AIネイティブクラウドとは？

ここ数年、最も急成長しているAIネイティブ企業を支え、パートナーシップを築く中で、私たちは彼らが従来とは異なるクラウド、すなわち「AIネイティブクラウド」を必要としていることを実感しました。この記事では、AIネイティブクラウドとは何か、なぜ重要なのか、そしてその定義的な特徴について説明します。

私たちは、後になって初めてその重要性が明らかになる稀なプラットフォームシフトを経験しています。AIは単なる機能や製品ラインではありません。それは新しい原始的な力です。この瞬間を定義する企業は、AIをレガシースタックに後付けしているのではありません。彼らはAIネイティブです。彼らの製品はモデルそのものであり、ロードマップは研究の速度に結びつき、競争優位性は実験、再トレーニング、出荷、繰り返しの速さにあります。

AIネイティブ製品は毎週、時には毎日反復されます。彼らは、2012年にWebアプリがCPUを消費したのと同じようにGPUを消費します。新しい論文が発表されると、それは学術的なものではなく、しばしば短期間のロードマップとなります。CursorやDecagonのようなスタートアップは急速に成長しただけでなく、かつて10年かかっていたことを数年で圧縮しました。そのスピードがすべてを変えます。

なぜAIネイティブ企業は新しいクラウドを必要とするのでしょうか？過去20年間のクラウドコンピューティングは、安定したトラフィック、CPU主体のワークロード、単純な抽象化というWebアプリ向けに最適化されてきました。AI時代はまったく異なります。AIネイティブ製品はプロトタイプから数百万ユーザーへと数ヶ月で拡大し、その本質的な資産は継続的に改善されなければならないインテリジェンスです。創業者に必要なのは単なるキャパシティではなく、研究の最前線に立ち続けられるクラウドであり、モデルの品質、レイテンシー、コスト、信頼性のフロンティアを提供するものです。AIネイティブクラウドは、まさにAI特有の課題を解決するために構築されています。

AIネイティブクラウドの主な特徴は以下の通りです。

1. フルAIスタック：ハードウェアからソフトウェアまで垂直統合され、GPUやアクセラレータ、高速インターコネクト、そしてその上のオーケストレーション、トレーニング、推論レイヤーをカバーします。何千ものGPUがNVLinkやRDMAクラスのファブリックで結ばれ、ストレージはトレーニングデータセットとベクトルワークロード向けに構築され、ソフトウェアはシステム全体を1つのプログラマブルな基盤のように感じさせます。

1. 研究から本番への迅速なパス：AIは依然として研究主導の分野です。研究優先のクラウドは、最新のアーキテクチャ、トレーニング技術、最適化を常に統合し、顧客がフロンティア規模のトレーニングや新しいモデルタイプを容易に実験できるようにします。安全性、評価、アライメントは後付けではなく、組み込まれているべきです。

1. 大規模な信頼性：AIワークロードにとって、信頼性とは極端でバースト的な需要の下での予測可能性を意味します。AIネイティブクラウドは、クラスターを統合システムとして扱うラックスケール設計、何千ものアクセラレータ間で高帯域幅・低レイテンシを維持するネットワーク、毎秒数百万クエリを処理しながらシンプルさを損なわないストレージを通じて、一貫性を提供します。爆発的な成長は異常ではなく、設計目標です。

1. AIビルダー中心：すべてのレイヤーは、開発者と研究者がより少ない摩擦でより大きなインパクトを生み出せるように設計されています。チームはシンプルなAPIで必要なGPUトポロジと構成を要求し、コードを書き換えることなくラップトップでの実験から大規模クラスターにスケールし、明確な可観測性ツールでパフォーマンス、コスト、信頼性を監視できます。

1. AIネイティブな速度でのパートナーシップ：AIネイティブクラウドは、巨大なワークロードを支える場合でもスタートアップの速度で動作する必要があります。数週間で新たなキャパシティを拡張し、戦略的な場所にギガワット級のAIファクトリーを建設し、新しいアクセラレーター世代を迅速に採用し、顧客とアーキテクチャを共同設計して次回のローンチを将来性のあるものにします。

Together AIでは、AIネイティブ企業向けに特別に構築されたAIネイティブクラウドを、主要なAIネイティブ企業との深い協力のもとで構築しています。