いま、現場のAI運用を変えうる新製品が注目を集めています。ScaleOpsのAI Infra Productは、企業が自己運用するLLMやGPUワークロードのコストを下げつつ、運用の安定性を高めることを目指しています。LLMとは大型言語モデルのことで、チャットや生成系サービスで用いられるAIの中核です。

導入は軽やか、環境は幅広く対応

AI Infra ProductはKubernetes全体に対応する設計です。Kubernetesとはコンテナ化したアプリを自動で管理する仕組みです。主要クラウドはもちろん、オンプレやエアギャップ環境でも動きます。

デプロイ時に既存コードやマニフェストを大きく書き換える必要がない点が魅力です。既存のGitOpsやCI/CD、監視ツールと並行して使えます。現場のワークフローを壊さずに導入できる設計です。

実際の導入はシンプルです。Helmのフラグを数分設定するだけで開始できます。最適化はワンアクションで有効化でき、初期評価を素早く回せます。ただし、適切な監視やチューニングの準備は並行して整えることをおすすめします。

公表された実運用の効果

Wiz、DocuSign、Rubrik、Coupa、Grubhubなど複数の大手が本番導入を公表しています。公式の報告では、初期導入企業でGPUコストが50〜70%削減されたとされています。ただし、環境やワークロードによって効果は変わる点は留意が必要です。

具体的な効果としては、GPU利用率の向上、コスト削減、遅延の低減が挙げられます。たとえば一部の創作系ソフト企業では、導入前のGPU利用率が約20%だったところを最大化して支出を抑え、主要ワークロードの遅延を約35%減らしたと報告されています。

別のグローバルゲーム企業のケースでは、ダイナミックなLLMワークロードでGPU活用が7倍になりました。これにより年間約40万ドルの節約が見込まれるという推計も示されています。ここでは「必要なときにGPUを効率よく割り当てる」仕組みが効いています。イメージとしては、待機している車を必要な場所へすばやく回す配車システムに近いです。

導入判断のチェックポイント

導入を検討する際のポイントは次の通りです。

  • 幅広い互換性があるか。クラウドやオンプレで動くか。
  • コード変更を最小限にできるか。既存パイプラインと衝突しないか。
  • 監視体制やスケーリングポリシーと整合するか。

市場全体を見ると、クラウドネイティブなAI基盤は柔軟性を増す一方で複雑さも増しています。GPUリソースの管理は、規模が大きくなるほど難しくなりがちです。ScaleOpsは統合的なGPU管理とワークロード最適化で、この課題に対処しようとしています。

どんな企業に向いているか

大規模にGPUを使う企業、運用負荷を下げたいチーム、既存のデプロイフローを維持したい組織に向いています。短時間で試せるため、まずは検証環境での評価から始めるとよいでしょう。

AI運用のコスト効率を劇的に改善できる可能性はあります。導入後は監視と調整を続けることで、さらに効果を引き出せます。GPUを宝の持ち腐れにしないための一手として、覚えておいて損はない製品です。