AI戦略に持続可能性を取り入れるには：Gartner Insights Pickup（372）

「ChatGPT」のような生成AIがマルチモーダル時代に突入する中、インフラストラクチャとオペレーション（I&O）のリーダーは戦略的に考えて行動し、AIを取り巻く状況と進化するESG（環境、社会、ガバナンス）規制環境の両方の変化を乗り切らなければならない。本稿では、I&Oリーダーが取り組むべき4つのステップを紹介する。

[Stephen Du, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Insights」などのグローバルコンテンツから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　企業は、「ChatGPT」のような生成AI製品の成功に後押しされ、ビジネスイノベーションの促進や効率の改善を目指してAI技術の導入を加速させている。だが、インフラストラクチャとオペレーション（I&O）のリーダーは、こうした進歩と環境の持続可能性のバランスを取るのに苦労することが多い。AI機能を開発している多くの組織は、AIインフラが環境に与える影響を見落としがちだ。

　AI技術やモデル、データセットが複雑さを増すにつれて、AIインフラの材料への影響や環境負荷は、経営層にとって喫緊の課題となりつつある。持続可能性の要件を無視すれば、組織の持続可能性目標の達成を妨げる恐れがあるだけでなく、I&Oリーダーに厳しい目が注がれることになる。

　AIインフラは従来のコンピューティングインフラとは異なり、特殊なハードウェアやAIに特化したソフトウェアフレームワーク、環境への影響を抑えながら効率を最大化する新たな運用戦略を必要とする。

　環境的に持続可能な生成AIインフラを構築、運用するには、環境持続可能性を確保するために従来のI&O慣行からの明確な転換が求められる。この新しいインフラでは、GPUのコンピューティング能力の有効利用管理により、効率を最大化し、電力消費を最適化し、温室効果ガス排出を削減する必要がある。さらに、AIの価値を完全に実現するために、GreenOpsなどの新しいスキルと運用アプローチも導入しなければならない。

　生成AIがマルチモーダル時代に突入する中、I&Oリーダーは戦略的に考えて機敏に行動し、AIを取り巻く状況と進化するESG（環境、社会、ガバナンス）規制環境の両方の変化を乗り切らなければならない。AIインフラの構築と運用を担当するI&Oリーダーは、持続可能性を統合したアプローチを取るために、以下のステップに取り組む必要がある。

環境とのトレードオフを乗り越え、AIの持続可能性を実現