Storage Execによると、企業にとってのAIの進歩トップ

Pure Storage の AI Copilot の詳細。 — 画像: ピュアストレージ

今月ラスベガスで開催された Pure//Accelerate 2025 カンファレンスで、Pure Storage の AI インフラストラクチャ担当副社長、パー・ボーツ氏が、特にエンタープライズユーザーに関連する AI の最新のブレークスルーの概要を説明しました。

小規模LLMにおける大幅な改善

Botes 氏は、小規模大規模言語モデル (LLM) が最近大幅に改善され、分析されるパラメータの数が大幅に削減されたにもかかわらず、LLM の精度は高いままであると指摘しました。

「AIは、大規模なモデルと同等の性能を持つ小規模なモデルによって、よりシンプルなものになりつつあります」とボーツ氏は述べています。「これは、トレーニングデータの洗練、モデルアーキテクチャ、そしてトレーニングパイプラインで使用されるアルゴリズムの改良によるものです。」

AIはより手頃な価格

同時に、AIはますます手頃な価格になってきています。様々なAIサービスのベンチマークによると、推論ワークロードにおけるユーザーコストは過去2年間で最大100分の1にまで削減されたモデルもあります。その結果、AI投資は急増しています。スタンフォード大学のAI Index 2025 Annual Reportによると、AI投資は2023年の100億ドル超（同年の他のどの投資カテゴリーよりも高額）から2024年には300億ドルに急増すると予測されています。

イノベーションが加速する中、AIシステムには低速ストレージは不要

これらのメリットは、企業におけるイノベーションを推進しています。AI推論が迅速に実行できるようになったことで、ITスタック全体もAIの進化に追随すべく、数々のブレークスルーを遂げています。Botes氏によると、Pure Storage FlashBlade//EXAは、10TB/秒を超える速度でストレージデータをAIエンジンに提供できます。

「今では、高度なAIとインフラに手頃な価格でアクセスできるようになりました」とボーツ氏は述べた。「2025年には、高性能AIへの参入障壁が劇的に下がりました。」

彼は、計算速度の速さから、AIシステムには低速ストレージは不要だと主張しました。エンドツーエンドのAI/MLワークフローを実現するには、高性能でスケーラブルなストレージが必要です。そのため、データサイロとディスク上に構築された従来のストレージアーキテクチャは、長くは存続しないと考えています。

「GPUのコストは非常に高いので、フラッシュストレージでサポートできないのであれば、お金の無駄です」とボーツ氏は述べた。「ストレージ研究の資金はすべてフラッシュに投入されているのに、ディスク研究は停滞しているのです。」

Pure Storageアレイ向けAI Copilot

さらに、Pure Storageは、ストレージアレイに搭載された独自のAI Copilotの一般提供開始を発表しました。この常時稼働アシスタントは、セキュリティ情報、パフォーマンス問題、デジタルコマース、持続可能な運用、サポートセンターといったトピックについてエージェントが対応し、個々のニーズに合わせた、フリートを考慮したインサイトを提供します。

ボーツ氏によると、このシステムは2つのエージェントで構成されており、1つはストレージパフォーマンスに重点を置き、もう1つはセキュリティとコンプライアンスに重点を置いたエージェントです。Pure Storageアレイは30秒ごとに会社にレポートを送信し、このデータは問題の検出、サービスチケットの作成、傾向の把握、問い合わせへの対応、そしてワークロードの再配置方法の検討に使用されます。

「AI Copilotを使えば、どのシステムの負荷が最も高いのか、セキュリティ上の脅威はどこにあるのか、パフォーマンスやセキュリティの問題をどのように解決するのか、ワークロードをAからBに移動するとどうなるのかなどを尋ねることができます」とボーツ氏は述べた。「お客様の中には、AI Copilotを使って、前日の夜オフィスを出てからストレージで発生したすべての出来事を毎朝まとめたレポートを作成している方もいます。」