オンプレミスに生成AI基盤を構築、技術面／運用面で直面する4つの課題と解消策

　近年、生成AIのビジネス活用に向けて、基盤をクラウド上に構築する形が一般化しつつある。クラウドのスケーラビリティやコスト効率の高さが、柔軟かつ迅速なAIモデルの開発／運用を可能にすることを考えれば、この流れは当然といえる。実際に多くの組織が生成AIのPoC（概念実証）や実運用の基盤としてクラウドを採用しているという。

　一方で、本格的に業務に適用するためには、特定業務や専門領域に最適化した“業務特化型AI”が必要だ。しかし、専門性／機密性の高いデータをクラウド上に置くことに対し、セキュリティ上の懸念を抱いている人も少なくない。そこで、オンプレミスで短時間に大量のデータを学習できるAIインフラ製品が注目されている。

　本資料では、オンプレミスに生成AI基盤を構築する際に直面しやすい「サーバリソース」「ストレージリソース」「ネットワーク」「システム運用」の4つの課題を解説する。さらにAIインフラ製品がこれらの問題をどのように解消するのか具体的に紹介しているため、ぜひ参考にしてほしい。