2025年、AIは世紀の競争となった。1月には短距離走に思えたものが、今や全速力の追走となり、減速の兆しはない。以下は、この先の道のりに関する5つの予測だ。
1. スピードが新たな競争優位性になる
組織はスピードを競い、AIの推論がそのエンジンとなる。カスタマーサービスチームが解決に何時間もかかっていたことが数秒で完了するようになる。人間の判断を必要としていたワークフローが自律的に実行されるようになる。多くの人員と時間を要していたデータ分析が、常にリアルタイムで行われるようになる。
インフラを展開することは誰にでもできる。プラットフォームを構築することも誰にでもできる。しかし、最初にそこにたどり着いた企業が勝利する。2026年、スピードは戦略的ポジションを意味し、その報酬は競争優位性だ。
2. 企業はインフラを再考する
ほとんどの企業は、生成AIが存在する前の5〜7年前にクラウド戦略を構築した。それらの戦略は以下を前提としていた：
- 予測可能なワークロード
- 構造化データ
- 予測可能なセキュリティプロトコル
- AIエージェントに存在するインテリジェンスを保護する必要のないインフラ
その世界は終わった。
AIはデータを使用するだけでなく、さらに多くのデータを生成する。非常に多くの、そのほとんどが非構造化データだ。世界で新たに生成されるデータの80%は非構造化であり、年間55%の割合で増加している。
エージェント間のワークロードがその成長を加速させている。また、従来のアプリケーションとは異なり、AIエージェントは競争力の差別化要因となるユニークなスキルと独自の知識を持っている。それらのエージェントがクラウド上で完全に動作する場合、最も価値のある資産の管理を他者のインフラに委ねることになる。
これらの理由から、企業は2026年にインフラを再考することになる—そして、ハイブリッド戦略に落ち着くだろう。
重要なデータと高価値のエージェントはオンプレミスに置かれ、セキュリティとコストが制御可能になる。クラウドは、あまり機密性の高くないワークロードに対してスケールと柔軟性を提供する。そしてAI PCがその方程式の一部となり、推論と意思決定をエッジに押し出し、レイテンシを削減し、機密データをローカルに保持する。
簡単だからという理由でクラウドのみをデフォルトにする組織は、差別化要因の制御を失い、AIがスケールするにつれてコストが急増するのを目の当たりにするだろう。データの所在地、エージェントの動作場所、何を独自に保持する必要があるかに基づいてインフラを設計する組織は、より速く動き、より良い経済性で競争することができる。
鍵はオプションを持つことだ—パフォーマンス、コスト、制御要件に基づいて、異なるワークロードに対して異なるインフラを用意することである。
3. トークン成長が爆発的に増加する中、フルスタックが進化する
トークン消費は指数関数的に成長し、スタック全体の再考を要求する。トークン—AIモデルが理解と応答生成のために処理するデータの単位—はあらゆるAIインタラクションの燃料だ。
GPUは基盤だが、高帯域幅ネットワーキング、高性能ストレージ、オーケストレーションと組み合わせる組織は、真のエージェント性能を引き出すことができる。
AIエージェントがタスクを実行する際、単にLLMに問い合わせるだけではない。データベースにアクセスし、APIを呼び出し、他のエージェントと通信し、ナレッジグラフから情報を引き出し、コンプライアンスのためにトランザクションを記録する。処理される各トークンは、スタックの上下、内外で数十の操作をトリガーする。そして、トークンの量がスケールするにつれて、これらの二次的なトランザクションは推論層自体よりも速く増加する。
今日、フルスタックの解決に取り組んでいる組織が、次のAIイノベーションの波を主導することになる。
4. マイクロLLMがAIをエッジにもたらす
集中型AIはより広範なものに変化している。より大きなモデルとマイクロLLMが協力して、インテリジェンスをあらゆる場所に移動させている。
マイクロLLMは、データが作成されるエッジに存在できるコンパクトでタスク特化型のモデルだ。一部のワークロードでは、これはゲームチェンジャーとなる：
- スピード：モデルがAI PC、接続デバイス、エッジシステムでローカルに実行されると、レイテンシが消える。
- プライバシー：データがデバイス上に留まり、コンプライアンスとセキュリティのリスクを排除する。
- 回復力：接続が切れても、システムは機能し続ける。
これはすでに起きている。LLaMA 1B、Mistral 3B、Gemma 3 1Bなどのオープンソースモデルにより、カスタマイズされたマイクロLLMが今日の企業にとって実行可能なオプションとなっている。
5. AIは物理的な形をとる—しかし考えているようなものではない
今日のロボットは特定のタスク向けにハードコードされており、しばしば互いに孤立している。しかしAIはすべてを変える。
ロボットにタスクを実行するようプログラミングする代わりに、目標を与え、試行錯誤を通じて学習させる。問題を解決するためにどのような形状でも構築する。そして、AIを通じてリアルタイムでコミュニケーション、コラボレーション、適応できるようにする。
小型ドローンの群れが一度に畑全体をスキャンし、リアルタイムで発見を伝えることを想像してみよう。送電線を移動し、問題を特定し、修理を自律的に調整する目的特化型のクローラーを考えてみよう。
物理的AIへの移行はすでに進行中だ。AI搭載ロボットは工場の床を超えて、物流、農業、医療、インフラへと進出し、人間がやりたくない、あるいはやるべきではない反復的、危険、肉体的に要求の厳しい作業を引き受けている。目的特化型のAI対応ロボティクスを展開する組織は、今日のオートメーションでは到達できないスピードとスケールで運営することになる。
結論
この競争は減速していない。リーダーたちは各周回ごとに差を広げている。スピード、インフラ、エッジでのインテリジェンス、物理的オートメーション—これらは孤立した変化ではない。これらはAIレースで勝者を決定する燃料、エンジン、トラックなのだ。
2026年はアクセル全開、ブレーキなしの世界だ。唯一の問題は、あなたが先頭車両に乗っているのか、それとも引き離されていくのを見ているだけなのかということだ。
