AIはデータセンターだけではなく、クラウドやエッジ全体での分散型推論へと拡大しています。Cienaのヴィニ・サントスは、そのインテリジェンスを真の価値に変えるには、パフォーマンス、適応性、拡張性を備えたIPネットワークが必要であると説明しています。
AIは、新しい段階へと移行しつつあり、モデルがリアルタイムで洞察、意思決定、やり取りを生成する推論の過程において、インテリジェンスの価値がますます認識されるようになっています。推論主導型のワークロードが拡大し、テキスト、画像、音声、ビデオ、およびコンテキスト・データを組み合わせたマルチモーダル・アプリケーションが登場するにつれ、ネットワークに課される要求は急速に変化しています。
トラフィックのパターンはますます動的になり、遅延の要件の厳しさは高まり、インフラストラクチャーはさらに分散化されています。この次の段階のAI展開を計画しているサービス・プロバイダーやエンタープライズにとって、推論がネットワークの要件をどのように変えるかを理解することは不可欠です。このブログでは、この変化が、IPネットワークのアーキテクチャー、接続性、そしてAIの価値を大規模に提供することで生まれる機会にとって、それぞれ何を意味するのかを探っていきます。
AI投資の初期段階では、インテリジェンスの創出に焦点が当てられていました。モデル開発者は、GPU搭載のトレーニング・クラスターを使用し、大規模なデータセットを組み立て、徐々に性能が向上するモデルを開発しました。進歩は、さまざまな指標や業界基準に基づいて測定されました。しかし、収益化は依然として限定なものにとどまっています。最大規模のAIプラットフォームを運営するハイパースケーラーによって主に支配されている広告業界は、依然として主要な収益モデルである一方、サブスクリプション型サービスが代替手段として台頭しつつあり、これは組織が部門やユースケースを超えて展開できる、継続的で製品化されたAIサービスへの移行を示唆しています。
これらのアプローチはAIの商業的潜在力を示しているものの、経済的潜在力を完全に引き出したり、AIをエンタープライズの業務、公共サービス、デジタル体験全体に真に浸透させたりするほどには至っていません。
AIの次の進展は、大規模なインテリジェンスを提供することです。 AIが集中型のトレーニング環境を超えて実世界のアプリケーションへと移行するにつれ、価値の創出はますます推論へと移行しています。サービス・プロバイダーにとって、この変化は、エッジ環境におけるAI対応の新たな接続環境や、ユーザーやそのデータにより近い場所でのマネージド・サービスを提供する機会をもたらします。エンタープライズにとって、これはAIを中核的なビジネス・プロセス、顧客とのやり取り、および意思決定のワークフローに直接組み込むことを可能にします。
この移行により、推論が次の段階の主要なネットワーク・ストレス・テストに変わります。トラフィックはより断続的で予測不可能になり、パフォーマンス要件も厳しくなります。一方、マルチモーダルなインタラクションは、テキスト、画像、音声、ビデオ、コンテキスト・データを単一のセッション内で統合します。推論トラフィックによるネットワーク要件への影響については、ブログ 「AI推論は次の段階のネットワーク・ストレス・テスト」をお読みください。
ハイパースケーラーに加え、ネオスケーラーも新たなプラットフォームや主権型AI環境を通じて市場の拡大に貢献しています。これらはすべて、AIの価値を確実かつ効率的に提供するために、シンプルで高性能、かつ高い拡張性を備えたIPネットワークに依存しています。
なぜ従来のIPネットワークでは不十分なのか
ほとんどのIPネットワークは、より安定したトラフィック・パターン、より集中化されたアプリケーション、人間の介入によって駆動される運用モデルなどを前提として構築されてきました。推論がクラウド、地域、エッジ環境全体に分散されるにつれて、これらの想定はもはや成り立たなくなります。
エージェント型AIの急速な台頭が、この変化を加速させています。明示的なユーザー要求に応答する従来のアプリケーションとは異なり、エージェント型システムは継続的に動作します。信号を監視し、タスクを開始して、モデルやサービス間で調整を行い、リアルタイムに適応します。これらのエージェントがエンタープライズおよび消費者のワークフローに組み込まれるようになるにつれて、ネットワークの需要はますます機械生成されるものへと変わり、動的かつ持続的になっています。
推論トラフィックは現在、ユーザーの行動、アプリケーションのコンテキスト、および外部イベントに基づいて流動的に変化し、断続的で非対称なフローをドメイン間で生成します。エージェント型AIは、人間からの需要の上に連続的な自律的活動のレイヤーを追加するため、ネットワークの「ピーク時間」の概念を根本から変えています。利用状況はもはや予測可能な日常サイクルによって定義されるのではなく、持続的かつ世界中に分散したトラフィックを生み出す、常時稼働するデジタルアクターによって定義されるようになりました。静的プロビジョニング用に構築されたネットワークは、この変化に対応しきれず、運用者は過剰なプロビジョニングを余儀なくされる一方で、輻輳やユーザー体験の一貫性の欠如といったリスクも抱えることになります。
この問題は業務の分断化によってさらに深刻化しています。多くの環境では、IPと光通信は依然として、別々の制御、ツール、および可視性をもつドメインとして別々に扱われています。そのように別々に扱うことによって、容量の立ち上げや経路変更が遅れ、安定したパフォーマンスを維持するための手作業も増加します。マルチクラウドAIアーキテクチャーでは、これらの限界がさらに浮き彫りになります。これは、単一ドメイン制御向けに最適化されたアーキテクチャーは、プライベート・インフラ、複数のパブリック・クラウド、エッジ拠点全体で一貫した動作を維持するのが困難なためです。
帯域幅を増やすだけでは、この問題は解決しません。トラフィックに応じた制御やレイヤー間の統合的な連携がなければ、容量の拡大に伴い、複雑さ、コスト、運用リスクが高まる可能性もあります。
AIを拡張し収益化を可能にするには、IPネットワークが必要
AIを広く収益化するためには、ネットワークを単に拡大するだけでなく、より自律的なものにする必要があります。インテントとリアルタイムの状況に基づいてトラフィックを誘導し、予測可能な動作をドメイン全体で維持し、規模が拡大するにつれて運用を簡素化することが求められます。
これらの機能を実現するには、トラフィックの詳細制御とサービス分離を行えるよう設計された、よりプログラマブルでセキュアIPアーキテクチャーが必要となります。セグメント・ルーティングとSRv6は、正確でスケーラブルなパス制御の基盤を提供し、状況の変化に応じてトラフィックを動的に誘導できるようにします。FlexAlgoは、同じネットワーク内で複数の経路計算アルゴリズムを有効にすることにより、トラフィック・クラスごとに、遅延、帯域幅、レジリエンシーなどの制約条件に合わせて最適化された経路を選択することで、これを補完します。EVPNベースのアーキテクチャーは、スケーラブルなレイヤー2およびレイヤー3の接続性を提供することにより、マルチテナンシーとワークロードの可動性をサポートしつつ、一貫性を損なうことなく、実用的なマルチクラウドの提供を可能にします。同時に、MACsecのような技術により、移動中のAIトラフィックのセキュリティが確保されます。ネットワーク・ノード間でラインレートの暗号化を実現し、分散したAI環境間を移動する機密データを保護します。
同様に重要なのは、IPレイヤーと光レイヤーの統合です。AI駆動のトラフィックには、より高速な帯域幅のスケーリング、迅速な経路変更、エンドツーエンドの可視性が必要です。IPと光通信が独立して動作すると、応答時間が遅くなり、運用上の負担が増加します。統合によって、AIワークロードで求められるパフォーマンス・プロファイルを維持しながら、より迅速な容量立ち上げ、利用率の向上、そして運用の簡素化を可能にします。
最後に、AI規模での運用には、リアルタイムのテレメトリーに基づいた自動化が必要です。高度な計測により手動介入への依存が減り、トラフィック・パターンの変化に応じた予測的最適化が可能になります。
CienaによるAI対応のIPネットワーキングを実現
Cienaは、サービス・プロバイダー、エンタープライズ、そしてネオスケーラー向けにAIワークロードをサポートし、AIの収益化を実現するために必要な最新のIPネットワーキング基盤を提供します。しかし、Cienaは単なる製品にとどまりません。IPネットワーク自体を変革するように設計された、AIを活用するアプリケーション、技術、運用能力を統合した一連のソリューションも提供しています。
その核心には、「AI駆動型ネットワークは、需要が予測できなくても一貫したパフォーマンスを提供しつつ、その進化とともに運用は簡素化されなければならない」という明確な基本原則があります。
AIパフォーマンスのために構築、AIインサイトにより動作
Cienaのコヒーレント・ルーターは、業界をリードするWaveLogic™コヒーレント技術をIPレイヤーに直接導入し、IPと光ネットワーキングを統合して、大容量スループット、迅速な容量立ち上げ、そして低消費電力を実現します。この統合により、コア、メトロ、エッジ環境間でAIトラフィックを効率的に転送するために必要なパフォーマンスと可視性を確保できます。
Cienaのルーティング・プラットフォームは、セグメント・ルーティング、FlexAlgo、EVPN、MACsecなどの高度なIP機能をサポートする最新のネットワーク・オペレーティング・システム「SAOS」上で動作します。これらの技術により、トラフィックを認識するマルチクラウド・アーキテクチャーが実現し、AI主導の需要に応じて動的に適応することが可能となります。
オペレーショナル・インテリジェンスは、「Navigator Network Control Suite」を通じて提供されます。このスイートでは、AIエージェントを含むAI駆動型の分析および自動化機能が、IPレイヤーと光レイヤーにわたるリアルタイムのテレメトリー・データを活用します。これらのアプリケーションは、予測的な洞察、迅速な根本原因の特定、およびクローズドループの最適化を可能にし、ネットワーク運用を事後対応型トラブルシューティングから事前対応型パフォーマンス保証へと転換します。
Cienaサービスの専門知識と組み合わせることで、このアプリケーション、技術、運用の統合ポートフォリオは、IPネットワークを高性能でインテリジェントなプラットフォームへと変革し、AI成長の次の段階を支える基盤を提供します。
AI対応のIPネットワーク要件
AIの価値が生まれる場所
AIの未来は、モデルの大規模化だけではなく、インテリジェンスをいかに効果的かつ大規模に提供できるかによっても決まります。
AIが集中型データセンターから分散型のマルチモーダル推論へ移行するにつれて、IPネットワークはイノベーションを現実的な成果に変えるための決定的な要因となります。静的な時代向けに構築されたネットワークでは、AI主導のトラフィックにおける変動性やパフォーマンス要件の厳しさに対応することができません。適切なIPネットワーキングの基盤があれば、サービス・プロバイダーはAIベースの新しいサービスを提供でき、エンタープライズはオペレーション全体にインテリジェンスを組み込むことができます。また、ネオスケーラーはAIプラットフォームを効率的かつ安全に拡張することができます。
AI時代において、価値は計算能力にとどまりません。IPネットワークを介して伝送されるものなのです。