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AIのインフラがAI成長を支える上での重要性
安全で強固で持続可能なクラウドネイティブなインフラは、AI変革にとって不可欠です。
人工知能（AI）が史上空前の速度で産業界を変容させていることは、天才でもない人でも理解できるでしょう。IDCによると、世界のAIへの支出は2028年までに6,320億ドルに達すると予想されており、生成型AI（GenAI）は驚くべき年間59.2%の成長率で拡大しています。しかし、AIの能力が急拡大する一方で、それらを支えるために必要なインフラは重荷を感じています。これにより、組織がAIの恩恵を得られるスピードに影響が出ています。マッキンゼーが最近明らかにしたように、北米とアジアの企業はAIへの熱狂を隠さず、北米では76％、アジアでは70％の企業が既にAIの変革を開始しています。しかし、マッキンゼーは、リーダーたちは優位性を維持するためには積極的に変革を追求しなければならないと述べています。現在、アジアの組織のうち10％未満が複数のGenAIユースケースから価値を創出する方法を見つけたと報告されています。そうする企業は競争優位性を築く可能性が高いです。GenAIは確かに成長の多くを牽引していますが、同時に巨大な計算能力、広範なデータ保管、高度なアルゴリズムを必要とします。これはエネルギー消費、コスト、持続可能性、パフォーマンス面で大きな影響を与えます。従来のインフラはこれらの需要に対応するのに不向きであり、進展はインフラの現代化と並行して起こらなければならないのです。AIへの投資を最大化するために、変革が必要です。サーバーやクラウドインフラなどのハードウェアを含むAIインフラへの支出は巨额ですが、GenAIの採用よりも成長のペースが遅いです。IDCの調査によれば、AIインフラは2028年までの14.7％の複合年成長率（CAGR）を見込むことで、クラウドサービスプロバイダーの早期投資を反映しています。AIハードウェアとインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（IaaS）は全体のAI支出の約24％を占め、AI機能を有効にする上で重要な役割を果たしています。そのため、GenAIがますます注目される一方で、AIの広範な成長とアプリケーションを支援するためにAIインフラへの支出は依然として重要です。AI駆動型ソリューションを実装したいと考える企業にとって、強固でスケーラブルでセキュアなクラウドインフラへの投資は今、成功への鍵となります。しかし、そのAIインフラとはどのようなものでしょうか？AIが必要とする具体的な要素は何であり、企業はどのように変革すべきでしょうか？
セキュリティとコンプライアンス機能を標準として
AIモデルは膨大な量のデータを処理します。AIソリューションの導入プロセス全体を通じてデータのセキュリティ確保と規制基準の遵守は企業にとって不可欠です。モデル自体と処理するデータを保護するために、暗号化、強固なアクセス制御、GDPRなどのグローバルデータ保護規制への準拠を含むセキュアなインフラが必要になります。AIインフラは、パフォーマンスとスケーラビリティだけでなく、セキュリティのために設計されるべきです。これは標準的な考慮事項であり、AIアプリケーションまたはそれらをサポートするインフラをセキュアにしないことで、データ漏洩、規制罰金、顧客信頼の喪失につながることがあるからです。信頼が失われると、回復することはほとんど不可能です。
クラウドネイティブをAI変革の基礎として
AIの増大する要求に応えるために、企業は強力な計算、高性能ネットワークとストレージ、コンテナとデータ管理システムを含むクラウドネイティブなインフラを採用する必要があります。クラウドネイティブなインフラは、AIの増加する計算とストレージ要件をサポートするために必要な柔軟性とスケーラビリティを提供します。従来のインフラは、現代のAIアプリケーションの大量データフローと高パフォーマンスニーズを管理するのが苦手です。しかし、クラウドネイティブアーキテクチャにより、企業は需要の変動に迅速に対応し、インフラをスケールアップできるようになり、GenAIモデルや他のデータ重いAIプロセスに必要な計算力を確保できます。クラウドネイティブ環境は、AIに必要な重い計算操作をサポートするだけでなく、重要な柔軟性も提供します。これにより、企業はAIアプリケーションをより効率的にデプロイ、管理、更新できるようになります。重要なことに、クラウドネイティブプラットフォームはAI開発ワークフローとシームレスに統合することを意図しており、インフラの制限によって妨げられない形でより迅速にイノベートすることができます。
データ管理のためのスケーラブルで信頼性が高くコスト効率の高いインフラ
AIユースケースが増え続ける中、データ管理と分析のためのスケーラブルでコスト効率の高いクラウドインフラの重要性はますます高まります。スケーラブルなインフラストラクチャ・アズ・ア・サービス（IaaS）とプラットフォーム・アズ・ア・サービス（PaaS）の提供は、データを無縫でストア、処理、アクセスできるように保証し、モデルトレーニングを高速かつ正確に行うことができます。効率的なデータパイプライン、強固なストレージソリューション、および効率的な検索システムは、これら大量のデータをモデルトレーニングに使用する前に管理するために不可欠です。イノベーティブなインフラはまた、特定のユースケースに合わせてモデルをカスタマイズし、微調整する能力を提供し、AIアプリケーションの品質と関連性を向上させ、AIモデル開発を簡素化します。AIアプリケーションが一貫して信頼性の高いユーザー体験を提供するためには、信頼性の高いインフラが必要です。ダウンタイムやクラッシュはユーザーの信頼を削ぐだけでなく、業務を中断させる原因になる可能性があります。安定したインフラは、常にリソースを可用にしておくことで中断リスクを最小限に抑えて、高い可用性と稼働時間を維持します。効率的なAIインフラはパフォーマンスをサポートするだけでなく、コスト管理にも役立ちます。分散システム、コンテナ化、サーバーレスアーキテクチャを通じて計算リソースを最適化することで、クラウドやハードウェアリソースに過剰に費やされることを避けることができます。このコスト効率は、予算を圧迫しながらGenAIアプリケーションをスケールアップする上で不可欠です。
エネルギー効率と持続可能性がますます重要になる
AIワークロードが増えるにつれて、エネルギー消費とコストも増加します。特にGenAIのようなAIモデルは電力を大量に消費し、AI成長の環境影響に対する懸念を引き起こしています。企業はますます、自分たちのAIイニシアチブを支援するためにエネルギー効率の高いインフラが必要であり、カーボンフットプリントを大幅に増やすことなくという認識を持っています。グリーンデータセンター、再生可能エネルギー源、エネルギー効率の高いハードウェアは、AIインフラ戦略の不可欠な要素となるでしょう。電力消費を最適化し、持続可能な慣行に投資することで、企業は運営コストを削減しながらサステイナビリティ目標を達成できます。AIの全球的な採用が加速するにつれ、エネルギー効率の高いインフラへの焦点は、イノベーションと企業社会的責任との連携、さらにコスト管理の強化を望む企業にとって重要な差別化要素となるでしょう。