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

全社展開の本番実装を支える「Dell AI Factory with NVIDIA」

　ローカルで構築したエージェントや推論処理を、そのまま全社規模の本番運用へ拡張する実行基盤が「Dell AI Factory with NVIDIA（以下、AI Factory）」だ。クライアント端末からデータセンター、クラウドまでを一貫してつなぎ、段階的な展開に対応する。

　AI Factoryの強みは、NVIDIA AI Enterprise、NIM、NeMo、Run:aiと、デル・テクノロジーズのサーバー、ストレージ、ネットワークが、事前検証済みの形で統合されていること。両社が共同で検証したエンタープライズ・レファレンス・アーキテクチャ（ERA）に準拠しているため、企業は複雑な環境構築に悩むことなく、承認済みのAIモデルを低遅延かつスケーラブルな環境で即座にデプロイできる。手元で作成したテンプレート（ブループリント）をそのままAI Factoryへ持ち込んで大規模展開したり、逆に本番環境で運用中のモデルを手元に持ち帰ってファインチューニングしたりといった、シームレスな相互運用が可能となる。

　さらに、AIの「燃料」となるデータを整備し、供給する仕組みとして「Dell AI Data Platform with NVIDIA」が用意されている。企業の現場に散在する非構造化データやサイロ化された情報をそのままAIに入力しても、正しい成果は得られない。このプラットフォームは、PowerScaleやObjectScaleといったデル・テクノロジーズのエンタープライズストレージ上に、データストリーミング、ベクターデータベース、データオーケストレーションエンジンを統合したスタックを提供する。

　これらにより社内に眠る膨大なデータを安全に整理・埋め込み・インデックス化し、AI-ReadyなデータとしてエージェントやRAGシステムへ継続的にパイプライン供給する役割を担う。データを取り込む層と、モデルを実行する層を分けて連携させることで、AIを継続的に回せる信頼性の高い運用基盤が成立する。

AI時代に開発者に求められるのは、「どう回すか」の全体設計

　生成AIがコードを自動生成し、複雑なタスクをこなすエージェントへと進化した現在、ソフトウェア開発における競争力の源泉は明確に変化した。かつてのように「PoCを何件立ち上げたか」や「いかに早くコードを実装できたか」という試行の数や実装スピードでは、もはや差別化は生み出せない。

　これからの時代に問われるのは、AIをどのデータと結びつけ、どのようなコスト構造とインフラ配置で動かし、安全かつ継続的に事業成果へつなげられるかという「回すための全体設計」である。

　セッションの締めくくりとして、保氏は開発者に向けて次のように語った。

　「AIがコードを書く時代において、開発者が設計すべきものはコードやプロンプトそのものだけではありません。AIをどのデータで、どこで動かし、どんなコストで、どう安全に運用し続けるかという『実行条件の全体像』を設計することです。次の企業の競争力は、AIを試した数ではなく、事業の中で回し続けられる仕組みを持てたかどうかで決まります」（保氏）

　単なるコードの実装者にとどまらず、実行基盤、データ供給、経済性、ガバナンスまでを統合して捉えるアーキテクトとしての視点を持つこと。それこそが、AI時代を切り拓く開発者に求められる真の価値であり、デル・テクノロジーズとNVIDIAが提供するソリューション群は、その実装を後押しする基盤となる。