クラウドコンピューティングと人工知能の組み合わせは技術革命となるだろう

人工知能は、最初の自己生成技術として、過去からの根本的な脱却です。人間の助けなしに自らを改良できる技術はこれまでありませんでした。

クラウド コンピューティングは現在、IT の基盤となっており、以前の世代をはるかに超える一連のオンデマンド ツールを提供しています。最も重要なのは、無限に拡張可能であることです。

クラウド コンピューティングと AI はそれぞれ異なる課題と明確な成長経路に直面していますが、その発展は必然的にあまり注目されずに絡み合っています。 2 つのテクノロジーが 1 つのものに統合されます。多くの点で、それらはすでに基本的なレベルで統合されています。

たとえば、AI チャットボット ChatGPT は、ホスト クラウド プラットフォーム Microsoft Azure のコンピューティング能力に依存しています。クラウドのサポートがなければ、AI は未来学者の目には輝く光に過ぎないでしょう。

逆に、クラウド コンピューティングも人工知能から大きな恩恵を受けています。たとえば、AIOps はクラウド管理において重要な役割を果たしており、その役割は時間の経過とともにさらに重要になります。

クラウドとAI: 莫大なお金

クラウド コンピューティング市場と人工知能市場の両方で予測される収益は驚異的です。クラウド市場の収益は 2021 年に 3,800 億ドルに達すると予測されています。クラウド市場は現在から 2030 年までの間に年平均成長率 17% で成長し、2030 年までに 1.6 兆ドルに達すると予想されています。

人工知能の発展傾向はさらに顕著です。 2021年の人工知能市場の収益は1,360億ドルです。 2030 年までに AI の収益は 1.8 兆ドルに増加し、年間複合成長率は 38% になると予想されています。

総収益こそが真のハイライトです。 2030 年の予測が正しいと仮定すると、クラウド コンピューティングに 1.6 兆ドル、AI に 1.8 兆ドルが追加されます。今十年の終わりまでに、AI クラウド市場は驚異的な 3.4 兆ドルの価値に達するでしょう。結論：クラウドおよび AI プロバイダーは今後数年間で莫大な利益を上げることになるでしょう。

クラウドコンピューティングと人工知能：大きな期待と挫折

明らかに、クラウド コンピューティングと AI は、ビジネス導入のレベルが異なります。クラウドコンピューティングの歴史は人工知能よりも短いですが、使用法という点ではクラウドの方が歴史が長いです。人工知能は、エキサイティングな新時代の到来に一歩近づきました。しかし、これら 2 つの新興テクノロジーは、大きな可能性と大きな課題を伴います。

クラウド コンピューティング: クイック スタート

クラウド コンピューティングが主流となった今、そのゆっくりとした始まりは忘れ去られています。私たちが知っているクラウドは、2006 年に Amazon Web Services が開始されて登場しました。しかし、2012 年までにクラウド アプリケーションを導入した企業はわずか 12% でした。 2014年までにその割合は69%に跳ね上がった。この急速な成長の中で、既存のベンダーは「クラウドウォッシング」、つまり、古くなったレガシーソフトウェアを「クラウド」と呼んで先進的なものに見せかけるという欺瞞的な行為をしていると非難されている。

今は2023年、戦争は終わり、クラウド コンピューティングが勝利しました。ビジネスはマルチクラウド アプリケーションで飽和状態になっています。しかし、急速に普及したにもかかわらず、クラウド コンピューティングはビジネス リーダーにとって多くの障害も伴ってきました。

多くの企業が計画なしにクラウドに移行しており、COVID-19の流行は特に混乱を招きました。クラウド テクノロジーはまだ比較的新しいものであり、急速に進化しているため、ビジネスを導く信頼できるガイドラインは存在しません。

コストは特に懸念事項です。クラウドはもともと、データセンターのより安価な代替手段として販売されていました。しかし、それはより強力で、より柔軟で、時にはより高価な代替手段へと進化しました。絶望的な状況の中、一部の企業はコスト削減のためにワークロードを国内に戻し、実質的にデータセンターに戻しています。クラウドは素晴らしいですが、すべてに最適というわけではありません。

人工知能: チューリングテストから「高価な科学実験」へ

クラウドと比較すると、AIは70年以上も発展を続けています。アラン・チューリングは 1950 年に有名なチューリング テストを導入し、1960 年代には初期の機械学習モデルに本格的な改良が加えられました。 1997年、IBMのディープ・ブルーは人工知能を使ってチェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフに勝利した。

しかし、AI は長い間存在しているにもかかわらず、企業は依然としてその可能性を十分に実現するのに苦労しています。企業による AI 導入は成功しているが、「高額な科学実験」の失敗も数多くある。

人工知能はまだ本格的な導入には至っていません。プロジェクトの開始と拡大における最大の課題は次のとおりです。

• AI技術とソリューションへの資金不足
• 技術力の欠如
• 適切なAIテクノロジーの選択

AI の根本的な課題は、多くの企業が AI を理解していないことです。これは驚くべきことではありません。 AI は、ディープラーニング、ニューラル ネットワーク、アルゴリズムなどの従来のエンタープライズ テクノロジーよりもはるかに複雑です。 AI は魔法の薬のようなもので、それを振りかけるだけでソフトウェアが歌い、踊り、卵を茹でてくれるというのが一般的な考えです。

最も混乱を招くのは、AI ソリューションを探している企業には、それをテストし、ベンダーの製品を比較する明確な方法がないことです。あるベンダーの AI は他のベンダーの AI よりも優れているのでしょうか、それとも劣っているのでしょうか?ストレージシステムの場合のように定量化することは不可能です。 B2B バイヤーの観点から見ると、AI はブラックボックスです。

クラウドと AI: 共生関係

クラウドと AI は対照的ですが、両者の間には深い共生関係があり、それぞれのテクノロジーが互いを前進させます。

クラウドと AI は、一方の成長が必然的に他方の成長を促進する「好循環」に陥っています。この相互支援のスパイラルはさまざまな形で発生します。

クラウドが人工知能をどう動かすか

クラウド AI 開発者サービス

このカテゴリーの主な推進力は、AI 開発プラットフォームを提供するトップ クラウド ハイパースケーラーです。 AWS、Azure、Google Cloud などのクラウドリーダーはすべて、いわゆるクラウド AI 開発者サービスを販売しています。

これらのクラウドベースのプラットフォームは、AI を開発するための大規模かつ成長を続けるツールセットを提供します。ユーザーはログインし、ソフトウェア開発キット、API、またはアプリを使用してエンタープライズ AI を構築します。場合によっては、ユーザーは効果的な作業を行うためにデータや AI に関する専門知識さえ必要としません。

クラウドベースのAIツールがあらかじめ構築されている

多数の SaaS ベンダーが AI ツールを提供しています。これらのクラウドベースの AI ツールは、企業のすべての機能を実行できます。

特に、サイバーセキュリティ市場における新興および拡張された検出および対応テクノロジーは、クラウドベースの人工知能に大きく依存しています。クラウドベースの AI を活用しているもう 1 つの領域は、アプリケーションの監視とアプリケーションの観測可能性です。データ管理と自動化も人気のある SaaS ツールです。

SaaS 形式のローコードおよびノー​​コード アプリケーションは数多くあります。特に、これらのローコード ツールを使用すると、技術者以外の人でも AI 支援アプリケーションを作成できるようになります。

クラウドコンピューティングを活用するAIベンダー

独自のクラウド プラットフォームを使用して AI を提供する独立系 AI ベンダーが増えています。彼らの中には非常に成功した人もいました。例えば、H20 AI Cloudを提供するH20.aiや、AIクラウドプラットフォームを持つDataRobotなどです。

これらのベンダーは、AI 市場でクラウド ハイパースケーラーと競合しています。この市場の戦いは、AI の将来について大きな疑問を提起しています。クラウド ハイパースケーラーとクラウドベースのスタンドアロン AI ベンダーのどちらのタイプのベンダーが AI 業界を支配するのでしょうか?

この市場シェアをめぐる戦いは、AI の将来について大きな疑問を提起します。クラウド ハイパースケール プロバイダーと独立したクラウドベースの AI ベンダーのどちらのタイプのベンダーが AI 分野を支配するのでしょうか?

多くの投資家がハイパースケール クラウド コンピューティング企業を選択するかもしれませんが、Snowflake や Databricks などのクラウドに依存しないデータ企業の成功は、顧客が巨大なハイパースケーラーからの独立性を重視していることを示しています。そのため、最終的には独立系 AI ベンダーが AI 業界に勝利することになるかもしれません。

AIがクラウドコンピューティングを推進する方法

AIOpsはクラウド管理機能を提供する

AI はこの役割においてはまだ初期段階ですが、クラウド管理における中核的な役割へと進化しています。マルチクラウド環境は非常に複雑であり、企業はこれらの複雑なテクノロジーの管理の煩わしさに不満を抱くことが多いため、これは差し迫ったニーズです。

新たなソリューションは AIOps、つまり IT 運用を管理するための人工知能と呼ばれ、クラウドが中核要素となっています。 AIOps は、複数のクラウドにわたる自動化の作成と監視に役立ちます。

1999年にチューリング賞を受賞したコンピューター科学者のジム・グレイは、人工知能によって管理されるクラウドの世界を予測しました。グレイ氏は、いわゆる「空のサーバー」、つまり今日のクラウドを思い描いていた。彼の目標は、何百万人もの人々が利用でき、パートタイムのスタッフによって管理されるシステムを構築することでした。

AIOps は簡素化されたクラウド管理のビジョンを表していますが、近い将来、マルチクラウドは 1 人の担当者によって管理されることはありません。

人工知能はクラウドストレージ市場を構築する必要がある

人工知能に必要な膨大なデータストレージには、クラウドストレージの容量が必要です。 AI は常にデータに飢えており、データを貪り食い、さらにデータを要求します。クラウドのスケーラビリティにより、この膨大なデータストレージが可能になります。より多くのストレージ容量が必要な場合は、クラウド コントロール パネルのボタンを数回クリックするだけです。

AI のストレージスペースに対する需要は、クラウド コンピューティングの成長を促進し続けるでしょう。人工知能の急速な発展に伴い、クラウドストレージも急上昇するでしょう。

AIはクラウドベースのさまざまなツールセットを支えている

AI により、クラウド ベンダーは豊富な AI ベースのツールを提供できるようになり、クラウドの機能が向上します。多数の小規模 SaaS ベンダーを含むすべての大手クラウド オペレーターは、AI 強化ソフトウェアのメニューを提供しています。

顧客は、選択したクラウド プロバイダーにログインすることで、この最先端のツールセットにアクセスできるようになるため、現在進行中の競争でクラウドが競争力を維持することがさらに重要になります。

クラウドコンピューティングと人工知能はビジネスをどのように変えるのでしょうか?

エンタープライズ IT における真の革命は、これら 2 つの強力なテクノロジーがさらに連携して機能するときに起こります。このプロセスはまだ始まったばかりです。

クラウドコンピューティング、人工知能、そしてテクノロジーの民主化

おそらく、クラウドと AI の組み合わせによる最大の成果は、テクノロジーの民主化の促進となるでしょう。強力なテクノロジーツールは、もはや裕福な企業だけが利用できるものではなくなります。クラウド コンピューティングと人工知能を活用してツールを強化するスタートアップ企業であっても、多額の資金を投入しなくても、大きな市場影響力を持つことができます。

クラウド自体は常に強力な民主化の力となってきました。コンピューティングをリースベースで提供することにより、中小企業が高度なデータセンターを所有する大企業と競争できるようになります。

AI は、「乗数効果」を持つツールを提供することで、より大きな民主化効果をもたらします。たとえば、AI ベースの自動化と機械学習により、多くの従業員の作業を代行できるようになります。

前述のように、クラウドと AI の組み合わせによりテクノロジーが民主化されますが、これには別の側面もあります。

最先端のクラウドと AI の導入にはコストがかかります。経験豊富で知識豊富なチーム、高い給与、そして長く費用のかかる管理と継続的な開発のプロセスが必要です。

しかし、一度確立されると、この強力なプラットフォームは市場を上回る競争上の優位性を達成することができます。最大手企業がこのような高度なツールセットを活用できるようになると、資金面で制約のある競合他社との格差がさらに拡大するでしょう。本質的に、AIとクラウドの組み合わせは富裕層をさらに富裕にするでしょう。

本質的には、AIとクラウドの組み合わせにより、富裕層はさらに裕福になるでしょう。

クラウドとAIの未来

クラウド コンピューティングと人工知能が 1 つのエンティティに統合されるにつれて、将来を予測することが難しくなります。これら 2 つの強力なテクノロジーを組み合わせて開発することで、数多くの注目すべき成果が得られる可能性があります。しかし、遠くから見ると、いくつかの可能性のあるシナリオは明らかであるように思われます。

クラウドと AI のスキルギャップ

AI クラウドのこの新しい世界では、それを継続的に構築し、維持するために多数の専門家が必要になります。これらの仕事の多くは高収入で、数学やコンピューターに関する大学レベルの教育を含む高度なスキルを必要とします。

ここで、スキルギャップが醜い顔をのぞかせます。これは何年も IT を悩ませてきた障害であり、止まる気配はありません。問題は2つあります。

複雑性: 過去 3 ～ 5 年間で、IT 業界は複雑性に向かって大きく前進しました。クラウドと AI に加え、エッジ コンピューティング、サイバー セキュリティ、フィンテックも貢献しています。

採用: クラウド、AI、および関連テクノロジーの複雑さが増しているにもかかわらず、それらの採用も増加しています。企業はこれらのテクノロジーが自社の戦略にとってより重要であることを認識しており、それに応じて投資が増加しています。

実際、今日の IT が直面している課題はより複雑で、数も増えています。したがって、熟練した人材の不足によりクラウドや AI の発展は遅れることになるが、当面の間は高給の仕事が不足することはないだろう。

スーパークラウドと人工知能

近い将来、マルチクラウド上の管理抽象化レイヤーであるハイパークラウドが登場します。一部の専門家は、この管理層が最終的には企業の IT 全体を網羅するようになるだろうと予測しています。ハイパークラウドは、内部データセンターからリモートエッジコンピューティングネットワークまですべてを管理します。

人工知能はスーパークラウドのエンジンです。数え切れないほどの自動化および管理タスクにおける AI の支援がなければ、将来のマルチクラウドの管理は不可能になります。

たとえば、Super Cloud は AI を使用して AWS、Azure、Google Cloud を単一のエンティティとして管理します。優れたクラウド管理者は、異常検出、予測分析、全体的なパフォーマンス監視に AI を活用するようになります。

人工知能とクラウド

AI が飛躍的に成長していることを考えると、AI がクラウドに与える影響は、クラウドが AI に与える影響をはるかに上回る可能性があります。

クラウドは、より高度な機能をサポートする多面的な基盤と開発サイクルを提供します。しかし、ChatGPT が示すように、AI は自己生成されます。 AI は人間の入力なしで反復処理を実行できるため、クラウドのサポートは必要になるものの、テクノロジーにおいてより重要なツールになるでしょう。

AI は AI の成長曲線を 7 ～ 10 年後退させ、人間の生活の多くの側面は言うまでもなく、ビジネスのほとんどの側面を根本的に作り変えつつあります。クラウドの継続的なスケーラビリティは、不可欠かつ絡み合った役割を果たすことになります。