2025年から2026年にかけての人工知能/機械学習の予測
Why managing AI risk presents new challenges
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The difficult of using AI to improve risk management
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How to bring AI into managing risk
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Pros and cons of using AI to manage risks
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Benefits and opportunities for risk managers applying AI
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AI はもはや単なる未来ではなく、 今すぐ。2025 年から 2026 年にかけて、企業が AI と機械学習 (ML) を利用する方法を完全に変える、大きくてエキサイティングな変化が予想されます。
GMI Cloudでは、そのすべての真っ只中にいることができて幸運です。当社の AI 開発プラットフォームにより、最も要求の厳しい AI ワークロードの一部を処理することができ、業界を形作るトレンドの最前線に立つことができました。コンピューティングパワーに対する需要の急増から、持続可能性や倫理に関する主要な問題まで、準備すべきことがたくさんあり、期待すべきこともたくさんあります。
ここでは、私たちが予測していることと、企業が次に何をすべきかを支援するためにどのように準備を進めているかをご紹介します。
AIの二酸化炭素コストが現実のものになりつつある
AIの環境への影響は、2026年までに話題になるでしょう。はい、すでに議論されていますが、まだメディアの最前線には達していません。私が言っているのは、原子炉をどこに建設するかという難しい社会問題であって、「建設すべきかどうか」ではない。AIのエネルギー要件を満たすことが求められるでしょう。
政府は、エネルギー報告の義務化、カーボンオフセット、データセンターのより厳しい効率基準など、規制による取り締まりを始めるかもしれません。そして、これを無視する企業は、悪い報道のリスクを冒すだけでなく、財務上および運営上の現実的な課題に直面する可能性があります。
しかし、これは裏返しです。これもまた大きなチャンスです。再生可能エネルギーを採用し、ダイレクト・トゥ・チップ水冷のような効率的な冷却システムに投資し、超低PUE（電力使用効率）を目指す企業には、真の優位性があります。
これについて私たちがしていること: GMI Cloudでは、すでに持続可能性を優先しています。データセンターは再生可能エネルギーと最先端の冷却技術を使用しており、二酸化炭素排出量を削減するだけでなく、コストも削減しています。 そして 私たちの顧客。双方にメリットがあります。
バイアス、盗まれたデータ、ディープフェイクへの対処
AI は素晴らしいですが、その手荷物がないわけではありません。今後 2 年間で、AI バイアス、盗まれたトレーニングデータ、ディープフェイクが実際に被害をもたらしているというニュースの見出し (および訴訟) が増えると予想されます。
正直なところ、私たちはAI関連の何かが行き過ぎる瞬間を覚悟しています。現時点ではまだ話し合いの段階ですが、規制機関や立法者は実際に行動していません。ソーシャルメディアで起こったこととよく似ていますが、AI には独自の課題があります。
ステップアップの仕組み: 私たちは、企業が自社のAIモデルを公正に監査およびテストできるようにする方法を模索しています。つまり、倫理的に調達されたデータを使用してモデルを再トレーニングし、根本にある偏見に対処することです。ディープフェイクについては？これは解読するのが難しい問題であり、理解するには共同の努力が必要だと私たちは考えています。これは業界全体が必要とする大きな議論であり、私たちはそのためにここにいます。
人材争いはAIインフラに移りつつある
AIトレーニングエンジニアの採用が大変だと思うなら、ちょっと待ってください。2026 年までに、AI 分野で最も需要が高まる仕事は、モデル開発者だけではなく、インフラストラクチャーの専門家にも当てはまるでしょう。分散した GPU 環境全体で AI モデルをスムーズに実行し、効率を最大化し、ダウンタイムを最小限に抑えることができるのは、こうした人材です。
現在、多くの企業がこの種の人材の採用に苦労しており、ますます困難になるでしょう。ハイパースケーラー (大手クラウドプロバイダーの AWS、GCP、Azure など) は喜んで専門知識を貸し出しますが、たいていは割高であり、「時間単位」の支払いモデルを考えると、問題を迅速に解決するインセンティブはほとんどありません。
私たちがどのように支援しているか: 私たちは、一流のAIインフラストラクチャ専門家からなるチームで人材ギャップを埋めており、彼らの専門知識を定額制サービスの一部として提供しています。予想外の請求や延々と続くアップセルはありません。予測可能なコストと実際の結果だけです。
特殊チップが引き継いでいます
GPUは長い間、AIの頼りになるハードウェアでしたが、状況は変わり始めています。これらは究極的にはコンピューターグラフィックスを対象としたグラフィックプロセッシングユニットの略です。TPU やその他のカスタムアクセラレータなどの特殊チップは、自然言語処理やビデオ解析などの特定のタスクに対してより高速で効率的であることが証明されています。
ここで問題となるのは、独自の GPU データセンターを構築した企業が、その存在に気づき始めていることです。 たくさん 彼らが予想していたよりもメンテナンスに費用がかかりました。アップグレードは絶え間なく行われており、変化のペースが速いため、追いつくのは困難です。これは高価なトレッドミルであり、誰もが使い続けることができるわけではありません。
準備の進め方: 私たちは常に、欲しい人に専用チップへの早期アクセスを提供してきましたが、そうすることに全力を注いでいます。柔軟性と特異性はしばしば相反しますが、私たちは適切なバランスを見つけることに熱心です。企業はアップグレードのトレッドミルについて心配する必要はありません。私たちがインフラストラクチャを処理している間、企業は自社の AI ビジョンの構築と展開に集中できます。
将来を見据えて
今後数年間は、AI と AI を構築または依存する企業にとって極めて重要な時期となるでしょう。GMI Cloud では、トレンドに遅れずについていくだけでなく、常に先手を打っています。持続可能性から倫理、最先端のハードウェアに至るまで、私たちは AI ファーストの世界で企業が成功できるよう支援します。
