エージェント型 AI の普及により、AI ワークロードの主役はトレーニングから推論へと移行しつつある。実際の調査でも、推論は AI 予算全体の 47% を占めており、トレーニングを上回る規模となっていることがわかる。しかし、こうした劇的な変化に既存のインフラが追いついていないのが現実だ。調査対象の組織のうち実に 83% が、本番環境グレードのエージェント型 AI システムを支えるためにはインフラのアップグレードが必要と答えており、さらに 62% はレガシー スタックに起因する多額の「推論税」に直面しているという。AI の目標とインフラの能力との間に生じているこのギャップこそが、試験運用から本番環境への移行を阻む最大の壁となっているのである。
本資料では、世界 12 か国・1,402 人の IT リーダーへの調査をもとに、エージェント型 AI 時代に求められるインフラの 4 つの新基準について解説している。インフラ戦略の再考を迫られているすべての組織にとって、参照すべき内容が網羅されている。
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