อเล็กซ์ เยห์ ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ GMI Cloud – ซีรีส์สัมภาษณ์

อเล็กซ์ เยห์ เป็นผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ GMI Cloud บริษัทโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ได้รับการสนับสนุนจากกองทุนเพื่อการเติบโต โดยมีภารกิจในการเพิ่มขีดความสามารถให้กับทุกคนในการใช้งาน AI ได้อย่างไม่มีปัญหา และทำให้ธุรกิจต่างๆ สามารถสร้าง นำไปใช้ และขยายขนาด AI ได้อย่างง่ายดายผ่านโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่รวมเป็นหนึ่งเดียว

อะไรเป็นแรงบันดาลใจให้คุณเริ่มต้น GMI Cloud และพื้นหลังของคุณมีอิทธิพลต่อการก่อตั้งบริษัทอย่างไร?

GMI Cloud ก่อตั้งขึ้นในปี 2021 โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างและดำเนินงานศูนย์ข้อมูลเพื่อให้บริการโหนดการคำนวณ Bitcoin ในช่วงสองปีแรก เราได้สร้างศูนย์ข้อมูลสามแห่งในอาร์คันซอและเท็กซัส

ในเดือนมิถุนายนของปีที่แล้ว เราได้พบว่ามีความต้องการที่แข็งแกร่งจากนักลงทุนและลูกค้าสำหรับพลังการคำนวณ GPU ภายในหนึ่งเดือน เขาตัดสินใจที่จะเปลี่ยนไปสู่โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ AI การพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI และโอกาสทางธุรกิจใหม่ที่เกิดขึ้นเป็นสิ่งที่ไม่สามารถคาดเดาหรืออธิบายได้ โดยการให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น GMI Cloud มีเป้าหมายที่จะอยู่ใกล้กับโอกาสที่น่าตื่นเต้นและไม่สามารถคาดเดาได้ใน AI

ก่อนที่จะมาเป็น GMI Cloud ฉันเคยเป็นพันธมิตรในบริษัททุนร่วมลงทุน โดยมีการติดต่ออย่างสม่ำเสมอในอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นใหม่ ฉันเห็นว่า AI เป็น “การแร่ทอง” ของศตวรรษที่ 21 โดย GPU และเซิร์ฟเวอร์ AI ทำหน้าที่เป็น “เครื่องมือขุด” สำหรับ “นักขุด” ในยุคปัจจุบัน ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการเติบโตอย่างรวดเร็วสำหรับบริษัทคลาวด์ที่เชี่ยวชาญด้านการให้เช่าพลังการคำนวณ GPU

คุณสามารถบอกเราเกี่ยวกับภารกิจของ GMI Cloud ในการทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ง่ายขึ้น และทำไมจึงมีความสำคัญมากในตลาดปัจจุบัน?

การทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ง่ายขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากความซับซ้อนและความกระจัดกระจายของ AI stack ในปัจจุบัน ซึ่งสามารถจำกัดความสามารถในการเข้าถึงและประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI การตั้งค่า AI ในปัจจุบัน thườngเกี่ยวข้องกับหลายชั้นที่ไม่เชื่อมต่อกัน ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูล การฝึกอบรมแบบจำลอง ไปจนถึงการนำไปใช้และการขยายขนาด ซึ่งต้องการเวลา ทักษะพิเศษ และทรัพยากรที่สำคัญในการจัดการอย่างมีประสิทธิภาพหลายบริษัทใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือแม้กระทั่งหลายเดือนในการค้นหาชั้นโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเป็นกระบวนการที่สามารถขยายออกไปได้ และส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของผู้ใช้และผลผลิต

1. การเร่งการนำไปใช้: โครงสร้างพื้นฐานที่ง่ายขึ้นช่วยให้สามารถพัฒนาและนำ AI ไปใช้ได้เร็วขึ้น ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแข่งขันและปรับตัวให้เข้ากับความต้องการของตลาดที่เปลี่ยนแปลง
2. การลดต้นทุนและทรัพยากร: โดยการลดความจำเป็นในการใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะและการรวมระบบแบบกำหนดเอง โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เป็นแบบสตรีมไลน์สามารถลดต้นทุนได้อย่างมาก ทำให้ AI มีความสามารถในการเข้าถึงได้มากขึ้น โดยเฉพาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
3. การทำให้สามารถขยายขนาดได้: โครงสร้างพื้นฐานที่รวมเข้าด้วยกันอย่างดี ช่วยให้สามารถจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการขยายแอปพลิเคชันเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น เพื่อให้แน่ใจว่าโซลูชัน AI จะยังคงแข็งแกร่งและตอบสนองได้ดีในขนาดที่ใหญ่ขึ้น
4. การทำให้สามารถเข้าถึงได้: โครงสร้างพื้นฐานที่ง่ายขึ้น ทำให้ง่ายต่อการนำ AI ไปใช้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคอย่างมาก ทำให้สามารถเข้าถึงได้โดยองค์กรที่หลากหลาย และส่งเสริมนวัตกรรมและสร้างคุณค่าในอุตสาหกรรมต่างๆ
5. การสนับสนุนนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว: เมื่อเทคโนโลยี AI พัฒนาไป โครงสร้างพื้นฐานที่ไม่ซับซ้อนจะทำให้ง่ายต่อการรวมเครื่องมือใหม่ แบบจำลอง และวิธีการใหม่ๆ ทำให้องค์กรสามารถปรับตัวและนวัตกรรมได้อย่างรวดเร็ว

ภารกิจของ GMI Cloud ในการทำให้โครงสร้างพื้นฐาน AI ง่ายขึ้นเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการช่วยให้ธุรกิจและสตาร์ทอัพสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่ โดยทำให้ AI สามารถเข้าถึงได้ คุ้มค่า และขยายขนาดได้สำหรับองค์กรทุกขนาด

คุณได้รับเงินสนับสนุน 82 ล้านดอลลาร์ใน Series A最近 คุณจะใช้เงินทุนใหม่นี้อย่างไร และมีเป้าหมายการขยายตัวที่ใกล้จะเกิดขึ้นอย่างไร?

GMI Cloud จะใช้เงินทุนในการเปิดศูนย์ข้อมูลใหม่ในโคโลราโด และลงทุนหลักๆ ใน H200 GPUs เพื่อสร้างคลัสเตอร์ GPU ขนาดใหญ่เพิ่มเติม GMI Cloud กำลังพัฒนาแพลตฟอร์มการจัดการทรัพยากรแบบคลาวด์ Cluster Engine ของตนเอง ซึ่งรวมเข้ากับฮาร์ดแวร์ขั้นสูงของเราอย่างไร้รอยต่อ แพลตฟอร์มนี้ให้ความสามารถที่ไม่มีใครเทียบได้ในด้านการจำลองเสมือน การติดตั้งแบบคอนเทนเนอร์ และการออร์เคสตรา

GMI Cloud มีการเข้าถึง GPU ที่เร็วกว่าคู่แข่งถึง 2 เท่า เทคโนโลยีหรือแนวทางใหม่ๆ อะไรที่ทำให้สามารถทำได้?

ประเด็นสำคัญของแนวทางที่เป็นเอกลักษณ์ของ GMI Cloud คือการใช้ NVIDIA’s NCP ซึ่งให้ GMI Cloud เข้าถึง GPU และทรัพยากรขั้นสูงอื่นๆ ได้โดยตรง การจัดซื้อโดยตรงจากผู้ผลิตและตัวเลือกการเงินที่แข็งแกร่งทำให้มั่นใจในความคุ้มค่าและห่วงโซ่อุปทานที่มีความปลอดภัยสูง

ด้วยการมี NVIDIA H100 GPUs ที่มีให้บริการทั่วทั้ง 5 ที่ตั้งระดับโลก โครงสร้างพื้นฐานนี้จะรองรับความต้องการของลูกค้า AI ในสหรัฐอเมริกาและเอเชียได้อย่างไร?

GMI Cloud ได้สร้างความมั่นคงในการมีบทบาทระดับโลก โดยให้บริการในหลายประเทศและภูมิภาค รวมถึงไต้หวัน สหรัฐอเมริกา และไทย ด้วยเครือข่าย IDC ทั่วโลก ปัจจุบัน GMI Cloud ดำเนินการ์ด GPU Hopper-based ของ NVIDIA หลายพันชิ้น และกำลังขยายทรัพยากรอย่างรวดเร็ว โดยมีแผนจะเพิ่มทรัพยากรในอีก 6 เดือนข้างหน้า การกระจายตัวทางภูมิศาสตร์นี้ช่วยให้ GMI Cloud สามารถให้บริการที่ราบรื่นและความหน่วงต่ำแก่ลูกค้าในภูมิภาคต่างๆ ได้ โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการถ่ายโอนข้อมูลและให้การสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งสำหรับธุรกิจที่ขยายการดำเนินงาน AI ทั่วโลก

นอกจากนี้ ความสามารถระดับโลกของ GMI Cloud ช่วยให้เข้าใจและตอบสนองความต้องการและข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่หลากหลายในแต่ละภูมิภาค โดยให้โซลูชันที่ปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของท้องถิ่น ด้วยทรัพยากรการคำนวณที่เพิ่มขึ้น GMI Cloud ตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับพลังการคำนวณ AI โดยให้ความสามารถในการคำนวณที่เพียงพอแก่ลูกค้าเพื่อเร่งการฝึกอบรมแบบจำลอง การเพิ่มความแม่นยำ และการปรับปรุงประสิทธิภาพของโครงการ AI ที่หลากหลาย

ในฐานะผู้นำในบริการคลาวด์ AI เช่น GMI คุณมุ่งเน้นไปที่แนวโน้มหรือความต้องการของลูกค้าใดเพื่อขับเคลื่อนเทคโนโลยีของ GMI ไปข้างหน้า?

จาก GPU ไปจนถึงแอปพลิเคชัน GMI Cloud ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงอย่างชาญฉลาดสำหรับลูกค้า โดยตอบสนองความต้องการของการพัฒนาเทคโนโลยี AI

ฮาร์ดแวร์ आर์คิเทคเชอร์:

• ฟิสิกัล คลัสเตอร์ อาร์คิเทคเชอร์: ตัวอย่างเช่น 1250 H100 รวมถึงรैक GPU ใบไม้ และรैकกระดูกสันหลัง โดยมีการกำหนดค่าเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์เครือข่ายที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมซึ่งให้พลังการคำนวณสูง
• โครงสร้างท็อปโพล็อจีของเครือข่าย: ออกแบบด้วยไอบีแฟบริกและอีเทอร์เน็ตแฟบริกที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้การถ่ายโอนข้อมูลและการสื่อสารที่ราบรื่น

ซอฟต์แวร์และบริการ:

• คลัสเตอร์ เอนจิน: ใช้เครื่องมือที่พัฒนาในบ้านเพื่อจัดการทรัพยากร เช่น เหมือนโลหะ คอนเทนเนอร์/คูเบอร์เนตส์ และ HPC Slurm ทำให้สามารถจัดสรรทรัพยากรได้อย่างเหมาะสมสำหรับผู้ใช้และผู้ดูแลระบบ
• แพลตฟอร์มคลาวด์แบบกำหนดเอง: CLUSTER ENGINE เป็นระบบการจัดการคลาวด์แบบกำหนดเองที่เพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางทรัพยากร โดยให้โซลูชันการจัดการคลัสเตอร์ที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ

เพิ่มโรดแมปของอินเฟอร์เรนซ์ เอนจิน:

1. การคำนวณแบบต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่ามีการรักษาความพร้อมใช้งานสูง
2. การแบ่งปันเวลาเพื่อการใช้เวลาที่เป็นเศษส่วน
3. อินสแตนซ์แบบจุด

การให้คำปรึกษาและบริการแบบกำหนดเอง: ให้บริการให้คำปรึกษา รายงานข้อมูล และบริการแบบกำหนดเอง เช่น การติดตั้งแบบคอนเทนเนอร์ การแนะนำการฝึกอบรมแบบจำลอง และแพลตฟอร์ม MLOps ที่ปรับแต่ง

คุณลักษณะด้านความปลอดภัยและติดตามที่แข็งแกร่ง: รวมถึงการควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การจัดการกลุ่มผู้ใช้ การติดตามแบบเรียลไทม์ การติดตามประวัติ และการแจ้งเตือน

ในความคิดของคุณ สิ่งใดคือความท้าทายและโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่สุดสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI ในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า?

ความท้าทาย:

1. การขยายขนาดและต้นทุน: เมื่อแบบจำลองมีความซับซ้อนมากขึ้น การรักษาความสามารถในการขยายขนาดและราคาไม่แพงจะกลายเป็นความท้าทาย โดยเฉพาะสำหรับบริษัทขนาดเล็ก
2. พลังงานและความยั่งยืน: การใช้พลังงานสูงต้องการวิธีแก้ปัญหาที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น เมื่อการนำ AI ไปใช้เพิ่มขึ้น
3. ความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว: การปกป้องข้อมูลในโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันต้องการความปลอดภัยและความสอดคล้องกับกฎระเบียบที่พัฒนา
4. ความเข้ากันได้: เครื่องมือที่กระจัดกระจายใน AI stack ทำให้การนำไปใช้และการรวมเข้าด้วยกันไม่ราบรื่น ซึ่งเป็นเรื่องที่ยากต่อการนำ AI ไปใช้จริงๆ เราสามารถลดเวลาในการพัฒนาได้ 2 เท่า และลดจำนวนพนักงานสำหรับโครงการ AI ได้ 3 เท่า

โอกาส:

1. การเติบโตของ AI ที่ด้านขอบ: การประมวลผล AI ใกล้กับแหล่งข้อมูลลดความหน่วงและประหยัดแบนด์วิธ
2. การดำเนินงาน MLOps แบบอัตโนมัติ: การดำเนินการที่ราบรื่นลดความซับซ้อนของการนำไปใช้ ทำให้บริษัทต่างๆ สามารถมุ่งเน้นไปที่แอปพลิเคชัน
3. ฮาร์ดแวร์ที่ประหยัดพลังงาน: การพัฒนาสามารถปรับปรุงความสามารถในการเข้าถึงและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
4. คลาวด์ไฮบริด: โครงสร้างพื้นฐานที่ทำงานทั้งบนคลาวด์และสภาพแวดล้อมบนพื้นฐานที่เหมาะสำหรับความยืดหยุ่นขององค์กร
5. การบริหารจัดการ AI: การใช้ AI เพื่อปรับโครงสร้างพื้นฐานให้เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ลดเวลาออฟไลน์ และเพิ่มประสิทธิภาพ

คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิสัยทัศน์ระยะยาวของ GMI Cloud ได้หรือไม่ และคุณเห็นว่ามันจะเล่นบทบาทอะไรในการพัฒนาของ AI และ AGI?

ฉันต้องการสร้าง AI ของอินเทอร์เน็ต ฉันต้องการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ขับเคลื่อนอนาคตทั่วโลก

ในการสร้างแพลตฟอร์มที่สามารถเข้าถึงได้ เช่น Squarespace หรือ Wix แต่สำหรับ AI ใครก็ตามควรจะสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ของตนเองได้

ในช่วงหลายปีที่จะมาถึง AI จะเติบโตอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้วยกรณีการใช้งาน AI ที่สร้างขึ้น ซึ่งอุตสาหกรรมต่างๆ จะรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อเพิ่มความสร้างสรรค์ อัตโนมัติกระบวนการ และปรับปรุงการตัดสินใจ ในอนาคต การอนุมานจะมีบทบาทสำคัญ โดยทำให้สามารถใช้ AI ในแบบเรียลไทม์ได้ และสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและขนาดใหญ่ การใช้งาน B2B คาดว่าจะเป็นรูปแบบหลัก โดยที่ธุรกิจต่างๆ จะมุ่งเน้นไปที่การใช้ AI เพื่อเพิ่มผลผลิต สตรีมไลน์ปฏิบัติการ และสร้างคุณค่าใหม่ๆ วิสัยทัศน์ระยะยาวของ GMI Cloud สอดคล้องกับแนวโน้มนี้ โดยมุ่งหวังที่จะให้โครงสร้างพื้นฐานที่ทันสมัยและเชื่อถือได้เพื่อสนับสนุนธุรกิจในการเพิ่มผลผลิตและผลกระทบของ AI ทั่วทั้งองค์กร

เมื่อคุณขยายการดำเนินงานด้วยศูนย์ข้อมูลใหม่ในโคโลราโด คุณมีเป้าหมายเชิงกลยุทธ์หรือ 里程碑 ใดที่คุณตั้งเป้าไว้ในการบรรลุภายในหนึ่งปีข้างหน้า?

เมื่อเราขยายการดำเนินงานด้วยศูนย์ข้อมูลใหม่ในโคโลราโด เรามุ่งเน้นไปที่เป้าหมายเชิงกลยุทธ์และ里程碑หลายอย่างในช่วงหนึ่งปีข้างหน้า สหรัฐอเมริกาถือเป็นตลาดที่ใหญ่ที่สุดสำหรับ AI และการคำนวณ AI ทำให้เราเห็นความสำคัญของการสร้างความมั่นคงในการมีบทบาทที่แข็งแกร่งในภูมิภาคนี้ ที่ตั้งของโคโลราโดซึ่งอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสม ร่วมกับระบบนิเวศทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งและสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่เอื้ออำนวย ทำให้เราอยู่ในตำแหน่งที่ดีในการให้บริการลูกค้าที่เพิ่มขึ้นและปรับปรุงการให้บริการของเรา

คำแนะนำใดที่คุณจะให้กับบริษัทหรือสตาร์ทอัพในการใช้โครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ทันสมัย?

สำหรับสตาร์ทอัพในการสร้างนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือการมุ่งเน้นไปที่การสร้างและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่การใช้เวลามีคุณค่าในการจัดการโครงสร้างพื้นฐาน ควรหาพันธมิตรที่เชื่อถือได้ซึ่งให้บริการ GPU ที่เชื่อถือได้และสามารถขยายขนาดได้ โดยหลีกเลี่ยงผู้ให้บริการที่ตัดมุมด้วยตัวเลือกที่มีแบรนด์ขาว ความน่าเชื่อถือและความเร็วในการนำไปใช้เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะในช่วงแรก ความเร็วมักเป็นเพียงปัจจัยที่แตกต่างที่สตาร์ทอัพมีต่อผู้เล่นที่มีอยู่แล้ว ควรเลือกตัวเลือกคลาวด์ที่ยืดหยุ่นและรองรับการเติบโต โดยเน้นความปลอดภัยและความสอดคล้องกฎระเบียบโดยไม่สูญเสียความคล่องตัว โดยการทำเช่นนี้ สตาร์ทอัพสามารถรวมเข้าด้วยกันได้อย่างราบรื่น ปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็ว และมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญที่สุด – การส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่โดดเด่นในตลาด

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม GMI Cloud เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม