アプリケーション開発、エッジ・コンピューティング、人工知能など、デジタルトランスフォーメーションに対する需要の急増と関心の高まりにより、 CIO は IT 運用を管理し、コスト効率に優れた持続可能な方法で新機能を導入する必要に迫られています。このプレッシャーにより、 CIO は今後数年間、予算を最大限に活用するための戦略を見直す必要性に迫られています。これらはすべて、パブリッククラウドへの移行を義務付けたり、 COVID の大流行を乗り切るために導入した機能を維持したり、 IT ベンダーの買収や破綻による大きな混乱に対処したりするなど、他の多くの困難な課題に直面していることが背景にあります。
New York Times 紙が最近報じたところによると、リモートワークの継続的な増加や高速ストリーミング・コンテンツの増加により、パブリック・クラウド・サービスにより多くのデータが送信され、データセンターの増設需要が急増している。
しかし、Nutanix の製品・ソリューションマーケティング担当上級副社長の Lee Caswell 氏によれば、それ以外にも多くのことが起こっているといいます。
「今後数年間で、何億ものアプリケーションが作成され、前例のない量のデータが生成されるでしょう」と同氏は言います。
さらに、 IT 専門家によれば、生成 AI の到来によって、民間および公共のデータセンターはすでに大きな重圧を強いられていると指摘しています。
NAND Research 社の主席アナリストである Steve McDowell 氏は、 2023 年 5 月に The Forecast 誌に、「今、最も大きな関心事は、 AI が IT オペレーションに与える影響です」と The Forecast 誌に 2023 年 5 月に語っています。
AI には多くの話題があり、IT 部門に影響を及ぼしています。従来のコンピュータでは AI を考慮に入れていないため、 IT 部門は AI をサポートするインフラをどのように構築するかを考えなければなりません。企業全体で何千もの実験が行われており、 IT 部門は短期間でこれらの実験をサポートしなければならず、運用上の課題となっています。
業界標準として、データセンターはすでに世界の電力の約 1.5％ を消費しているため、 AI アプリケーションを導入する企業にとってエネルギー消費は大きな関心事になると、Nutanix のクラウドオペレーション担当シニアディレクターである Harmail Chatha 氏は予測しています。
「インフラの観点から見た AI の波は、とてつもなく大きなものになるでしょう」と Chatha 氏は述べています。
同氏は、 AI と機械学習（ML）のワークロードは多くの IT リソースを消費するため、 IT 部門はアプリケーションの実行とデータ管理に必要なインフラについて戦略的である必要があると指摘します。
「 AI は、より多くの（電力）、より多くのスペースを必要とするようになるでしょう」と Chatha 氏は言います。「 AI は今後も成長し続けるでしょう。それはデータセンターと持続可能性に大きな影響を与えることになるでしょう」
量子コンピューティングのようなハードウェアの革新がなければ、 AI は「許容できないレベルのエネルギーを消費して世界を破滅させようとしている」と、Multiverse Computing 社の CEO である Enrique Lizaso Olmos 氏は Quantum Insider 誌で述べています。
Silicon Angle 誌の記事「 AI モデル学習がオンプレミスインフラへの関心を再燃」によると、企業における AI 導入はまだ始まったばかりだが、 IT 業界の多くは、プライベートデータセンターとインフラのレンタルの適切なバランスを見つける必要性を感じているという見解を示しています。
「AI データの量と複雑さが増すにつれて、そのデータを企業のインフラ内に保持することは、学習を実行する上で費用対効果が高くなります」と、超大規模データウェアハウスとアナリティクスの新興企業である Ocient 社のCEO の Chris Gladwin 氏は Silicon Angle に語っています。
企業向け AI の現状
「 AI をどのように活用するかについては、まだ初期段階にある」と McDowell 氏は話しています。
650 人以上の IT 、 DevOps 、およびプラットフォーム・エンジニアリングの意思決定者からの情報に基づいてまとめた「2023 Nutanix State of Enterprise AI Report」では、 AI が IT 戦略とリソースにすでに多大な影響を及ぼしていることが明らかになりました。同レポートでは、データのセキュリティと信頼性に対する高い懸念と、新しい AI 機能の導入と拡張に必要なインフラとスキルに対する懸念が示されています。
主な調査結果は以下の通り :
- 90％ が AI を優先課題と考えている
- 92% が AI アプリケーションとサービスにより IT コストが増加すると予想
- 85% が、 AI ワークロードをサポートするため、今後 1 ～ 3 年間で IT インフラを刷新するための投資を増やす予定
- 84% がデータサイエンスとエンジニアリングチームを拡大するための投資を増やす予定
- 90% が AI 戦略においてセキュリティと信頼性を重要視していると回答
「機械学習システム開発者で AI の専門家である Greg Diamos 氏は、The Forecast 誌に次のように語っています。「今、データセンターの管理者であることは、エキサイティングであると同時に恐ろしいことでしょう。どんな企業であれ、データセンターには十分な計算能力がありません」
AI への投資
Moveworks 社の「 The Enterprise Architect's Guide to Conversational AI 」では、企業が AI を活用する一般的な方法について、次のように説明しています :
- アプリケーション管理システム - ソフトウェア・ソリューションのライフサイクル全体を通じた管理、監視、保守
- 顧客関係管理（CRM）システム - 顧客との対話・取引を管理・追跡するためのツールやサービス
- IT オペレーション - IT インフラストラクチャーとネットワーク・オペレーションを維持・管理するための実践とソリューション
- HRプラットフォーム - 従業員の採用・定着、福利厚生管理、給与計算などを支援する労働力管理システム
- マーケティング・システム - 企業がマーケティングおよび広告の計画、実行、分析を改善するために利用できるプロセスおよびユーティリティ
- さらに、 AI や機械学習技術の実用的な応用例として、チーム・コラボレーションの促進、サイバーセキュリティや IT 管理の支援、調達プロセスや 財務取引の円滑化などが挙げられます。Ernst & Young のアナリストが、基礎となるコンピューターや ストレージの要件を含む AI 主導のアプリケーションは、データセンター業界の次の成長段階を牽引する立場にあると指摘するのも当然です。
Goldman Sachs 社のエコノミストによる 2023 年のレポートによると、この種の生成 AI アプリケーションは、普及後に世界の労働生産性を毎年 1％ ポイント以上押し上げる可能性があると予測しています。
「しかし、大規模な変革を実現するためには、企業は物理的、デジタル、人材の各資本に多大な先行投資を行い、新しいテクノロジーを獲得・導入し、ビジネス・プロセスを再構築する必要がある」と Goldman Sack のJoseph Briggs 氏とDevesh Kodnani 氏は書いています。
これらの投資は、 2025 年までに全世界で約 2,000 億ドルに達する可能性がありますが、おそらく導入と効率性の向上が生産性の大幅な向上を促進し始める前に実現することになるでしょう」
