Ami Gal, シリアルエントレプレナーである、は、SQreamのCEOおよび共同創設者です。彼は、20年以上のテクノロジー業界の専門知識と経営管理の経験を会社での役割に持ってきています。
生成可能なAIの周りには大きな話題がありますが、多くの業界の専門家は、重要な質問にまだ答えていません。生成可能なAIを長期的にサポートするインフラストラクチャプラットフォームがあるのでしょうか。もしもあれば、それは生成可能なAIが約束する革新的な変化をサポートするために十分に持続可能でしょうか。生成可能なAIツールはすでに高い評価を受けています。ボタンをクリックするだけで、人間が数時間、数日、数週間、または数ヶ月かけて作成するテキストを生成することができます。それはよいことですが、適切なインフラストラクチャがなければ、これらのツールは世界を真正に変えることができないでしょう。すぐに76億ドルを超えることが予想されている生成可能なAIの運用コストは、すでにこの事実を証明しています。しかし、他の要因も関係しています。企業は、生成可能なAIを持続可能に活用するために、正しいツールを作成して接続することに焦点を当てる必要があります。さらに、企業は、すべての関連データをLLMにシームレスにアクセス可能なように、中央集権的な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。適切なツールの戦略的な実装により、企業は現在のデータセンターの容量制限にもかかわらず、ビジネス価値を提供することができます。そうすれば、AI革命は真正に進展するでしょう。よく見られるパターンカプジェミニ研究所の新しい報告書によると、74%の幹部は、生成可能なAIの利点が懸念を上回ると考えています。このような合意により、企業の採用率はすでに高まっています。アジア太平洋地域の約70%の組織は、これらの技術に投資する意向を表明しているか、実用的なユースケースの探索を始めています。しかし、世界はこれまでにも同様の道を歩んできました。インターネットを例にとると、徐々に注目を集め、多くの驚くべきアプリケーションを通じて期待を上回る能力を見せました。しかし、その印象的な能力にもかかわらず、ビジネスに実質的な価値を提供するアプリケーションが登場するまで、真正に普及することはありませんでした。ChatGPTの先を見て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投資しています。約93%の企業がすでにAI/MLのユースケース研究に参加しています。しかし、高い採用率にもかかわらず、多くの企業はまだ展開に苦労しています。これは、データインフラストラクチャが互換性に欠ける兆候です。適切なインフラストラクチャがあれば、企業は生成可能なAIの表面的な魅力的な能力を見て、それの真の潜在力を活用してビジネス景観を変えることができます。実際、生成可能なAIは、迅速かつ効果的にブリーフを書くことができます。しかし、その潜在能力はそれだけに留まりません。潜在的な薬剤の発見から医療治療まで、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て駆動するデータセンターがそのワークロードを処理するのに十分な強度を持っていない限り、不可能です。スケーラビリティへの障害を克服する生成可能なAIはまだ真正にビジネスに価値を提供していません。なぜなら、それにはスケーラビリティが欠けているからです。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。データセンターのインフラストラクチャは、LLMが効率的に複数のトレーニングサイクルを実行するために必要な大量の探索、オーケストレーション、モデル調整をサポートするために設計されていません。生成可能なAIから価値を得るためには、企業が自分のデータをどのように活用するかが重要です。これは、構造化されたデータソースと構造化されていないデータソースをLLMに接続することで、または既存のハードウェアのスループットを増加させることで実現できます。企業がLLMを組織のデータでトレーニングする前に、データを統一された方法で整理することが不可欠です。そうしないと、シロ化された構造のデータは、LLMの学習能力に偏見を生み出す可能性があります。サポートシステム生成可能なAIは突然現れましたが、それはすでに長い間開発されてきました。その使用と潜在性は将来的にさらに成長するでしょう。しかし、現在、ビジネスの応用は、スケーラビリティのない壁に当たっています。現実は、これらのさまざまなツールは、サポートするデータ処理インフラストラクチャの強さに応じてのみ強力になるということです。したがって、ビジネスリーダーは、これらのツールが約束する重大な価値を実質的に提供するために必要なペタバイト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不可欠です。
