ラックスペースとユニフォアが「インフラストラクチャーからエージェントへ」のアーキテクチャーを提供するパートナーシップを結ぶ

企業は過去数年間で人工知能を実験してきましたが、多くのイニシアチブはまだパイロットフェーズに留まっています。ラックスペース・テクノロジーとユニフォアの新しいパートナーシップは、このギャップを解決することを目的としています。彼らは「インフラストラクチャーからエージェントへ」のアーキテクチャーを紹介しており、これは企業が人工知能システムを実験環境から本格的な生産環境に移行することを助けるためのフルスタックアプローチです。

3月初旬に発表されたこのコラボレーションは、ラックスペースのハイブリッドマルチクラウドとプライベートクラウドインフラストラクチャーをユニフォアの企業向け人工知能プラットフォームと組み合わせます。企業は、AIモデルをデプロイし、データを準備し、自律的なAIエージェントを実行しながら、ガバナンス、セキュリティ、規制遵守を維持する統合環境を作成することを目指しています。

この取り組みは、企業のAIへのアプローチが変化していることを反映しています。企業は、どのモデルやチップを使用するかという質問から、AIの能力を信頼できるビジネス成果に変換する方法について考えるようになっています。

本格的な生産環境へのAIの移行の課題

生成的なAIツールは組織全体に急速に広がっていますが、信頼性の高いシステムを本格的な生産環境で実行することは依然として困難です。多くの企業は、AIスタック全体にわたる断片化に直面しています。インフラストラクチャーは一か所で管理され、データパイプラインは別の場所で管理され、AIモデルは別の環境で管理されることがあります。

このパートナーシップは、この断片化を解決することを目的としています。ラックスペースは、CPUとGPU環境で安全にAIワークロードを実行するためのプライベートクラウドインフラストラクチャーを提供します。ユニフォアは、モデル、データパイプライン、知識層、エージェントベースの自動化を統合するビジネスAIクラウドプラットフォームを提供します。

企業は、データの準備、推論ワークロードの実行、モデルの管理、ビジネスワークフローを自動化するAIエージェントのデプロイを含む、企業AIのライフサイクル全体をカバーする統合環境にアクセスできるようになります。

「インフラストラクチャーからエージェントへ」のスタックの理解

「インフラストラクチャーからエージェントへ」の概念は、AIスタックを独立したツールのコレクションではなく、接続されたシステムとして扱うことを意味します。

このアーキテクチャーでは、インフラストラクチャーはコンピュートレイヤーをサポートし、データ準備パイプラインは企業データをAIモデルで使用できる入力に変換し、モデルは推論と予測を実行し、AIエージェントは運用ワークフロー内でタスクを自動化します。

パートナーシップの下で、企業はNVIDIAとAMDの両方のコンピュートアーキテクチャーで実行できる推論環境にアクセスできるようになります。プラットフォームは、企業データをAIモデルで使用できるように構造化するためのデータ準備サービスも提供します。ファインチューンされた小規模言語モデルは、企業が特定のビジネス機能に特化した専用モデルをデプロイできるようにするため、重要なコンポーネントです。

これらのモデルは、ヘルスケア、金融、保険などの業界でタスクを自動化するAIエージェントを動かすことができます。

小規模言語モデルは、企業環境で特に重要です。大規模な汎用モデルと比較して、小規模言語モデルはより狭いユースケースに最適化でき、効率的に動作し、パフォーマンスとガバナンスをより制御できます。

ユニフォアのエージェント企業のビジョン

ユニフォアのプラットフォームは、エージェント企業の概念に基づいています。ここで、AIエージェントは、プロンプトに応答するのではなく、ビジネスプロセス全体で構造化された作業を実行します。

企業のビジネスAIクラウドプラットフォームは、インフラストラクチャー、データと知識システム、モデル、エージェントを含む複数のレイヤーで構成されています。

このアーキテクチャーは、消費者向けAIツールと、信頼性、セキュリティ、コンプライアンスの厳格な要件を満たす必要がある企業システムのギャップを埋めることを目的としています。

ラックスペースのインフラストラクチャー環境と統合することで、プラットフォームは企業が管理するプライベートクラウドデプロイ内で動作できます。このアプローチにより、企業はAIをデプロイしながら、機密データを維持するコントロールを維持できます。

ラックスペースのAIの運用化

ラックスペースは、パブリックおよびプライベートの両方のインフラストラクチャー環境を管理する経験を持っています。

パートナーシップを通じて、ラックスペースのエンジニアは企業チームと密接に協力して、統合プラットフォームをデプロイして運用します。これらのエンジニアは、インフラストラクチャーの構成、ワークロードの最適化、AIシステムの信頼性の確保を支援します。

この運用モデルは、ラックスペースの管理インフラストラクチャーサービスを提供するより広い戦略を反映しています。企業は、テクノロジーの導入ではなく、測定可能な成果を提供することに重点を置いています。

主権AIと規制された業界

このコラボレーションの背後にある重要な要因の1つは、主権AIインフラストラクチャーの需要の増加です。

金融サービス、ヘルスケア、保険などの業界は、厳格な規制枠組みの下で運営されています。これらの組織は、データガバナンス、プライバシー、運用コントロールに関する強力な保証を必要とします。

AIワークロードをプライベートクラウド環境内で実行し、企業が最も適切なコンピュートアーキテクチャーを選択できるようにすることで、ラックスペースとユニフォアのプラットフォームは、これらの要件を満たすことを目的としています。このアプローチにより、企業はAIテクノロジーを採用しながら、規制された業界で期待されるセキュリティとコンプライアンスの基準を維持できます。

運用AIへのシフト

パートナーシップは、企業がAIにアプローチする方法の変化を反映しています。

生成的なAIブームの初期段階では、会話はモデルとハードウェアに重点が置かれていました。企業は、どの大規模言語モデルを採用するか、またはどのコンピュートプラットフォームが最も優れたパフォーマンスを提供するかについて議論していました。

今日、焦点は運用統合に移りました。企業は、AIを実際のワークフローにどのように組み込むか、システムを安全に管理する方法、デプロイをスケールアップする方法について尋ねています。

「インフラストラクチャーからエージェントへ」の統一アーキテクチャーを提示することで、ラックスペースとユニフォアは、システムレベルでこれらの課題に対処しようとしています。

実験から測定可能な成果へ

最終的に、パートナーシップの目的は、AIの実験から本格的な生産環境へのデプロイまでの距離を短縮することです。

多くの組織は、テスト環境を超えて拡大できないパイロットプロジェクトに苦労しています。インフラストラクチャー、データ準備、モデル、AIエージェントを統合する統一プラットフォームは、これらの障壁を減らすのに役立つ可能性があります。

このコラボレーションが成功すれば、企業AIの次の採用段階は、新しいモデルに依存するのではなく、AIシステムをセキュアで管理された運用環境に統合する能力に依存する可能性があることを示唆するかもしれません。