クラウド市場の7つのトレンドとITへの影響

クラウドコンピューティング市場は成熟しました。

クラウド インフラストラクチャのランキングは比較的安定しており、AWS が市場の約 33% を占め、Microsoft Azure が 22% で 2 位、Google Cloud が 11% で大きくリードしています。 (IBM、Oracle、Salesforce の市場シェアは 2 ～ 3% です)。

業界全体の収益の伸びは堅調に推移していますが、成長のペースは鈍化しています。ビッグ3のいずれも、勢力バランスを大きく変えるほど他を上回ったことはありません。市場全体の安定性は価格にも及び、例外はあるものの、比較的安定しています。この時点で、市場は、主要プレーヤーがすべて同様の製品を持つまでに進化しました。

しかし、生成AIの出現によってすべてが変わりました。

OpenAI の ChatGPT の一般公開をめぐる熱狂は、ハイパースケーラー間の軍拡競争を引き起こした。同社は、独自の大規模言語モデル (LLM) を開発し、企業が生成 AI アプリケーションを作成できるようにするプラットフォームを構築し、生成 AI を自社のサービスに統合することで差別化を図っています。

クラウド コンピューティングの専門家である David Linthicum 氏は次のように説明しています。「現在、クラウド プロバイダーは、同業他社と比較して提供できる機能の面で飽和状態に近づいています。その結果、これらのサービスはコモディティ化され始め、マルチクラウドが一般的になるにつれて、ストレージやコンピューティングなどのコア サービスはクラウド間でほぼ同じになります。」

同氏はさらにこう付け加えた。「これが、クラウドプロバイダーが生成型AIを推進している理由です。この分野の所有者を決定し、従来のクラウドサービスにこの新しいテクノロジーを組み合わせてサービスをコモディティ化するための競争なのです。」 AI 競争のこの初期段階では、まだ明確なリーダーは存在しませんが、すべてのプレーヤーがリソースを投資しています。

Microsoft は OpenAI に 100 億ドルの資金を提供し、Word や Excel などの生産性向上アプリから Edge ブラウザー、エンタープライズ向けクラウド サービスである Azure OpenAI サービスまで、あらゆるものに ChatGPT 機能を組み込んでいます。

Google は独自の AI プラットフォームの構築に注力している。共同創設者のセルゲイ・ブリン氏とラリー・ペイジ氏は半引退状態から復帰し、Google AI Initiative を立ち上げました。 Google は独自の大規模言語モデル PaLM を持ち、独自の AI チップ (Tensor Processing Units) を構築しており、Vertex AI の下で業界固有の新しい AI サービスを開始しています。同社は最近、ヘルスケアおよびライフサイエンス組織向けに生成 AI ベースのサービスを開始しました。

AWS は最近、エンタープライズ ソフトウェア開発者が gen AI 機能をプログラムに組み込むことを可能にする、完全マネージド サービスである Bedrock をリリースしました。 AWS は、限定的に独自の低コスト AI チップ (Inferentia および Trainium) も製造しています。同社はこれらのチップを社内で AI 機能の強化に使用しており、顧客にも提供しています。

生成 AI は間違いなくクラウド コンピューティング市場で最もホットなトレンドですが、CIO が注意を払う必要がある他のトレンドもあります。ここでは、クラウド市場の主なトレンドと、それが CIO のクラウド戦略にどのような影響を与えるかについて説明します。

01.次世代人工知能ゴールドラッシュ - コストは不明

Forrester Research は「今年は AI の年だ」と宣言しました。すべてのスーパーセラー、SaaS プロバイダー、スタートアップは、AI ブームを自社の利益のために利用しようとしています。クラウドサービスプロバイダーは、収益の伸び悩みから抜け出し、競合他社より目立つために人工知能サービスを推進している。エンタープライズ クラウドのお客様は、マルチクラウドの複雑さと無秩序な拡大によってすでに圧迫されている IT 予算を圧迫することなく、AI を戦略的イニシアチブに適用したいと考えています。

エンタープライズ IT 向けに生成型 AI ベースのクラウド サービスを提供しているのは、ビッグ 3 スーパーコンピューターだけではありません。 IBM は、Open-Stack をベースとした WatsonX 人工知能プラットフォームの立ち上げも強化しています。生成 AI チップ (GPU) の大部分を誰でも利用できるようにしている Nvidia は、Oracle Cloud で実行され、まもなく Azure と Google Cloud でも利用できるようになる AI サービスである DGX Cloud という独自のフルスタック クラウド プラットフォームを構築しました。

CIO にとって、これは、既存のビジネス プロセスに生成 AI 機能を組み込み、新しい AI ベースのアプリケーションを作成するためのクラウドベースのオプションが複数存在することを意味します。

VMware のエグゼクティブ テクニカル アドバイザーであるバーナード ゴールデン氏は、課題は機密性の高い企業データを確実に保護し、LLM データベースを構成する共通データ プールから排除することだと述べています。

リンシカム氏は、生成型 AI ベースのアプリケーションは「実行コストが高い」ため、「CIO はこのテクノロジーの適切な使用例を見つける必要がある」と付け加えた。

クラウド製品に組み込まれた AI 機能を活用したいと考えている CIO にとって、価格設定の仕組みの説明は当初はわかりにくいものでした。

02.クラウド価格が上昇中 — 人工知能がもたらした飛躍的進歩

IBM は、ストレージ サービスの価格を 26% 引き上げ、IaaS および PaaS 製品の価格を小幅に引き上げると発表したとき、大きな騒ぎを引き起こしました。

ただし、一般的に、クラウド コンピューティング サービス プロバイダーは競争力を維持するために価格の上昇を抑制します。しかし、業界全体の成長が鈍化すれば、すべてのクラウドコンピューティングプロバイダーに価格引き上げの圧力がかかる可能性がある。リンシカム氏はこう言う。「テクノロジーの分野では、投資から価値を引き出す必要がある段階に入っています。私の推測では、今後数年間で価格は徐々に上昇するでしょう。」

もちろん、クラウド サービスを使用する利点は、顧客がニーズに応じて任意のインフラストラクチャ構成を選択できることです。第 1 世代のプロセッサを選択すると、価値が得られます。しかし、高性能コンピューティングを必要としたり、人工知能で優位に立ったりしたい企業にとって、新しいチップモデルを選択することはプレミアムを伴います。

Liftr Insightsの運用および製品責任者であるドリュー・ビクスビー氏は、ワークロードをA100の以前のモデルではなくNvidia H100チップで実行することを選択すると、価格が220%以上上昇すると述べた。

ハイパースケーラーが自社のデータセンターに GPU (従来の CPU より数倍高価) を追加すると、これらのコストは企業顧客に転嫁される可能性が高くなります。

03.人工知能の最先端における産業クラウドの開発の機が熟している

デロイトコンサルティングのプリンシパル、ブライアン・キャンベル氏は、業界クラウドが増加しており、生成AIの出現から恩恵を受けるだろうと述べた。

テクノロジー担当幹部は、業界クラウドが提供するスピード、柔軟性、効率性を高く評価しており、ビジネス担当幹部は、限られた社内リソースを自社のビジネスを差別化できる領域に集中させることができる点を高く評価しています。業界クラウドを早期に導入したのは医療、銀行、テクノロジー企業でしたが、現在ではエネルギー、製造、公共部門、メディアにも拡大しています。

キャンベル氏はさらに次のように付け加えた。「最近の生成AIの爆発的な普及により、経営幹部は概念実証を超えて生成AIをどのように使用するかにますます関心を寄せており、業界クラウドの大手プロバイダー、ハイパースケーラー、独立系ソフトウェアベンダー、システムインテグレーターに注目しています。これらの企業は、生成AIやその他のテクノロジーを自社製品に急速に組み込んでいます。」

04.クラウドとオンプレミスの境界が曖昧になる

クラウドとオンプレミスの展開を明確に区別する古いモデルはもはや存在しません。ハイブリッド クラウド、プライベート クラウド、マルチクラウド、エッジ コンピューティング、または IDC の定義による専用クラウド インフラストラクチャ サービス (DCIaaS) など、さまざまなシナリオでクラウド サービスを同時に展開する現象に適用される用語は多数あります。

「クラウドを特定の場所としてではなく、普遍的なIT運用モデルとして考える傾向が強まっています」とIDCのアナリスト、クリス・カナラカス氏は語る。 「拡張性、弾力性、消費量ベースの価格設定などの特性から、クラウドはどこにでも導入できます。今後の CIO の課題は、これらすべてをハイブリッド ベンダー環境に統合する方法です。」

たとえば、AWS は、顧客がオンプレミスまたはエッジで AWS サービスを実行できるようにするマネージドサービスである Outposts を提供しています。 Microsoft は、Microsoft Azure Stack と呼ばれる同様のサービスも提供しています。従来のハードウェア ベンダーも、データ センターまたはエッジで実行できるサービスとしての製品 (DELL Apex および HPE GreenLake) を提供しています。

05.相互運用性が向上し、ロックイン効果は薄れる

競合するクラウド コンピューティング ベンダーには、相互運用性を実現する特別なインセンティブはありません。クラウド ベンダーのビジネス モデルは、顧客を囲い込み、特定のベンダーのツール、プロセス、マーケットプレイス、ソフトウェア開発プラットフォームなどに慣れさせ、さらに多くのリソースを自社のクラウドに移行するよう顧客に促し続けることです。

しかし、企業顧客の大多数はマルチクラウド アプローチを採用しており、クラウド コンピューティング ベンダーはこの現実に直面する必要があります。

たとえば、Microsoft と Oracle は最近、Oracle Database@Azure を立ち上げました。これにより、顧客は Oracle のデータベース サービスを Oracle Cloud Infrastructure (OCI) 上で実行し、Microsoft Azure データ センターに展開できるようになります。

ストレージ業界のリーダーである NetApp は最近、コードをリファクタリングしたりプロセスを再設計したりすることなく、Windows および Linux 環境から Google Cloud にビジネスクリティカルなワークロードをシームレスに移行できるようにするフルマネージド サービスを発表しました。

これらの相互運用性の障壁が軽減されると、企業はストレージ ボリュームとアプリケーションを最も適切なクラウド プラットフォームに移動できるようになるというメリットが得られます。

06.シチズンデベロッパーの台頭

従来の IT といわゆるシャドー IT の間には常に緊張関係がありました。ローコードおよびノー​​コード ソリューションの登場により、IT 担当者以外の人でもシンプルなアプリケーションを簡単に作成できるようになりました。たとえば、Microsoft の Power Platform では、ビジネス ツールと対話できるモバイル アプリケーションや Web アプリケーションを作成できます。

しかし、ChatGPT はあらゆる技術的な制限を排除しました。たとえば、Microsoft Copilot を使用すると、エンド ユーザーは簡単なプロンプトだけでコンテンツを記述し、コードを作成できます。 IT リーダーにとって、これは諸刃の剣となる可能性があります。新しいツールやソフトウェア プログラムを作成することで従業員の生産性が向上するのは、ビジネスにとって良いことです。

しかしゴールデン氏は、コパイロットのようなツールは「素晴らしくなくなるまでは素晴らしい」と指摘した。言い換えれば、市民開発者によって作成されたこれらの単純な単発のアプリケーションは、セキュリティ上のリスクをもたらす可能性があり、拡張性を考慮して構築されておらず、必ずしも複雑なビジネス プロセスと相互運用できるわけではありません。

07. FinOpsが普及しツールも充実

COVID-19パンデミックの間、企業はリモート従業員がアクセスしやすいようにワークロードをクラウドに「必死に」移行してきた。 「今や彼らは巨額の請求書を受け取った」とリンシカム氏は語った。

その結果、企業はクラウド コストを管理および最適化するために FinOps 技術を採用しています。 FinOps により、企業は技術的負債を削減し、「クラウド リソースの使用を標準化することでコストをさらに節約できる」と Linthicum 氏は述べています。本質的には、間違ったクラウド サービスの使用、過剰なデータ移動など、過去に犯した間違いを修正します。

Forrester の研究者もこれに同意し、「経済的な逆風が吹くたびに、IT コストの最適化の勢いが増します。クラウド コスト管理については、2018 年に重点が置かれましたが、今年も同様です」と述べています。 IT 部門にとって朗報なのは、すべてのクラウド プロバイダーが FinOps サービスを提供しており、クラウド コスト管理ツールを提供するサードパーティ ソフトウェア ベンダーが多数存在することです。

出典: www.cio.com