AIの爆発的増加は2025年も続く：組織が今年予測すべきこと

2025 年も AI が爆発的に増加し続けると予測される中、進化し続けるテクノロジーは世界中の組織に前例のない機会と複雑な課題の両方をもたらします。今日の組織と専門家が 2025 年に AI から最大の価値を確保できるように、今年の AI トレンドに関する私の考えと予測を共有しました。

組織はAIのコストを戦略的に計画する必要がある

AI の可能性に世界は熱狂し続けています。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す。たとえば、AI には GPU が必要ですが、多くの CSP は、AI ワークロード専用に構築されていない N-1、N-2、またはそれ以前の GPU を大規模に導入しています。また、クラウド GPU は、規模が大きくなるとコストがかかりすぎる可能性があり、プロジェクトが成長/拡大するにつれて開発者が簡単に切り替えることができます (費用がかさみます)。さらに、オンプレミスで使用するために GPU を購入する (不足のため調達できる場合) ことも、個々のチップのコストが数万ドルにも達するため、非常に高額になる可能性があります。その結果、要求の厳しい AI ワークロード向けに構築されたサーバー システムは、部門の運用経費 (OpEx) 予算が制限されている多くの企業にとって、コストがかかりすぎるか、手の届かないものになりつつあります。2025 年には、エンタープライズ カスタマーは AI コストを平準化し、AI 開発予算のレベルを再同期する必要があります。現在、非常に多くのサイロ化された部門が自主的に独自の AI ツールを構築しているため、企業はクラウドベースの GPU の小規模またはサイロ化された使用と AI コンピューティング インスタンスの要件に、意図せず毎月数千ドルを費やしている可能性があり、そのすべてが積み重なっていきます (特にユーザーがこれらのインスタンスを実行したままにしている場合)。

オープンソースモデルは、いくつかのAIユースケースの民主化を促進する

2025年には、AIプロジェクトと関連予算からのROIを証明するために組織に大きなプレッシャーがかかるでしょう。ローコードや コード不要のツール AIアプリを構築するために人気のあるISVが提供するオープンソースモデルが普及する中、企業は、ゼロからトレーニングして構築するよりも、より簡単に微調整できるオープンソースモデルを求め続けるでしょう。オープンソースモデルの微調整は、利用可能なAIリソース（人材、予算、コンピューティングパワー）をより効率的に使用することになり、Hugging Faceだけで現在900万以上の（そして増え続けている）モデルがダウンロード可能である理由を説明しています。しかし、企業が オープンソースモデル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リティで保護し、監視することが重要になります。Lenovo と Anaconda の最近の契約は、このサポートの優れた例であり、Intel 搭載の Lenovo Workstation ポートフォリオと Anaconda Navigator がデータ サイエンスのワークフローの合理化に役立ちます。

AIコンプライアンスが標準的慣行に

AIポリシーの転換により、AIのコンピューティングは企業データのソースに近づき、オンプレミス化が進むでしょう（特にプロジェクトやワークフローのAI開発フェーズ）。AIが多くの企業の中核に近づくにつれ、AIは別個の並行または特別なワークストリームから、多くのコアビジネス機能に沿ったものへと移行します。AIがコンプライアンスと責任を果たすようにすることは、今日の真の目標であり、2025年に向けて、AIはより標準的な実践となり、企業におけるAIプロジェクトの基本的な構成要素の一部となるでしょう。レノボでは、 責任あるAI委員会は、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確認する多様な従業員グループで構成されています。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、リスクスタンスと規制コンプライアンスに合わせてセキュリティポリシーを一貫して適用します。委員会の包括的なアプローチは、AI のあらゆる側面に対応し、包括的なコンプライアンスと全体的なリスクの削減を保証します。

オフィス内外で効率的な AI ツールとしてワークステーションが登場

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、すでに増加しています。たとえば、AMD を搭載した Lenovo のワークステーション ポートフォリオは、メディアおよびエンターテイメントの専門家が、最も忠実度の高いビジュアル コンテンツを提供するために必要なリソースと期待のギャップを埋めるのに役立ちます。小型フォーム ファクターとフットプリント、低騒音、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、従来のサーバーが適合しない場所に AI 推論ソリューションとして簡単に導入できます。もう 1 つのユース ケースは、AI 強化データ分析が実際のビジネス価値をもたらすことができる標準的な業界ワークフロー内であり、変化をもたらそうとしている C スイートの幹部にとって非常に便利です。その他のユース ケースは、個人が自分用に作成する小規模なドメイン固有の AI ツールです。これらの効率化ツールは AI のスーパーパワーになる可能性があり、MS Copilot、プライベート チャットボットからパーソナル AI アシスタントまで、あらゆるものを含めることができます。

2025年にAIの可能性を最大限に引き出す

AI は、現代で最も急速に成長している技術革新の 1 つであり、あらゆる業界の効率性を高める変革的なテクノロジーとして浸透し、より迅速かつ価値の高いビジネス成果を実現します。

機械学習、ディープラーニング、LLM による生成 AI などの AI では、シームレスな顧客 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能力が必要です。そのため、組織は、高性能で安全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、AI プロフェッショナルとデータ サイエンティストのワークフローを変革し、強化する必要があります。