インタビュー
Alex Yeh, GMI Cloudの創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ
Alex Yehは、GMI Cloudの創設者兼CEOです。GMI Cloudは、ベンチャー・バックのデジタルインフラストラクチャ企業で、誰でもAIを容易に展開できるようにし、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、展開、スケールアップする方法を簡素化することを使命としています。
あなたがGMI Cloudを開始し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6月、投資家とクライアントから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、新しいビジネス・オポチュニティーの波は、予測することも、説明することも困難です。GMI Cloudは、基本的なインフラストラクチャを提供することで、AIの興奮的な、そして、多くの場合、想像できないオポチュニティーに密接に連携しています。
GMI Cloud以前は、ベンチャー・キャピタル・ファームのパートナーで、定期的に新興産業と関わっていました。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「ピッケル」として機能し、GPUコンピューティング・パワーのレンタルを専門とするクラウド・カンパニーに急速な成長を促しています。
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説明してください。なぜこの焦点は今日の市場で非常に重要なのでしょうか？
AIインフラストラクチャーを簡素化することは、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際にアクセシビリティと効率性が制限される可能性があるため、非常に重要です。今日のAIセットアップは、データの前処理とモデル・トレーニングから展開とスケールアップまで、多くの断片化されたレイヤーを伴い、管理するために大量の時間、専門的なスキル、リソースが必要です。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ために数週間、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。
- 展開の高速化: 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展開が迅速化し、企業は市場のニーズの変化に迅速に対応できます。
- コストの削減とリソースの削減: 特殊なハードウェアとカスタム・インテグレーションの必要性を最小限に抑えることで、AIスタックのストリームライン化により、コストが大幅に削減され、AIがよりアクセスしやすくなります。特に、小規模企業にとってはそうです。
- 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、リソースの管理が効率化され、AIソリューションをスケールアップするために不可欠です。AIソリューションは、より大きなスケールでロバストでレスポンシブなままです。
- 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、より幅広い組織が、広範な技術的専門知識を必要とせずにAIを採用できます。このAIの民主化により、より多くの業界でイノベーションが促進され、価値が創出されます。
- 急速なイノベーションのサポート: AIテクノロジーが進化するにつれて、複雑でないインフラストラクチャーにより、新しいツール、モデル、方法を組み込むことが容易になり、組織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の利点を完全に実現するために不可欠です。AIをアクセスしやすく、コスト効率が良く、スケーラブルなものにします。
最近、8200万ドルのシリーズA資金調達を実施しました。新しい資本はどのように使用される予定ですか？また、近期の拡大目標は何ですか？
GMI Cloudは、この資金を使用してコロラド州に新しいデータセンターを開設し、主にH200 GPUに投資して大規模なGPUクラスターを構築します。GMI Cloudはまた、クラスター・エンジンと呼ばれるクラウド・ネイティブのリソース管理プラットフォームを積極的に開発中です。これは、先進的なハードウェアとシームレスに統合されています。このプラットフォームは、仮想化、コンテナ化、オーケストレーションで無与倫的な機能を提供します。
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。どのようなユニークなアプローチまたはテクノロジーがこれを可能にしますか？
GMI Cloudのユニークなアプローチの重要な側面は、NVIDIAのNCPを利用することです。これにより、GMI CloudはGPUやその他の最先端の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、コスト効率と非常にセキュアなサプライ・チェーンが保証されます。
NVIDIA H100 GPUが5つのグローバル・ロケーションで利用可能な場合、どのようにしてこのインフラストラクチャーがアメリカとアジアのAI顧客のニーズをサポートしますか？
GMI Cloudは、台湾、米国、タイを含む複数の国と地域でグローバルな存在感を確立しています。現在、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いますが、次の6ヶ月間でリソースを急速に増やす予定です。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シームレスで低遅延のサービスを提供し、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ロバスト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のグローバルな機能により、地域ごとのさまざまな市場のニーズと規制要件を理解し、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。増え続け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・パワーの需要の増加に応え、クライアントに膨大な計算能力を提供し、モデル・トレーニングを加速し、精度を向上させ、幅広いAIプロジェクトのモデル・パフォーマンスを向上させます。
AIネイティブ・クラウド・サービスをリードする立場として、GMIのテクノロジーを前進させるために、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テクノロジー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:
- 物理クラスター・アーキテクチャ: 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・ラックスを備え、サーバーとネットワーク・デバイスの最適化された構成で、高パフォーマンス・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、スムーズなデータ転送と通信を保証します。
ソフトウェアとサービス:
- クラスター・エンジン: ベア・メタル、Kubernetes/コンテナ、HPC Slurmを含むリソースを管理するために、社内で開発されたエンジンを利用し、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: CLUSTER ENGINEは、リソースのスケジューリングを最適化するための柔軟で効率的なクラスター管理ソリューションを提供する、独自のクラウド管理システムです
推論エンジンのロードマップ:
- 継続的なコンピューティング、ハイ・SLAを保証します。
- 時間シェアによる分数時間の使用。
- 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、カスタマイズされたサービスを提供します。コンテナ化、モデル・トレーニングの推奨事項、カスタマイズされたMLOpsプラットフォームなどです。
ロバスト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、通知を含みます。
あなたの意見では、次の数年間でAIインフラストラクチャーに最も大きな課題と機会は何ですか？
課題:
- 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は、特に小規模企業にとって課題です。
- エネルギーとサステナビリティ: 高いエネルギー消費により、AIの採用が増加するにつれて、より環境に優しいソリューションが必要になります。
- 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でのデータ保護には、進化するセキュリティと規制遵守が必要です。
- 相互運用性: AIスタック内の断片化されたツールは、シームレスな展開と統合を複雑にします。実際には、AIを展開することを複雑にします。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:
- エッジAIの成長: データ源に近いAI処理により、待ち時間が短縮され、帯域幅が節約されます。
- 自動化されたMLOps: オペレーションの簡素化により、企業は展開の複雑さを減らし、応用に集中できます。
- エネルギー効率の高いハードウェア: イノベーションにより、AIがよりアクセスしやすくなり、環境への影響が減少します。
- 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。
- AI駆動の管理: インフラストラクチャーを自律的に最適化することで、ダウンタイムが減り、効率が向上します。
GMI Cloudの長期的なビジョンについて、どのような洞察を共有できますか？AIとAGIの進化において、どのような役割を果たすことを想定していますか？
私は、インターネットのAIを構築したいと思います。世界中で将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するためのアクセスしやすい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構築できるようにしたいと思います。
近年、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見せ、多くの業界がこれらのテクノロジーを採用して創造性を高め、プロセスを自動化し、意思決定を最適化します。推論は、この未来で重要な役割を果たします。複雑なタスクを効率的に処理できるリアルタイムのAIアプリケーションを可能にします。ビジネス・ツー・ビジネス（B2B）のユース・ケースが主流を占め、企業は生産性を高め、運用を合理化し、新しい価値を創出するためにAIを利用することに重点を置く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の生産性と影響を最大化するために、先進的で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で運用を拡大するにあたり、来年達成したい戦略的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で運用を拡大するにあたり、来年は数多くの戦略的目標とマイルストーンに焦点を当てています。米国はAIとAIコンピューティングの最大の市場であり、この地域で強い存在感を示すことは不可欠です。コロラド州の戦略的な立地、技術的エコシステム、ビジネスに優しい環境により、顧客基盤の拡大とサービス・オファリングの強化が可能になります。
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、どのようなアドバイスを与えますか？
AI駆動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貴重な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GPUソリューションを提供し、ホワイト・ラベル製品を提供するプロバイダーは避けます。信頼性と迅速な展開は重要です。初期段階では、スピードはスタートアップが既存のプレイヤーに対して持つ唯一の競争優位性であることが多いです。クラウドベースの柔軟なオプションを選択し、成長をサポートし、セキュリティとコンプライアンスを犠牲にすることなく、敏捷性に焦点を当てます。そうすることで、スタートアップはシームレスに統合し、迅速にイテレーションし、リソースを市場で優れた製品を提供することに集中できます。
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