先日、MITの研究を見た。それによると、企業のジェネレーティブAIプロジェクトの95％は失敗と判定されたそうだ。95パーセントだ。さて、業界の大合唱からすでに言い訳を聞いたことがあるだろう：「彼らは十分な（私の）インフラを購入しなかった」。サーバー、ストレージ、ネットワーク・スタックをリフレッシュせず、最新のGPUファームをカタログから選んでいないのであれば、当然AIプロジェクトは失敗する運命にある。そしていつも、うんざりするような言葉を口にする："スケールしなかった"
しかし、それは何を意味するのだろうか？規模を定義することができず、企業が実際に関心を寄せる成果と結びつけることができないのであれば、規模とは何を意味するのだろうか？別の視点を提供しよう。MITが発見した、エンタープライズAIは95％の確率で失敗するという結果は、ベンダーの選択、インフラスタック、点滅するライトのラックとはほとんど関係がない。それは2つのことに関係している。
まずは人。人的資本だ。基礎となるモデルを構築するためのコンピュータ・サイエンスの深い専門知識を持っていますか？それを訓練し、調整し、競争優位になるまで改良するのか？それとも、すでに世界的な規模でより優れた成果を上げている人が構築したモデルをライセンス供与した方がいいのでしょうか？考えてみてほしい。企業はもはや、給与計算システムを自社で構築することはない。ストレージを自前で用意したり、サーバーを自作したりすることもない。CRMを自作することもない。なぜか？なぜなら、それらは文脈上のテクノロジーであり、ミッションの中核ではないからだ。基礎となるAIモデルについても同じことが言える。ほとんどの企業は、ゼロから構築しようとするよりも、成熟し、強化されたものを使用する方が、より多くのレバレッジを得ることができる。
つ目は時間。より具体的に言えば、準備の待ち時間だ。大規模なAIは、ただ起こるものではない。今日、企業で大規模なAIを稼働させたいのであれば、実のところ、7年前から準備を始める必要があった。7年前には100メガワットのデータセンターを建設し、大規模な電力契約を結んでいるはずだ。ソーラータービンのタイタン250/350を7年のリードタイムで発注すべきだった。3年前には、250キロワットから500キロワットのラック、没入型冷却、最先端の放熱アーキテクチャを計画していたはずだ。1ラックあたり400ギガビット、800ギガビット、1600ギガビット、あるいはそれ以上のギガビットを提供できるようにネットワークを設計すべきだった。3〜7年前にそうしていれば、今日、準備はできていたはずだ。コア・インフラ、電力、冷却、そしてエンタープライズAIに必要なインフラ投資を実現するためのキャパシティがあるはずだ。
しかし、ここに真実がある。ほとんどの企業は7年前にAIについて計画していなかったのだ。そして、それでいいのだ。なぜなら、もうひとつの道は、新しいデータ・ホールの建設に84カ月も待つ必要も、ITスタック全体をゼロから作り直す必要もないからだ。もうひとつの道とは、クラウドだ。クラウドを使えば、インフラのリードタイムによる待ち時間をなくすことができる。AIプロジェクトは、すべてを自分で構築しようとすれば数年後、ペタバイトのデータを複製して時間を浪費すれば数カ月後ではなく、明日から始めることができる。前へ進む道はソフトウェアである。すでに持っているデータ、つまりデータベースにある10パーセントだけでなく、ファイルやオブジェクト・ストアにしまってある残りの90パーセントのデータすべてをつなげるのだ。SaaSアプリケーション、クラウド・サービス、オンプレミ・システムにまたがるデータを統合し、即座に推論することだ。Palantir、Glean、DatabricksのようなAIアナリティクス・プラットフォームを運用している場合、構造化データや半構造化データを活用し、非構造化データが存在する場所でそれを利用する必要がある場合、AnthropicやOpenAIのライセンスモデルを社内のデータストアと組み合わせている場合、オンプレミスのリポジトリをAWS、Azure、GCP、OCIで即座にプロビジョニングされる高速コンピューティングに直接リンクしている場合など、今すぐレンタル、テスト、トレーニングができる。クラウドを横断して実験し、ビジネスに最適なものを学び、準備が整い次第、滞りなくスケーリングすることができます。
それこそが真のチャンスなのだ。インフラをフォークリフトでアップグレードする必要はない。地域の電力網を再構築することでもない。データの宝箱であることを認識することである。接続する。それを統合する。それを横断的に推論する。それこそが競争上の優位性なのだ。
だから問題は、7年前に計画を立てたかどうかではない。問題は、今日行動するかどうかだ。AIにはインフラ・スタック全体を再構築する必要があるという神話を追い続けるのか？それとも、現在利用可能なツール-オンプレミス、クラウド、すでに所有しているあらゆるシステムで実行できるツール-を活用し、データをサンクコストよりもはるかに強力なものに変えるのか？
未来は、送電網やタービンの納入を何年も待ったり、GPUやネットワーク・インフラを何四半期も待ったりする人々のものではありません。データがどこにあろうと、すでに持っているデータを活用し、洞察、インテリジェンス、そして行動に変えることができる人たちのものなのだ。それこそが構築する価値のある未来であり、それは今日実現可能である。