AI への需要が開発サイクル全体を通じてサプライチェーンに負担をかけているため、テクノロジー部門はかつてないほどパフォーマンスのプレッシャーにさらされています。
しかし、さらに多くの AI ツールの構築、フロントエンド モデルのトレーニング、ワークフローの自動化を求める競争が世界的な建設ブームを引き起こし、ハイパースケーラーは巨大なデータセンター プロジェクトに数千億ドルを注ぎ込み、それ自体が社会的および環境的な監視下にあります。
企業は現在、資源使用をめぐる反発に直面している。電力と水の消費、土地強奪、ネットワークの拡大は、サプライチェーンの緊張への対応とは別に、ハイパースケーラーが現在直面しなければならない最大の課題の一部である。
デバイス、エッジ、オンプレミス コンピューティングがクラウド コンピューティングの実行可能な代替手段として台頭し始めており、そのメリットは多岐にわたります。たとえば、大規模なキャンパスに対する反対意見に対処するだけでなく、企業顧客に低遅延の接続と予測可能なコストも提供します。
AI とクラウドは同義語ですが、AI を所有することが次の競争上の優位性となる可能性があります
AI チャットボットや基本的な生産性向上ツールはブラウザーで十分に機能しますが、ワークフローの自動化とフルコンテキストを実現するには、インフラストラクチャ層を再考する必要があるため、ハイブリッドおよびオンプレミス展開における緊密な統合も AI の次の進歩と見なすことができます。
InstaLILY AI の共同創設者兼 CEO であるアミット・シャー氏にとって、競争上の優位性は独自のインテリジェンスの形でもたらされ、企業のシステムは組織運営、ワークフロー、知識から学習できます。
同社の小規模データセンターのアプローチにより、すでに物流ルーティング時間が 15 分から 3 分に短縮され、産業運営者の現場スタッフのトレーニング時間が 60% 削減されたと主張しています。
エンタープライズ AI の将来が本当に分散化が進んでいるのかどうかをより深く理解するために、私はシャー氏に、クラウドの限界、エンタープライズ グレードの AI にはコンシューマー ツールとは異なるニーズがある理由、そしてこの進化においてハイパースカラーが果たせる役割について話しました。
- InstaLILY は、「The Little Data Center」と呼ばれるものを立ち上げました。何年も前から存在するエッジ施設とどう違うのでしょうか?秘伝のタレは中間点でしょうか？
エッジ インストールは歴史的に、狭い範囲の推論を実行する使い捨てデバイスを対象としてきました。当社の「小規模データセンター」は、完全なインテリジェンス スタックを使用すると、異なる動作をします。
当社のロジック、従業員、管理はすべてプライベートで実行され、作業が行われる場所の近くで、1 つのシステムとしてクラウドに接続されています。
独自の企業情報から構築されたインテリジェンス層である同じ InstaBrain と、既存のシステム内で直接実行される人工知能ワーカーである InstaWorkers™ を搭載しています。これは、クラウドがローカルで動作し、サイトで集中的に実行され、同じ InstaControl が両方を制御するためです。
クラウドとエッジを妥協点として扱うのをやめたため、秘伝のソースには中間業者が入りません。深い思考は集中的な計算が意味のある領域に属し、高頻度の操作の実行はより作業に属します。インテリジェンス層は違い、つまり変化を認識します。
- 「大規模なリモート クラウド インフラストラクチャ」だけに依存することの何が問題なのでしょうか?全体として、デフォルトで冗長性を提供し、OPEX モデルを運用しているという事実により、あらゆる規模の企業に最適です。
ブラウザーのタブで作業している限り、大規模なリモート クラウド インフラストラクチャのみに依存することに問題はありません。ハイパースケール クラウドは、柔軟なロジックと純粋な冗長性に優れています。ただし、物理経済における運用の実行には適していません。
産業用 AI が単にクラウド内に存在するという前提は、産業運用が実際にどのように機能するかを無視しています。工場、倉庫、物流ネットワークは、厳しい遅延要件、一貫性のない接続、コスト管理への容赦ないプレッシャーの下で運営されています。
接続が問題ではない場合でも、汎用モデルのエンドポイントには、企業固有のカタログ、ワークフロー、例外ロジック、数十年にわたる組織の知識など、最も重要な運用コンテキストが欠けています。
モデルがどれほど有能であっても、メーカーは、最終的に制御、テスト、または信頼できないシステムに重要な決定を引き渡すことはありません。 OPEX と冗長性は実際の利点ですが、ワークフロー自体がクラウド内に存在しない場合、それらは間違った問題を解決します。
- 私たちは、ブロックチェーンから P2P、ビットトレントから Skype に至るまで、何十年にもわたって分散コンピューティングを行ってきました。今回は何が違うのでしょうか？人工知能は何か違うものへのニーズを高め、触媒として機能するのでしょうか?
初期の分散システムの波では、ファイル、トランザクション、またはコンピューティング サイクルがネットワーク間で移動されました。今回は、コンピューティングはカテゴリの変化を通じてインテリジェンスを伝えます。
AI はエッジで価値が複合する最初のワークロードであるため、触媒となります。あらゆる決定、例外、ワークフローはプライベート インテリジェンス層に貢献し、時間の経過とともにその機能が強化されます。
初期の分散テクノロジーは、独自の知識を生み出すことがなかったため、組織がリソースをより効率的に共有するのに役立ちました。 BitTorrent は、インテリジェンス層は機能しますが、使えば使うほど賢くなるわけではありません。
次の企業競争の時代は、誰が AI にアクセスできるかによって定義されるのではなく、AI の行動が生み出すインテリジェンスを誰が所有するかによって定義されるでしょう。
- 分散コンピューティングが AI エコシステムのすべてのプレーヤーにとって大きな恩恵であるなら、なぜハイパースカラー デバイスがこの一連のテクノロジーの背後に重点を置いていないのでしょうか?
経済は集中的な消費に報います。分散推論により各トークンが圧縮され、ますます集中化するトレーニング実行を中心に構築されたロードマップが複雑になります。彼らはそれを無視しません。それが彼らの本業である場合、一元化された結論を共食いすることは不快であるため、彼らは慎重に行動します。
引力は、内部のハイパースカラーからではなく、外部への物理的経済から来ます。最も傾いている企業は、製造業者、産業運営者、フィールド サービス ビジネス、物流ネットワークなど、顧客がクラウドのみのアーキテクチャに苦痛を感じている企業です。ブラウザのタブで作業を行わない人。
- 皆さんは、AI (または生成 AI) の不可欠な部分としての進化を目撃してきました。今後 5 年間でこの状況はどのように発展すると思いますか? PS: 私たちは人工知能によって引き起こされたバブルの中にいますか?
今後 5 年間のエンタープライズ ソフトウェアにおける決定的な差は、インテリジェンスをレンタルする企業とインテリジェンスを所有する企業との間に現れるでしょう。フロンティアモデル間の軍備競争は続いているが、モデルの能力を作戦実行に変える層へと価値が成長するだろう。
自律型 AI は、提案からアクションへ、インターフェイスからインフラストラクチャへ、そして使用するツールから作業を実行するシステムへと移行します。
確かに資本環境は充実していますが、その根底にあるテクノロジーの変化はそうではありません。この種の熱意が、歴史上のすべての主要なプラットフォームの移行の始まりです。
長期的な勝者は、最も多くの GPU を購入した企業ではなく、オペレーショナル インテリジェンスを複雑な資産に組み込んだ企業となるでしょう。
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