AIゴールドラッシュによるクラウド予算の圧迫とその主な要因

AIや自動化ワークフローがビジネスにもたらすメリットを求めて競い合う「AIのゴールドラッシュ」の時代が到来しています。テクノロジーからできるだけ多くの価値を得るべく、企業はGPU、高価なモデルライセンス、派手なツールに多額の資金を投じています。

しかし、コンピューティングに重点を置くあまり、多くの企業がAI競争に潜む隠れたコストを見落としています。AIモデルは、学習や推論を実行する段階で大量の非構造化データを必要とします。クラウドはこうしたデータの保存に適していますが、データの移動や管理によって想定外に高額なクラウド料金が発生する場合があります。

AIは未来そのものであり、企業はデータにアクセスして処理し、重要な洞察と価値を引き出せるようになる必要があります。組織内でAIの目標を達成するには、AI向けクラウドコストの最適化が必須です。

データ量の多いAIワークロードでは、ストレージに費用を支払いすぎている可能性が高い

AIはデータを大量消費することで知られています。現在広く使われているLLMは、公開されているインターネットから情報を収集し、それを抽出・凝縮する学習を通して、質問に答えたり推論を行ったりするAIモデルです。

組織がAIパイプラインを開発する際、生成AI、マルチモーダルなワークフロー、RAGアーキテクチャは、真の価値を提供するために膨大な量のデータにアクセスする必要があります。さらに悪いことに、このデータの大半を非構造化データが占めています。外部データと組織内の知見や知的財産が組み合わさることで、競争優位を生み出されます。

このデータへのアクセスは、AIライフサイクルのあらゆる段階で欠かせない要素です。AIモデルは大量のデータを取り込み、それを学習してモデルの重みに圧縮します。AIシステムの日常的な使用中にモデルのバージョン管理や推論を実行するためにも、モデルの重みやデータソースへのアクセスを必ず行う必要があります。

多くの場合、企業のAI予算はコンピューティングを重視し、学習や推論を高速かつ十分な容量で実行できることを条件としています。しかし、大規模なデータセットへ一貫した高性能なアクセスが求められることで、AIのコストが劇的に増加し、予算が枯渇する可能性があります。

見落とされがちな隠れたコスト

AIワークロードのなかでも分かりやすいコストとしては、GPUへの投資、モデルのライセンス、ツール、AIデータセットの基本ストレージコストなどが挙げられます。しかし、AIソリューションのデータ保存と管理に関連する隠れた料金については、多くの企業が気づいていません。ここでは、その主な要因を詳しく掘り下げます。

頻繁なデータ移動

マルチクラウド環境では、用途ごとに最適なソリューションを選択するため、ストレージとコンピューティングが同じ場所に配置されないことがよくあります。その結果、データレイク、アーカイブ、GPUクラスター間でデータが移動するたびに高額な下り転送料が発生する場合があります。

下り転送料とAPI料金

AIシステムは、特に学習や推論を実行する際にデータを必要とします。下り転送やAPIリクエストに課金するストレージプロバイダーを利用していた場合、これらの料金は急速に積み重なり、予期せぬ大きな負担となります。

過剰なストレージ使用

AIデータは非構造化されていることが多く、組織が保有するデータの内容と保存場所を把握しづらい状態にあります。その結果、データの重複コピーが生まれ、不要なストレージ使用と料金が発生します。

非効率的なメタデータ

構造化データと効率的なメタデータが不足していると、クラウドストレージ内で必要なデータを探しにくくなります。その結果、AIシステムは全量スキャンや過剰なデータ取得を強いられ、追加のアクセス料金が発生するとともに、AIワークフロー全体の効率が低下します。

こういった隠れコストの多くは、AI対応ワークフローのコア機能に直結しているものの、予測や管理が難しい傾向にあります。そのため、気づかないうちにAI予算が圧迫され、支出超過に陥ったり、AI戦略のなかで別の要素を削減をせざるを得なくなったりする可能性があります。

AIストレージを再考する：シンプル、予測可能、パフォーマンス重視

AIの隠れコストを管理するには、コンピューティングと同じレベルの戦略的な考え方をデータストレージ設計にも適用する必要があります。AIストレージのコストを管理するためのベストプラクティスには、以下のようなものがあります。

• シンプルかつホットなストレージ：AIシステムを利用する際、どのようなデータにどのくらいの頻度でアクセスする必要があるかを正確に予測するのは困難です。高性能で常に利用可能なホットストレージにAIデータを置くことで、予期しないアクセスパターンによる潜在的な取得遅延や、予想外のコスト増加を回避できます。

• 定額課金：データへのアクセスやストレージ環境およびコンピューティング環境間のデータ移動に料金が発生し、API料や下り転送料がAIコスト超過の主な要因となる場合があります。定額課金モデルのクラウドストレージを利用すれば、予測可能性が高まり、知らないうちにクラウドコストが上がってしまう状態を防げます。

• 不変のストレージ：AIモデルは、入力データ・重み・来歴情報・監査記録などの高価値データに依存していますが、これらはランサムウェアの格好の標的になります。イミュータブルストレージを利用することで、悪意ある変更のリスクを排除し、データを保護します。

• メタデータのインデックス作成と検索性：AIデータの大部分は非構造化データであるため、学習や推論に必要な情報を見つけるのが困難な場合があります。インテリジェントなメタデータインデックス化を行うことで、必要なデータを迅速に特定し、重複アクセスやデータ探索に伴うコストを削減します。

多くの企業はクラウドコストが正確に予測できておらず、AIストレージのコストが超過しています。ストレージ設計を賢く実装すると、隠れた料金を回避できるだけでなく、より効率的なデータアクセスによってAIワークロードの運用効率を高めることもできます。

よりスマートなAIストレージが収益にもたらす影響

コスト効率の高いAIストレージを知的かつ意図的に設計することで、AI投資のビジネス効果を最大化することができます。AIストレージに重点を置く実務的なメリットとして、以下のような点が挙げられます。

キャッシュフローの明確化

API使用料やデータ下り転送料などの隠れた予測不可能な料金によってAIコストが圧迫されることは珍しくありません。AIシステムは、多数の小さなデータに対して頻繁にアクセスします。最適化されたAIデータストレージにより、企業はAIストレージへの支出をより正確に予測できるようになります。

運用効率

構造化・インデックス化されていないデータは、データの検出を遅らせ、重複アクセスを引き起こします。データの保存場所が曖昧な場合、すべてのデータをダウンロードしてシステム内を検索する必要がありますが、この方法では時間もアクセス料金も発生します。メタデータをインデックス化することで、AIツールで必要なデータをより迅速に特定することができるようになり、反復処理が高速化し、エンジニアの生産性が向上します。

戦略的なレジリエンス

イミュータブルかつインデックス化されたストレージは、不正な変更からデータを守り、データアクセスを簡素化します。これがなければ、ランサムウェアへの脆弱性が高まり、規制遵守、監査、AIモデルの再トレーニングに必要なデータを見つけられない恐れがあります。

まとめ

AI導入は競争となっており、明確な勝者と敗者が存在します。一部の企業は、GPUをアップグレードしてコンピューティングに投資することで「ゴールドラッシュ」の波に乗り、より高速なデータ処理を活用して優位性を獲得しています。一方、ストレージ戦略が原因で気づかないうちにアクセスやデータ取得料金が超過し、足を引っ張られる企業もあります。

AI戦略を設計またはレビューする際には、データの移動、料金体系、メタデータ設計などのストレージワークフローを確認し、潜在的な非効率性や隠れたコストを見つけることが重要です。その際、ストレージ層がビジネスに価値をもたらしているか、AI戦略の他の要素からリソースを奪っていないかを確認する必要もあります。