リアルタイム言語理解、画像生成、自律的意思決定、超パーソナライズされたエクスペリエンスなどの機能で業界を再形成しています。しかし、このテクノロジーが成熟し、機密性やコストへの懸念が高まるにつれ、生成AIをクラウドからエッジに移行するという重要な進化が起こりつつあります。
医療、製造、小売、自動車、防衛の各分野のリーダーにとって、このシフトは単なる技術的なアップグレードではなく、戦略的な必須事項です。エッジAIはリアルタイムのインテリジェンスを可能にし、データプライバシーを強化し、運用の回復力を確保し、コストを大幅に削減します。ADLINKとPhisonによるこの専門家主導のディスカッションでは、エッジが生成的AIの次のフロンティアになりつつある理由と、企業がこの極めて重要な機会を捉える方法について説明します。
ヘルスケア、製造、小売、自動車、防衛の各分野のリーダーにとって、このシフトは単なる技術的なアップグレードではなく、戦略的な必須事項です。エッジAIはリアルタイムのインテリジェンスを可能にし、データプライバシーを強化し、運用の回復力を確保し、コストを大幅に削減します。
ADLINKとPhisonによるこの専門家主導のディスカッションでは、なぜエッジがジェネレーティブAIの次のフロンティアになりつつあるのか、そして企業はこの極めて重要な機会をどのように捉えることができるのかについて解説します。
「ミリ秒単位の応答が重要になる場合、クラウドは遠すぎます。」と、Phison ElectronicsのCTOであるWei Lin博士はコメントしています。自動運転車、工場用ロボット、医療機器では、遅延は許容されません。生成AI推論を、データが生成されるエッジに直接導入することで、瞬時に、そして確実に意思決定を行うことができます。
「顧客の行動データは強力なツールですが、そのプライバシーは絶対に守られなければなりません。」と、ADLINKのエッジコンピューティングプラットフォーム事業部ゼネラルマネージャのEthan Chenは説明します。オンプレミス展開により、医療、金融、防衛などからの機密データがローカルデバイスや施設外に流出しないよう保証され、クラウドベースのAIに関連するリスクを軽減します。
オンプレミス型生成AIソリューションの展開は、内部の企業リソースを活用可能にし、特にワークフロー、技術文書、既存の規制関連コンテンツなど、ドメイン固有の情報を活用できます。「既存のドメインデータを微調整し最大限活用することで、モデルの理解のギャップを埋めることができ、生成AIを現実世界のアプリケーションとより一致させ、より正確で専門的な応答を提供できます」とEthan Chenはコメントしました。
クラウド依存は単一障害点をもたらします。「特に工場の現場や現場では、常に接続が維持されることを期待できません。」とLin博士はコメントしています。オンプレミスAIシステムはオフライン時でも動作を継続し、遠隔地、過酷な環境、または高セキュリティ環境でも中断のない運用を保証します。
エッジでのデータ処理は帯域幅の使用量を大幅に削減し、クラウドストレージコストを低減します。「しかし、コストは依然として障壁です。」とLin博士は指摘します。「AIロボットの構築コストが、20年間の人件費と同等であれば、それは現実的ではありません。」ハードウェアコスト、特にGPUメモリが最大のボトルネックです。
「AIモデルは規模によって分類できます。」とLin博士は説明します。
~100億パラメーター:基本的な言語インタラクション
~1,000億パラメーター:推論と推論
~兆パラメーター:ChatGPTやDeepSeekのような高度なモデル
ここがポイント: GPUメモリの要件がほぼ直線的に増大することです。 「モデルパラメータ10億個あたり、約1GBのVRAMが必要です。」と、Chenは付け加えます。そのため、これまでは、大規模なモデルをエッジデバイスで実行するにはコストがかかりすぎていました。
「PhisonのaiDAPTIV+が実際に動作しているのを見たとき、これはゲームチェンジャーだと確信しました。」とChenはコメントしています。ADLINKは、NVIDIA Jetson Orin™ NXとJetson Orin™ Nanoで高速化された最新のDLAPエッジAIプラットフォームにaiDAPTIV+を統合しました。その結果、約80億のハードウェア能力を最大800億~900億のAIモデルのサポートに変換するプラットフォーム、DLAP Supremeが誕生しました。
どのように?
aiDAPTIV+はGPUメモリの限界を突破します。
「私たちはAIモデルのの一部をGPUからSSD内のNANDフラッシュにオフロードしています」とLin博士は説明します。これにより、90Bモデルを実行するために90GBのVRAMが必要ではなく、10~20GBで済むため、ハードウェアコストを大幅に削減できます。
これにより、高度な生成AIは単に強力であるだけでなく、ついにエッジで手頃な価格を実現しました。
大規模な生成モデルをエッジに手頃な価格で展開することは、特に中小企業にとって画期的な活用事例を開拓します。
医療業界:ポータブルエッジデバイスが診断、トリアージ、またはメンタルヘルスモニタリングのためのビジョンや言語モデルを実行でき、機密データをクラウドに露出させることなく利用可能です。地方のクリニックは、オフラインで世界クラスのAIツールを低コストで利用できるようになります。
小売業界:スマートミラーやキオスクが、パーソナライズされた推奨事項の提供、動的なビジュアルの生成、顧客の問い合わせへの回答を、その場で即座に実行できます。データの外部への流出は一切ありません。
物流&製造業界:エッジAIはセンサデータや動画フィードをリアルタイムで分析し、安全リスクの検知、ワークフローの最適化、メンテナンスの予測を実行できます。クラウドアクセスは不要です。
輸送&防衛業界:車両やドローンに組み込まれたAIによって、リアルタイムの意思決定、言語翻訳、ナビゲーションが可能になり、これらはすべてローカルで処理されるため、スピードとセキュリティが確保されます。