文：ジェフ・コイエン
企業IT責任者たちは過去2年間、AIをビジネスに導入する方法を模索してきた。組織が実験段階を超えて前進する中、大規模なAI導入が生み出す運用上の負担に対処しなければならない。
課題はモデル選択で終わらない。そこから始まるのだ。AIが突然生み出すネットワークとインフラの需要にどう対応するか。特定のワークロードはどこで実行すべきか。異なるデバイスと多様なニーズを持つ5万人の従業員をどう管理するか。
この運用上の複雑性を軽減することがIT部門の仕事だ。その目標を最善の方法で達成する方法を問うことが、AMDのシニアバイスプレジデント兼CIOであるハスムク・ランジャン氏のような技術リーダーの仕事を定義している。
「AIトークンに多額の資金を費やすのであれば、このPCが正しく構成されているかどうかを気にしたり心配したりしないように、非常に慎重に考える必要があります」とハスムク氏は語る。「運用レイヤーをより抽象化し、企業にとってより価値の高いソリューションに集中できるようにする必要があります」
以下では、AIがこの目標をどのように複雑化しているかを探り、最先端のパフォーマンス、セキュリティ、管理機能を備えた企業基盤が、組織がAI時代に成功するためにどのように役立つかを紹介する。
コストとパフォーマンスが収束しながらも対立している
AIは、古い企業インフラが処理するように設計されていなかった驚異的な規模で、コンピューティング、メモリ、ネットワーク帯域幅、電力などのリソースを消費する。その代償が今、求められている。「企業がAIを採用した場合、データが爆発的に増加しています」とハスムク氏は語る。
ネットワークトラフィックと帯域幅消費も同様に急増している。典型的なAIクエリは、複数のソースからデータを取得し、モデルを通して実行し、結果を返す。企業システムがより高速でより多くのデータを処理するにつれて、基盤となるストレージ、データ、ネットワークレイヤーすべてがアップグレードを必要としている。
増大するAI需要に直面して、IT管理者の最初の本能は、追加のクラウドインフラでこの問題を解決することかもしれない。ハスムク氏の見解では、そのアプローチは限定的であるだけでなく、不要である。代わりに、実際に処理できる最もコスト効率の高いインフラに対してAIを最適化するよう企業に助言している。
AMDのデータセンター内では、コンピューティングリソースをどこでどのように展開するかを慎重に検討することを意味する。すべてのAIワークロードが水冷GPUやサーバールームの抜本的な再設計を必要とするわけではない。例えば、多くは消費電力が低く、インフラの大規模な見直しの必要性が少ない空冷カードで十分に動作する。
「私たちは、さまざまなセグメントでAI企業に備えることを確実にするために慎重に取り組んでいます」とハスムク氏は語る。「それが私たちの投資方法です」
これらの同じ圧力は、従業員のデバイスがより多くのAIワークロードをローカルで処理し始めているエンドポイントにまで及んでいる。企業は今、ローカルAIパフォーマンスと効率性、低いオーバーヘッドのバランスを取ることができるPCを必要としている。
同時に、技術チームは大規模なデバイス群をサポートするための管理性、展開のスケーラビリティ、ライフサイクルの一貫性を必要としている。商用PC向けの企業プラットフォームであるAMD PROは、これらの複雑な運用上の現実に対処するように設計されており、企業がAI対応のパフォーマンスと、大規模な機器群が必要とする管理性および長期サポートのバランスを取るのを支援する。
セキュリティ、AI、データガバナンス
クラウド時代以前から、IT責任者はデータセキュリティを境界の問題として考えていた。間違った人々を締め出す。システム間を移動するものを暗号化する。ログに記録されるものを監査する。
現在、企業内のほとんどのAIインタラクションが建物の外に出ているため、境界セキュリティの維持はさらに重要になっている。
「今日、トラフィックのほぼ99%がフロンティアモデルに向かっています」とハスムク氏は語る。「それは大規模に維持され、効率的であり続けるソリューションではありません」
AIエージェントがより自律的になるにつれて、その効率性の課題は急速に拡大する。従来のチャットインタラクションとは異なり、エージェントは継続的に推論し、情報を取得し、ツールを呼び出し、ワークフローを実行するため、企業全体で大幅に高いトークン消費を促進する。AMDは最近、この変化が、コスト効率、レイテンシ、制御を改善するために、一部のワークロードをローカルまたは専用インフラで実行する、よりハイブリッドなAIアーキテクチャに組織を押し進めている様子を探求した。
CIOにとって、これらの新しいトランザクションはガバナンスリスクも生み出す可能性がある。機密性の高い顧客データ、独自のコード、財務情報、社内文書は、IT部門の直接的な管理外のAIワークフローを通過すべきではない。
そのため、AMDはAIワークロードをどこで実行すべきかを再考している。一部はクラウドに、一部はデータセンターに、一部はデバイス自体に属する。シンプルで日常的なクエリはローカルに留まり、フロンティアモデルは本当にそれらを必要とするワークロードのために予約される。
この変化は、エンドポイントにおけるセキュリティとガバナンスの重要性をさらに強調している。AIワークロードがより分散化されるにつれて、企業のエンドポイントはローカルAIパフォーマンスと、大規模な堅牢なセキュリティおよびポリシーコンプライアンスのバランスを取らなければならない。AMD PROは、常に配置されている組み込みの多層保護を備えたエンタープライズレベルのセキュリティを提供することで、そのニーズに対応している。
サービスプロバイダーとしてのITの複雑性の高まり
一部のAIワークロードがコストのためにローカルで実行され、一部がセキュリティのためにローカルで実行される必要がある場合、従業員のデバイスはそれらを処理できる能力を持たなければならない。そしてITはこれらのデバイスを大規模に管理する必要がある。
「より強力なプロセッサと特定のグラフィックスプロセッサをデバイスに搭載するだけでは十分ではありません」とハスムク氏は語る。「デバイスについて考えるとき、私は管理しなければならない5万台のデバイスについて考えます。そしてそれらは生産的でなければなりません」
より多くのAIワークロードが従業員のデバイスに移行するにつれて、IT部門の管理負担もそれとともに増大する。これがAMD PROプロセッサが設計された環境である。企業が大規模なデバイス群全体でローカルAIパフォーマンスとセキュリティ、管理性、簡素化された展開のバランスを取るのを支援する。
ハスムク氏にとって、その意味は極めて明確だ。AIがエッジで実行されるのであれば、エッジには最高のパフォーマンスと集中管理の両方が必要である。
