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エンタープライズAI向けストレージインフラストラクチャ
500社以上の企業が自社AIを運用している実態に基づく独自調査により、AI導入が本番環境で停滞する要因と、先進企業がその背景にあるインフラ制約にどう対処しているかが明らかになった。
生産の現実
同時に、組織は、モデルやGPUではなく、データとストレージインフラが本番環境でのAI拡張における主要な制約要因であると報告している。
504社の中堅・大企業を対象とした調査が示すところ：
- AIが実運用段階に進むにつれ、データインフラが制約要因として浮上している。
- 90％以上がAIアプリケーションおよびパイプラインにおけるオブジェクトストレージの有意義な活用を報告している
- 生産AIは推論主導型へと移行しつつあり、データガバナンス、再利用、ライフサイクル管理に対する要求が高まっている
企業チームはこのレポートを以下の目的で使用しています：
➤ 検討中のAIインフラ戦略を検証する
➤ 同業他社がAI本番環境をどのように構築しているかを理解する
➤ AIワークロードがさらに拡大する前にインフラリスクを特定する
➤ コスト、管理、ガバナンス、長期的な持続可能性に関する内部議論を支援する
企業が本番環境でAIをどのように拡張しているか、またインフラストラクチャの決定が成功を左右するポイントを、データに基づいた明確な視点で把握する。
フリーフォーム・ダイナミクスによる独立調査。
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