AI にはどのような IT インフラストラクチャが必要ですか?

長年にわたり、AI テクノロジーの発展と変化に伴い、さまざまな業界や IT 意思決定者がこの分野に多額の投資を行ってきました。 AI は企業内のあらゆるものを変え、人々の働き方を変革する可能性を秘めており、企業のビジネスやマクロ/ミクロレベルの制御システムにとって極めて重要になります。 AI が発展し進化するにつれて、ビジネス機能の変化にさらに注意を払い、絶え間ないニーズと改善を AI ソリューションに組み込む必要があります。

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まだ試験段階と初期段階であるにもかかわらず、AI は比類のないパワーと影響力を発揮しています。 AI が発展し続けるにつれて、より大規模で広範囲にわたる変化の波が押し寄せてくることが予想されます。では、AI はどのように改善し続けることができるのでしょうか?

人々が AI の改善に懸命に取り組むにつれて、コンピューティングとインフラストラクチャのリソースに対する社会の需要も同時に高まります。 AIが本当に広く使用されるようになると、このような膨大なプロセスに対応できる、より経済的で効率的な環境が必要になることは間違いありません。すべての企業はこれらの変化に適応し、新しいインフラストラクチャを柔軟に導入する必要があります。つまり、クラウド テクノロジー、特にハイブリッド クラウド ソリューションが AI 実装の基盤となるのです。ハイブリッド クラウド ソリューションは、テクノロジーのダイナミクスを冷静に維持し、一致させながら、AI インフラストラクチャの要件をビジネス ニーズに合わせて解決できるようにします。この方法でのみ、企業は自社のインフラストラクチャのパフォーマンスに重大な影響を与えることなく、AI ソリューションを継続的に使用、開発、実装できます。

次に、潜在的なパートナーを評価し、最適なプラットフォームを選択する際に注意する必要がある主要な要素について説明します。

コア要素 1: 高い計算能力

企業が AI 分野の可能性を探るには、高性能コンピューティング リソース (CPU や GPU を含む) が必要です。現在、ほとんどの企業はまだ AI の実験段階にあるため、基本的な AI 負荷を処理するために強力な CPU 環境を構築する傾向があります。しかし、既存の CPU ベースのコンピューティング アーキテクチャでは、ディープラーニング プロセスのニーズを満たすことができないことが判明しました。スケーラブルなニューラル ネットワーク アルゴリズムと高性能ネットワーク/ストレージ管理の導入には、コンピューティング能力とデータ処理密度に対する非常に高い要求が課せられます。

コア要素2: ストレージ容量

ストレージ容量はすべての AI インフラストラクチャの基本要件です。データ量が増えるにつれて、ストレージ システムも拡張できる必要があります。したがって、企業にとって最も重要なことは、AI 実験にどの程度の規模のストレージ システム サポートが必要かを明確にすることです。強力なストレージ拡張計画と容量管理機能があってこそ、企業はリアルタイムの意思決定を容易に行うことができます。このようにしてのみ、私たちの手にある AI アプリケーションは、データの栄養によってますます完璧なものになります。

コア要素3: ネットワークインフラストラクチャ

シームレスなネットワーキングは、AI インフラストラクチャのもう 1 つの重要なコンポーネントです。スケーラビリティの重要性を考慮すると、企業は高帯域幅、低遅延のネットワーク システムを確立する必要があります。ディープラーニング アルゴリズムは通信機能に大きく依存します。AI 実験が進歩し拡大するにつれて、ネットワーク システムも自然に成長し、同期して進化します。ネットワークのような汎用サービスの場合、企業は、グローバル規模でサービス パッケージングと技術サポートを提供し、さまざまな地域のスタックが常に適切に分散され、一貫性があることを保証できる専門的なインフラストラクチャ サービス プロバイダーを選択する必要があります。

コア要素4: 安全性

AI モデルは医療や金融などの分野からの大量の機密データに接触することが多いため、個人データのセキュリティを維持することが大きな実際上の課題となっています。この情報は本質的に非常に脆弱であり、適切に管理されていない場合、特に信頼できない情報源によって使用される場合、AI モデルを使用する企業に大きな損害を与える可能性があります。さらに、AI システムに不必要なデータが追加されると、意思決定や推論のエラーを引き起こす可能性があります。したがって、侵入からデータを保護するために、より安全な AI インフラストラクチャが必要です。

コア要素5: ソリューションは費用対効果が高くなければならない

これらはすべて、AI モデル開発の出発点にすぎません。研究が徐々に進むにつれて、AI自体がより複雑になり、開発コストが急騰するでしょう。組織は、プロセスの継続性とビジネスの成長を促進できるコスト効率の高いソリューションを見つけるよう努める必要があります。具体的には、AI 探索をサポートするために、企業は AI モデルのトレーニングと推論のニーズを満たすために、ネットワーク、サーバー、ストレージなどのインフラストラクチャを継続的にアップグレードする必要があります。プロセス全体は非常に高価になるため、より優れたリソース経済性を提供するサービス プロバイダーを選択するように注意する必要があります。この方法によってのみ、企業は AI インフラストラクチャをより賢明に計画、決定し、投資することができ、リソース支出に圧倒される前にビジネス パフォーマンスを向上させる貴重な機会を確実に見つけることができます。