突破
中国の光学モジュール企業 (例えば,Zhongji Xuchuang,Guangxun Technology) は世界の市場シェアの40%以上を占めているが,依然として米国メーカー (例えば,Coherent,インテル) 800G/1.6T超高速モジュールフィールド ディープシークが トリリオンパラメータレベルのモデルに追いつくためには 電力消費と速度に関して 国内光学モジュールの進歩に頼らなければなりません
ChatGPT について: 多様性や一般性における利点を拡大し続けていますが,欧州と米国では厳格な遵守審査に直面しています.
双子座: Googleのエコシステムを活用して,検索とAIの統合を強化するが,計算コストの課題に対処しなければならない.
ディープ検索■ 国内市場を発展させるための"小さいが洗練された"戦略を採用し,同時に,より大きなモデルの訓練を支援するための光学モジュールなどの基礎技術のローカライゼーションを加速する.
AIの競争は アルゴリズムの競争だけでなく インフラストラクチャのゲームでもあります 高速光学モジュールが"データの血管"として" モデルの繰り返しの速度とアプリケーションの上限に直接影響します中国社のディープサーチが 核心技術連鎖の 閉ループを達成できれば グローバルAIの 独特な道が開かれるかもしれません
世界的な人工知能 (AI) 競争では,米国のChatGPT (OpenAI) とGemini (Google) がリードする立場にあり,中国のDeepSeekは新しい力として登場しています.地域特長と技術革新を活用するこの記事では,技術性能,応用シナリオ,インフラストラクチャサポートの観点から3つを比較します.高速光学モジュールの開発における核心的な役割を分析する.
テクノロジーの建築とパフォーマンス
チャットGPT (GPT-4): トランスフォーマー・アーキテクチャをベースに,広大な多言語データセットで訓練され,その強みは自然言語生成 (NLG) と複雑な論理推論にあります.コード生成中国語文の文脈やリアルタイム情報更新の精度に限界があります.
双子座: 多様性モデルの代表として,Geminiはテキスト,画像,ビデオ処理機能を統合し,特にクロスモダルの検索 (例えば,"画像からのテキスト") と検索エンジンシネージ (Google Knowledge Graph を活用)しかし,高コンピューティング要求は軽量な展開を制限します.
ディープ検索: 中国シナリオの最適化に焦点を当て,古典文献理解,方言認識,地域遵守 (例えば,中国のデータセキュリティ法への遵守) で優れている.そのモデルパラメータは小さい多様性支援とグローバルコープスカバーにおいて,他の2つに遅れをとっています.
応用シナリオと商業化
チャットGPTとGeminiは,オフィス,教育,顧客サービスなどのグローバル市場で広く組み込まれています. 一方,DeepSeekは,中国の金融と政府などの垂直分野に特化したパーソナライズされたソリューションを提供例えば,DeepSeekは財務報告分析を中国の市場規制政策と自動的に関連付けることができるが,ChatGPTは国際標準化作業により熟練している.
計算能力とコスト効率
GeminiはGoogleの内部TPUクラスタに依存し,最も高いトレーニングコストを負う.ChatGPTはMicrosoft AzureのGPUスーパーコンピューティングを利用し,かなりのハードウェア投資を必要とする.DeepSeekは,コスト制御と国内代替のバランスを求めるため,混合計算戦略 (国内チップ+国際ハードウェア) を採用している..
高速光学モジュールは,データセンター内の高速データ送信を実現するためのコアコンポーネントであり,光ファイバー上で光信号を介してデータを送信します.帯域幅が800Gbpsを超え,遅延がマイクロ秒未満AI開発における彼らの重要な役割は以下に反映されています.
訓練効率の倍数
大型モデルの分散訓練には,広大なパラメータの頻繁な同期が必要である (例えば,GPT-4の1.8兆パラメータ).ノード間の通信速度が十分でない場合,コンピュータリソースが無駄になる.例えば,OpenAIは高速光学モジュールがトレーニングサイクルを40%短縮することを明らかにしました.一方,GoogleがGeminiに導入したOCS (光学回路スイッチング) 技術は,光学モジュールの利用効率をさらに最適化しました.
リアルタイム推論の礎石
AIアプリケーション (例えば,ChatGPTの会話応答) では,ユーザーリクエストがモデルに到達し,ミリ秒以内に結果を返さなければなりません.高速光学モジュールは,データセンター内や地理的ノード間での低遅延通信を保証する特にDeepSeekが提供する金融取引シナリオでは,0.1秒の遅延差が決定値に大きく影響する可能性があります.
中国 技術 の 課題 と 突破
中国の光学モジュール企業 (例えば,Zhongji Xuchuang,Guangxun Technology) は世界の市場シェアの40%以上を占めているが,依然として米国メーカー (例えば,Coherent,インテル) 800G/1.6T超高速モジュールフィールド ディープシークが トリリオンパラメータレベルのモデルに追いつくためには 電力消費と速度に関して 国内光学モジュールの進歩に頼らなければなりません
ChatGPT について: 多様性や一般性における利点を拡大し続けていますが,欧州と米国では厳格な遵守審査に直面しています.
双子座: Googleのエコシステムを活用して,検索とAIの統合を強化するが,計算コストの課題に対処しなければならない.
ディープ検索■ 国内市場を発展させるための"小さいが洗練された"戦略を採用し,同時に,より大きなモデルの訓練を支援するための光学モジュールなどの基礎技術のローカライゼーションを加速する.
AIの競争は アルゴリズムの競争だけでなく インフラストラクチャのゲームでもあります 高速光学モジュールが"データの血管"として" モデルの繰り返しの速度とアプリケーションの上限に直接影響します中国社のディープサーチが 核心技術連鎖の 閉ループを達成できれば グローバルAIの 独特な道が開かれるかもしれません
