AIのエンジニアリング基盤は、ROIへの道筋を明確にしながら、パフォーマンスと効率性をいかに向上させるのか。
ある製造業者は、GPUやストレージ、スイッチングインフラを寄せ集めてAIトレーニング環境を構築し、目標達成に必要な技術は揃っていると考えていました。ところが、各要素がどのように連携し、全体として効果的に機能するかについては十分に検討されていなかったのです。
そのため問題はすぐに表面化しました。数時間で終わるはずのAIの学習は数日に及び、高価なハードウェアは遊休状態に陥りました。エンジニアリングチームの間では、「このAIへの投資は本当に成果を生むのだろうか？」という疑問が広がり始めていたのです。
こうした話は、決して珍しいものではありません。AIが世界中の産業オペレーションにおいて重要な要素となる中、多くの企業がある事実に気づき始めています。それは、真の成果や飛躍的な改善は、GPUを追加したり、より大きなモデルを使ったりすることではなく、インフラ全体をひとつの統合されたシステムとして丁寧に設計・構築することによってもたらされるということです。
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