「生成AIは世界を変える可能性があるが、データインフラストラクチャが追いつかなければならない」

生成AIは世界を変える可能性があるが、データインフラストラクチャが追いつかなければならない can be condensed to 生成AIはデータインフラストラクチャに追いつかなければならない

Generative AIについての話題が盛り上がっていますが、多くの業界の専門家はまだ重要な問題に取り組んでいません。それは、この技術を長期間サポートできるインフラストラクチャのプラットフォームが存在するかどうか、そしてもしそれが存在するとしても、Generative AIが約束する革新的なイノベーションを十分にサポートできる持続可能性があるかどうかです。

Generative AIツールはすでにかなりの評判を築いており、ボタンをクリックするだけでよく合成されたテキストを生成する能力を持っています。これらのタスクは通常、手動で完了するのに数時間、数日、数週間、または数ヶ月かかるかもしれません。

それは良いことですが、適切なインフラストラクチャがなければ、これらのツールは真に世界を変えるためのスケーラビリティを持っていません。Generative AIの運用コストが既に76億ドルを超える見込みであることは、この事実を証明していますが、それにはさらなる要素が関与しています。

企業は持続可能な利用を目指して適切なツールを作成し、それらを結び付けることに焦点を当てる必要があり、専用のパイプラインなしですべての関連データにシームレスにアクセスできる集中型データインフラストラクチャに投資する必要があります。適切なツールを戦略的に実装することで、データセンターが現在課している容量制限にもかかわらず、求められるビジネス価値を提供することができるようになり、その時に初めてAIの革命は本当に進展するでしょう。

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馴染みのあるパターン

Capgemini Research Instituteの新しいレポートによると、74%の役員はGenerative AIの利点が懸念よりも上回ると考えています。このような合意は既に企業の高い導入率を促しており、アジア太平洋地域の約70%の組織がこれらの技術への投資意向を示しているか、実用的なユースケースの探索を始めています。

しかし、この道を既に歩んできた経験があります。例えばインターネットは、徐々に注目を集め、数多くの素晴らしいアプリケーションを通じて期待を上回る成果を上げるまでに至りました。しかし、その能力が印象的であったとしても、実際にビジネスに現実的な価値を提供し始めた時に本当に成功したと言えます。

ChatGPTを超えて考える

AIも同様のサイクルに陥っています。企業は急速にこの技術に取り組んでおり、推定93%の企業が既にいくつかのAI/MLのユースケース研究に関与しています。しかし、導入率が高いにもかかわらず、多くの企業はデプロイメントに苦労しており、これは互換性のないデータインフラストラクチャの典型的な兆候です。

適切なインフラストラクチャがあれば、企業はGenerative AIの魅力的な機能の表面レベルを超えて見ることができ、ビジネスの景観を変革する真の潜在能力を活かすことができます。

確かに、Generative AIは簡単に要約を作成するのに役立ちますが、その潜在能力はそれだけにとどまりません。潜在的な薬物の発見から医療治療、サプライチェーンの最適化まで、これらのブレークスルーは、AIアプリケーションをサポートし推進するデータセンターが十分に堅牢でなければ実現しないのです。

スケーラビリティの壁を乗り越える

Generative AIはスケーラビリティを持たないため、企業に対して実質的な価値を提供することができていません。これはデータセンターが容量制限を持っているためです – 彼らのインフラストラクチャは、Large Language Models（LLMs）が複数のトレーニングサイクルを効率的に実行するために必要な大規模な探索、オーケストレーション、およびモデルのチューニングをサポートするために元々作られていません。

Generative AIから価値を生み出すためには、ビジネスが自社のデータをどれだけうまく活用するかに依存します。これは、構造化および非構造化のデータソースをLLMsに接続するか、既存のハードウェアのスループットを向上させることによって改善することができます。

企業が組織データを自社のLLMでトレーニングすることを考える場合、そのデータを統一的な方法で統合することが不可欠です。そうでない場合、孤立した構造で残されたデータは、LLMの学習能力に偏りを生じさせる可能性があります。

サポートシステム

Generative AIは突如現れたものではありません – かなりの時間をかけて開発され、今後数十年でその使用と潜在能力はさらに拡大していくでしょう。しかし現時点では、ビジネスアプリケーションはスケーラビリティの制約に直面しています。

現実的な価値を提供するためには、これらのさまざまなツールが支えるデータ処理インフラストラクチャが強力であることが不可欠です。したがって、ビジネスリーダーは、これらのツールが必要とするペタバイト単位のデータを処理できるプラットフォームを活用することが重要です。

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