AIインフラ

AIインフラとは、AIの学習・推論・運用に必要な計算資源、ネットワーク、データ基盤、実行環境などの土台のことです。クラウド上のGPUやサーバー、オンプレミスのデータセンター、完全に外部と切り離した分離環境まで、AIを動かすための仕組み全体を指します。

AIを業務で使うには、モデルそのものだけでなく、データを安全に置き、計算し、運用し続ける場所が欠かせません。機密性や規制、通信環境によって、クラウドか自社管理か、外部接続の有無かを選ぶ場面も多くあります。計算資源の確保、運用の自動化、現場データの統合基盤づくりなど、導入の土台として語られることが一般的です。

実例

「Microsoft FoundryでMistralモデルを分離環境へ提供」では、規制産業や公共機関が、Azure上のクラウドから顧客管理のAzure Local、外部ネットワークに接続しない完全分離環境まで、AIの実行場所を選べるよう、共通のモデル・API・開発ワークフローを整える動きが示されています。あわせて、欧州のAIインフラを拡張する契約や、欧州のGPU基盤への設備導入、計算能力の拡大といった、AIを支える計算・運用の土台づくりにも言及されています。

「豊田自動織機、Azureで塗装不具合25%削減」では、Azure IoT Hubで統合した塗装工程データを基盤に、Azure上でAIと機械学習による分析を行う製造データ基盤が、品質改善の土台として使われています。また「ProssioneのAIOps運用自動化」では、仮想化基盤の稼働情報とログをAIOpsが分析し、診断通知や障害対応の自動化を通じて、インフラ資源の提供にかかる時間短縮を図る構成が示されています。