LLM（大規模言語モデル）のトレーニングをはじめ、AIの開発・実行環境として中心的存在なのがクラウドである。もっとも、すべてクラウドで完結できると考えるのは早計だ。RAG（検索拡張生成）や推論などの処理段階で必要となるデータの中には個人情報など機微なものも含まれるケースがあり、その場合はオンプレミスやエッジで対処するのが現実的だろう。

ここで紹介する資料は、クラウドのみならず、オンプレミスやエッジも含めて適材適所でAIワークロードを処理する形態を「ハイブリッドAI」と位置づけ、その実現に向けた考慮点を解説したものだ。「AIプロジェクトの効果測定」「データの品質担保や保護」「コスト面での効率性」といった観点から、基盤レイヤーが果たす役割の重要性を指摘。さらに深堀りして、サーバー領域の最新動向にまで言及している。

企業におけるAI活用という文脈では、とかく表層的な「サービス」に目を奪われがちだが、それを創り出している仕組み、換言するなら処理速度や電力効率に優れたコンピューティングパワーという深層部に意識を向けることも必要だろう。ハイブリッドAIの具体像、そして成功に向けた論点に関心を寄せるリーダーにお勧めの内容だ。