DeepSeek の妨げ: 企業の成功を決定するのは AI ネイティブ インフラストラクチャーであり、モデルではない

フェラーリを壊れた道路で運転しようとすることを想像してみてください。車がどれほど速かろうと、道路が整備されていないとその能力は無駄になります。このアナロジーは、今日の企業 AI ランドスケープを表しています。企業は、DeepSeek-R1 または OpenAI o1 のような新しいモデルに夢中になりがちですが、インフラストラクチャーの重要性を無視しています。最も高度なモデルを構築している企業にのみ焦点を当てるのではなく、企業は柔軟で安全なインフラストラクチャーに投資する必要があります。このインフラストラクチャーにより、企業はどの AI モデルでも効果的に作業し、技術の進歩に適応し、データを保護できます。

DeepSeek のリリースにより、業界は現在 2 つの質問で占められています。

• DeepSeek は本当のものなのか、それともただの煙と鏡なのか?
• OpenAI や NVIDIA のような企業に過度に投資したのか?

ツイッターのコメントは、DeepSeek が中国のテクノロジーが得意とする「ほぼ同じですが、はるかに安い」ということをしているのではないかと示唆しています。他のコメントは、それが本当のものであるかどうか疑問視しています。リリースから 1 か月後、NVIDIA (NVDA ) の市場価値は 600 億ドル近く下落し、Axios は、これがベンチャーキャピタル企業にとって「絶滅レベルのイベント」になる可能性があると示唆しています。主要な声は、Project Stargate の 500 億ドルへの物理 AI インフラストラクチャー投資が必要かどうか疑問視しています。7 日前にその発表があったばかりです。

そして今日、Alibaba は DeepSeek を上回るモデルを発表しました。

AI モデルは方程式の 1 つに過ぎません。企業にとってそれが必要なのは、インフラストラクチャーです。

基礎モデルは単なるテクノロジーです。ビジネス資産になるには、AI ネイティブのツールが必要です。AI は瞬く間に進化しているため、今日採用したモデルは明日には旧式になる可能性があります。企業が本当に必要なのは、最新または最高の AI モデルだけではありません。企業は、新しいモデルに簡単に切り替え、効果的に使用できるツールとインフラストラクチャーが必要です。

DeepSeek が革新的なイノベーションか、過大な評価かは、実際の質問ではありません。企業は懐疑心を脇に置いて、AI インフラストラクチャーが整っているかどうかを自問自答する必要があります。企業はモデルを簡単に切り替え、ビジネス目標を達成するために必要なツールを持っているでしょうか?

モデル vs. インフラストラクチャー vs. アプリケーション

インフラストラクチャーの役割を理解するために、AI を活用する 3 つのコンポーネントを考えてみましょう。

1. モデル: これらは AI エンジンです。ChatGPT、Gemini、DeepSeek などの大規模言語モデル (LLM) があります。これらは言語理解、データ分類、予測などのタスクを実行します。
2. インフラストラクチャー: これは AI モデルが動作する基盤です。モデルを統合、管理、スケーリングし、ビジネスニーズに合わせるために必要なツール、テクノロジー、管理サービスが含まれます。これには、コンピューティング、データ、オーケストレーション、統合に焦点を当てたテクノロジーが含まれます。Amazon や Google などの企業は、モデルを実行するインフラストラクチャーと、テクノロジー スタックに統合するツールを提供しています。
3. アプリケーション/ユースケース: これらは、AI モデルを使用してビジネス結果を達成するエンドユーザーが見るアプリです。Adobe 、Microsoft Office with Copilot などの既存のアプリに AI を組み込んだものや、Numeric、Clay、Captions などの AI ネイティブのチャレンジャーが市場に登場しています。

モデルとアプリケーションは注目を集めることが多いですが、インフラストラクチャーはすべてをスムーズに動作させる基盤となり、将来のモデルとアプリケーションの動作を決定します。インフラストラクチャーにより、企業はモデルを切り替え、AI の真の価値を解放することができます。インフラストラクチャーは、企業がコストを削減し、運用を混乱させないようにします。

AI ネイティブ インフラストラクチャーが使命 крит的である理由

各 LLM には異なるタスクで優れています。たとえば、ChatGPT は会話 AI に適していますが、Med-PaLM は医療関連の質問に答えるように設計されています。AI ランドスケープは非常に競争激しく、今日のトップモデルは、より安く、優れた競合他社によって明日には上回られる可能性があります。

柔軟なインフラストラクチャーがなければ、企業は 1 つのモデルにロックインし、切り替えることができなくなる可能性があります。その場合、テクノロジー スタックを完全に再構築する必要があり、コストがかかり、非効率的です。モデルに依存しないインフラストラクチャーに投資することで、企業は自分のニーズに最適なツールを統合できます。たとえば、ChatGPT から DeepSeek に切り替えるか、来月にリリースされる新しいモデルを採用することができます。

今日の最先端 AI モデルは、数週間で旧式になる可能性があります。ハードウェアの進歩、たとえば GPU を考えてみましょう。企業は、新しい GPU がリリースされるたびにコンピューティング システムを交換しません。代わりに、システムが新しい GPU に適応できるようにします。AI モデルも同様です。適切なインフラストラクチャーにより、企業はモデルを簡単に切り替え、ワークフローを再構築する必要がありません。

現在の企業ツールの多くは、AI を念頭に置いて構築されていません。大規模な分析スタックの一部であるデータ ツールは、コード重視の手動データ操作のために設計されています。AI をこれらの既存のツールに後から組み込むと、非効率性が生じ、先進的なモデルの潜在能力が制限される可能性があります。

AI ネイティブ ツールは、AI モデルとシームレスに連携するように設計されています。これらはプロセスを簡素化し、技術的なユーザーへの依存を減らし、データを処理して洞察を抽出する AI の能力を活用します。AI ネイティブ ソリューションは、複雑なデータを抽象化し、AI によってクエリまたは視覚化のために使用できるようにします。

AI インフラストラクチャーの成功の核となる柱

企業を将来にわたって安定させるために、次の基礎要素を優先してください。

データ抽象化レイヤー

AI を「超能力を持った幼児」と考えてみましょう。AI は非常に能力が高くて、データへのアクセスを制御し、ガイドする必要があります。AI ネイティブのデータ抽象化レイヤーは、制御されたゲートウェイとして機能し、LLM が関連する情報にのみアクセスし、セキュリティ プロトコルに従うことを保証します。また、使用するモデルに関係なく、メタデータとコンテキストへの一貫したアクセスを可能にします。

説明可能性と信頼性

AI の出力は、ブラックボックスのように感じることがあります。有用ですが、信頼できないことがあります。たとえば、モデルが 6 か月分の顧客の苦情を要約した場合、その結論にどのように到達したのか、またどのようなデータ ポイントがその結論を導いたのかを理解する必要があります。

AI ネイティブ インフラストラクチャーには、説明可能性と推論を提供するツールが含まれている必要があります。これにより、人間はモデル出力をその出典に戻すことができ、出力の理由を理解できます。これにより、信頼性が高まり、結果が繰り返し、 nhất貫性があります。

セマンティック レイヤー

セマンティック レイヤー は、データを整理し、人間と AI の両方が直感的に対話できるようにします。セマンティック レイヤーは、技術的な複雑さを抽象化し、ビジネス情報を LLM に提供し、ビジネス上の質問に答えることができます。セマンティック レイヤーが十分に栄養された場合、LLM の妄想を大幅に減らすことができます。

たとえば、強力なセマンティック レイヤーを持つ LLM アプリケーションは、顧客の流失率を分析するだけでなく、顧客のレビューの感情をタグ付けすることで、顧客がなぜ去っていくのかを説明することができます。

柔軟性と敏捷性

インフラストラクチャーは、企業がモデルやツールを切り替えることを可能にする必要があります。モジュラーなアーキテクチャーまたはパイプラインを持つプラットフォームは、この柔軟性を提供できます。これらのツールにより、企業は複数のモデルを同時にテストしてデプロイし、ROI が最も高いソリューションをスケールアップできます。

AI アカウンタビリティーのためのガバナンス レイヤー

AI ガバナンスは、責任ある AI の使用の背骨です。企業は、モデルが倫理的に、安全に、規制の範囲内で使用されることを保証するために、堅牢なガバナンス レイヤーが必要です。AI ガバナンスは、次の 3 つのことを管理します。

• アクセス制御: 誰がモデルを使用し、どのデータにアクセスできるか?
• 透明性: 出力はどのように生成され、AI の推奨事項は監査可能か?
• リスク軽減: AI が承認なしに決定を下したり、機密データを不正に使用したりしないようにします。

DeepSeek のようなオープンソース モデルが SharePoint ドキュメント ライブラリにアクセスできるシナリオを想像してみましょう。ガバナンスがなければ、DeepSeek は機密会社データを含む質問に答える可能性があり、悲惨なセキュリティ漏洩や、ビジネスに損害を与える誤った分析が生じる可能性があります。ガバナンス レイヤーは、このリスクを軽減し、AI が戦略的に、安全に組織全体で展開されることを保証します。

インフラストラクチャーが今特に重要な理由

DeepSeek に戻りましょう。長期的な影響は不確実ですが、グローバル AI 競争が激化していることは明らかです。この分野で活動する企業は、1 つの国、ベンダー、テクノロジーが永遠に優位性を維持するという仮定に頼ることができません。

堅牢なインフラストラクチャーがなければ:

• 企業は旧式または非効率的なモデルに陥るリスクが高くなります。
• ツールの切り替えは時間がかかり、コストがかかるプロセスになります。
• チームは AI システムの出力を明確に監査、信頼、理解する能力が欠けます。

インフラストラクチャーは、AI の採用を容易にするだけでなく、AI の全潜在能力を解放します。

道路を建設するのではなく、エンジンを購入する

DeepSeek、ChatGPT、Gemini のようなモデルは注目を集めるかもしれませんが、それらは大きな AI パズルの 1 つに過ぎません。企業の成功は、柔軟性とスケーラビリティを可能にする堅牢な AI インフラストラクチャーに依存しています。

AI モデルの「フェラーリ」に気を取られないでください。道路、つまりインフラストラクチャーを構築することに焦点を当てて、企業が現在と将来にわたって繁栄することを保証してください。

柔軟でスケーラブルなインフラストラクチャーで AI を活用し、ビジネスに合わせて構築するには、行動する時期です。曲がり角を先んじ、組織が AI ランドスケープの将来の展開に備えられるようにします。