この記事は、2026/08/24に公開された「Building Enterprise AI That Can Scale Anywhere with AMD and Cloudera」の翻訳です。
AI は日々の業務に導入されつつありますが、それを支えるワークロードが1か所にとどまることはほとんどありません。一部のワークロードは、機密データをプライベートな環境で管理する必要があります。その他、パブリッククラウドの広範なネットワークやエッジインフラストラクチャの高速性といった恩恵を受けるワークロードもあります。
そこから、実践的な疑問が生じます：組織は、データと運用を管理しながら、各ワークロードを最も高いパフォーマンスを発揮できる場所でどのように実行できるでしょうか？
Cloudera と AMD は、ハイブリッドデータプラットフォームと、拡張性が高く利用しやすいインフラストラクチャーを組み合わせることで、その問いに答えます。 その結果、チームが環境ごとに異なる方法で管理することなく、プライベート環境、クラウド環境、エッジ環境全体で AI を支援するよう設計された基盤が実現します。
異なるモデルには、それぞれ適した場所がある
導入が進むにつれて、デプロイ先の決定が持つ戦略的重要性は高まります。 アプリケーションに最適なデプロイ先は、使用するデータと提供する必要があるエクスペリエンスによって異なります。
機密性の高い顧客情報を扱うモデルは、プライベート環境で実行する必要がある場合があり、顧客向けアプリケーションはクラウドの柔軟性を活用できる場合があります。ワークロードごとに選択できることで、組織はすべてのアプリケーションを同じ導入モデルに固定することなく、パフォーマンスをより細かく制御できます。
AI ポートフォリオが拡大するにつれて、その柔軟性の重要性はますます高まります。 初期段階の概念実証でうまくいく方法が、数千人のユーザーにサービスを提供する本番アプリケーションに適しているとは限りません。 複数の環境をサポートするアーキテクチャにより、使用パターンやビジネス要件の変化に応じて、チームは配置を調整できる余地を得られます。
ハイブリッドプライベート AI が戦略的な選択肢になりつつある理由
ワークロードの実行場所を選ぶことは、全体像の一部にすぎません。 チームには、より広範なテクノロジー環境全体でワークロードを一貫した方法でデプロイし、ガバナンスを適用する方法も必要です。
データガバナンスと規制要件が配置の判断に影響しますが、場所ごとに異なる作業方法が導入されると、運用がすぐに過度に複雑になる可能性があります。 ハイブリッド型のプライベート AI は、環境全体で制御を維持しながら、組織が依存するデータの近くでワークロードを実行するための共通のフレームワークを提供します。
システム間で大量の独自データを移動する負担も軽減できます。 コンピューティングインフラストラクチャをデータの近くに配置することで、転送コストを削減し、運用を簡素化するとともに、組織がすでに所有しているインフラストラクチャからより多くの価値を引き出せます。
このアプローチにより、チームは断片化したアーキテクチャの制約ではなく、アプリケーション自体に基づいて配置を決定できるため、より大きな自由度を得られます。 規模の拡大や可用性が求められる場合にはクラウドリソースを活用しながら、重要な領域ではローカルでの制御を維持できます。
コンピューティングはスタックの一部
高性能コンピューティングは、モデルが学習して応答するための処理能力を提供します。 それだけでは、ビジネスを理解できるようにはなりません。
その背景情報は企業データから得られるものであり、モデルは、組織の顧客、業務、優先事項を反映した出力を生成するために、関連性があり、統制された情報にアクセスできる必要があります。こうした基礎知識がなければ、たとえ非常に高性能なモデルであっても、実際のビジネス用途に必要な具体性に欠ける応答を生み出す可能性があるのです。
信頼性の高い本番ワークフローも同様に重要です。 データを効率的に準備および取得する必要があり、需要が増加しても推論の応答性を維持する必要があります。 また、チームはパフォーマンスの問題を特定し、要件の変化に対応できるよう、デプロイ後のアプリケーションの挙動を可視化できる必要があります。
これらの機能により、有望なモデルを日々の業務で安心して頼れるアプリケーションへと変えることができます。 また、個別のパイロット導入から脱却し、組織全体でより広く活用を進めやすくなります。
エンタープライズ AI の統合
Cloudera と AMD は、その基盤を構成する異なる要素を結び付けます。
Cloudera は、データの準備、モデルの開発、ガバナンスの管理、本番環境におけるアプリケーションのサポートを行うプラットフォームを提供します。AMD は、データ処理やデータの取得からモデル推論に至るまで、ライフサイクル全体にわたって動作するエンドツーエンドのコンピューティング基盤を提供します。
これにより、組織はリソースの割り当て方法をより柔軟に選択できます。 チャットボットや検索拡張生成システムなど、小規模および中規模のモデルを基盤とするアプリケーションは、CPU インフラストラクチャー上で効率的に実行できます。 より高負荷なワークロードでは、性能要件に応じてアクセラレーテッドコンピューティングを利用できます。
この違いが重要なのは、すべてのアプリケーションで同じレベルの処理能力が必要とは限らないためです。すべてのワークロードに最も多くのリソースを消費するインフラストラクチャを適用すると、それに見合うビジネス上のメリットが得られないまま、コストが増加する可能性があります。
ワークロードベースのアプローチにより、チームは現在のユースケースに適したリソースを選択し、需要の変化に応じて調整できます。 同時に、一貫性のあるプラットフォームを通じてデータ管理とアプリケーション運用の連携が維持されるため、インフラストラクチャー要件の変更に伴う混乱を軽減できます。
今後に備える
モデルとワークロードの組み合わせは、今後も変化し続けます。 組織は、各アプリケーションを支えるデータ基盤や運用モデルを再構築することなく、さまざまな種類のコンピューティングを利用できる柔軟性を必要とするでしょう。
Cloudera と AMD は、企業データをより幅広いワークロードに適応できるインフラストラクチャにつなぐことで、その柔軟性を提供しています。
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