NVIDIAも大注目「生成AI時代の新常識」、7割の会社がしくじる「データ基盤」の最適解

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生成AIが企業競争力を左右する時代となった。しかし多くの企業が、生成AIに必須のデータ活用を思うように遂行できずにいる。既存のストレージシステムでは処理能力が追いつかず、クラウド移行にもセキュリティ面での不安が残っているからだ。では、どのようにしてデータ基盤を構築し、いかにして真の競争優位を築ける生成AI活用を実現していくべきなのか。

生成AI活用に向けたデータ基盤をどう構築すべきか

（Photo/Shutterstock.com）

生成AIブームの裏に潜む深刻課題

　生成AIブームの裏側で、企業のIT部門は深刻な課題に直面している。ある調査によると、AI導入を検討する企業の約70％が既存ストレージシステムの性能不足を理由に、プロジェクトの遅延や断念を余儀なくされているという。

　特に問題となっているのが、動画や画像といった非構造化データの爆発的な増加だ。従来のNAS（Network Attached Storage）やパラレルファイルシステムでは、エクサバイト級のデータを効率的に処理することができない。ある製造業の担当者は「AIモデルの学習に必要なデータを準備するだけで数週間かかり、GPUが遊んでしまう状況」と嘆く。

　また、エンタープライズ向けストレージは高機能であるが性能が不十分であり、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）向けも高性能だがエンタープライズ機能が不足しているという、いわば"二者択一"の状況も企業を悩ませている。こうした中、クラウドサービスを利用する選択肢もあるが、機密データの扱いやコスト面での懸念から、オンプレミス環境での解決策を求める声が高まっている。

　では、これらの課題を根本的に解決するには、どのようなアプローチが必要なのか。

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