生成 AI はプライベート クラウドのルネサンスにつながるのでしょうか?

Compiled丨Noah

Produced | 51CTO Technology Stack (WeChat ID: blog51cto)

技術革新の新たな局面において、多くの企業は戦略的な選択に直面しています: はい、利便性に依存し続けるパブリック クラウドを廃止するのか、それともプライベート クラウドの採用に戻るのか? AI テクノロジーの急速な発展に伴い、この決定はより緊急になっています。

Forrester の 2023 年インフラストラクチャ クラウド調査によると、調査対象となった約 1,300 人の企業クラウド意思決定者のうち約 79% が、自社の組織がプライベート クラウドを導入していると回答しました。さらに IDC は、マネージド プライベート クラウドを含む専用プライベート クラウド サービスへの世界的な支出は 2024 年に 204 億ドルに達し、少なくとも 2027 年までに 2 倍になると予測しています。

IDC データによると、2024 年までに、ハードウェア、ソフトウェア、サポート サービスを含む世界の企業のプライベート クラウド インフラストラクチャへの支出は 518 億米ドルに達し、2027 年までに 664 億米ドルに増加すると予想されています。しかし、パブリッククラウドプロバイダーは依然として侮れない存在だ。 AWS、Microsoft、Googleの3大大手を含むパブリッククラウドは、2024年に8,157億米ドルを吸収すると予想されている。

私たちは、これがテクノロジーの回帰であるだけでなく、コスト管理、データセキュリティ、企業の自主性に対する深い反映でもあると信じています。このプライベート クラウド ルネッサンスのトレンドの背後にどのような知られざる真実が隠されているのかを一緒に探ってみましょう。

1. AI の推進的な役割

AI がプライベート クラウドの復活を推進し、その価値が単にハードウェアを購入してデータ センターに配置するよりもはるかに大きくなったことは否定できません。実際、パブリック クラウド プロバイダーが、オープン ソースのプライベート クラウド システムや現在のエンタープライズ ハードウェア ベンダーが提供できる機能をはるかに超える機能を提供しているため、プライベート クラウドの人気は以前に低下しました。

AI ワークロードがより普及し、複雑になるにつれて、多くの組織がクラウド戦略を再評価しています。現在、エンタープライズ アーキテクトの間のコンセンサスは、ハイブリッド クラウド アーキテクチャに傾いています。

この傾向を促進する主な要因は、クラウドと AI テクノロジーに関連するコストの上昇を制御する必要性が高まっていることです。パブリック クラウド プロバイダーはオンプレミス展開よりも費用がかかることが判明し、CFO がドアをノックしてクラウド リソースのコストが当初計画の約 2.5 倍であることについて説明を求めていることに最終的に CIO が気づきました。

この変革の鍵となるのは、Dell APEX や HPE GreenLake (生成 AI サポートを搭載) などのプライベート クラウド プラットフォームです。実際、ほとんどのオンプレミス システムは、宣言するだけでプライベート クラウド市場に参入できます。この「プライベート クラウドの漂白」現象は、クラウド コンピューティングの初期段階で大きな部分を占めましたが、市場が成熟するにつれてほとんどなくなりました。ただし、再び現れる可能性があります。

2. 見当違いの安心感

これらのプラットフォームは、AI ワークロードの処理に必要なコンピューティング能力 (GPU も含む) と必要な柔軟性を提供します。また、データのプライバシーとセキュリティも厳密に管理されますが、このセキュリティは実際よりも認識されていることがよくあります。多くの場合、パブリック クラウド プロバイダーは、独自のソリューションにより多くの投資を行っているため、より高いレベルのセキュリティを提供できます。

AI の台頭により、データ セキュリティ、特に民間の企業データが公的 AI モデルに誤って組み込まれるリスクに関する懸念が高まっています。繰り返しますが、この懸念は現実よりも認識に由来していますが、よく聞く懸念なので、検討する価値があります。パブリック クラウド プロバイダーが誤って企業データにアクセスするだけでなく、そのデータを AI モデルのトレーニングに使用するというシナリオは想像できません。これは壮大な規模のスキャンダルとなるだろう。それでも、多くの企業は、いわゆる「機密データ」を制御された環境に保管できるため、プライベート クラウドが魅力的な選択肢であると考えています。

3. 課題の出現

プライベート クラウドには利点がありますが、課題がないわけではありません。たとえば、大規模な AI 操作には、GPU を搭載したサーバーなどの特殊なハードウェアが必要です。これにはコストがかかり、大規模な電力および冷却システムが必要になる可能性がありますが、企業はこれによって生じる新たなコストをまだ十分に理解していません。多くの場合、これはパブリック クラウド プロバイダーでこれらの AI ワークロードを実行するよりも複雑です。

しかし、エクイニクスのような企業が提供する、同じ場所にあるデータセンター内にプライベートクラウドを構築するなどのソリューションが登場しつつあります。これらのデータセンターは、これらのインフラストラクチャのニーズに対応するために特別に装備されており、自分で構築するよりも優れた選択肢だと思います。結局のところ、私たちはデータセンター ビジネスから撤退し、より良いソリューションを提供するためにパブリック クラウド プロバイダー、コロケーション プロバイダー、マネージド サービス プロバイダーに任せなければならない時期が来るでしょう。

それでは、プライベート クラウドは企業にとって良い選択なのでしょうか?もちろん、それらは常にアーキテクトが考慮するオプションの 1 つです。これらにはそれぞれの用途があり、費用対効果がより高い場合、またはビジネスにより多くの価値をもたらす場合は、AI の関与の有無にかかわらず、それらを使用する必要があります。

私の推測では、AI テクノロジーとアプリケーションが進化し続けるにつれて、クラウド戦略の変化は、プライベート クラウドの代替手段に対する嗜好の高まりを反映すると予想されます。この傾向は、プライベート クラウド ソリューションの明るい未来の前兆です。 AI のおかげで、プライベート クラウド製品への関心が薄れてきたエンタープライズ テクノロジ ベンダーが新たな活力を得るようになったのではないかと思います。

参考リンク: //m.sbmmt.com/link/5b61616b138596dfa7c219db523f73a6

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