AI推論インフラの課題と解決策：Base 10が語る性能と信頼性の秘訣

導入：AIプロダクトが抱える「遅さ」と「不安定さ」

皆さん、こんにちは。本記事では、AIインフラに特化した企業であるBase 10のCEO、Tuhin氏の洞察に基づき、AI推論（AIモデルを実稼働環境で実行すること）における現在の課題と、それらを解決するための戦略について深く掘り下げていきます。特に、AIプロダクトが直面している「遅さ」や「信頼性の問題」に焦点を当て、その重要性と解決策を解説します。

近年、AIを活用した製品やサービスが急速に普及していますが、多くのユーザーが「動作が遅い」「予測が安定しない」といった課題に遭遇しています。例えば、ChatGPTのような対話型AIに質問を投げかけてから数秒待たされることや、APIの信頼性が低いといった経験は珍しくありません。これは、従来のコンシューマー向け製品では考えられないレベルのユーザー体験であり、AI技術のさらなる社会実装には、このボトルネックの解消が不可欠です。

AIプロダクト体験の現状と性能・信頼性の重要性

AIプロダクトを顧客に届ける上で、性能と信頼性は極めて重要な要素です。Tuhin氏は、アプリケーション層が顧客に価値を提供する上で「クリティカルパス」となる3つのポイントを挙げています。

1. 品質：モデルは期待通りに機能するか？

基本中の基本ですが、そもそもAIモデルが期待する品質で動作するかどうかが問われます。誤った回答や不適切な出力は、ユーザー体験を著しく損ないます。これは、モデル自体の設計や学習データに起因する部分が大きいです。

2. 性能：モデルは高速に動作するか？

モデルがどれだけ速く実行されるか、すなわち推論速度はユーザー体験に直結します。Base 10の顧客である「Open Evidence」の事例がこれを雄弁に物語っています。Open Evidenceは、医療従事者の55%が毎日利用する医療分野向けChatGPTのようなサービスです。医師は迅速な回答を期待しており、モデルの応答が遅ければ、その価値は大幅に低下し、医師のワークフローを妨げてしまいます。

3. 信頼性：モデルは安定して動作するか？

モデルがダウンしない、つまり継続的に安定稼働するかどうかも非常に重要です。AI分野では、インフラの観点から見ると、モデルを大規模に実行することの難しさから、「ある程度のダウンタイムは許容される」という低めの基準が設定されがちです。しかし、最高のプロダクトは決してダウンしません。ユーザーは「常に利用可能であること」を期待しており、その期待に応えることが求められます。

AIエコシステムの未熟さとインフラの複雑性

長年にわたり、ソフトウェアエコシステムはハードウェアやインフラの問題から切り離されてきました。しかし、AI、特に推論においては、状況が異なります。AIエコシステムは依然として未熟であり、開発者はCPUリソースの確保など、ハードウェアに近いレベルの問題に直面することが少なくありません。

AI推論インフラは多層的な課題を抱えています。具体的には、ハードウェア、カーネルレベル（ハードウェア上で計算を高速化する方法）、システムレベル、そしてソフトウェアレベルの複雑性が存在します。このような状況で、どのように推論を行うかを選択することは非常に困難です。

顧客の成長段階に応じたAI推論インフラの選択肢

Tuhin氏は、AI推論インフラの選択は、企業の「顧客ジャーニー」の段階によって大きく異なると指摘しています。

1. 高価なクローズドソースモデルの利用: 多くの企業は、最も強力な既成のクローズドソースモデル（例：GPTシリーズ）を使って実験を開始します。手軽に利用でき、初期の検証には最適です。

2. ルーティングレイヤーの導入: レートリミットに達したり、複数のモデルを使い分けたりする必要が出てくると、ルーティングレイヤー（異なるAPI間を仲介する層）を導入します。

3. オープンソースモデルの共有APIの利用: コスト、特定のカスタマイズ、あるいは特定のツール呼び出しの必要性から、Llama、GLM、Qwenといったオープンソースモデルの共有APIへと移行します。これは、独自のインフラを構築せずに高速なオープンソースモデルを利用したい場合に有効です。

4. 専用プロバイダーの活用: アプリケーション固有の要件や、高度なカスタムトレーニングを施したモデルの実行など、特定のワークロードに合わせてインフラをカスタマイズする必要がある場合、Base 10のような専用プロバイダーの出番となります。

5. 自社クラスターの構築: 最終的に、自社で十分な容量を持てないと感じる場合、自社クラスターの構築を検討することもあります。しかし、Tuhin氏は「そうすべきではない」と述べ、その複雑さとコストを警告しています。

開発者がこれらの選択肢の間で移行を決断する主な要因は、性能、信頼性、容量、コスト、データプライバシー、セキュリティといった課題に直面した時です。Base 10は、特にオープンソースモデルの高速利用や、非常にカスタム性の高いワークロードに対応するソリューションを提供しています。

ゼロダウンタイムを実現するマルチクラウド戦略

AIインフラを大規模に運用する上で、容量、人材、そしてモデルの3つの主要な制約があります。これらの制約を乗り越え、特に「ゼロダウンタイム」という極めて高いユーザーの期待に応えるためには、マルチクラウド戦略が不可欠であるとTuhin氏は強調します。

今日の最も重要なワークロードでは、一般的な「99.9%」や「99.99%」といった稼働率（いわゆる3ナイン、4ナイン）では不十分であり、サービスが完全に停止しないことが求められます。今年発生したGCPやAWSの大規模な障害が示すように、単一のクラウドプロバイダーに依存することは、重大なリスクを伴います。

マルチクラウドがもたらすメリット

• 信頼性の向上: 特定のクラウドプロバイダーやリージョンの障害発生時でも、他のクラウドにフェイルオーバー（障害発生時に処理を切り替えること）することで、サービスを継続できます。
• 計算リソースの確保: 顧客の急激な計算リソースの要求（スパイク）に対応するためには、単一のクラウドだけでは容量が不足する場合があります。複数のクラウドを利用することで、必要な時に必要なだけのリソースを確保しやすくなります。

Base 10は、この「ゼロダウンタイム」という目標を達成するために、積極的にマルチクラウド戦略を採用しています。これにより、最高の信頼性と柔軟性を提供し、顧客の最も重要なAIワークロードを支えています。

まとめ

AIプロダクトが真に普及し、その可能性を最大限に引き出すためには、推論の「速さ」「品質」「信頼性」が不可欠です。AIエコシステムはまだ発展途上であり、インフラの選択は企業の成長段階や特定の要件に応じて慎重に行う必要があります。

Base 10が提供するような専門的なAI推論インフラ、そしてマルチクラウド戦略は、これらの複雑な課題を解決し、開発者が真に革新的なAI体験を顧客に提供するための基盤となります。AIの未来は、基盤となるインフラの進化にかかっていると言えるでしょう。

参考動画

https://www.youtube.com/watch?v=UzchiH6GbzM