อเล็กซ์ เยห์ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ GMI Cloud – ซีรีส์สัมภาษณ์

อเล็กซ์ เยห์ เป็นผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ GMI Cloud บริษัทโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ได้รับการสนับสนุนจากกองทุนเพื่อการลงทุน โดยมีภารกิจในการเพิ่มขีดความสามารถให้กับทุกคนในการใช้งาน AI ได้อย่างไม่มีปัญหา และทำให้ธุรกิจสามารถสร้าง ติดตั้ง และขยาย AI ได้อย่างง่ายดายผ่านโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่รวมกัน

อะไรคือแรงบันดาลใจที่ทำให้คุณเริ่มต้น GMI Cloud และภูมิหลังของคุณมีอิทธิพลต่อการสร้างบริษัทอย่างไร?

GMI Cloud ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างและดำเนินการศูนย์ข้อมูลเพื่อให้บริการโหนดการคำนวณ Bitcoin ในช่วงสองปีแรก เราได้สร้างศูนย์ข้อมูลสามแห่งในอาร์คันซอและเท็กซัส

ในเดือนมิถุนายนของปีที่แล้ว เราได้เห็นความต้องการที่แข็งแกร่งจากนักลงทุนและลูกค้าสำหรับพลังการคำนวณ GPU ภายในหนึ่งเดือน เราได้ตัดสินใจเปลี่ยนไปสู่โครงสร้างพื้นฐาน AI Cloud GMI Cloud มีเป้าหมายที่จะอยู่ใกล้กับโอกาสที่น่าตื่นเต้นและไม่สามารถคาดเดาได้ของ AI โดยการให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น

ก่อนที่จะมาเป็นผู้ก่อตั้ง GMI Cloud ฉันเคยเป็นหุ้นส่วนในบริษัททุนร่วมลงทุน โดยมีการติดต่ออย่างสม่ำเสมอกับอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ ฉันเห็นว่า AI เป็น “การรีบาวด์” ของศตวรรษที่ 21 โดยที่ GPU และเซิร์ฟเวอร์ AI เป็น “เครื่องมือ” สำหรับ “นักล่าทอง” ในยุคใหม่ ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการเติบโตอย่างรวดเร็วสำหรับบริษัทคลาวด์ที่เชี่ยวชาญด้านการให้เช่าพลังการคำนวณ GPU

คุณสามารถบอกเราเกี่ยวกับภารกิจของ GMI Cloud ในการทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ง่ายขึ้นได้หรือไม่ และทำไมการเน้นนี้จึงสำคัญในตลาดปัจจุบัน?

การทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ง่ายขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากความซับซ้อนและความกระจัดกระจายของ AI Stack ในปัจจุบัน ซึ่งสามารถจำกัดความสามารถในการเข้าถึงและประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ AI ได้อย่างเต็มที่ การตั้งค่า AI ในปัจจุบันมักเกี่ยวข้องกับหลายชั้นที่ไม่เชื่อมต่อกัน ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลและการฝึกอบรมแบบจำลองไปจนถึงการนำไปใช้และการขยายขนาด ซึ่งต้องการเวลา ความเชี่ยวชาญพิเศษ และทรัพยากรที่จะจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

1. การเร่งการนำไปใช้: โครงสร้างพื้นฐานที่ง่ายขึ้นช่วยให้สามารถพัฒนาและนำ AI ไปใช้ได้เร็วขึ้น ช่วยให้บริษัทสามารถแข่งขันและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลง
2. การลดต้นทุนและทรัพยากร: โดยการลดความจำเป็นในการใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษและการรวมระบบแบบกำหนดเอง โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เป็นแบบสตรีมไลน์สามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก ทำให้ AI สามารถเข้าถึงได้มากขึ้น โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
3. การทำให้สามารถขยายขนาดได้: โครงสร้างพื้นฐานที่รวมกันอย่างดีทำให้สามารถจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการขยายแอปพลิเคชันเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชัน AI จะยังคงแข็งแรงและตอบสนองได้ดีในระดับที่ใหญ่ขึ้น
4. การทำให้สามารถเข้าถึงได้: โครงสร้างพื้นฐานที่ง่ายขึ้นช่วยให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้ได้ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องการความเชี่ยวชาญทางเทคนิคอย่างมาก ซึ่งช่วยส่งเสริมนวัตกรรมและสร้างคุณค่าในอุตสาหกรรมต่างๆ
5. การสนับสนุนนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว: เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาไป โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ซับซ้อนจะช่วยให้องค์กรสามารถรวมเครื่องมือ ใหม่ๆ แบบจำลอง และวิธีการใหม่ๆ ได้อย่างง่ายดาย ทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและสร้างนวัตกรรมได้อย่างรวดเร็ว

คุณได้รับเงินทุน 82 ล้านดอลลาร์ในรอบ Series A เพื่อขยายโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั่วโลก โดยใช้โซลูชัน GPU ที่ทันสมัย

GMI Cloud จะใช้เงินทุนเพื่อเปิดศูนย์ข้อมูลใหม่ในโคโลราโด และลงทุนใน GPU H200 เพื่อสร้างคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่เพิ่มเติม GMI Cloud กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มการจัดการทรัพยากรแบบคลาวด์แบบพื้นเมืองที่เรียกว่า Cluster Engine ซึ่งรวมเข้ากับฮาร์ดแวร์ขั้นสูงของเราอย่างไร้รอยต่อ

GMI Cloud มีทางเข้า GPU ที่เร็วกว่าคู่แข่งถึง 2 เท่า สิ่งใดหรือเทคโนโลยีใดที่ทำให้สามารถทำได้?

ประเด็นสำคัญของแนวทางที่เป็นเอกลักษณ์ของ GMI Cloud คือการใช้ NCP ของ NVIDIA (NVDA ) ซึ่งให้ GMI Cloud เข้าถึง GPU และทรัพยากรขั้นสูงอื่นๆ ได้อย่างรวดเร็ว การจัดซื้อโดยตรงจากผู้ผลิตและตัวเลือกการเงินที่แข็งแกร่งทำให้เรามีความคุ้มค่าและห่วงโซ่อุปทานที่มั่นคง

ด้วยการมี GPU H100 ของ NVIDIA ที่มีให้บริการทั่วโลกในห้าแห่ง โครงสร้างพื้นฐานนี้ช่วยตอบสนองความต้องการของลูกค้า AI ในสหรัฐอเมริกาและเอเชียได้อย่างไร?

GMI Cloud ได้สร้างความมั่นคงระดับโลก โดยให้บริการหลายประเทศและภูมิภาค รวมถึงไต้หวัน สหรัฐอเมริกา และไทย ด้วยเครือข่าย IDC ทั่วโลก ปัจจุบัน GMI Cloud ดำเนินการการ์ด GPU Hopper ของ NVIDIA หลายพันรายการ และกำลังขยายทรัพยากรอย่างรวดเร็ว โดยมีแผนจะเพิ่มทรัพยากรเป็นสามเท่าในอีกหกเดือนข้างหน้า การกระจายทางภูมิศาสตร์นี้ช่วยให้ GMI Cloud สามารถให้บริการที่ราบรื่นและความหน่วงต่ำแก่ลูกค้าในภูมิภาคต่างๆ

ในฐานะผู้นำด้านบริการคลาวด์ AI ที่มีประสิทธิภาพ คุณกำลังให้ความสนใจกับแนวโน้มหรือความต้องการของลูกค้าอย่างไรเพื่อขับเคลื่อนเทคโนโลยีของ GMI ไปข้างหน้า?

จาก GPU ไปจนถึงแอปพลิเคชัน GMI Cloud ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงอย่างชาญฉลาดสำหรับลูกค้า โดยตอบสนองความต้องการของการพัฒนาเทคโนโลยี AI

สถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์:

• สถาปัตยกรรมคลัสเตอร์กายภาพ: ตัวอย่างอย่างคลัสเตอร์ H100 จำนวน 1,250 ตัวประกอบด้วยแร็ก GPU แร็ก Leaf และแร็ก Spine พร้อมการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายที่ปรับให้เหมาะสม เพื่อมอบพลังประมวลผลสมรรถนะสูง
• โครงสร้างโทโพโลยีเครือข่าย: ออกแบบด้วยโครงข่าย IB และ Ethernet ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้ส่งข้อมูลและสื่อสารได้อย่างราบรื่น

ซอฟต์แวร์และบริการ:

• Cluster Engine: ใช้เอนจินที่พัฒนาขึ้นภายในเพื่อจัดการทรัพยากร เช่น Bare Metal, Kubernetes/คอนเทนเนอร์ และ HPC Slurm ทำให้ทั้งผู้ใช้และผู้ดูแลระบบจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเหมาะสม
• แพลตฟอร์มคลาวด์กรรมสิทธิ์: CLUSTER ENGINE เป็นระบบจัดการคลาวด์ที่เราพัฒนาขึ้นเอง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางทรัพยากรและมอบโซลูชันจัดการคลัสเตอร์ที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ

แผนงานเอนจินสำหรับ Inference:

• การประมวลผลต่อเนื่อง พร้อมรับประกัน SLA ระดับสูง
• การแบ่งเวลาใช้งานสำหรับความต้องการเพียงบางช่วง
• Spot Instance

บริการให้คำปรึกษาและบริการเฉพาะ: ให้คำปรึกษา รายงานข้อมูล และบริการปรับแต่ง เช่น การทำคอนเทนเนอร์ คำแนะนำด้านการฝึกโมเดล และแพลตฟอร์ม MLOps ที่ออกแบบตามความต้องการ

คุณสมบัติด้านความปลอดภัยและการติดตามที่แข็งแกร่ง: ประกอบด้วยการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท (RBAC) การจัดการกลุ่มผู้ใช้ การติดตามแบบเรียลไทม์ การดูประวัติย้อนหลัง และการแจ้งเตือน

ในมุมมองของคุณ ความท้าทายและโอกาสที่ใหญ่ที่สุดของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าคืออะไร

ความท้าทาย:

• การขยายขนาดและต้นทุน: เมื่อโมเดลซับซ้อนขึ้น การรักษาความสามารถในการขยายขนาดและราคาที่เข้าถึงได้กลายเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะสำหรับบริษัทขนาดเล็ก
• พลังงานและความยั่งยืน: การใช้พลังงานสูงทำให้ต้องหาโซลูชันที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น เมื่อการนำ AI ไปใช้เพิ่มสูงขึ้น
• ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การคุ้มครองข้อมูลในโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันต้องอาศัยมาตรการความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำกับดูแลที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง
• การทำงานร่วมกันของระบบ: เครื่องมือที่กระจัดกระจายในสแต็ก AI ทำให้การปรับใช้และการผสานระบบอย่างราบรื่นซับซ้อนขึ้น แท้จริงแล้วสิ่งนี้ทำให้การปรับใช้ AI ทุกชนิดยากขึ้น ปัจจุบันเราสามารถลดเวลาพัฒนาได้ครึ่งหนึ่งและลดจำนวนบุคลากรในโครงการ AI ได้ถึงสามเท่า

โอกาส:

• การเติบโตของ Edge AI: การประมวลผล AI ใกล้แหล่งข้อมูลช่วยลดความหน่วงและประหยัดแบนด์วิดท์
• MLOps อัตโนมัติ: การทำให้งานปฏิบัติการคล่องตัวช่วยลดความซับซ้อนของการปรับใช้ ทำให้บริษัทมุ่งเน้นที่แอปพลิเคชันได้
• ฮาร์ดแวร์ประหยัดพลังงาน: นวัตกรรมช่วยเพิ่มการเข้าถึงและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้
• ไฮบริดคลาวด์: โครงสร้างพื้นฐานที่ทำงานได้ทั้งบนคลาวด์และภายในองค์กรเหมาะกับความยืดหยุ่นของภาคธุรกิจ
• การจัดการด้วย AI: การใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานโดยอัตโนมัติช่วยลดเวลาหยุดทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพ

คุณช่วยแบ่งปันวิสัยทัศน์ระยะยาวของ GMI Cloud ได้ไหม และคุณมองว่าบริษัทจะมีบทบาทอย่างไรต่อวิวัฒนาการของ AI และ AGI

ผมต้องการสร้าง AI ของอินเทอร์เน็ต และสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จะขับเคลื่อนอนาคตทั่วโลก

เราต้องการสร้างแพลตฟอร์มที่เข้าถึงง่าย คล้าย Squarespace หรือ Wix แต่สำหรับ AI ทุกคนควรสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ของตนเองได้

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI จะเติบโตอย่างมาก โดยเฉพาะกรณีใช้งาน Generative AI เมื่ออุตสาหกรรมจำนวนมากขึ้นนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ ทำงานอัตโนมัติ และปรับปรุงการตัดสินใจ Inference จะมีบทบาทศูนย์กลางในอนาคตนี้ เพราะทำให้แอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์รับมือกับงานซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและในวงกว้าง กรณีใช้งานแบบธุรกิจกับธุรกิจ (B2B) น่าจะครองตลาด โดยองค์กรจะมุ่งใช้ AI เพื่อเพิ่มผลิตภาพ ทำให้การดำเนินงานคล่องตัว และสร้างคุณค่าใหม่ วิสัยทัศน์ระยะยาวของ GMI Cloud สอดคล้องกับแนวโน้มนี้ คือจัดหาโครงสร้างพื้นฐานที่ก้าวหน้าและเชื่อถือได้ เพื่อให้องค์กรเพิ่มผลิตภาพและผลกระทบของ AI ได้สูงสุดทั่วทั้งองค์กร

ขณะที่คุณขยายการดำเนินงานด้วยศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่ในโคโลราโด เป้าหมายเชิงกลยุทธ์หรือหมุดหมายใดที่คุณต้องการบรรลุในปีหน้า

เมื่อเราขยายการดำเนินงานด้วยศูนย์ข้อมูลแห่งใหม่ในโคโลราโด เรามุ่งเป้าเชิงกลยุทธ์หลายประการในปีหน้า สหรัฐฯ เป็นตลาด AI และการประมวลผล AI ที่ใหญ่ที่สุด จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่เราต้องสร้างสถานะที่แข็งแกร่งในภูมิภาคนี้ ตำแหน่งเชิงยุทธศาสตร์ของโคโลราโด ระบบนิเวศเทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง และสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เอื้ออำนวย จะช่วยให้เราบริการฐานลูกค้าที่เติบโตขึ้นและพัฒนาบริการของเราได้ดียิ่งขึ้น

คุณมีคำแนะนำอะไรให้บริษัทหรือสตาร์ทอัพที่ต้องการนำโครงสร้างพื้นฐาน AI ขั้นสูงมาใช้

สำหรับสตาร์ทอัพที่เน้นนวัตกรรมขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญควรเป็นการสร้างและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่ใช้เวลาอันมีค่าไปกับการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ควรร่วมมือกับผู้ให้บริการเทคโนโลยีที่เชื่อถือได้และมีโซลูชัน GPU ที่เสถียรและขยายได้ หลีกเลี่ยงผู้ให้บริการที่ลดคุณภาพด้วยทางเลือกแบบติดฉลากของตนเอง ความน่าเชื่อถือและการปรับใช้อย่างรวดเร็วมีความสำคัญมาก เพราะในระยะแรก ความเร็วมักเป็นข้อได้เปรียบเชิงแข่งขันเพียงอย่างเดียวที่สตาร์ทอัพมีเหนือผู้เล่นรายใหญ่ เลือกตัวเลือกคลาวด์ที่ยืดหยุ่นและรองรับการเติบโต พร้อมให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยไม่สูญเสียความคล่องตัว ด้วยแนวทางนี้ สตาร์ทอัพจะผสานระบบได้ราบรื่น พัฒนาได้เร็ว และทุ่มทรัพยากรไปยังสิ่งที่สำคัญจริงๆ คือการส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่นสู่ตลาด

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม GMI Cloud