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2025-11-23 08:00:00
EU が AI 法の施行と、加盟国間での AI およびクラウド インフラストラクチャの展開を促進および促進する広範な戦略の施行を進める中、組織は ITインフラ 運用上の需要、地政学的な圧力、拡大する規制要件に対応できます。
これらの取り組みは競争力を高め、管理上の負担を軽減することを目的としていますが、多くは実際にどのように調和が実施されるかにかかっています。
Broadcom、EMEA 最高技術責任者。
AI に関する会話は、単なるイノベーションの約束を超えて進化しています。今日はスケーラビリティについてです。 安全 そして運用の準備。
適切なインフラストラクチャがなければ、最も洗練された AI の取り組みでさえも行き詰まり、組織の野心と世界のテクノロジー環境における欧州の願望の両方が損なわれる危険があります。
AI の成功の決定要因としてのインフラストラクチャ
企業は生成 AI に多額の投資を行っており、 オートメーション、AI 主導の意思決定により、業務効率から新しいサービスに至るまで、革新的な結果が期待されます。現実には、インフラストラクチャが AI 導入のすべてを支えています。アルゴリズムやデータだけでは十分ではありません。
AI ワークロードには、コストを効果的に管理しながら、コンピューティング能力、シームレスなデータ アクセス、堅牢なコンプライアンス制御が求められます。効果がなければ 雲 インフラストラクチャがどのように構築、維持、最適化されるかによって、これらの投資が成功するか新たなサイロ化するかが決まります。また、欧州におけるクラウドと AI の成功をさらに高める適切なインフラストラクチャを開発するという EU の戦略目標が達成されるかどうかが決まります。
リスクは高く、EMEA の IT リーダーの 48% がクラウド支出の少なくとも 25% を無駄にしていると報告し、90% がコストの予測可能性を優先しています。インフラストラクチャは AI の導入を加速するか、ボトルネックを生み出し、組織が十分に活用されていない投資に取り組むことになる可能性があります。 パフォーマンス 問題、高騰するコスト、規制順守と主権に関する深刻な問題。
実際、世界の組織の 51% がセキュリティやコンプライアンスの懸念からワークロードをプライベート クラウドに戻しており、AI の可能性を実現するには堅牢で適切に管理されたインフラストラクチャの重要性が強調されています。
スケーラビリティと運用上の回復力
AI ワークロードは動的であり、データと需要に応じて進化します。インフラストラクチャも同様に機敏である必要があります。つまり、ボトルネックを回避するために柔軟に拡張し、迅速かつ安全なデータ アクセスを確保する必要があります。非効率なストレージや断片化したデータ環境によってシステムの速度が低下すると、AI の洞察の速度と信頼性に直接影響します。
運用の準備は技術的なパフォーマンスにとどまりません。回復力、セキュリティ、需要の急増に対処する能力が必要です。これらの機能を優先する組織は、AI イニシアチブの価値と範囲を最大化し、インフラストラクチャを制約から競争上の優位性に変えます。
復元力は運用上の考慮事項だけでなく、規制要件でもあります。デジタル オペレーショナル レジリエンス法 (DORA) などの金融機関に対する EU の法律は、重要なサービスをサポートする機能に重点を置き、金融サービス情報技術インフラストラクチャのあらゆる側面でのレジリエンスを義務付けています。
金融業界向けの AI アプリケーションのスケーラビリティでは、DORA の意味における重要なサービスをサポートする可能性だけでなく、その決定から生じる規制やコンプライアンスの影響も考慮する必要があります。
AI 戦略を拡張するための実践的な手順
のために IT管理問題は、もはや AI インフラストラクチャに投資するかどうかではなく、規模、コスト管理、回復力をサポートする方法で投資する方法です。 93% の組織が、財務上の可視性と予測可能性により、重要なアプリケーションの導入モデルとしてプライベート クラウドを高く評価しています。
これは、プライベート クラウドとハイブリッド戦略が、需要の高い AI ワークロードに必要な柔軟性と、規制遵守と主権に必要なガバナンス制御の両方を提供できるという認識が高まっていることを強調しています。
このため、これらは主権に疑問を投げかけ、コストとガバナンスに関して既知の課題を抱えているハイパースケーラー モデルに代わる強力な競争力のある代替手段となります。
1. インフラストラクチャの評価と調整
AI をより広く導入しようとしている組織の最初のステップは、予測される AI ワークロードに対して現在のインフラストラクチャを評価し、コンピューティング能力のギャップを特定することです。 データ アクセシビリティとコスト管理。
スケーラビリティに重点を置いてインフラストラクチャを構築または拡張することで、ボトルネックに遭遇することなく AI イニシアチブを成長させることができます。
2. データの統合とコンプライアンスを優先する
AI はデータを活用して機能しますが、断片化またはサイロ化された情報はパフォーマンスとコンプライアンスの両方を妨げる可能性があります。シームレスなデータ統合、安全なアクセス、監査対応のパイプラインを確保することが基本です。
リーダーは、相互運用性、安全なストレージ、高速処理をサポートし、AI モデルが実用的な洞察を迅速かつ確実に提供できるようにするアーキテクチャを優先する必要があります。
リーダーは、使用シナリオまたは分野に影響を与える法規制遵守要件に照らして、使用事例を評価する必要もあります。 EU AI 法によって捕捉される使用には、インフラストラクチャを流れるデータとアルゴリズムにリンクされた特定の制御とガバナンスが必要になる可能性があります。
セクターに関連する DORA や NIS2 などの要件では、インフラストラクチャ、サプライ チェーン、データの供給に関する組織的および技術的管理が優先される可能性があります。特に公共部門や重要インフラの顧客にとって、主権は今後も政治的な優先事項となるだろう。
したがって、AI インフラストラクチャの運用において外国の干渉からの独立性を実証できるかどうかが、公共調達における重要な考慮事項となる可能性があります。
3. 継続的な改善を組み込む
AI インフラストラクチャは、一度設定すれば終わりという投資ではありません。進化するワークロードや規制上の期待に合わせて維持するには、継続的な調整、テスト、最適化が必要です。
積極的かつ将来を見据えたアプローチを採用することで、企業は AI 導入の効果とコンプライアンスの両方を確保できます。
航行規制
継続的な最適化の必要性は、AI の開発と展開の方法、およびユースケースや業種に伴う義務を再定義する急速に進化する規制環境に対処することと密接に関連しています。
ヨーロッパの組織では、こうしたプレッシャーが特に顕著です。 EU AI 法は、加盟国全体で AI 利用のための調和のとれた規制枠組みを構築することを目的とした画期的な法律です。その影響力はすでに企業の優先事項を形成しており、クラウドと AI の利用促進を目的としたさらなる政治的取り組みも進行中です。
この複雑な環境においては、コンプライアンスは後付けではなく、取り組みの成功を決定する戦略的必須事項となっています。企業は、規制上の要求を満たし、顧客、投資家、規制当局との信頼を育むために、インフラストラクチャにガバナンス、リスク管理、透明性が組み込まれていることを確認する必要があります。
インフラストラクチャの選択または効果的な管理の欠如により、準拠していない方法で AI を導入すると、風評被害だけでなく、金銭的な罰金や法的措置のリスクも生じます。コンプライアンスをインフラストラクチャ設計に統合することで、組織は規制上の課題を信頼できる倫理的な AI の機会に変えることができます。
ヨーロッパの AI リーダーシップを確保する
欧州には、規制の先見性と倫理的テクノロジーへの取り組みを活用して、AI の世界的リーダーとしての地位を確立するまたとない機会があります。
ただし、この利点は保証されません。スケーラブルで回復力があり、適切に管理されたインフラストラクチャがなければ、最先端の AI イニシアティブでも価値を提供するのが難しくなり、組織は運用の非効率性、高コスト、規制リスクにさらされることになります。
ヨーロッパにおける AI の成功は、最終的にはアルゴリズムの創意工夫だけでなく、それをサポートするインフラストラクチャの準備状況によって決まります。
スケーラビリティ、運用上の回復力、規制の整合性を優先するリーダーは、AI の可能性を最大限に引き出し、持続可能な成長を推進し、ヨーロッパの競争力を強化できるよう組織を位置付けることになります。
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