資料の紹介
企業によるAI活用は、実験段階から本格的な業務利用へと移りつつある。生成AIをはじめ、特定の業務や専門領域に最適化された「業務特化型AI」を本格的に運用するには、自社固有データを安全に扱いながら、高い性能と安定した運用を両立できる「AIインフラ」が必要となる。
このAIインフラを構築・運用するにはどうすればいいのか。膨大な計算量をこなすGPUサーバーや高速ネットワーク、増え続ける学習データに対応するストレージ、コンテナを前提とした運用など、検討すべき要素は多岐にわたる。また、冷却設備や電力設計、システム運用まで含めた専門的な知見も必要だ。AI活用を本格的に推進するには、AIインフラをどう設計するかがカギとなる。
本資料では、AIインフラの設計・構築・運用を効率化するアプローチを解説する。GPUサーバーやストレージ、ネットワークを組み合わせた設計に加え、小規模な推論環境から大規模学習まで段階的に拡張できる構成や、省電力化を見据えたAIインフラソリューションを紹介。そのうえで、AIインフラの構築だけでなく、業務特化型LLMの開発・運用まで見据えた支援の考え方を示し、AI活用を加速するためのヒントを提供する。
