GMI Cloudの創設者兼CEO、アレックス・イェによるインタビュー

アレックス・イェは、GMI Cloudの創設者兼CEOです。GMI Cloudは、ベンチャー資本によるデジタルインフラストラクチャ企業で、AIを容易にデプロイできるようにすることを使命とし、統合されたハードウェアとソフトウェアソリューションを通じて、企業がAIを構築、デプロイ、スケールする方法を簡素化しています。

あなたがGMI Cloudを始めることを決めたきっかけは何ですか？また、あなたの背景は会社の構築にどのように影響していますか？

GMI Cloudは2021年に設立され、最初の2年間は主にデータセンターの構築と運用に焦点を当て、ビットコインのコンピューティングノードを提供していました。この期間中に、アーカンソー州とテキサス州に3つのデータセンターを設立しました。

昨年の6月に、投資家やクライアントからGPUコンピューティングパワーの需要が強いことを認識しました。1ヶ月以内に、AIクラウドインフラストラクチャーへの転換を決定しました。AIの急速な開発と、それがもたらす新しいビジネス機会は、予測することも、説明することも困難です。GMI Cloudは、エッジAIの機会に密接に関連することを目指し、AIのための基本的なインフラストラクチャを提供しています。

GMI Cloud設立以前は、ベンチャーキャピタル会社のパートナーで、新興産業と定期的に関わりました。私は、人工知能を21世紀の最新の「ゴールドラッシュ」と見なし、GPUとAIサーバーは現代の「プロスペクター」のための「ピッケル」であると考えています。クラウド企業がGPUコンピューティングパワーのレンタルに特化することで、急速な成長を遂げています。

GMI CloudのAIインフラストラクチャーを簡素化する使命についてお話しください。また、現在の市場ではこの焦点はなぜ重要なのでしょうか？

AIインフラストラクチャーの簡素化は、現在のAIスタックの複雑さと断片化により、企業がAIの潜在能力を活用するのに限界と非効率性が生じるため、非常に重要です。現在のAI設定では、データ前処理、モデルトレーニング、デプロイ、スケーリングなど、複数の断片化されたレイヤーが存在し、多大な時間、専門的なスキル、リソースを必要とします。多くの企業は、AIインフラストラクチャーの最適なレイヤーを特定するのに数週間、場合によっては数ヶ月を費やし、ユーザーエクスペリエンスと生産性に影響を及ぼします。

1. デプロイの高速化：簡素化されたインフラストラクチャーにより、AIソリューションの開発とデプロイが迅速化し、企業は変化する市場のニーズに適応し、競争力を維持できます。
2. コストの削減とリソースの削減：専用ハードウェアとカスタム統合の必要性を最小限に抑えることで、AIスタックの合理化により、コストが削減され、特に中小企業にとってAIの導入が容易になります。
3. スケーラビリティの向上：統合されたインフラストラクチャーにより、リソース管理が効率化され、AIアプリケーションのスケーリングが容易になり、需要の増加に対応できます。
4. アクセシビリティの向上：簡素化されたインフラストラクチャーにより、幅広い組織がAIを採用しやすくなり、技術的な専門知識がなくてもAIを活用できるようになります。これにより、イノベーションが促進され、業界全体で価値が創出されます。
5. イノベーションの促進：AI技術の進化に伴い、インフラストラクチャーの複雑さが減ることで、新しいツール、モデル、方法を取り入れることが容易になり、企業は迅速にイノベーションを起こすことができます。

GMI CloudのAIインフラストラクチャーを簡素化する使命は、企業やスタートアップがAIの利点を十分に活用できるようにするために不可欠です。コスト効率が良く、スケーラブルで、アクセスしやすいAIインフラストラクチャーを提供することで、GMI Cloudは企業がAIの潜在能力を活用できるように支援します。

最近、シリーズAラウンドで8200万ドルの資金調達を実施しました。新しい資金はどのように利用されるのでしょうか？また、近期の拡大計画は何ですか？

GMI Cloudは、コロラド州に新しいデータセンターを開設し、H200 GPUを主に投資して、大規模なGPUクラスターを構築する予定です。また、クラウドネイティブのリソース管理プラットフォーム「Cluster Engine」の開発も進めています。このプラットフォームは、GMI Cloudの先端的なハードウェアとシームレスに統合されており、仮想化、コンテナ化、オーケストレーションに優れた機能を提供します。

GMI Cloudは競合他社よりも2倍の速度でGPUアクセスを提供しています。どのような独自のアプローチやテクノロジーがこれを可能にしているのでしょうか？

GMI Cloudの独自のアプローチの重要な側面は、NVIDIA (NVDA ) のNCPを活用することです。これにより、GMI CloudはGPUやその他の最先端リソースに優先的にアクセスできます。メーカーからの直接調達と強力なファイナンスオプションの組み合わせにより、コスト効率と安全なサプライチェーンが実現します。

NVIDIA H100 GPUが5つのグローバルロケーションで利用可能です。どのようにしてこのインフラストラクチャーが米国とアジアのAI顧客のニーズをサポートしていますか？

GMI Cloudは、グローバルな存在感を確立し、台湾、米国、タイなど、多くの国や地域でサービスを提供しています。現在、GMI Cloudは世界中のIDC（インターネットデータセンター）ネットワークを運営しています。GMI Cloudは、NVIDIA HopperベースのGPUカードを数千台運用しており、次の6ヶ月間でリソースを急速に拡大する計画です。この地理的な配布により、GMI Cloudは、さまざまな地域のクライアントに低遅延でサービスを提供し、データ転送の効率を最適化し、世界中でAI事業を拡大する企業に堅牢なインフラストラクチャーサポートを提供できます。

さらに、GMI Cloudのグローバルな能力により、地域ごとのさまざまな市場のニーズや規制要件を理解し、各地域のユニークなニーズに合わせたカスタマイズされたソリューションを提供できます。増加するコンピューティングリソースのプールにより、GMI CloudはAIコンピューティングパワーの需要に応え、クライアントに豊富なコンピューティング能力を提供し、モデルトレーニングを加速し、精度を向上させ、モデルパフォーマンスを向上させることができます。

AIネイティブクラウドサービスにおけるリーダーとして、GMIの技術を先に進めるために、どのようなトレンドや顧客のニーズに焦点を当てていますか？

GPUからアプリケーションまで、GMI Cloudは顧客のためのインテリジェントな変革を推進し、AI技術の開発のニーズに応えています。

ハードウェアアーキテクチャー：

• 物理クラスターアーキテクチャー：1250 H100を含むインスタンスは、GPUラックス、リーフラックス、スパインラックスと、サーバーとネットワーク機器の最適な構成で、高パフォーマンスのコンピューティングパワーを提供します。
• ネットワークトポロジー構造：効率的なIBファブリックとイーサネットファブリックで設計されており、データ転送と通信がスムーズに行われます。

ソフトウェアとサービス：

• クラスターエンジン：バレメタル、Kubernetes/コンテナ、HPC Slurmなどのリソースを管理するためのインハウス開発エンジンを利用し、ユーザーと管理者にとって最適なリソース割り当てを可能にします。
• 独自のクラウドプラットフォーム：クラスターエンジンは、リソーススケジューリングを最適化するための独自のクラウド管理システムであり、柔軟で効率的なクラスタ管理ソリューションを提供します。

推論エンジンのロードマップ：

1. 継続的なコンピューティング、ハイSLAを保証します。
2. 時間シェアによる分数時間の使用。
3. スポットインスタンス

コンサルティングとカスタムサービス：：コンサルティング、データレポート、コンテナ化、モデルトレーニングの推奨、カスタマイズされたMLOpsプラットフォームなどのサービスを提供します。

堅牢なセキュリティとモニタリング機能：ロールベースのアクセス制御（RBAC）、ユーザーグループ管理、リアルタイムモニタリング、履歴追跡、警告通知などを含みます。

次の数年間にAIインフラストラクチャーで最も大きな課題と機会は何だと考えていますか？

課題：

1. スケーラビリティとコスト：モデルがより複雑になるにつれて、スケーラビリティとコスト効率を維持することが、特に小規模企業にとって課題となります。
2. エネルギーと持続可能性：高エネルギー消費は、AIの採用が増えるにつれて、より環境に優しいソリューションを必要とします。
3. セキュリティとプライバシー：共有インフラストラクチャーにおけるデータ保護には、進化するセキュリティと規制遵守が必要です。
4. 相互運用性：AIスタックの断片化されたツールは、シームレスなデプロイと統合を困難にします。実際には、AIをデプロイすることが困難です。現在、開発時間を2倍に短縮し、AIプロジェクトのヘッドカウントを3倍に削減できます。

機会：

1. エッジAIの成長：データソースに近いAI処理により、遅延が削減され、帯域幅が節約されます。
2. 自動化されたMLOps：ストリームライン化された操作により、デプロイの複雑さが軽減され、企業はアプリケーションに焦点を当てることができます。
3. エネルギー効率の高いハードウェア：革新により、利用可能性が向上し、環境への影響が削減されます。
4. ハイブリッドクラウド：クラウドとオンプレミス環境の両方で動作するインフラストラクチャーは、企業の柔軟性に適しています。
5. AIによる管理：AIを使用してインフラストラクチャーを自動的に最適化することで、ダウンタイムが削減され、効率が向上します。

あなたの長期的なビジョンでは、GMI CloudはAIとAGIの進化においてどのような役割を果たすと考えていますか？

私は、インターネットのAIを構築したいと思います。世界中で未来を支えるインフラストラクチャーを構築したいと思います。

SquarespaceやWixのような、AIアプリケーションを構築できるプラットフォームを作成したいと思います。誰でもAIアプリケーションを簡単に構築できるようにしたいと思います。

近い将来、AIは特にジェネレーティブAIのユースケースで大きな成長を遂げるでしょう。業界全体でAIを活用して創造性を高め、プロセスを自動化し、意思決定を最適化するために、AIが採用されることが予想されます。インファレンスは、この未来で重要な役割を果たすことで、リアルタイムのAIアプリケーションを可能にし、複雑なタスクを効率的に処理できるようにします。ビジネスツービジネス（B2B）のユースケースが主流を占め、企業が生産性を高め、運用を合理化し、新しい価値を創出するためにAIを活用することが予想されます。GMI Cloudの長期的なビジョンは、このトレンドと一致しています。企業が組織全体でAIの生産性と影響力を最大化できる、先端的な信頼性の高いインフラストラクチャーを提供することを目指しています。

コロラド州の新しいデータセンターを拡大する中、来年の目標やマイルストーンは何ですか？

コロラド州の新しいデータセンターを拡大する中、来年は数多くの戦略的目標とマイルストーンを達成することを目指しています。米国はAIとAIコンピューティングの最大の市場であり、この地域に強い存在感を確立することが重要です。コロラド州の戦略的位置、技術エコシステム、ビジネス環境は、拡大するクライアントベースにサービスを提供し、サービスを強化するのに理想的です。

AIインフラストラクチャーを採用しようとしている企業やスタートアップにアドバイスを与えるとしたら、何ですか？

AIドリブンのイノベーションに焦点を当てたスタートアップにとって、優先事項は製品の構築と改良にあり、インフラストラクチャーの管理に時間を費やすべきではありません。信頼できるテクノロジープロバイダーと提携し、信頼性の高いスケーラブルなGPUソリューションを提供するプロバイダーを選択し、ホワイトラベル製品の代替品を提供するプロバイダーは避けます。信頼性と迅速なデプロイは重要です。初期段階では、スピードがスタートアップの唯一の競争優位性であることが多いからです。成長をサポートするための柔軟なクラウドベースのオプションを選択し、セキュリティとコンプライアンスに焦点を当てて、敏捷性を犠牲にしないでください。そうすることで、スタートアップはシームレスに統合し、迅速にイテレートし、リソースを最も重要なこと、つまり市場で優れた製品を提供することに集中できます。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はGMI Cloudを訪問してください、そしてセキュリティとコンプライアンスに焦点を当てて、敏捷性を犠牲にしないことで、スタートアップはシームレスに統合し、迅速にイテレートし、リソースを最も重要なこと、つまり市場で優れた製品を提供することに集中できます。