Akamaiの最新の研究レポート「AI推論の現状」は、本番環境にAIを展開する企業の50%が、大規模運用時のレイテンシー維持に苦慮しているという、深刻なインフラのギャップを明らかにしています。この調査によると、AI推論はビジネスに不可欠なユースケースへと移行している一方で、集約型のクラウドアーキテクチャがレイテンシーの壁となり、組織の効果的な拡張を妨げる要因となっている実態が浮き彫りになっています。レポートをお読みになり、詳細をご確認ください。
- レイテンシーの壁について知る：64%の組織が主要なユースケースにおいて250ミリ秒未満の応答時間を求めていますが、依然として集約型システムがパフォーマンスの最大のボトルネックとなっています。
- 近接性の重要性を探る：実務担当者の60%が、本番環境での成功にはエンドユーザーに近い場所で推論を実行することが不可欠であると認めていますが、一方で、46%は依然として単一のクラウドリージョンに拘束されているのが現状です。
- 拡張時の課題を解決する：チームの50%が、ピーク負荷時のレイテンシーを拡張時の最大の制約として挙げています。これにより、自動トラフィックステアリングや分散型コンピューティングへの移行は避けられなくなっています。
AI実務担当者が現在直面しているインフラの課題について、詳細はレポートの全文をダウンロードしてご確認ください。