要約:

  • 2023年、大規模言語モデル(LLMs)が新しい機能と製品の可能性を提供
  • 2024年以降、AIを実現し、データインフラストラクチャの課題に直面
  • データの価値を高めるために柔軟でスケーラブルなシステムの構築が重要
  • クラウドコンピューティングの導入により、柔軟性が向上
  • AIの進化により、高性能なインフラが必要

感想:

新しい技術の導入により、データの価値を最大化するためには柔軟性と性能が不可欠であり、クラウドコンピューティングやAIの進化がデータインフラストラクチャに与える影響が大きいと感じました。AIの導入において、高性能なデータパイプラインの構築や適切なテクノロジーの活用が重要であり、組織が持続的なイノベーションと投資を行うことが、現代のAIテクノロジーの変革的な可能性を最大限に活用するために不可欠だと考えます。


元記事: https://www.infoworld.com/article/3578648/bridging-the-performance-gap-in-data-infrastructure-for-ai.html