こんにちは。最近ものすごく問い合わせが多いのでがんばります。弊社は量子コンピューティングの会社ですが、最近非常に多くのことをやりすぎていていくつか分離をしました。 1つは教育関連でこちらは日本量子コンピューティング協会と言う形で、今弊社から分離をし、そして現在は高野理事のもと、別組織として頑張っていただいてます。基本的に弊社は運用には関わっていません。 次にメディアですが、こちらもうまくいってたのですが、弊社から分離をしてクオンタムコンピューティングレポート日本語版として再出発をしています。こちらも弊社は基本的には運用に関わっていません。弊社としては、現在クラウドサービスの安定化と拡大に最大限の努力を進めていると言う段階で、アプリケーションにおいても多くの成功を収めています。 弊社では多くの授業やりたいところですが、現在お客様に提供しているシステムの安定、運用、そして改善に全力を注いでいます。弊社のビジネスモデルはこの3年頑張って構築した結果、非常にわかりやすい量子GPUクラウドシステムをベースとした深層学習アプリケーションの研究開発を企業提供しています。 GPUを利用することによって、2023年現在でも実用的に動くアプリケーションの開発に成功しており、その中には量子コンピューティングで培った技術が応用されています。また将来的にはGPUの次を見込んで、量子コンピューティングの構築が進んでおり、現在の量子コンピューターの課題である実用化や量産化や小型化と言うところにかかっていて、弊社のデータセンター事業を支える大きな柱として期待をしています。 そうした量子コンピューティングデータセンターを語る前に、量子コンピューティングそのものに関しては、次世代の量子コンピューターとして有力視され始めている半導体型量子コンピュータに注目をしています。半導体型は既存の半導体製造設備を使って作る最新型の量子コンピュータであり、冷却温度が高めだったり、量産化が可能と言うことで、弊社も自社のクラウドサービス、そしてデータセンターを支える根幹技術として非常に力を入れています。 半導体量子コンピューターの開発にはファブリケーションが必須となっており、こうした量子チップのほか、制御用のクライオCMOSチップの開発など非常に多額のお金がかかる上、非常に長期間にわたる研究開発が必要となるため、根気よく行っていくと言うことを考えています。 さて、そうした量子コンピューティングよりも先に考えているのが、AIデータセンターとなっており、現在多くのディープラーニングや機械学習向けの企業があるものの、こうしたAI専用のデータセンターはあまり普及していません。日本でも私たちがGPUを利用して、機械学習や深層学習をお客様に提供する場合、あまりそこまでGPUが普及していると言う感じがいたしません。今後はこうしたGPUを安定稼働させ、クラウド提供できるようなAIクラウドサービスというのが非常に伸びると考えており、弊社でもハードウェアからGPUなどを活用して安定したデータセンター運用を目指しています。 センターと大きく違うところは消費電力だと思います。AIにかかるマシンは非常に高価かつ電力の消費が高いです。 もはや空調でなんとかすることができないというか、なんとかできるんでしょうけども、非常にコストパフォーマンスが悪いと思います。こうした最新のマシンを使う場合には、水冷や液冷などの最新の冷却技術を利用する必要があると思います。 もちろん最近では真相学習用の学習に非常に多くのストレージを使うため、ストレージの整理は必要ですが、それでも大多数を占めるのはこうしたhigh-performanceコンピューティングの消費電力と排熱などのコントロールです。弊社では液浸ではなく、コールドプレート型を利用した水冷を当面は採用したいと考えています。 まず手始めに水冷専用の排熱システムを構築し、土地に独立した建屋を準備し、マイクロデータセンターから準備したいと思います。弊社ではこのようなところに多数のGPUを搭載し、これまでの空冷システムよりもより密度が高いかつ効率的な運用ができると考えています。こうしたマシンは弊社の現在のクライアント様へと活用でき、弊社社内の研究開発も活用できると考えています。そうすることにより、より量子コンピューティングのシミュレーションそして深層学習アプリケーションの開発を加速することができ、多くの差別化できる収益化の強いアプリケーションの開発に成功するでしょう。こうした環境整備は喫緊の課題となっており、 世界のクラウドサービスを通じた最新のエヌビディア、A100シリーズやH100シリーズがかなり入手困難と言う現状で、コンピューティングリソースを確保すると言うのは非常に重要な課題となっています。弊社としましてはもちろんこうした最新のマシン等の入手と並行してコストパフォーマンスの高い推論用のGPUマシンなどを併用することにより、アプリケーションに応じてコストパフォーマンスを最大にして自社でのサーバー運用をつうじた安定した研究を目指しています。 アプリケーションに関しては、深層学習において多くの新しい技術が生まれてきています。弊社ではこのような多くの深層学習の最新アプリケーションの開発に従事し始めています。こうしたアプリケーションの種類を非常に増やし、競争力があり、事業化を成功させるような新しいアイディアを日々生み出しており、弊社においても計算リソースとアプリケーション開発力の両方を獲得しています。さらに将来的な量子コンピューティング、そして量子コンピュータのハードウェアの開発も行っているため、現在そして未来において非常に有望な事業化を実現できています。 まとめ現在アプリケーションで最も有望してるのは深層学習アプリケーションでGPUを利用して開発していまして、その中に量子コンピューティングから培ったアプリケーションのエッセンスを加えています。一方で将来的な量子コンピュータを開発しながらも直近では、GPUをいかに効率的に運用するかと言う自社の水冷データセンターの構築を急いでおりその実証実験を進めている限りでございます。またGPUに関しては空冷のシステムではいくつかの系統がする動作しており、クライアント様への提供が進んでいます。また、推論用のGPUを併用することによりコストパフォーマンスの高い研究開発も同時並行しており、このままサービスを拡大していきたいと思います。 以上です。

生成AIと深層学習と半導体量子とAIデータセンター頑張ります（改めて）

Yuichiro Minato