2025年のAI爆発の続き：組織が今年予測すべきこと

2025年にAIが爆発的に成長することが予測されており、急速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同時に提案しています。今日の組織と専門家が2025年のAIから最も価値を得るのを助けるために、私は今年の私の考えと予測されるAIトレンドを共有しました。

組織はAIのコストを戦略的に計画する必要がある

世界はまだAIの潜在能力に熱狂しています。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。例えば、AIにはGPUが必要ですが、多くのCSPはN-1、N-2、または古いGPUのより大きな展開を持っており、これらはAIワークロード専用に設計されていません。また、クラウドGPUは規模が大きくなるとコストがかかり、開発者がプロジェクトを拡大/拡張するにつれて簡単にオンにできるため（さらに多くの費用）、また、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、不足により非常に高価な提案となる）ことも非常に高価な提案となる可能性があります。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のかかるものまたは手の届かないものになりました。2025年、企業顧客はAIコストをレベルに合わせ、AI開発予算のレベルを再同期する必要があります。多くのシロ化された部門が今、独自のAIツールを構築し始めているため、企業は意図せずに、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基づいて、毎月数千ドルを費やしている可能性があります（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すると、特に）。

オープンソースモデルは複数の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ります。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、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探し続けるでしょう。オープンソースモデルをより効率的に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、またはコンピューティングパワー）をよりよく活用できます。これは、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な理由です。ただし、企業がオープンソースモデルに取り組むにつれて、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になります。LenovoとAnacondaの最近の合意は、このサポートの良い例であり、Intel搭載のLenovoワークステーションポートフォリオとAnaconda Navigatorがデータサイエンスワークフローを簡素化するのに役立ちます。

AIコンプライアンスは標準的な慣行になる

AIポリシーの変化により、AIの計算は企業のデータ源に近づき、特にAI開発プロジェクトまたはワークフローの段階では、よりオンプレミスに移行します。AIは多くの企業の核心に近づくにつれて、別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になります。AIがコンプライアントで責任を持っていることを確認することは、今日の現実的な目標です。したがって、2025年に入ると、AIプロジェクトの基本的な構成要素としての標準的な慣行になります。Lenovoには、責任あるAI委員会があり、多様な従業員グループが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します。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、リスク態度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します。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、全体的なリスク削減を確保します。

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、すでに増加しています。例えば、Lenovoのワークステーションポートフォリオは、AMDによってパワードされており、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最高の忠実度の視覚コンテンツを提供するために必要なリソースのギャップを埋めます。小型のフォームファクタとフットプリント、低音響、標準の電力要件、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、ワークステーションは、従来のサーバーが収まる場所では収まらないAI推論ソリューションとして簡単に展開できます。別のユースケースは、標準的な業界ワークフロー内で、AI強化されたデータ分析が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生み出すために目線を合わせています。さらに、小さなドメイン固有のAIツールが個々のユーザーによって作成されており、これらは効率性の向上ツールとなり、AIの超能力となり得ます。これには、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、すべてが含まれます。

2025年にAIの潜在能力を最大化する

AIは私たちの時代で最も急速に成長する技術的進化の一つであり、すべての業界に変革的な技術として浸透し、すべてのビジネスで効率性を高め、より迅速でより貴重なビジネス成果を可能にします。

AI、包括して機械学習と深層学習およびLLMを使用した生成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を必要とします。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し、強化するために、高パフォーマンス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する必要があります。