ダグラス・ゴーレイ氏 - Qumulo社長兼CEO
業界の現状を見ると、インターネット黎明期を彷彿とさせる状況にある。世界は再び、アーキテクチャの転換点に立っている。今回の転換点を定義するのは、ルーターやブラウザではなく、データの重力と加速コンピューティングだ。1990年代にネットワークがあらゆるコミュニケーションと商取引のプラットフォームになることを学んだように、今、私たちはデータがあらゆる推論と知能のプラットフォームになることを学びつつある。
しかし、ここに大きな問題がある。データが存在する場所に加速コンピューティングリソースがすでに近接して存在しない限り、コンピューティングをデータの所在地に遍在的に移動させることはできない。そして、大部分において、それらは存在していない。AIの未来は、コンピューティングとデータを結びつける能力にかかっている。現時点では、両者は離れて存在している。
理由は不可解なものではない。ボトルネックは物理的、経済的、インフラ的なものだ。電力供給は世界の電力網を圧迫している。最も重要なデータセンター、つまり大企業、政府機関、研究機関が運営するデータセンター内部の電力密度は、冷却能力の限界とバックアップ電源の発電能力によって上限が設定されている。停電時にこれらのデータセンターをオンラインに保つ発電機は、数年にわたる調達サイクルで稼働している。これらのシステムを接続する高帯域幅、低遅延の動脈である通信容量は、データの爆発的増加と光ファイバールートおよび光学ハードウェアの世界的な不足によって限界に達している。
これらは小さな障害ではない。デジタル時代の根本的な限界であり、私たちに未来のアーキテクチャ設計方法の再考を迫っている。無限の電力、無限のコンピューティング、無限の接続性を前提にすることはできない。代わりに、データがどこで生成され、どこに保存され、どこで最も効率的に計算できるかを認識する、インテリジェントで適応性の高いシステムを構築する必要がある。
それが次のフロンティアだ。分散データを、速度、一貫性、正確性を犠牲にすることなく、加速コンピューティングリソースが存在する場所で利用可能にすることである。なぜなら、データはストレージに分散しているだけでなく、作成、キュレーション、アーカイブにおいても分散しているからだ。データはエッジで生まれ、複数のクラウドにまたがって存在し、耐久性のある長期リポジトリに保持される。課題は、データにアクセスするだけでなく、整合性を保ち、リアルタイムの推論を可能にする方法でアクセスすることだ。
そして、ここで正確性が不可欠になる。AIモデルのトレーニングは一度限りの創造行為だが、推論と推理は継続的な真実の行為である。正確な答えが必要なら、正確なデータが必要だ。そして正確なデータが必要なら、一貫性が必要だ。強力で、厳格で、保証された一貫性である。データの一貫性をオプションとして扱う企業は、自社のAIシステムが推論エンジンではなく幻覚エンジンであることを発見するだろう。古い、不完全な、または一貫性のないデータが使用されるたびに、結果は現実からさらに乖離し、その隔たりは放置されれば戦略的負債となる。
サプライチェーンの在庫が最新だと考えているAIが実際にはそうでない場合や、数時間または数日遅れたデータセットから医療ガイダンスを推論する場合を想像してほしい。結果は単に間違っているだけでなく、危険である。AI駆動型企業において、データの最新性はもはや利便性ではない。それは生存の問題だ。
したがって、2027年と2028年を見据えると、勝利する企業は、このシンプルな真実を念頭に置いてデータアーキテクチャを設計する企業となるだろう。データは、その逆だけでなく、インテリジェントにコンピューティングに向かって流れなければならない。つまり、データ資産のあらゆる部分、エッジ、コア、クラウドを、加速コンピューティング容量が存在する場所でデータを識別、移動、ストリーミングできる生きたシステムに接続することを意味する。地域やプラットフォームを越えても強力な一貫性を維持するシステムを構築することを意味する。そして、電力制約、ネットワークの現実、持続可能性の目標を尊重する方法でそれを行うことを意味する。
これが次の大きなイノベーションの機会だ。分散データと分散インテリジェンスを精密に接続することである。これを解決する組織は、単にAIを展開するだけでなく、AIを定義するだろう。彼らは真の推論が可能なインフラストラクチャを構築し、思考の速度で意思決定を行い、データが最新で一貫性があり完全であるため、自らの答えを信頼できるようになる。
テクノロジーのあらゆる時代には、収束を定義する瞬間があった。メインフレームからPC、PCからインターネット、インターネットからクラウドへ。次の収束はすでに展開されている。データとコンピューティングの出会い、推論と現実の出会いだ。そして以前と同様に、勝者はアーキテクチャの変化を最初に見抜き、誰よりも速くそれを構築するために動く者となるだろう。
