ソートリーダー

生成AIは世界を変えることができる – ただし、データインフラストラクチャがそれに追いつく場合のみ

Published August 15, 2023

Updated April 4, 2026

Ami Gal

生成AIの周囲にはブームがありますが、ほとんどの業界の専門家はまだ重要な質問に答えていません。長期的にこの技術をサポートでき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。もしそうなら、それは生成AIが約束する革新的な進歩をサポートするのに十分に持続可能でしょうか。

生成AIツールはすでに評判を築いてきました。ボタンを1回クリックするだけで、手動で完了するには数時間、数日、数週間、または数ヶ月かかるタスクをすばやく書き上げることができます。

それはすべてよいことですが、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ためのスケーラビリティを持っていません。すぐに76億ドルを超えることになる、生成AIの天文学的な運用コストはすでにこの事実の証拠ですが、他の要因も働いています。

企業は、持続可能な方法でそれを活用するために、正しいツールを作成して接続することに焦点を当て、LLMにシームレスにアクセスできるようにすべての関連データを中央の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、現在のデータセンターが課す容量制限にもかかわらず、企業は求めるビジネス価値を提供できるようになります。ただし、それが起こるのは、AI革命が真正に進歩するときだけです。

よく見られるパターン

Capgemini Research Instituteの新しいレポートによると、74%の幹部は、生成AIの利点が関連する懸念を上回ると考えています。このようなコンセンサスはすでに企業の中で高い採用率をもたらしています。アジア太平洋地域の約70%の組織は、これらのテクノロジー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を探索し始めています。

しかし、世界はこれまでに同じ道を歩んできました。例えば、インターネットは、注目を集めるために徐々に多くの注目を集め、多数の驚くべきアプリケーションを通じて予想を上回りました。しかし、その印象的な機能にもかかわらず、ビジネスに大きな価値を提供し始めたのは、そのアプリケーションが大規模に有形的な価値を提供し始めたときでした。

ChatGPTの先を見て

AIも同様のサイクルに陥っています。企業は急速にこのテクノロジーに投資しています。約93%の企業はすでにAI/MLのユースケース研究に取り組んでいます。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ていることの典型的な兆候です。

適切なインフラストラクチャがあれば、企業は生成AIの魅力的な機能の表面レベルを見て、それの真の潜在力を活用してビジネス景観を変革することができます。

実際、生成AIは迅速にブリーフを書くことができ、ほとんどの場合、かなり効果的に機能します。しかし、その潜在能力はそれを超えています。潜在的な薬剤の発見からヘルスケアの治療まで、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推進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AIはまだ真正にビジネスに大きな価値を提供していません。なぜなら、それがスケーラビリティに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、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ように設計されていません。

生成AIから価値を得るには、企業が自分のデータをどれだけうまく活用できるかが重要です。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に接続することによって、または既存のハードウェアのスループットを増やすことで改善できます。

企業が組織内のデータでLLMをトレーニングする前に、まずそのデータを統一された方法で統合することが不可欠です。そうでない場合、シロ化された構造で残されたデータは、LLMの学習能力に偏りを生み出す可能性があります。