AIがコードを書く時代、開発者は“コードの外側”を設計すべし──AIを「回す」インフラ全体の設計思想

「クラウドか、オンプレか」ではない　成熟度に応じた選択を

　AIを業務に実装するとき、インフラはクラウドか、オンプレミスかのいずれかを選ぶものと語られがちだ。しかし保氏は、この前提自体を見直す必要があると指摘する。AI活用は単一の環境で完結するものではなく、段階と用途に応じて最適な配置を選び続けるべきものだからだ。

　多くの企業は、迅速な立ち上げや拡張性を理由にクラウドからAI活用を開始する。PoCの段階では問題がなくても、本格的な業務展開に進むにつれ、従量課金によるコスト管理の難しさ、データ転送にともなう遅延や通信コスト、機密情報の取り扱いなどの制約が出てくることが少なくない。

　特に日本企業では、基幹システムや工場データ、顧客情報などの重要データがオンプレミスにとどまっているケースが多い。これらをAIのある場所へ移動させるには大きな負荷がともない、あまり現実的ではない。これはいわゆるデータグラビティの問題だ。

　こうした前提に立てば、すべてをクラウドに集約せずに、データの所在や用途、求められる応答性能に応じて処理基盤を配置する必要がある。すなわち、クラウドとオンプレミスを組み合わせた「ハイブリッド前提のインフラ設計」を、段階的に構築していくことが現実解となる。

　また、AI基盤は単一の構成で完成させるものではなく、活用の成熟度に応じて拡張、深化させる設計が求められる。保氏はこの進化プロセスを、4つのステージで整理した。

　重要なのは、自社がどのステージにあるかを見極め、次に進むべき段階を見据えてインフラを設計することだ。クラウドかオンプレミスかの二者択一ではなく、成熟度に応じて最適な配置を選び続けること。それが、AIを事業の中で持続的に機能させる前提となる。

PoCの主導権を取り戻す、デル・テクノロジーズ×NVIDIAのエージェント型AI環境

　こうしたコードの外側の設計課題や段階的なインフラ変化に対応するのが、デル・テクノロジーズとNVIDIAが共同で展開するAIソリューション群だ。両社の取り組みは、PoCから事業成果への移行を支える統合基盤として位置づけられており、インフラ、ソフトウェア、導入支援までを一気通貫で提供する。デル・テクノロジーズの堅牢なインフラストラクチャーやデータ管理、導入支援サービスと、NVIDIAが誇る高性能GPUおよびフルスタックのAIソフトウェアが融合することで、企業のAI活用をエンドツーエンドで支えることができるという。

　段階的設計の最初のステップとして威力を発揮するのが「Dell Deskside Agentic AI」だ。これは、ローカル環境で大規模言語モデルや自律型エージェントを安全に実行・構築・テストできる仕組みだ。NVIDIA GB10やGB300といった最高峰のコンピュートプラットフォームを組み込んだDell Pro MaxやDell Precisionシリーズという名称のワークステーションなどで構成され、NeMo、OpenClaw、OpenShellといったNVIDIAソフトウェアスタックが最初から搭載されている。

　Deskside Agentic AIの最大の価値は、試行錯誤の主導権を開発者の手元に取り戻せることだ。パブリッククラウドのAPIを使う場合、トークン消費を気にしてプロンプト調整や複数ステップの実行をためらいがちだが、手元に専用環境があれば、従量課金の制約を気にせずに何度も試行できる。機密データやソースコードを外部に出さずに検証できる点も大きい。

　デル・テクノロジーズの検証によると「パブリッククラウドAPI比で最大87％のコスト削減が見込め、最短3ヵ月で損益分岐点に達する」と保氏は説明する。単なる高性能PCではなく、開発者が自由に実験できる安全なサンドボックスを手元に置くことで、イノベーションの加速につながる。