AI時代の勝者はインフラを徹底的に最適化

お客様とともにITを革新～Tintriの今後の取り組み・方向性

現在、多くの企業のAI投資は「どのAIモデルを使うか」に注目が集まっています。しかし、AIから持続的な価値を生み出すためには、モデルだけでなく、その下層を支えるインフラにも目を向ける必要があります。

AIワークロードは本質的にインフラ集約型であり、モデルやデータの規模が拡大するほど、ストレージ、ネットワーク、GPU、データ管理基盤の重要性は高まります。AI時代の競争力は、モデルだけではなく、それを支えるインフラによって決まるのです。

Tintriの総責任者Phil Trickovicが”The Infrastructure Imperative: Why the Stack Below the Application Layer Will Define the AI Era”と題して書いた記事の抜粋をご紹介します。
英語の全文は、こちらからお読みいただけます。

AIモデルがコモディティ化（汎用化）へ向かうにつれ、勝者となる企業は最も優れたモデルを持つ企業ではなく、最も深いデータを保有し、最も規律あるパイプラインを構築し、そのすべてを支えるインフラを最も徹底的に最適化している企業となるだろう。

インフラの必然性

インフラの必然性は、次の3つのエンタープライズAIにおける3つの戦略的現実によって裏付けられている。

  • モデルはコモディティ化する。
  • 企業データは代替不可能な知的財産（IP）である。
  • フルスタック最適化は選択肢ではなく必須である。

コモディティ化

先行モデルと追随モデルの性能差は、これまでのどのエンタープライズソフトウェア市場よりも速いペースで縮小している。

18か月前には最先端の研究能力を必要としていたことが、今では適切に構成されたオンプレミス環境上で動作するオープンウェイトモデルでも実現できるようになった。

特定技術への独占的アクセスを競争優位としてきた企業は、常に同じ現実に直面してきた。

コモディティ化しないもの

AI時代においてコモディティ化しないものは3つあり、そのすべてが企業自身の管理下にある。

●独自データ

同じ業務履歴、顧客関係、業務成果、あるいは記録に蓄積されたドメイン知識を共有する企業は存在しない。
これらのデータは購入することも移転することもできない。

●パイプラインアーキテクチャと統合の規律

データを準備し、バージョン管理し、検証し、AIシステムへ提供する仕組みそのものが企業資産である。

●インフラに関する知識

ストレージのI/Oパターンからメモリ帯域、ハイパーバイザーのスケジューリングに至るまで、AIワークロードがスタックの各層でどのように動作するかを理解することは、長年をかけて蓄積される運用知識である。

この知識に投資する組織は、その価値を継続的に積み上げていく。

求められている戦略的転換は、モデル投資をやめることではなく、むしろ、投資対象を広げ、データパイプラインとインフラスタックを、ベンダーが管理する裏方のインフラではなく、企業の中核的な戦略資産として扱うことなのである。