クラウドネイティブなアプリケーションやクラウドファーストのアプローチは、これまで長年にわたり企業向けソフトウェアの標準的な考え方となってきました。IT部門がその理由として挙げてきたのは、迅速な導入とIT運用負荷の軽減です。現在、この考え方は企業のAI環境構築にも広がっています。多くの企業にとって、クラウドサービスプロバイダー（CSP）やネオクラウドが、AI活用を始める際の自然な選択肢となっています。まずGPUの処理能力を借りて、試験的な導入や検証を行い、そこから利用規模を拡大していくというアプローチです。
しかし、現在のSaaSモデルと同様に、GPU-as-a-Service（GPUaaS）がもたらす手軽さや柔軟性の裏には、クラウドを長期間利用することで発生する高いコストが隠れている可能性があります。AIの利用規模が拡大し、AIコンピューティングリソースの消費量が増えるほど、長期的なコストも増大していきます。
こうした状況を受け、企業の経営層は 総所有コスト（TCO） という観点から、従来からある重要な選択に直面しています。実際、お客様からも特によく寄せられる質問の一つが、「AIインフラを自社で保有すべきでしょうか？」というものです。
AIファクトリーを「借りる」場合と「所有する」場合
AIインフラを自社で保有するか、外部サービスとして利用するかを検討する際には、まずAIワークロードの種類と想定される利用量を考える必要があります。最終的に、インフラのコストや所有形態を左右する主な要因となるのは、ワークロードの性能と信頼性、リソースの利用率、そしてAI主権に関する要件です。お客様や業界アナリストとの対話を通じて、いくつかの一般的な判断基準が見えてきました。
- クラウドの利点：GPUaaSやパブリッククラウドプロバイダーを通じてAIコンピューティングリソースを借りる方法は、利用量が変動するワークロードに非常に適しています。一時的な開発環境の構築、予期しない利用量の急増への対応、初期段階のモデル学習などでは、柔軟性や迅速な導入による早期の価値実現が、純粋なコスト効率やトークン処理の最適化よりも重視されるため、最適な選択肢となります。
- オンプレミスの利点：自社でインフラを保有することで、より高い管理性、コストの予測可能性、データセキュリティを確保できます。ワークロードが24時間365日の継続的な推論処理など、安定した本番運用へと移行するにつれて、こうしたメリットはますます重要になります。さらに、データを完全に自社で管理する必要がある企業や、厳格なデータ主権の要件や法規制への対応が求められる企業にとっては、自社環境に構築することが望ましい選択肢となることも少なくありません。機密性の高いワークロードや高い利用率が求められるワークロードを、自社保有のGPUクラスター上で運用することで、企業は独自のデータと長期的なIT予算の双方を、より確実に管理できるようになります。
大規模クラスターと長期的なAI投資コスト
AIインフラを「借りる」場合と「所有する」場合のコスト差は、大規模な環境を長期間運用するほど顕著になります。アナリストのDan Olds氏が最近発表した独立調査では、中規模企業向けAIクラスターの長期的なコストを試算し、企業が自社保有を検討すべきタイミングを示しています。248基のGPUを搭載した環境を5年間運用するケースを比較した結果、Dan氏の分析によると、クラウドでAIを運用した場合の累積コストは、Penguin Solutionsのオンプレミス型AIファクトリーを導入した場合と比べて、約4～6倍に達することが明らかになりました。
Penguin Solutionsのオンプレミス型AIファクトリーなら、パブリッククラウドと比較して5年間のコストを約4～6分の1に削減
企業はすぐには見えにくい追加コストも考慮する必要があります。例えば、パブリッククラウド上のAIインスタンスを高い利用率で稼働させる場合、クラウドからオンプレミス環境へのデータ転送料金（データエグレス料金）や、高速ストレージの追加料金が発生する可能性があります。こうした費用は予測が難しく、運用コストをさらに押し上げる要因となります。クラウドは、必要に応じて処理能力を柔軟に拡張できるという点で非常に優れています。しかし、継続的かつ高い利用率で推論処理を行う環境において、従量課金型の運用モデルに依存し続けることは、AI投資のROI（投資対効果）を損なう大きな要因になりかねません。
AIインフラストラクチャのコストを総合的に把握する
AIファクトリーを借りるか、自社で保有するかという選択は、企業にとって重要な戦略的判断です。また、TCOの算出には複雑な要素が関係します。AI活用を成功させ、長期的なコストを適切に管理しながら利用規模を拡大していくためには、IT部門のリーダーがAIインフラにかかるコストの全体像を正確に把握することが不可欠です。AIの導入・展開における最適な道筋を見つけるために Dan Olds氏のレポート「The Real Cost of AI Infrastructure」をダウンロードして、 詳細なコスト内訳と試算を確認し、貴社にとって最適なAI導入および展開の道筋を見つけてください。
AIファクトリープラットフォームカンパニーであるPenguin Solutionsは、エンタープライズ推論に対してフルスタックかつシステムレベルのアプローチを提供します。25年以上にわたるAI/HPCエンジニアリングの経験と30年以上にわたるメモリーの専門知識、そして40億時間を超えるGPUのマネージド運用実績を組み合わせ、推論処理の経済性を最適化したAIファクトリーの設計、構築、導入、管理を提供します。
