要約
- AIの急速な成長により、公共クラウド経済が圧迫され、企業はスケーリング方法を見直す必要がある。
- AIの革新により、公共クラウドプラットフォーム上でのAIワークロードのスケーリングが企業にとって財務上の頭痛となっている。
- 企業は、コロケーションサービス、GPU-as-a-serviceプロバイダ、ハイブリッドモデルなどの選択肢を検討しており、これらはコスト管理とパフォーマンスの最適化に適している。
- パブリッククラウドの消費ベースの価格モデルは、一時的なAI実験には適しているが、重い一貫したワークロードに拡張する際には不適切である。
- パブリッククラウドベンダーは、柔軟性だけでなく、財務的予測可能性を提供する必要があり、ハイパースケーラーはその点で不十分である。
感想
AIの急速な普及により、公共クラウドの経済状況が変化していることが明らかです。企業はコスト管理とパフォーマンスの最適化を重視し、従来の公共クラウドソリューションからの移行が進んでいるようです。柔軟性だけでなく、財務的予測可能性が求められる時代に、ハイパースケーラーがその要件に対応できているかが問われています。