人工知能がクラウド業界を変える5つの方法

人工知能がクラウド業界を変える5つの方法

2023年には人工知能が最も重要な技術トレンドになることは間違いありません。 AI テクノロジーは新しいものではありませんが、新世代の生成 AI ツールのリリースにより、AI への関心が急激に高まっています。

ここで問題となるのは、AI のブームが IT 業界のさまざまな分野にとって何を意味するのかということです。この記事では、人工知能がクラウド コンピューティングの変革に役立つ 5 つの方法を検討することで、その 1 つを探ります。

1. AIに適したクラウドVMインスタンスの必要性

AI トレンドがクラウド コンピューティングに与える明らかな影響の 1 つは、AI ワークロードの実行に最適化されたクラウドベースの仮想マシン インスタンスの需要が増加することです。

具体的には、ベアメタル クラウド VM や、AI ワークロードを高速化するための GPU を提供する VM に興味があるかもしれません。

これらのタイプのクラウド VM は新しいものではなく、大手クラウド ベンダーから長年にわたって提供されてきました。しかし、AI/ML トレーニングなどのタスクを支援するために、それらを利用したいと考える企業が増えるかもしれません。

2. より複雑なAIクラウドコスト管理

新しいものではないが、より強い関心を集める可能性のあるもう 1 つのアプローチは、人工知能を使用してクラウド コンピューティングのコストを削減することです。

多くのクラウド コスト管理ツールでは、予測分析などの何らかの AI をすでに使用して、クラウド ワークロードの構成を評価し、コストを削減できる可能性のある変更を推奨しています。しかし、今後は AI の急成長により、クラウド ワークロードの適切なサイズ設定方法を提案する以上の機能を備えたクラウド コスト管理ツールの需要が高まることが予想されます。また、エンジニアが、たとえば構成の変更がクラウドの支出にどのような影響を与えるかについて、自由形式の質問をすることも可能になるかもしれません。

3. クラウド管理にAIを活用する

AI ツールは、コストに関連するものだけでなく、さまざまな方法でクラウド管理者がクラウドをより効率的に管理するのにも役立ちます。

たとえば、ChatGPT などのツールがすでにうまく実行していることの 1 つは、IAM セキュリティ ポリシーの構成や、クラウド ワークロードを設定するためのインフラストラクチャ アズ コード (IaC) テンプレートの生成です。これらの目的で AI を活用すると、クラウド管理者はクラウド ワークフローの効率を向上させることができ、ますます複雑化するクラウド環境を管理する機能が強化される可能性があります。

4. クラウドコンピューティングの導入拡大

ChatGPT のような AI ツールは、多くのスケーリングを必要とするワークロードの良い例であり、クラウドベースのホスティングに最適です。このため、高度にスケーラブルなワークロードをオンプレミスでホストすることがより困難(そして多くの場合、より高価)になるため、AI のトレンドによって、より多くの組織がクラウドに移行する可能性が高くなります。

もちろん、すべての企業が ChatGPT に匹敵する AI サービスをホストするわけではありません。しかし、より多くの組織が、大規模にスケーラブルなクラウド インフラストラクチャ上で最適に動作する AI チャットボット、分析ツール、および同様のソリューションを導入すると予想するのは当然です。

5. AI-as-a-Serviceの需要増加

クラウド コンピューティング プロバイダーは長年にわたり、顧客が独自のソフトウェアやインフラストラクチャをセットアップすることなく AI/機械学習ワークロードを実行できる AI サービス ソリューションを提供してきました。たとえば、画像認識をアプリケーションに統合する場合は、AWS RekRecognition などのサービスを使用できます。

しかし、生成 AI 革命のおかげで、これらのサービスはますます基本的なものに感じられるようになりました。今後は、企業が AI をより幅広く柔軟に活用できるようにする AI-as-a-Service ソリューションの需要が増加すると予想されます。たとえば、企業には独自の ChatGPT を実装できるクラウドベースの AI ソリューションが必要になります。

もちろん、OpenAI API を使用すればこのようなことはすでに可能であり、ChatGPT の背後にある AI エンジンをカスタム アプリケーションに統合することが可能になります。しかし、近い将来、AWS や Azure などの大手クラウド プロバイダーが、同じユースケースを念頭に置いて独自のクラウド サービスを開始すると予想されます。

結論は

同様に、クラウド上の AI も新しいものではありません。長年にわたり、企業はクラウドを使用して AI ワークロードを推進し、同時に AI を使用してクラウド コンピューティング環境を管理してきました。

しかし、最新世代の AI ツールにより、さらに興味深い方法で AI をクラウド コンピューティングに適用する新たな機会が数多く生まれています。 AI がクラウド コンピューティングと斬新な形で融合するにつれ、今後数年間でこの分野で多くの革新が見られるでしょう。

<<: 

>>:  人間の世界チャンピオン3人を破り、ネイチャー誌の表紙に登場! AIドローンエクストリームレースが自動運転の新時代を切り開く

ブログ    

推薦する

ビッグデータ時代に機械学習 (ML) がビジネスを推進する 5 つの方法

世界がますますデジタル化されるにつれて、かつてない量のデータが毎日生成され、組織にはこの膨大な量のデ...

データサイエンスと機械学習のための珍しいPythonライブラリ

[51CTO.com オリジナル記事] この記事では、現在市場にあるデータサイエンスや機械学習に適し...

Reddit ユーザーが「泣く」: 私はアルゴリズム エンジニアではなく、「パラメータ調整者」です

[[387580]]まず最初に質問させてください。あなたは自分が「スイッチャー」だと思いますか、それ...

ガートナーの予測: 2019 年の 7 つの主要な AI テクノロジーのトレンドが数百万の業界に混乱をもたらす!

SFではAIロボットは悪者として描かれるかもしれないが、一部のテクノロジー大手は現在、AIロボット...

...

機械学習業界の発展はなぜ「オープンソース」から切り離せないのか

[[187490]] 2016 年末、Google DeepMind は機械学習プラットフォームであ...

Python の高レベル自然言語処理ライブラリである SpaCy は、世界最速の構文解析ツールとして知られています。

spaCy は、最先端の研究に基づいて構築され、実際の製品での使用のためにゼロから設計された、Py...

エッジ AI は興味深い未来を提供し​​ます!

人工知能(AI)は、私たちの生活のほぼすべての側面において一般的な要素になりつつあります。これまで、...

最先端のディープラーニングデバイスのベンチマーク:Nvidia Jetson Nanoが勝利

エッジ コンピューティングは、急成長しているモノのインターネットの成長に不可欠です。最近、機械学習と...

FlashOcc: 占有率予測への新しいアプローチで、最先端の精度、効率、メモリ使用量を実現します。

この記事は、Heart of Autonomous Driving の公開アカウントから許可を得て転...

未来:ビッグデータとAIがあなたをより深く理解する

今の時代の発展は本当に速すぎます、それを今実感していただけると思います。 3G から 4G、そして ...

マイクロソフトとIDCの最新レポート:AIへの1ドル投資で3.5ドルの利益が生まれる

Microsoft と IDC は共同で、企業における AI の応用と商業的価値を詳細に調査した調査...

人工ニューラル ネットワークのドライバー: 活性化関数とは何ですか?

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

...