AIはインフラ計画を変えつつあります。これからその理由をご紹介いたします。

AIワークロードが多様化するにつれ、データがインフラストラクチャに関する意思決定の主な原動力になりつつあります。

インフラストラクチャの計画は、組織がプラットフォームを選定し、技術の適合性を確認し、アーキテクチャを標準化した上で、それらを一貫性を持って効率的に拡張してきたことから、長年にわたり安定性を基盤として築かれてきました。

AI関連の取り組みが試験運用段階から本番運用へと移行するケースが増えるにつれ、状況は変わりつつあります。

Teamsは現在、ますます多様化するワークロード、導入環境、ビジネス要件に対応すると同時に、ガバナンス、コンプライアンス、主権に関する要件も満たしています。AIアプリケーションの中には、パブリッククラウド上で動作するものもあれば、オンプレミスやエッジで動作し続けるものもあります。

一方、技術の進歩が加速するにつれ、これまで以上に多くのモデルや導入の選択肢が生まれています。インフラに関する意思決定は、単一の標準アーキテクチャを特定することよりも、状況に応じて柔軟に対応できる余地を維持することに重点が置かれるようになってきています。

AIワークフローにおいて、モデルの互換性がますます高まっています。組織は、コスト、パフォーマンス、またはビジネス要件に基づいて、さまざまなタスクを異なるモデルに割り当てることができます。高性能なAIモデルは、ハイパースケールインフラからローカルデバイスに至るまで、より幅広い環境に登場しています。インフラプロバイダーもまた、よりモジュール化され、交換可能なコンピューティングアーキテクチャの導入を計画しています。

これらすべてが、より広範な変化を示唆しています：AIインフラはますますダイナミックになり、インフラに関する意思決定はワークロードごとに特化していく傾向が強まっています。多くの場合、その理由はデータにあります。

変化するデータの価値

AIは、システム、ワークフロー、アプリケーションを横断してデータを再利用する新たな機会を生み出しています。これらのアプリケーションでは、データの保存場所、管理方法、アクセス権限、移動の頻度、および保存期間について、それぞれ異なる要件が設けられています。プライバシー、主権、遅延、経済性、および運用上の考慮事項も、こうしたアーキテクチャの決定に影響を与えます。

つまり、インフラストラクチャは、画一的な導入アプローチではなく、データの要件によってますます形作られるようになっているということです。従来、組織は既知のビジネス上の疑問に答えるためにデータを収集してきました。アナリティクスは将来の結果を予測するのに役立ちましたが、質問そのものは通常、あらかじめ把握されていました。

AIを活用することで、顧客とのやり取り、業務履歴、ガバナンスに関する記録、組織の知見、およびビジネス上の背景情報を、複数のシステム、ワークフロー、アプリケーション間で再利用することが可能になります。

新たな導入によって生成されるデータは、将来のモデルやワークフロー、意思決定の参考となるため、保存されたデータは将来の価値創造への入力要素となります。

データがインフラよりも長く存続する場合

業界関係者との会話を通じて、個々の演算サイクルが終了した後も、データは長期間にわたって残存することが、ますます明らかになってきています。モデルやインフラ、アプリケーションは変わっても、データは残ります。

その結果、多くの組織が、市販のモデルと独自のデータを組み合わせることの価値を見出しています。そのような状況になると、データを保持、管理、利用、再利用できる能力の重要性が高まります。データは、それを処理するために使用されるインフラストラクチャよりも長期間にわたって存続することが多いため、組織では、技術の進化に合わせて適応できるアーキテクチャをより重視するようになっています。

彼らは、新しい技術を取り入れ、インフラの適合性をより迅速に確認できる能力を求めています。彼らは、すべてを一から作り直すことなく、変化する要件に対応できるアーキテクチャを求めています。

また、技術層間の硬直的な依存関係を軽減する、適応性の高いインフラストラクチャモデルへの関心が高まっているようです。この柔軟性は、変化するワークロード、テクノロジー、およびビジネスの優先順位に対応するための十分な選択肢を確保することを目的としています。

AIが業務運営にますます浸透するにつれ、インフラに関する意思決定は、データの所在、管理方法、価値が維持される期間、そして拡大し続けるアプリケーションやワークロードにおいて、いかに効果的に再利用できるかといった点によって、ますます左右されるようになるでしょう。

データの長期的な価値を軸に柔軟なインフラを構築することは、AIの将来において決定的な強みとなるでしょう。

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