Gartner: パブリック クラウドの生成 AI サービスを選択する際の主な基準は、持続可能性とデジタル主権になるでしょう

Gartner は、2027 年までに、生成型人工知能 (Generative AI) を導入している企業の 70% が、持続可能な開発とデジタル主権を公共の選択肢とみなすようになるだろうと予測しています。生成されたAIサービス。

Gartner のリサーチ バイス プレジデントである Sid Nag 氏によると、クラウド テクノロジは、その規模と共有サービス モデルにより、生成 AI アプリケーションと共通の基本モデルの開発における最初の選択肢となっています。ただし、組織が生成 AI アプリケーションを運用するには、デジタル主権や持続可能な開発などの問題に対処する必要があります。

パブリック クラウドの意思決定におけるデジタル主権の役割

基本モデル (FM) と大規模言語モデル (LLM) は生成 AI 機能の重要なコンポーネントであり、それらの進歩により生成AI の急速な進歩が促進されます。 AI機能と応用シナリオの開発。企業は、生成 AI を使用する際に、LLM に関係するデータやアプリケーション FM および LLM のコンプライアンスなど、多くの規制上の課題に直面することになりますが、これらはすべて規制当局の注目を集めるでしょう。

Nag 氏は、企業組織がクラウド サービスをさまざまな場所やアプリケーション シナリオに拡張する必要があるため、プロフェッショナル クラウド サービス プロバイダーが多くの企業のクラウド アーキテクチャにおける重要な要素になると指摘しました。デジタル主権の台頭により、どの地域でも常に変化する独自の主権ビジネス要件を確実に満たす必要があるクラウド サービス プロバイダーへの需要が高まります。

パブリック クラウドの意思決定における持続可能な開発の役割

生成的 AI サービスを展開するには、組織はインフラストラクチャの規模要件を満たすためにパブリック クラウドに依存する必要があります。さらに、企業はクラウド サービス プロバイダーに対し、持続可能性に関連する非技術的な問題に対処するよう求めています。

企業組織は、環境の持続可能性の目標を達成するために、投資家、顧客、規制当局、政府からのプレッシャーに直面しています。 IT の炭素排出量を管理および最適化するために、クラウド内の生成 AI ワークロードのエネルギー消費と炭素排出量を監視および管理するための新しいプロセス、機能、ツールを導入しています。これらの取り組みは、企業がより持続可能な運用モデルを達成し、増大する環境持続可能性基準に準拠するのに役立ちます。 より環境に優しいテクノロジーと戦略を採用することで、企業は炭素排出量を削減し、資源効率を向上させることができます。 IT 炭素排出量の監視と管理は、企業がエネルギーの無駄を特定して削減することにも役立ち、それによって運用コストが削減され、全体的な効率が向上します。これらの取り組みは企業を支援するだけではありません。

Nag 氏は、クラウド コンピューティングは、スケーラブルなインフラストラクチャを提供し、環境に優しい慣行をサポートし、効率的なリソース管理を可能にする能力があるため、持続可能な開発と生成 AI ビジネス アプリケーションの推進において重要な役割を果たしていると指摘しました。 。これが、ほとんどの IT リーダーが生成型 AI を完全に導入する際に、持続可能な開発への取り組みをサポートするためにクラウド プラットフォームに依存する理由です。

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