Mike Leach, Senior Manager of Workstation & Vertical Solutions at Lenovo

2025年のAIブームが続く：今年組織が期待すべきこと

2025年にAIが爆発的に続くことが予測されているが、常に進化するこの技術は、世界中の組織にとって、前例のない機会と複雑な課題を両方もたらしている。2025年に今日の組織や専門家がAIから最も価値を得るのを支援するために、私は私の考えと今年の予想されるAIトレンドを共有する。組織はAIのコストを戦略的に計画する必要がある世界はAIの可能性に熱狂している。しかし、AIイノベーションのコストは、組織が計画しなければならない指標である。例えば、AIにはGPUが必要だが、多くのCSPはN-1、N-2、または古いGPUのより大きなデプロイを持っており、これらはAIワークロード専用に設計されていない。また、クラウドGPUはスケールアップするとコストがかかり、開発者がプロジェクトを拡大/スケールアップするにつれて簡単にオンにできる（さらにコストがかかる）；さらに、オンプレミス使用のためにGPUを購入する（入手可能な場合、不足により）ことも非常に高価な提案となり、個々のチップのコストは数万ドルに及ぶ。結果として、厳しいAIワークロード用に設計されたサーバーシステムは、多くの組織にとってコストがかかりすぎる、または手頃ではないものとなっている。2025年には、企業顧客はAIコストを再評価し、AI開発予算のレベルを再同期する必要がある。多くのシロ化された部門が現在、独自のAIツールを構築し始めているため、企業は、クラウドベースのGPUとAIコンピューティングインスタンスの要件に気付かず、毎月数千ドルを小規模またはシロ化された使用に費やしている可能性がある。オープンソースモデルはAIユースケースの民主化を促進する2025年には、組織はAIプロジェクトと関連する予算からROIを証明する圧力に直面することになる。人気のあるISVが提供する低コードまたはノーコードツールを使用してAIアプリを構築することでコストを削減することができるため、企業はより簡単にファインチューニングできるオープンソースモデルを求めることになる。オープンソースモデルをファインチューニングすることで、利用可能なAIリソース（人、予算、コンピューティングパワー）をより効率的に使用できるため、現在Hugging Faceだけで900,000以上（増加中）のモデルがダウンロード可能となっている。しかし、企業がオープンソースモデルに取り組むとき、組織全体でオープンソースソフトウェア、フレームワーク、ライブラリ、ツールの使用をセキュアにし、管理することが重要となる。Lenovoの最近のAnacondaとの合意は、このサポートの良い例であり、Intel搭載のLenovo WorkstationポートフォリオとAnaconda Navigatorがデータサイエンスワークフローをストリームライン化するのに役立っている。AIコンプライアンスは標準的な慣行となるAIポリシーの変化により、AIの計算は会社データの源に近づき、よりオンプレミス（特にAI開発プロジェクトまたはワークフローの段階で）に移行する。AIが多くのビジネスの核心に近づくにつれて、それは別個の並行または特別なワークストリームから、多くの核心的なビジネス機能と一列に並ぶものとなる。AIがコンプライアントで責任あるものであることを保証することは、今日の実際的な目標であり、2025年に入ると、それはより標準的な慣行となり、企業でのAIプロジェクトの基本的な構成要素の一部となる。Lenovoでは、Responsible AI Committeeがあり、多様な従業員グループで構成されており、ソリューションと製品がセキュリティ、倫理、プライバシー、透明性の基準を満たしていることを保証する。 このグループは、リスクに基づいてAIの使用と実装をレビューし、リスク姿勢と規制コンプライアンスに一致するようにセキュリティポリシーを一貫して適用する。委員会の包括的なアプローチは、AIのすべての側面に対処し、全面的コンプライアンスと全体的なリスク削減を保証する。ワークステーションは、オフィス内外で効率的なAIツールとして登場するワークステーションをより強力なエッジおよび部門ベースのAIアプライアンスとして使用することは、すでに増加している。例えば、LenovoのWorkstationポートフォリオは、AMDによって動作し、メディアおよびエンターテインメントの専門家が期待と必要なリソースのギャップを埋めるのに役立っている。小型フォームファクタとフットプリント、低音響、標準電力要件、クライアントベースのオペレーティングシステムの使用により、従来のサーバーでは適切ではない場所でのAI推論ソリューションとして簡単に展開できる。また、AI強化データ分析が実際のビジネス価値を提供し、Cスイートのエグゼクティブが違いを作ろうとしている標準的な業界ワークフロー内の別のユースケースもある。さらに、個人が独自の使用のために作成した小規模ドメイン固有のAIツールもあり、これらの効率性ツールはAIの超能力となり、MS Copilot、プライベートチャットボット、パーソナルAIアシスタントなど、すべてを含むことができる。2025年にAIの潜在力を最大化するAIは、最速の技術進化の一つであり、すべての業界に変革的な技術として浸透し、すべての効率を高め、より迅速で価値の高いビジネス成果を可能にする。 AI、包括的にはマシンおよびディープラーニングとLLMを含むジェネレーティブAIは、シームレスなカスタマーAIエクスペリエンスに必要なインテリジェンスを構築および維持するために、膨大なコンピューティングパワーが必要である。したがって、組織は、AI専門家とデータサイエンティストのワークフローを革命的に変え、高性能でセキュアなデスクトップおよびモバイルコンピューティングソリューションを活用して、強化することを保証する必要がある。