What has your 100-day plan looked like historically? It’s evolved over my 25 years as a CIO, but in general my approach has been a “listen-plan-act” model. The first 30 days are about listening more than speaking, engaging my business stakeholders and IT team, and identifying people who will be trusted advisors on our transformational…
CIOs on university campuses across the country have an obligation, as technology leaders, to provide the tools and expertise that staff, administration, and professors require to help fulfill the potential of students, and the university itself. But their commitment is becoming more demanding and complex as AI, in its many applications, rises to the top…
Imagine a world in which data centers were deployed in space. Using a satellite networking system, data would be collected from Earth, then sent to space for processing and storage. The system would use photonics and optical technology, dramatically cutting down on power consumption and boosting data transmission speeds. The Earth’s weather or natural disasters…
最近のクラウド市場はまさに成熟の様相を呈しています。 クラウドインフラストラクチャの序列は比較的安定しています。AWSの市場シェアは33％、2番目のMicrosoft Azureは22％、3番目のGoogle Cloudは11%で後塵を拝しています。（IBM、Oracle、Salesforceは2～3％程度） 収益成長率は業界全体で安定していますがやや伸び悩んでいます。ビッグ3のどれもが勢力図を大きく変えるほど他を上回っていません。市場全体の安定性は価格にも及び、いくつかの例を覗いては比較的均一価格です。現時点では、大手企業が同様の製品を提供するまで市場が成長しています。 しかしジェネレーティブAIの出現がすべてを変えます。 OpenAIのChatGPTの一般公開が招いた狂乱は、ハイパースケーラーの間に軍拡競争を引き起こしました。各社は、自社の大規模言語モデル（LLM）を開発し、ジェネレーティブAIアプリケーションを作成できるプラットフォームを構築し、サービス提供のポートフォリオ全体にジェネレーティブAIを統合することによって差別化を図ろうとしているのです。 クラウドコンピューティングのエキスパートであるデビッド・リンティカム氏は、次のように説明しています。「クラウドプロバイダーは、競合企業と比較して自社が提供できるサービスが飽和状態に近づいているのです。その結果、これらのサービスがコモディティ化し、マルチクラウドが人気を高めている今、ストレージやコンピューティングなどの中核サービスはどのクラウドでもほぼ同様になります。 これはクラウドプロバイダーによるジェネレーティブAIの促進が関連しています。誰がこの分野を所有し、従来のクラウドサービス上にこの新しいテクノロジー積み重ねることで、サービスの脱コモディティ化を図ることができるかを決定するレースなのです」ジェネレーティブAIに関するレースはまだ始まったばかりであり、明確なリーダーは存在しませんが、すべてのプレイヤーはレースにリソースをつぎ込んでいます。 OpenAIに100億ドル程出資したマイクロソフトは、WordやExcelなどの生産性アプリからそのEdgeブラウザ、企業向けのクラウド製品であるAzure OpenAI Serviceに至るまで、あらゆるものにChatGPTを埋め込んでいます。 Googleは、ジェネレーティブAIプラットフォームの構築を急いでいます。共同創業者のセルゲイ・ブリン氏とラリー・ペイジ氏も半引退状態から脱却して、ジェネレーティブAIのイニシアチブを立ち上げたくらいです。Googleは、PaLMと呼ばれる自社の大規模言語モデル（LLM）を所有し、自社のAIチップ（テンソル・プロセッシング・ユニット）を開発しており、Vertex AIバナーを基盤に、業界特有の新しいAIベースのサービスを開始しています。近年は、ヘルスケア企業とライフサイエンス企業を対象としたジェネレーティブAIベースのサービスを開始しました。 AWSは近年、企業のソフトウェア開発者が自社のプログラムにジェネレーティブAI機能を埋め込むことができるフルマネージドサービス、Bedrockを発表しました。AWSはまた、低コストのAIチップ (InferentiaとTrainium) を数量限定で製造しています。このチップを社内で使用してジェネレーティブAI機能を強化しており、顧客にもチップを提供しています。 ジェネレーティブAIはクラウド市場において最もホットなトレンドであることは間違いありませんが、CIOが目を向けるべきものは他にもあります。クラウド市場のトップトレンドと、それらがCIOのクラウド戦略に与える影響をここで見てみましょう。 ジェネレーティブAIのゴールドラッシュ – コストの不明確さ 「今年はAIの年だ」とForrester Researchは宣言しています。「どのハイパースケーラーやSaaSプロバイダー、新興企業も、AIへの注目を利用して自社を有利な立場にしたいと思っています。クラウドプロバイダーは、AIサービスを推進して伸び悩む収益から脱却し、ライバル社との差別化を図ろうとしています。企業向けクラウドの顧客は、自社の戦略イニシアチブに出来る限りAIを使いたいと思っていますが、マルチクラウドの複雑さとスプロール化からすでに逼迫しているIT予算を破綻させることなしに実行したいと考えています。 企業のIT部門にジェネレーティブAIベースのクラウドサービスを提供しているのはビッグ3のハイパースケーラーだけではありません。IBMは、オープンスタックベースのwatsonx AIプラットフォームでさらに力を入れています。自社のジェネレーティブAIチップ（GPU）の大部分を各社に提供しているNvidiaは、DGXクラウドと呼ばれるフルスタックのクラウドプラットフォームを構築しました。これはOracleクラウド内に存在するAIサービスで、まもなくAzureとGoogleクラウドで利用できるようになります。 これはCIOにとって、現行の業務プロセスにジェネレーティブAI機能を構築する際にクラウドベースのオプションが多数あるということです。AIベースの新たなアプリケーションを構築するというオプションもあります。 VMwareでエグゼクティブテクニカルアドバイザーを務めるバーナード・ゴールデン氏は、企業の機密データをどのように保護し、LLMデータベースを構築するデータプールに入らないようにすることが課題であると述べています。 リンティカム氏は、ジェネレーティブAIベースのアプリは「実行には高いコストがかかるため、CIOはこのテクノロジーを使う適切なユースケースを見つける必要がある」と付け加えています。 自社が依存するクラウドサービス上に構築されたジェネレーティブAI機能を最大限に活用したいCIOにとって、価格設定に関する当初の説明はかなり曖昧でした。 クラウド価格 – AIのおかげで急上昇 IBMが最高26%のストレージサービスの値上げ、およびIaaSとPaaSサービスの少額の値上げを発表して大いに話題を呼びました。 一般的に言えば、クラウドプロバイダーは競合性を保つために価格上昇を抑えてきました。しかし、業界全体における成長の鈍化により、今後すべてのクラウドベンダーに値上げのプレッシャーが強まる可能性が高くなっています。リンティカム氏は「テクノロジーへの投資から価値を得なければならない時期に来ており、今後数年でクラウドサービスの価格はじわじわと上がっていくと思われる」と述べています。 もちろんクラウドサービスを使用する利点は、顧客は自身のニーズを満たすインフラ構成を選べることです。初代プロセッサーを選べば、それなりの価値があります。しかし高性能のコンピューティングが必要な企業や、AIの恩恵を享受したい企業がより新しいモデルチップを選択する際は、高額になってしまいます。 例えば、Nvidia H100チップでワークロードを実行する場合、前モデルのA100と比較して価格上昇は220％を超えると、Liftr Insightsの運用・製品担当のドリュー・ビクスビー氏は述べています。 さらにハイパースケーラーがGPU（従来のCPUに比べてかなり高価である）を自社のデータセンターに追加すれば、それにかかるコストは顧客に転嫁される可能性が高くなります。 業種別クラウド – ジェネレーティブAIの優位性を享受 業種別クラウドは上昇傾向にあり、ジェネレーティブAIの台頭から恩恵を得るだろうとDeloitte Consultingのプリンシパルであるブライアン・キャンベル氏は述べ、業種別クラウドは「ビジネスとテクノロジーのエグゼクティブ両方の最重要課題である傾向がある」と説明しています。 テクノロジー部門の幹部は、業界特化型クラウドが提供するスピードや柔軟性、および効率性を求めており、ビジネスリーダー達は、自社のビジネスを差別化できる分野に社内の希少な人材を重点的に投入できることを高く評価しています。ヘルスケアや銀行、テクノロジー企業が早期に業種別クラウドを採用しましたが、現在ではエネルギー、製造、公共部門、メディアにまで広がっています。 「近年のジェネレーティブAIの爆発的な急増により、経営幹部たちはジェネレーティブAIを概念実証の域を超えてどのように使用するかを検討するようになってきており、他のテクノロジーと共にジェネレーティブAIを迅速に自社のサービスに取り入れている業種別クラウドの大手プロバイダーやハイパースケーラー、独立ソフトウェアベンダー、システムインテグレーターに目を向けるようになっています」と同氏はさらに述べています。 クラウドとオンプレミス間の不鮮明なライン クラウドとオンプレミスの明確な境界線という古いパラダイムはもう存在しません。様々なシナリオに一斉に展開されるクラウドスタイルサービスの現象にあてはまる用語は多数あります。ハイブリッドクラウド、プライベートクラウド、マルチクラウド、エッジコンピューティング、あるいはIDCが定義するDedicated Cloud Infrastructure as a Service （DCIaaS、サービスとしての専用クラウドインフラ）などです。…
The demand for energy has never been greater. Traditional sources of energy, such as coal, oil and natural gas, cannot keep up – and are also not environmentally friendly. We need new, more sustainable options for generating power. The solution may lie in a surprising innovation: space solar power systems. Solar power is clean, inexhaustible,…
Generative AI (GenAI) continues to amaze users with its ability to synthesize vast amounts of information to produce near-instant outputs. While it’s those outputs that get all of the attention, the real magic is happening behind the scenes where complex data organization and retrieval techniques are allowing these connections between disparate data points to be…
Governments and public service agencies understand the enormous potential of generative AI. Recent research by McGuire Research Services for Avanade, shows 82% of government employees are using AI on a daily or weekly basis, while 84% of organisations plan to increase their IT investments by up to 24% to take advantage of AI. Many see…
Governments and public services agencies are keen to push forwards with generative AI. Recent research by McGuide Research Services for Avanade found 91% of organisations in the sector believe they need to shift to an AI-first operating model within the next 12 months, while 87% of employees feel generative AI tools will make them more…
Manufacturers have long held a data-driven vision for the future of their industry. It’s one where near real-time data flows seamlessly between IT and operational technology (OT) systems. Where all data – structured, semi-structured, and unstructured – is sourced, unified, and exploited in automated processes, AI tools and by highly skilled, but over-stretched, employees. In…
In the face of increased competition, shrinking profit margins, and increasing ESG obligations, manufacturers are looking for ways to make products better, faster, and with less waste. Others are weighing the advantages of subscription-based business models where industrial equipment, automation, and processes are delivered as a service. As the manufacturing sector evolves in these and…