TL:DR
- ハイパフォーマンスインフラストラクチャは、分散したデータソースをサポートし、従来のデータセンターでは実現不可能なコンピュート、エッジ処理、相互接続を提供します。
- ベンダー中立なプラットフォームは、マルチクラウドの柔軟性を確保し、GPUパフォーマンスを最適化し、プライベートな相互接続によってデータ主権を維持します。
- エクイニクスの76市場、270拠点を超えるAI対応データセンターは、グローバルな展開力と10,000社以上のパートナーから成るAIエコシステムを提供します。
ここ数年、企業リーダーは大規模言語モデル（LLM）やエージェント型AIといった先進技術がもたらす可能性の片鱗を目の当たりにしてきました。貴社がその一人なら、AI導入をいかに加速させるかを計画していることでしょう。今日の新たなAIユースケースは、単なる技術の進化ではなく、まさに革命的なものです。それは、意思決定の方法、製品の構築方法、そしてビジネスの競争様式を再構築しつつあります。
AIはまた、インフラストラクチャに求められる要件をも再定義しています。従来のITワークロードと比較して、AIワークロードは格段に多くの電力、より低い遅延、そして優れたエコシステムへのアクセスを要求します。既存のデータセンターを幾分アップグレードする程度では、これらの要件を満たすことはできません。そして、単一クラウドへのアプローチは、ベンダーロックイン、パフォーマンスの低下、高額なデータ転送料（エグレス費用）を招くだけです。
AIインフラストラクチャは、ますます分散化するデータソースをサポートする必要があります。Gartner®は次のように述べています。
「2028年までに、企業が管理するデータの50%以上がデータセンターやクラウドの外で作成・処理されるようになり、2024年の25%から大幅に増加する」[1]
AIワークロードを常に最適な場所で実行できるようにするためには、以下を含む分散型インフラストラクチャが必要です。
- トレーニングワークロードに対応する、高度な演算能力を備えたグローバルに分散されたハイパフォーマンスデータセンター
- 低遅延の推論を実現する、データソースに近いエッジインフラストラクチャ
- 分散したデータを迅速かつ安全に移動させるための相互接続機能
貴社のAI戦略を前進させるために必要な機能やサービスにアクセスするには、多様なパートナーエコシステムに接続できるかどうかが極めて重要になります。
ビジネス史上、このような変革の瞬間に直面することは困難に感じられるかもしれませんが、この機会の大きさは非常にエキサイティングなものでもあります。このAIという好機を最大限に活用するために、考慮すべきいくつかの要因を詳しく見ていきましょう。
インフラストラクチャの中立性がデータとワークロードの流動性を実現
中立的なインフラストラクチャ基盤の上では、既存のパートナーと新しいパートナーの両方を選択できます。
- 従来のハードウェアプロバイダーやクラウドなど、すでに熟知し信頼しているベンダーがいる場合、それらの既存の関係を断ち切ったり、既に導入済みのデータやワークロードを放棄したりする必要はありません。
- そして、テクノロジーポートフォリオの不足部分を補い、新たな能力を引き出すために、それら既存のパートナーシップを、新興のGPU-as-a-Service（GPUaaS）プロバイダ、専門SaaSプロバイダや新世代のクラウド（ネオクラウド）と組み合わせることができます。
どのパートナーを選んだとしても、AIのための全体的で相互接続された基盤を形成するために、さまざまな場所のサービスを繋ぎ合わせることができます。データは異なる拠点間を迅速に移動し、分散型AIワークロードを可能にします。また、AI運用を将来にわたって有効に保つことができます（フューチャープルーフ）。AIの状況が変化し、新しいプロバイダやモデルが登場しても、インフラストラクチャはそれと共に進化できるのです。
エクイニクスのようなベンダー中立なコロケーションプロバイダは、分散型AIインフラストラクチャが必要とするプラットフォームを提供し、データセンター内で数千ものパートナーとお客様を隣接しています。そして、そのデータセンターが相互接続されたグローバルプラットフォームの一部である場合、世界中のAIインフラストラクチャを接続すると同時に、パートナーの所在する場所を問わず、接続することを可能にします。
データプライバシーは、パフォーマンスを犠牲にしない
Gartnerによると、「現在のデータガバナンスの実践は、ビジネスのコンテキストに対して、しばしば硬直的で非感応的であることが多い…例えば、 2027年までに、組織の60%が、一貫性のないデータガバナンスのフレームワークが原因で、AIユースケースから期待される価値を実現できない」[3]とされています。しかし、分散型インフラストラクチャへの適切なアプローチを取ることで、データがどこで処理され、どのように統治されるかを貴社自身で管理し続けることができます。これには、データ主権の要件を満たすために特定の場所にプライベートインフラストラクチャを設置し、特定のデータセットが規定の境界内に留まることを保持することが含まれます。
貴社の戦略がクラウドサービスを必要とする場合、クラウドオンランプによって、貴社の条件でデータを移動させることができます。つまり、それらのデータセットのコピーをプライベートインフラストラクチャに保持しつつ、特定の目的のために選択したデータセットのみを転送するのです。これにより、データは貴社の管理下に留まり、指定した場所にのみ送られることを確実に実行できます。
クラウドオンランプは、専用のプライベートな相互接続を使用するため、パブリックインターネットとその固有のプライバシー問題を回避できます。一部のプライベート暗号化技術はパフォーマンスを低下させる可能性がありますが、Equinix Fabric®のような相互接続ソリューションは、パフォーマンスを犠牲にすることなくプライバシーを提供します。これらは、パブリックインターネットよりも優れたパフォーマンスで、分散型AIのためのプライベート接続を実現します。
パフォーマンスを犠牲にしないプライバシーは不可欠です。なぜなら、多くの企業がGPUに多額の投資をしており、AI対応ハードウェアの性能は、それを接続するネットワークの品質によって左右されるからです。Gartnerによると、「2023年以降、GPUはAIモデルのトレーニングと開発を主導している。その収益は2025年に合計510億ドル、27%の増加が見込まれている」[4]とされています。企業は、既に行った投資を無駄にしないことが肝心です。ネットワークの遅延は、GPUが最高のパフォーマンスを発揮するのを妨げる可能性があります。ネットワークトラフィックが遅延を引き起こすと、GPUはデータが到着するまで待機しなければならず、処理効率が低下します。ネットワークを最適化することは、企業がすでに所有しているGPUを最大限に活用するのに役立ちます。これこそ、相互接続がAI対応データセンターのバックボーンである理由の一つです。
広範なパートナーエコシステムと知見を共有する
AIエコシステムパートナーの世界は急速に拡大しています。これには、広範なインフラストラクチャサービスプロバイダや、AIデータおよびモデルプロバイダが含まれます。パートナーとのデータ交換には、低遅延の接続性と厳格なデータプライバシーの両方が求められます。これらの要因は、連合学習（フェデレーテッドAI）のような先進的なユースケースを実現するために不可欠です。
連合学習では、パートナーは各自ローカルでモデルをトレーニングし、そのモデルの重み（weights）を集約して共有のグローバルモデルを形成します。例えば、航空会社は飛行機のさまざまなコンポーネントからのテレメトリデータに基づいて洞察を収集し、それを相互に共有できます。これにより、飛行機のコンポーネントが故障する原因、故障発生の予測時期、そしてそれを回避するための予防策の実行方法について、より深く理解できます。彼らは、生のデータセットを共有することなく、これを実行できるのです。これにより、各パートナーが移動させなければならないデータ量が劇的に削減されます。データ転送料の削減により、パフォーマンスと低コストを実現します。
すべてのパートナーは、自らをリスクを負うことなくモデルの集約ポイントに接続する必要があるため、共有インフラストラクチャは中立的なプラットフォーム上でホストするのが最善です。また、すでに堅牢なパートナーエコシステムが存在する場所で連合学習をホストすることは、低遅延を保証するのに役立ち、同時に相互接続サービスがパートナー同士の迅速かつ安全な接続を支援します。これらすべての点において、エクイニクスのデータセンターは最適です。
分散型AIインフラストラクチャの導入を今すぐ始める
AIの未来は分散型です。変革の時は今です。そしてエクイニクスは、この未来が築かれる基盤を提供します。
エクイニクスのエコシステムには、10,000社以上の企業とサービスプロバイダが含まれています。貴社がAI戦略を前進させるために接続したい相手が誰であれ（それがデータを共有するビジネスパートナーであれ、スケーラブルで柔軟なインフラストラクチャを提供するサービスプロバイダであれ）、エクイニクスで見つかる可能性は非常に高いでしょう。
分散型AIが要求するグローバルな展開力を提供できるのは、エクイニクスだけです。当社は、世界中の76の戦略的市場に270拠点以上のAI対応データセンターを有しています。全世界のインターネットユーザーの90%がエクイニクスの接続から10ミリ秒以内にいるため、パブリックインターネットでは不十分なリアルタイムAIアプリケーションをサポートできます。
さらに、当社のNetwork as a ServiceソリューションであるEquinix Fabricを使用すれば、世界中の拠点でパートナーとオンデマンドに接続できます。貴社のAI戦略が進化し続ける中で、新たな分散型インフラストラクチャを必要な場所で立ち上げ、それらの拠点間のデータとワークロードの流れを確実にするための仮想接続を設定することができます。
業界の専門家が分散型AIインフラストラクチャについて何を語っているか、そして企業が今日からそれをいかに導入し始められるかについて、Equinix Indicatorをぜひご覧ください。
[1] Gartner, Modernize File Storage Data Services with Hybrid Cloud, by Julia Palmer and Vishesh Divya, September 2024.
[2] IDC, IDC FutureScape: Worldwide Cloud 2025 Predictions, #US52640724, October 2024.
[3] Gartner Insights, Enhance Your Roadmap for Data and Analytics Governance, 2025.
[4] Gartner Press Release, Gartner Forecasts Worldwide Semiconductor Revenue to Grow 14% in 2025, October 28, 2024.
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