ヨーロッパ企業の戦略的代替としての独立したAIプラットフォーム

代替と比較した独立したAIプラットフォーム

人工知能（AI）のアプリケーションの開発と運用のための適切なプラットフォームの選択は、はるかに重要な結果をもたらす戦略的決定です。企業は、大きなハイパースケール、完全に内部開発されたソリューション、いわゆる独立したAIプラットフォームのオファーの選択に直面しています。適切に発見された決定を下すためには、これらのアプローチの明確な削除が不可欠です。

に適し：

• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

独立したAIプラットフォームの特性評価（ソブリン/プライベートAIコンセプトを含む）

独立したAIプラットフォームは、通常、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）などのHyperScalerの支配的なエコシステムの外で行動するプロバイダーによって提供されます。彼らの焦点は、多くの場合、KIおよび機械学習（ML）モデルの開発、展開、管理のための特定のスキルの提供にあります。これにより、データ制御、適応性、垂直産業統合などの側面がさらに強調されます。ただし、これらのプラットフォームは、プライベートクラウドインフラストラクチャ、オンプレミス、または場合によってはハイパースケーラーのインフラストラクチャでも動作できますが、明確な管理および制御層を提供します。

ヨーロッパの文脈で特に重要であり、しばしば独立したプラットフォームに関連付けられている中心的な概念は、「主権AI」です。この用語は、データとテクノロジーを制御する必要性を強調しています。たとえば、Arvato Systemsは、「パブリックAI」（トレーニングにユーザー入力を使用する可能性のあるハイパースカルアプローチに匹敵する）と「ソブリンAI」を区別します。ソブリンAIはさらに区別できます。

• 自己決定的な主権AI：これらは、HyperScalインフラストラクチャで動作する可能性のある必須ソリューションですが、EUのデータ制限（「EUデータ境界」）または純粋なEU操作で保証されたデータ制限があります。彼らはしばしば、特定の目的のために微調整された公共の大手言語モデル（LLM）に基づいて構築されます（「微調整」）。このアプローチは、現代AIのスキルとデータに対する必要な制御との間の妥協を探しています。
• Self -Suffishy Sovereign AI：このレベルは最大制御を表します。 AIモデルは、第三者に依存せずにローカルで運用されており、独自のデータに基づいて訓練されています。多くの場合、特定のタスクに非常に専門化されています。この自己サフィリティは制御を最大化しますが、一般的なパフォーマンスや適用性の幅を犠牲にする可能性があります。

幅、水平サービスポートフォリオ、独立したプラットフォームは、特定のニッチに頻繁に焦点を当て、特殊なツール、垂直ソリューションを提供する、またはデータ保護やデータ制御などの特性を介して、コア利点の約束を介して明示的に焦点を当てるハイパースカラーとは対照的に。たとえば、LocalMindは、独自のサーバーでAIアシスタントを操作する可能性を明示的に宣伝しています。プライベートクラウドの展開の使用または有効化は、組織がデータストレージと処理を完全に制御できる共通の機能です。

ハイパースカラープラットフォームの区別（AWS、Azure、Google Cloud）

ハイパースケーラーは、大規模で世界的に分散したデータセンターの所有者およびオペレーターである大規模なクラウドプロバイダーです。 AIおよびMLの広範なサービスを含む、サービスとしてのインフラストラクチャ（IAAS）、プラットフォーム（PAAS）、およびソフトウェアAs-a-Service（SAAS）として、非常にスケーラブルで標準化されたクラウドコンピューティングリソースを提供します。最も著名な代表者には、AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、IBM Cloud、Alibaba Cloudも含まれます。

それらの主な機能は、膨大な水平スケーラビリティと統合サービスの非常に幅広いポートフォリオです。彼らは、柔軟で安全なインフラストラクチャを提供できるため、多くのデジタル変革戦略で中心的な役割を果たしています。 AI領域では、ハイパースケールは通常、サービスとしての機械学習（MLAAS）を提供します。これには、クラウドベースのデータストレージ、コンピューティング容量、アルゴリズム、インターフェイスへのアクセスが含まれます。このオファーには、事前に訓練されたモデル、モデル用のツール（Azure AI、Google Vertex AI、AWS Sagemaker）、および展開に必要なインフラストラクチャが含まれることがよくあります。

重要な機能は、AIサービスをハイパースカラーのより広いエコシステムに深く統合することです（計算、ストレージ、ネットワーク、データベース）。この統合は、シームレスを通じて利点を提供できますが、同時に強力なプロバイダー依存のリスクがあります（「ベンダーロックイン」）。重要な区別点はデータの使用に関するものです。ハイパースカルの顧客データ、または少なくともメタデータと使用パターンが独自のサービスを改善するために使用できるという考慮事項があります。主権および独立したプラットフォームは、しばしばこれらの懸念に明示的に対処します。たとえば、Microsoftは、基本モデルのトレーニングに同意せずに顧客データを使用しないことを示していますが、多くのユーザーにはまだ不確実性があります。

内部で開発されたソリューション（社内）との比較

内部で開発されたソリューションは、組織自体の内部ITまたはデータサイエンスチームによって構築および管理されている完全にカスタマイズされたAIプラットフォームです。理論的には、彼らは、自己安心のソブリンAIの概念と同様に、プラットフォームの各側面を最大限に制御することを提供します。

ただし、このアプローチの課題は重要です。彼は、専門家（データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラストラクチャの専門家）、長い開発時間、およびメンテナンスとさらなる開発のための継続的な努力への多額の投資を必要としています。開発とスケーリングは遅くなる可能性があり、AI地域の急速な革新に遅れをとるリスクがあります。極端なスケール効果や非常に具体的な要件がない場合、このアプローチは、外部プラットフォームの使用と比較して、全体的な運用コスト（総所有コスト、TCO）が高いことがよくあります。また、競争力がない、または迅速に時代遅れではないソリューションを開発するリスクもあります。

これらのプラットフォームタイプ間の境界はぼやけます。 「独立した」プラットフォームは、ハイパースカラーのインフラストラクチャで確実に操作できますが、特定の制御メカニズム、機能、またはコンプライアンスの抽象化を通じて独立した付加価値を提供します。たとえば、LocalMindは、独自のサーバーでの操作を可能にしますが、クラウドアクセスを意味する独自モデルの使用も可能です。決定的な違いは、多くの場合、ハードウェアの物理的位置だけでなく、制御層（管理計画）、データガバナンスモデル（データとその使用を制御する人）、およびプロバイダーとの関係にあります。 AWS、Azure、またはGCPインフラストラクチャで実行されている場合でも、プラットフォームは機能的に独立しています。ユーザーが直接的なハイパースカラーロックインから分離され、独自の制御、調整、またはコンプライアンス機能を提供する限り。区別の中核は、セントラルAIプラットフォームサービスを提供する人であり、データガバナンスガイドラインが適用され、標準化されたハイパースカルが提供する柔軟性がどれだけ存在するかです。

AIプラットフォームタイプの比較

この表面の概要は、次のセクションのさまざまなアプローチの利点と欠点の詳細な分析の基礎として機能します。制御、柔軟性、スケーラビリティ、潜在的な依存関係の基本的な違いを示しています。

AIプラットフォームタイプの比較は、独立したAIプラットフォーム、AWS、Azure、GCPなどのハイパースカラーAIプラットフォーム、および内部開発ソリューションの違いを示しています。独立したAIプラットフォームは、主に専門のプロバイダー、多くの場合、中小企業またはニッチプレーヤーによって提供されますが、ハイパースカラープラットフォームはグローバルクラウドインフラストラクチャプロバイダーを使用し、内部で開発された組織から提供されます。インフラストラクチャでは、独立したプラットフォームは、オンプレミス、プライベートクラウド、またはハイブリッドアプローチに依存しており、その一部にはハイパースカルインフラストラクチャが含まれます。 HyperScalersはグローバルパブリッククラウドコンピューティングセンターを使用しますが、内部で開発されたソリューションは独自のデータセンターまたはプライベートクラウドに基づいています。データ制御に関しては、独立したプラットフォームは、多くの場合、顧客志向の高い志向とデータ主権に焦点を当てていますが、ハイパースケールはプロバイダーのガイドラインに応じて潜在的に限られた制御を提供します。内部で開発されたソリューションにより、完全な内部データ制御が可能になります。独立したプラットフォームはスケーラビリティモデルで変動します。オンプレミスには計画が必要であり、ホストモデルはしばしば弾力性があります。ハイパースケーラーは、従量制のモデルで高品質の弾力性を提供しますが、内部で開発されたソリューションは独自のインフラストラクチャに依存します。サービス幅はしばしば専門化されており、独立したプラットフォームに焦点を当てていますが、包括的なエコシステムを備えた非常に広範です。内部で開発されたソリューションは、特定のニーズに合わせて調整されています。適応の可能性は、独立したプラットフォームでは高く、多くの場合オープンソースに優しいですが、ハイパースケーラーは特定の制限内で標準化された構成を提供します。内部で開発されたソリューションは、理論的に最大の適応の可能性を可能にします。コストモデルはさまざまです。独立したプラットフォームは、多くの場合、CAPEXとOPEXが混在するライセンスまたはサブスクリプションモデルに依存していますが、HyperScalerは主にOpexベースのPay-As-Goモデルを使用します。内部的に開発されたソリューションには、開発と運用のために高いCAPEXとOPEXの投資が必要です。 GDPRおよびEUのコンプライアンスに焦点を当てていることは、多くの場合、独立したプラットフォームと中核的な約束で高くなりますが、ハイパースケールはますます応答していますが、これは米国のカバーにより複雑になる可能性があります。内部で開発されたソリューションの場合、これは内部実装に依存します。ただし、ベンダーのロックインのリスクは、ハイパースケーラーよりも独立したプラットフォームの方が低くなります。ハイパースケーラーは、生態系統合から高いリスクがあります。内部で開発されたソリューションは、ベンダーブロックインのリスクが低いですが、テクノロジーブロックインの可能性があります。

データ主権とヨーロッパの文脈におけるコンプライアンスの利点

ヨーロッパで働く企業の場合、データ保護と一般的なデータ保護規則（GDPR）や今後のEU AI法などの規制要件の遵守が中心的な要件です。独立したAIプラットフォームは、この分野で大きな利点を提供できます。

データ保護とデータセキュリティの改善

特にプライベートまたはオンプレミスの展開において、独立したプラットフォームの重要な利点は、データの場所と処理に対するきめ細かい制御です。これにより、企業はGDPRまたは業界固有の規制から直接データローカリゼーション要件に対処できます。プライベートクラウド環境では、組織はデータがどこに保存され、どのように処理されるかを完全に制御し続けています。

さらに、プライベートまたは専用の環境により、会社の特定のニーズとリスクプロファイルに合わせたセキュリティ構成の実装が可能になります。これらは、デフォルトでパブリッククラウド環境で提供される一般的なセキュリティ対策を超える可能性があります。 Microsoftなどのハイパースケールが、「設計による」セキュリティとデータ保護が考慮されることを強調している場合でも、プライベート環境は自然により直接的な制御と構成のオプションを提供します。独立したプラットフォームは、拡張ガバナンス機能など、ヨーロッパの基準を対象とした特定のセキュリティ機能を提供することもできます。

EUに基づいた大規模で潜在的に潜在的に基づいた技術グループへのデータ露出の制限により、データ保護の負傷、不正アクセス、またはプラットフォームプロバイダーによる意図せずに継続的なデータの表面積が減少します。欧州のデータ保護法に必要なセキュリティ基準を満たしていない国際データセンターの使用は、管理された環境によって減少するリスクを表しています。

GDPRおよび欧州規制の要件の履行

独立またはソブリンAIプラットフォームは、GDPRの基本原則を本質的にサポートするように設計することができます。

• データの最小化（Art。5Para。1Lit. C GDPR）：制御された環境では、処理目的に必要な個人データのみが使用されていることを保証し、監査する方が簡単です。
• バインディングの割合（Art。5Para。1Lit. B GDPR）：特定の処理目的と誤用の防止の施行は、確実に簡単になります。
• 透明性（Art。5Para。1Lit. A、Art。13、14 GDPR）：AIアルゴリズムのトレーサビリティ（「説明可能なAI」）は一般的な課題のままですが、プラットフォームを制御すると、データの流れとロジックの処理が容易になります。これは、影響を受ける人々に対する情報義務を果たし、監査のために不可欠です。影響を受けた人は、データの処理方法について明確かつ当然のことながら通知されなければなりません。
• 整合性と機密性（Art。5Para。1Lit. F GDPR）：データセキュリティを保護するための適切な技術的および組織的措置（TOM）の実装は、より直接的に制御できます。
• 影響を受ける権利（第III章GDPR）：情報、修正、削除（「忘れられる権利」）などの権利の実施は、データを直接制御することで簡素化できます。

AIシステムにリスクに基づいた要件を置くEU AI法を考慮すると、プラットフォームは透明性、制御、監査可能なプロセスを提供する有利です。これは、教育、雇用、重要なインフラストラクチャ、法執行機関などの分野で定義されているように、特にリスクの高いACIシステムの使用に適用されます。独立したプラットフォームは、AI法コンプライアンスをサポートするための機能を特別に開発または提供できます。

もう1つの重要なポイントは、第三国への問題のあるデータ転送を回避することです。 EU内でホストされている、または施設で実行されるプラットフォームの使用は、米国などの適切なデータ保護レベルのない国に個人データを送信するための複雑な法的構成要素（標準契約条項や妥当性解決策など）の必要性を回避します。 EU-USデータプライバシーフレームワークなどの規制にもかかわらず、これはグローバルハイパースカルサービスの使用における永続的な課題のままです。

コンプライアンスを確保するためのメカニズム

独立したプラットフォームは、データ保護規制のコンプライアンスをサポートするためのさまざまなメカニズムを提供します。

• プライベートクラウド /オンプレミスの展開：これは、データの主権と制御を確保するための最も直接的な方法です。組織は、インフラストラクチャに対する物理的または論理的な制御を保持しています。
• データローカリゼーション / EUの境界：一部のプロバイダーは、基礎となるインフラストラクチャがハイパースカラーから来ている場合でも、データがEUまたは特定の国の境界内でのみ処理されることを契約上保証します。たとえば、Microsoft Azureは、ヨーロッパのサーバーの場所を提供しています。
• 匿名化および仮名化ツール：プラットフォームは、AIプロセスに流れる前に、匿名化またはデータの仮名化のための統合関数を提供できます。これにより、GDPRの範囲を削減できます。デバイスを離れる生データなしでモデルがローカルで訓練されているフェデレートラーニングは、別のアプローチです。
• 設計によるコンプライアンス /設計によるプライバシー：プラットフォームは、データ保護原則（「設計によるプライバシー」）を考慮し、データ保護 - フレンドリーなデフォルト設定（「デフォルトによるプライバシー」）を提供するゼロから設計できます。これは、自動化されたデータフィルタリング、データ処理アクティビティを追跡するための詳細な監査ログ、データガバナンスと同意管理のための詳細なアクセス制御、ツールによってサポートできます。
• 認定：ARTによると公式認定。 42 GDPRは、データ保護基準の透過基準のコンプライアンスを占有し、競争上の優位性として機能します。このような証明書は、プラットフォームプロバイダーが求めるか、制御されたプラットフォームでユーザーがより簡単に取得することができます。アートに従って職務を遵守することの証明を促進することができます。 28 GDPR、特にプロセッサ用。 ISO 27001などの確立された基準も、このコンテキストで関連しています。

コンプライアンスを達成するだけでなく、それを証明する能力は、純粋にニーズから欧州市場で戦略的優位性に発展します。データ保護と信頼できるAIは、顧客、パートナー、および一般の信頼にとって重要です。ヨーロッパの規制要件に特に対応し、明確なコンプライアンスパス（たとえば、保証されたデータのローカリゼーション、透明な処理ステップ、統合制御メカニズムなど）を提供する独立したプラットフォームは、コンプライアンスのリスクを最小限に抑えて構築できるようにします。したがって、特にデリケートな産業や重要なデータの処理時に、純粋なコスト要因から戦略的資産にコンプライアンスを変換するのに役立ちます。コンプライアンスを簡素化し、明らかに保証するプラットフォームの選択は、同じレベルの安全性と検出可能性を達成するために、グローバルなハイパースカル環境の複雑なナビゲーションと比較して、総コンプライアンスコストを潜在的に削減する戦略的決定です。

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柔軟性、適応、および制御

データ主権の側面に加えて、独立したAIプラットフォームは、多くの場合、ハイパースカラーまたは潜在的にリソース集中的な社内開発の標準化されたオファーと比較して、より高いレベルの柔軟性、適応性、および制御を提供します。

テーラー製AIソリューション：標準化されたオファーを超えて

独立したプラットフォームは、開発環境を構成する際に、より標準化されたPAASおよびSAASサービスの場合よりも、開発環境、サードパーティの特定のツールの統合、または作業プロセスの変更を提供する際に、より多くの範囲を提供できます。一部のモジュラーシステムは、AI WebサイトBubilderの領域で観察されているように、適応性を犠牲にして速度を優先しますが、他の独立したソリューションは、ユーザーがより多くの制御を提供することを目指しています。

この柔軟性により、ドメイン固有の要件へのより深い適応が可能になります。企業は、高度に専門化されたタスクまたは業界向けにモデルまたはプラットフォームセットアップを最適化できます。これは、幅広い適用によく使用されるハイパースカラーモデルの一般的なスキルを超えることができます。 Self -Sufficultive Sovereign AIの概念は、独自のデータで訓練された高度に専門化されたモデルを明示的に目的としています。この柔軟性は、業界全体にAIモデルを転送および適応させる可能性を強調しています。

別の側面は、大規模なプラットフォームの潜在的に過負荷または固定されたサービスパッケージに我慢する必要があるのではなく、必要なコンポーネントを特別に選択および使用する可能性です。これは、不必要な複雑さとコストを回避するのに役立ちます。逆に、ハイパースケーラーはしばしばすぐに利用できる標準機能とサービスをより多くの範囲の範囲で提供することを考慮する必要があります。

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オープンソースモデルとテクノロジーの使用

多くの独立したプラットフォームの重要な利点は、幅広いAIモデル、特にLlama（Meta）やMistralなどの主要なオープンソースモデルを容易に使用できることです。これは、独自のモデルや緊密なパートナーのモデルを好む傾向があるハイパースカラーとは対照的です。無料のモデル選択により、組織は、パフォーマンス、コスト、ライセンス条件、またはタスクに対する特定の適合性などの基準に基づいて意思決定を行うことができます。たとえば、LocalMindは、独自のオプションとともにLlamaとMistralを明示的にサポートしています。欧州プロジェクトOpenGPT-Xは、ヨーロッパの言語やニーズに合わせて特別に調整されたTeuken-7Bなどの強力なオープンソースの代替品を提供することを目指しています。

また、オープンソースモデルは、アーキテクチャに関するより高いレベルの透明性を提供し、潜在的にトレーニングデータも提供します（ドキュメントの品質、たとえば「モデルカード」）。この透明性は、コンプライアンスの目的、デバッグ、モデルの動作の基本的な理解に重要です。

コストビューから、特に大量使用の場合のオープンソースモデルは、独自のAPIを介して和解よりもかなり安くなる可能性があります。 DeepSeek-R1（オープンソース指向）とOpenAI O1（独自）の比較は、処理されたトークンごとに大きな価格差を示しています。最後に、オープンソースを使用すると、グローバルAIコミュニティの高速イノベーションサイクルへの参加が可能になります。

インフラストラクチャとモデルの展開を制御します

独立したプラットフォームは、多くの場合、展開環境を選択する際に柔軟性を高めます。オプションは、オンプレミスからプライベートクラウド、さまざまなプロバイダーのリソースが使用されるマルチクラウドシナリオにまで及びます。たとえば、Deepseekは、データ制御を最大化するDockerコンテナでローカルで操作できます。この選択の自由により、企業はパフォーマンス、待ち時間、コスト、データセキュリティなどの側面をより多く制御できます。

これは、特定のワークロードの基礎となるハードウェア（特定のGPU、メモリソリューションなど）およびソフトウェア構成（オペレーティングシステム、フレームワーク）を最適化する可能性と密接に関連しています。 HyperScalerの標準化されたインスタンスタイプと価格モデルに限定される代わりに、企業はより潜在的に効率的または安価なセットアップを実装できます。

開発環境を制御することで、より深い実験と、特定の研究や開発タスクに必要なカスタムツールまたはライブラリのシームレスな統合も可能になります。

ただし、独立したプラットフォームを提供する拡張された柔軟性と制御には、多くの場合、責任の増加と潜在的に複雑さが伴います。ハイパースケールは、マネージドサービスを通じて多くのインフラストラクチャの詳細を抽象化しますが、特にオンプレミスまたは重度の個別の展開の場合、独立したプラットフォームは、施設、構成、運用、およびメンテナンスに関するより多くの内部専門知識を必要とします。したがって、柔軟性の利点は、このコントロールを積極的に行使するために必要なスキルと戦略的意志を持っている組織にとって最大です。このノウハウが欠落している場合、または焦点が主に標準的なアプリケーションを使用した高速市場の立ち上げに焦点が当てられている場合、管理されたハイパースカルサービスのシンプルさはより魅力的になる可能性があります。この決定は、戦略的優先順位に大きく依存しています。マネージドサービスの最大制御と適応性とユーザーのフレンドリーと幅です。この妥協点は、総営業コスト（セクションVIII）と潜在的な課題（セクションIX）にも影響します。

ベンダーの削減ロックイン：戦略的および効果

ベンダーロックインとして知られる単一のテクノロジープロバイダーへの依存は、特にAIおよびクラウドテクノロジーの動的分野での重要な戦略的リスクです。独立したAIプラットフォームは、多くの場合、このリスクを減らす手段として位置付けられています。

ハイパースカラー依存のリスクを理解する

ベンダーのロックインは、プロバイダーのテクノロジーまたは他のサービスへのサービスからの変更が、高コストまたは技術的な複雑さを伴う法外に関連する状況を説明しています。この依存関係は、プロバイダーに顧客に大きな交渉力を提供します。

ロックインの原因は多様です。これには、独自のテクノロジー、インターフェイス（API）、および他のシステムとの非互換性を生み出すデータ形式が含まれます。ハイパースカラーの生態系内でさまざまなサービスを深く統合すると、個々のコンポーネントを交換することが困難になります。クラウドからのデータ転送の高コスト（出口コスト）は、財政的障壁として機能します。さらに、従業員の特定の知識とトレーニングには投資がありますが、これは他のプラットフォームに簡単に移転することはできません。また、長期契約やライセンス条件があります。プロバイダーからのサービスが多いほど、リンクされているほど、潜在的な変化が複雑になります。

このような依存の戦略的リスクはかなりのものです。会社はロードマップとプロバイダーの技術的決定に縛られているため、俊敏性と柔軟性の低下が含まれます。競合他社からの革新的または安価なソリューションに適応する能力は制限されており、これにより、独自のイノベーション速度が低下する可能性があります。企業は、交渉の立場が弱体化しているため、価格上昇や契約条件の不利な変更を受けやすくなります。特に金融セクターにおける規制要件は、ロックインのリスクを管理するための明示的な出口戦略を処方することさえできます。

コストの影響は、通常の運用コストを超えています。プラットフォームの変更（リプラート形成）は、かなりの移行コストを引き起こし、ロックイン効果によって強化されます。これには、データ転送のコスト、潜在的な新しい開発または機能の適応、および専有技術に基づく統合、および従業員向けの広範なトレーニングが含まれます。移行中のビジネス中断または不十分な計画による長期的な非効率性による間接コストが追加されます。クラウドプラットフォームからの出口の潜在的なコストも考慮する必要があります。

独立したプラットフォームが戦略的自律性をどのように促進するか

独立したAIプラットフォームは、戦略的自律性をさまざまな方法で維持し、ロックインのリスクを減らすのに役立ちます。

• オープン標準の使用：標準化された標準標準の標準化されたコンテナ形式（Dockerなど）、オープンAPI、またはオープンソースモデルのサポートとフレームワークのサポートに基づくプラットフォーム - 独自のテクノロジーへの依存度を拡大します。
• データの移植性：独自のデータ形式の少ないデータ形式の使用または標準形式でのデータエクスポートの明示的なサポートにより、他のシステムまたはプロバイダーへのデータの移行が促進されます。標準化されたデータ形式が重要な要素です。
• インフラストラクチャの柔軟性：さまざまなインフラストラクチャ（オンプレミス、プライベートクラウド、潜在的にマルチクラウド）でプラットフォームを操作する可能性は、単一のプロバイダーのインフラストラクチャへのバインディングを自然に削減します。アプリケーションのコンテナ化は、重要な手法として言及されています。
• 生態系ロックの回避：独立したプラットフォームは、同じプロバイダーのさまざまな深く統合されたサービスを使用するように圧力を少なくする傾向があります。これにより、個々のコンポーネントにより、より多くのモジュール式アーキテクチャと選択の自由度が高まります。主権AIの概念は、個々のプロバイダーからの独立性を明示的に目指しています。

ロックインを回避することによる長期コストの利点

強力なプロバイダーの依存を避けることは、長期的にコストの利点につながる可能性があります。

• より良い交渉の立場：プロバイダーを変更する信頼できる機会は、競争圧力を維持し、価格と契約交渉におけるあなた自身のポジションを強化します。一部の分析では、中型または専門的なプロバイダーが、グローバルなハイパースカルよりも多くの交渉の自由を提供できることを示唆しています。
• 最適化された費用：各タスクの最も費用対効果の高いコンポーネント（モデル、インフラストラクチャ、ツール）を選択できる自由により、コストの最適化が向上します。これには、潜在的に安価なオープンソースオプションまたはより効率的な自己選択ハードウェアの使用が含まれます。
• 移行コストの削減：変更が必要または望ましい場合、財政的および技術的なハードルが低く、最近の、より良い、または安価な技術の適応が促進されます。
• 予見可能な予算編成：予期せぬ価格の上昇に対する感受性が低いため、より安定した財務計画を可能にするプロバイダーの料金の変更。

ただし、ベンダーのロックインはスペクトルであり、バイナリ品質ではないことを認識することが重要です。また、特定のプラットフォーム機能、API、サポート品質、そして最終的には経済的安定性から、独立したプロバイダーを選択する際には、特定の依存関係があります。したがって、ロックインを減らすための効果的な戦略には、独立したプロバイダーを選択するだけではありません。オープン標準、コンテナ化、データ移植性、および潜在的にマルチクラウドアプローチに基づいた意識的なアーキテクチャが必要です。独立したプラットフォームは、そのような戦略を簡単に実装できるようにすることができますが、リスクを自動的に排除することはできません。目標は、完全な独立を追いかける代わりに、柔軟性と出口の機会が意識的に保存される管理依存関係です。

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モデルおよびインフラストラクチャの選択における中立性

最適なAIモデルと基礎となるインフラストラクチャの選択は、AIアプリケーションのパフォーマンスと経済にとって重要です。独立したプラットフォームは、ハイパースカラーの密接に統合されたエコシステムよりも、ここでより大きな中立性を提供できます。

エコシステムバイアスの回避：多様なAIモデルへのアクセス

ハイパースケーラーは、プラットフォーム内で、自然のAIモデルまたは緊密な戦略的パートナー（Openaiを使用したMicrosoftまたはGoogle with Geminiなど）のモデルを促進および最適化することに自然に関心があります。これは、代替品よりも価格の点で、技術的に統合された、またはより魅力的な、好ましくは提示されたこれらのモデルにつながる可能性があります。

一方、独立したプラットフォームは、特定の基本モデルを支持する同じインセンティブを持たないことがよくあります。したがって、主要なオープンソースオプションを含む、より広範なモデルへのよりニュートラルなアクセスを可能にすることができます。これにより、企業は、特定のタスク、コスト、透明性、ライセンス条件のパフォーマンスなどの客観的な基準にモデル選択をさらに調整できます。 LocalMindなどのプラットフォームは、LlamaやMistralなどのオープンソースモデルのサポートを、Chatt、Claude、Geminiなどの独自モデルとともに明示的にサポートすることにより、これを実証しています。ヨーロッパのOpenGPT-Xなどのイニシアチブは、競争力のあるヨーロッパのオープンソースの代替品の作成に焦点を当てています。

客観的なインフラストラクチャの決定

中立性は、多くの場合、インフラストラクチャの選択にまで及びます。

• ハードウェアの診断：施設やプライベートクラウドで運用されている独立したプラットフォームにより、企業は独自のベンチマークと費用便益分析に基づいてハードウェア（CPU、GPU、専門プロセッサ、メモリ）を選択できます。これらは、指定されたインスタンスタイプ、構成、単一のハイパースカラーの価格構造に限定されません。純粋なストレージなどのプロバイダーは、特にAIワークロードにとって最適化されたストレージインフラストラクチャの重要性を強調しています。
• 最適化されたテクノロジースタック：AIワークロードの特定の要件に合わせて正確に調整されたインフラストラクチャスタック（ハードウェア、ネットワーク、ストレージ、ソフトウェアフレームワーク）を設計することができます。これにより、標準化されたクラウドモジュールの使用よりも、パフォーマンスやコスト効率が向上する可能性があります。
• バンドルされた依存関係の回避：プラットフォームプロバイダーの特定のデータ、ネットワーク、またはセキュリティサービスを使用する圧力は低くなる傾向があります。これにより、技術的要件とパフォーマンス機能に基づいて、コンポーネントのより客観的な選択が可能になります。

AIアプリケーションの真の最適化には、それぞれのタスクのモデル、データ、ツール、およびインフラストラクチャの可能な限り最良の調整が必要です。ハイパースカラーの密接に統合されたプラットフォームにおける固有の生態系バイアスは、快適なソリューションの方向に微妙に決定することができます。独立したプラットフォームにより、より大きな中立性により、企業はAIライフサイクル全体でより客観的で、より権力指向、および潜在的に費用対効果の高い決定を行うことができます。この中立性は単なる哲学的原則ではなく、実際的な結果をもたらします。強力なオープンソースモデルと、テーラーメイドのオンプレミスハードウェアまたは特定のプライベートクラウドセットアップ - ハイパースカラーの「壁に囲まれた庭」内で実現するのが難しいか宣伝されないかもしれない星座を組み合わせる可能性を開きます。客観的な最適化の可能性は、中立性の重要な戦略的利点を表しています。

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企業のエコシステムへのシームレスな統合

会社のコンテキストでのAIアプリケーションの価値は、多くの場合、既存のITシステムおよびデータソースとの統合によってのみ発展します。したがって、独立したAIプラットフォームは、ハイパースカラーの生態系に実用的な代替品を提示するために、堅牢で柔軟な統合スキルを提供する必要があります。

既存のITシステムへの接続（ERP、CRMなど）

エンタープライズリソースプランニング（ERP）システム（SAPなど）や顧客関係管理（CRM）システム（Salesforceなど）など、会社のコアシステムとの統合は非常に重要です。これは、トレーニングに関連する企業データを使用する唯一の方法であり、AIの使用と得られた知識または自動化をビジネスプロセスに直接回復させることができます。たとえば、AIを使用して、ERP計画に直接流れる需要予測を改善したり、CRMの顧客データを豊かにしたりするために使用できます。

独立したプラットフォームは通常、さまざまなメカニズムを通じてこのニーズに対処します。

• API（アプリケーションプログラミングインターフェイス）：他のシステムとの通信を可能にするために、十分に文書化された標準ベースのAPI（RESTなど）の提供が基本です。
• コネクタ：SAP、Salesforce、Microsoft Dynamics、Microsoft 365などの広範な企業アプリケーションへのコネクタの準備が統合の取り組みを大幅に削減できます。 SeeburgerやJitterbitなどのプロバイダーは、統合ソリューションを専門とし、深い統合を可能にする認定SAPコネクタを提供します。 SAP自体は、さまざまなシステムにコネクタを提供する独自の統合プラットフォーム（SAP Integration Suite、以前のCPI）も提供しています。
• ミドルウェア/IPAAS互換性：既存の全社的なミドルウェアソリューションまたは統合プラットフォームをサービス（IPAAS）として提供する機能は、確立された統合戦略を持つ企業にとって重要です。
• 双方向の同期：多くのアプリケーションでは、データをソースシステムから読み取るだけでなく、そこに書き戻すことができることが重要です（たとえば、顧客の連絡先や注文ステータスの更新など）。

さまざまなデータソースへの接続

AIモデルには、関連するデータベース、データウェアハウス、データ湖、クラウドストレージ、運用システムなどのさまざまなシステムとフォーマットに配布される関連データへのアクセスが必要です。したがって、独立したAIプラットフォームは、これらの不均一なデータソースに接続し、さまざまなタイプのデータを処理できる必要があります。 LocalMindなどのプラットフォームは、構造化されていないテキスト、写真や図付きの複雑なドキュメント、写真やビデオを処理できることを強調しています。 SAPSが発表したビジネスデータクラウドは、フォーマットやストレージの場所に関係なく、企業データへのアクセスを標準化することも目的としています。

開発および分析ツールとの互換性

一般的なツールとフレームワークとの互換性は、データサイエンスと開発チームの生産性に不可欠です。これには、TensorflowやPytorchなどの広範なKI/MLフレームワーク、PythonやJavaなどのプログラミング言語、Jupyterノートなどの開発環境のサポートが含まれます。

ビジネスインテリジェンス（BI）および分析ツールとの統合も重要です。 AIモデルの結果は、多くの場合、ダッシュボードで視覚化するか、レポートの準備をしなければなりません。逆に、BIツールはAI分析にデータを提供できます。オープン標準のサポートは、一般に、より広い範囲のサードパーティツールへの接続を容易にします。

ハイパースケールは、独自の広範なエコシステム内でのシームレスな統合の恩恵を受けていますが、独立したプラットフォームは、既存の不均一な企業環境との柔軟なつながりにおいて強みを証明する必要があります。彼らの成功は、ハイパースカラーのオファーよりも、少なくとも同様に効果的であるが理想的には柔軟性がSAPやSalesforceなどの確立されたシステムに統合できるかどうかに大きく依存します。プラットフォームの「独立性」は、統合ハードルにつながる場合、不利な点として証明される可能性があります。したがって、主要な独立したプロバイダーは、相互運用性の卓越性を実証し、強力なAPI、コネクタ、場合によっては統合スペシャリストとのパートナーシップを提供する必要があります。複雑で成長した環境への統合をスムーズにする能力は、重要な成功要因であり、主に独自のスタック内での統合に焦点を当てた不均一な景観のハイパースカルよりも利点になる可能性さえあります。

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独立したAIプラットフォーム：関連するすべての企業データソースを統合します

• このAIプラットフォームは、すべての特定のデータソースと対話します
  • SAP、Microsoft、Jira、Confluence、Salesforce、Zoom、Dropbox、その他多くのデータ管理システムから
• 高速AI統合：数ヶ月ではなく数時間または数日で企業向けのテーラーメイドのAIソリューション
• 柔軟なインフラストラクチャ：クラウドベースまたは独自のデータセンター（ドイツ、ヨーロッパ、場所の自由な選択）でのホスティング）

• 最高のデータセキュリティ：法律事務所での使用は安全な証拠です
• さまざまな企業データソースにわたって使用します
• 独自またはさまざまなAIモデルの選択（DE、EU、米国、CN）

AIプラットフォームが解決する課題

• 従来のAIソリューションの精度の欠如
• 機密データのデータ保護と安全な管理
• 個々のAI開発の高コストと複雑さ
• 資格のあるAIの欠如
• 既存のITシステムへのAIの統合

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• AIすべての会社のための独立したクロスデータソース全体のAIプラットフォームの統合

比較コスト分析：TCOの視点

コストは、AIプラットフォームを選択する際の決定的な要因です。ただし、リスト価格の純粋な考慮事項は不足しています。特定のアプリケーションの最も経済的なオプションを決定するには、ライフサイクル全体にわたる総営業コスト（総所有コスト、TCO）の包括的な分析が必要です。

に適し：

• 変更中のデータ管理システム：AIの時代における会社の成功のための戦略

独立したプラットフォームのコスト構造（開発、運用、メンテナンス）

独立したプラットフォームのコスト構造は、プロバイダーと展開モデルによって大きく異なる場合があります。

• ソフトウェアライセンスコスト：これらは、特にプラットフォームがオープンソースモデルまたはコンポーネントに強く基づいている場合、独自のハイパースカルサービスよりも潜在的に低くなる可能性があります。 HCIエリアでのスケールコンピューティングなどの一部のプロバイダーは、代替プロバイダー（VMwareなど）のライセンスコストを排除するために自分自身を配置しています。
• インフラストラクチャコスト：オンプレミスまたはプライベートクラウドの展開の場合、サーバー、メモリ、ネットワークコンポーネント、データセンターの能力（スペース、電気、冷却）の投資コスト（CAPEX）またはリース料金（OPEX）が発生します。冷却だけでは、電力消費量が大幅に分かれています。ホストされた独立したプラットフォームでは、通常、インフラストラクチャコストを含むサブスクリプション料金が発生します。
• 運用コスト：ランニングコストには、電気、冷却、ハードウェアおよびソフトウェアのメンテナンスが含まれます。さらに、完全に管理されたハイパースカルサービスと比較して、管理、監視、専門的なノウハウの内部人事コストが潜在的に高くなります。これらの運用コストは、多くの場合、TCO計算で見落とされています。
• 開発コストと統合コスト：初期セットアップ、既存のシステムへの統合、および必要な調整は、かなりの努力、したがってコストを引き起こす可能性があります。
• スケーラビリティコスト：容量の拡張には、多くの場合、オンプレミスソリューション用の追加のハードウェア（ノード、サーバー）を購入する必要があります。これらのコストは計画できますが、予備的な投資または柔軟なリースモデルが必要です。

Hyperscalernの価格モデルに基づくベンチマーク

ハイパースカラープラットフォームは、通常、OPEXが支配するモデルによって特徴付けられます。

• 従量制の支払い：コストは、コンピューティング時間（CPU/GPU）、ストレージスペース、データ送信、API呼び出しの実際の使用にとって主に重要です。これは高い弾力性を提供しますが、管理が不十分な場合、予測不可能で高いコストにつながる可能性があります。
• 潜在的な隠されたコスト：特に、クラウドからのデータ流出のコスト（出口料金）は重要であり、別のプロバイダーの変更を困難にする可能性があります。プレミアムサポート、専門化されたまたは高性能インスタンスタイプ、および拡張されたセキュリティまたは管理機能は、多くの場合、追加コストを引き起こします。リソースの使用が継続的に監視され、最適化されていない場合、転送のリスクは現実的です。
• 複雑な価格設定：ハイパースカラーの価格設定モデルは、多くの場合、さまざまなサービス動物、予約またはスポットインスタンスのオプション、異なる請求ユニットと非常に複雑です。これにより、正確なTCO計算が難しくなります。
• モデルAPIのコスト：API呼び出しを介した独自の基本モデルの使用は、大量に非常に高価になる可能性があります。比較は、処理されたトークンごとのオープンソースの代替品が大幅に安くなる可能性があることを示しています。

ハウス開発のコストの評価

独自のAIプラットフォームの構造は、通常、最も高い初期投資に関連付けられています。これには、研究開発のコスト、高度に専門的な才能の獲得、および必要なインフラストラクチャの確立が含まれます。さらに、メンテナンス、更新、セキュリティパッチ、およびスタッフの拘束力のあるランニングコストが大幅にあります。機会費用も過小評価されるべきではありません。プラットフォーム構築に流れるリソースは、他の価値を拡大するアクティビティでは利用できません。さらに、運用容量（市場までの時間）までの時間は、通常、既存のプラットフォームの使用よりも大幅に長くなります。

普遍的な安価なオプションはありません。 TCOの計算は、コンテキスト依存的に大きく依存しています。ハイパースケーラーは、多くの場合、エントリーコストの低下と卓越した弾力性を提供することが多いため、強く変動する負荷を備えた新興企業、パイロットプロジェクト、またはアプリケーションにとって魅力的です。ただし、独立したプラットフォームまたはプライベートプラットフォームは、予測可能な大量のワークロードの場合、長期的にはTCOが低くなる可能性があります。これは、特に、ハイパースケーラーの高いデータアクセスコスト、プレミアムサービスのコスト、オープンソースモデルの潜在的なコストの利点、または最適化された独自のハードウェアを使用する可能性などの要因を考慮した場合に適用されます。調査によると、パブリッククラウドとプライベートクラウドのTCOは、同じ能力で理論的に類似している可能性があることが示されています。ただし、実際のコストは、負荷、管理、特定の価格モデルに大きく依存します。インフラストラクチャ、ライセンス、人員、トレーニング、移行、コンプライアンスの努力、潜在的な出口コストを含む、計画された使用期間（例：3〜5年）に関するすべての直接および間接コストを含む徹底的なTCO分析は、健全な決定に不可欠です。

AIプラットフォームの総営業コスト比較フレームワーク

この表は、コストプロファイルを評価するための定性的なフレームワークを提供します。実際の数字は特定のシナリオに大きく依存していますが、パターンは、それぞれのプラットフォームタイプのさまざまな財務上の意味とリスクを示しています。

AIプラットフォームの全体的な運用コストの比較フレームワークは、プラットフォームを選択する際に考慮する必要があるさまざまなコストカテゴリと影響する要因を示しています。独立したオンプレミスまたはプライベートプラットフォームが発生した場合、初期投資は高くなりますが、ホストされたプラットフォームまたはハイパースカルベースのソリューションでは低くなる可能性があります。ただし、内部で開発されたソリューションには、初期コストが非常に高くなっています。トレーニングと推論に影響を与える計算コストの場合、費用はプラットフォームによって異なります。独立したプラットフォームの場合、これらのファンドは、ホストされたソリューションとパブリッククラウドオプションを備えているため、特に大量に潜在的に高くなる可能性があります。内部で開発されたソリューションもコスト集約型です。

顔のコストは、独立したプラットフォームとホストされたオプションの場合は中程度ですが、多くの場合、パブリッククラウドで使用されているギガバイトごとに報われます。内部で開発されたソリューションには、ストレージコストが高くなっています。データアクセスまたは転送に関しては、独立したプラットフォームと内部ソリューションのコストは低くなりますが、データボリュームの場合、パブリッククラウド環境では大幅に増加する可能性があります。

ソフトウェアライセンスには違いもあります。オープンソースオプションは、独立したプラットフォームの費用を低く抑えていますが、特にプラットフォーム固有またはAPIモデルが使用される場合は、ホストまたはパブリッククラウドソリューションが増加します。同時に、内部で開発されたソリューションの低い費用が発生しますが、開発コストが高くなります。メンテナンスとサポートにも同じことが当てはまります。内部ソリューションと独立したプラットフォームは特にコスト集中的ですが、ハイパースカラーのマネージドサービスは費用が低くなります。

必要なスタッフとその専門知識は、運用コストの重要な要素です。独立したプラットフォームと内部で開発されたソリューションには、インフラストラクチャとAIの高い能力が必要ですが、これはホストされたパブリッククラウドオプションでより緩やかです。コンプライアンスの取り組みは、規制要件と監査の複雑さによってプラットフォームによって異なります。一方、スケーラビリティコストは、ハードウェアとインフラストラクチャの拡張により、内部およびオンプレームのソリューションで弾力性が高いため、パブリッククラウドソリューションの明確な利点を示しています。

出口と移行コストは、特にパブリッククラウドプラットフォームでも役割を果たします。パブリッククラウドプラットフォームでは、特定のロックインリスクがあり、高くなる可能性がありますが、この分野の独立したプラットフォームと内部開発ソリューションは、より中程度から低コストをもたらします。最終的に、上記のカテゴリは、プラットフォームを選択する際に考慮すべき経済的意味とリスクを示しています。定性的フレームワークは、向きに使用されます。ただし、実際のコストは特定のアプリケーションによって異なります。

独立したAIプラットフォームは多くの利点を提供しますが、考慮する必要がある課題も提供します。したがって、そのようなプラットフォームの現実的な評価には、肯定的な側面と可能なハードルの両方を含むバランスの取れた外観が必要です。

独立したプラットフォームの課題に対処する

独立したAIプラットフォームには魅力的な利点がありますが、潜在的な課題がないわけではありません。また、バランスの取れたビューは、現実的な評価を行えるようにするために、これらの欠点またはハードルを考慮に入れる必要があります。

サポート、コミュニティ、生態系の成熟度

サポートの品質と可用性はさまざまであり、ハイパースカラーのグローバルサポート組織のレベルを常に達成できるとは限りません。特に、小規模または新しいプロバイダーの場合、応答時間または技術的ノウハウの深さは、複雑な問題の課題になる可能性があります。大規模な組織でさえ、たとえば言語サポートや処理の範囲など、新しいAIサポートシステムを導入する際に初期の制限に遭遇する可能性があります。

特定の独立したプラットフォーム周辺のコミュニティの規模は、多くの場合、AWS、Azure、またはGCPのサービスを中心に結成した巨大な開発者やユーザーコミュニティよりも小さくなります。プラットフォームで使用されるオープンソースコンポーネントには、大規模でアクティブなコミュニティがある場合がありますが、特定のプラットフォームコミュニティは小さくなる可能性があります。これは、サードパーティのツール、プレハブ統合、チュートリアル、および一般的な知識交換の可用性に影響を与える可能性があります。ただし、小規模で焦点を絞ったコミュニティが非常に献身的で役立つことが多いことに注意する必要があります。

拡張機能、認定パートナー、プラットフォームスキルを備えた利用可能な専門家のためのマーケットプレイスを含む周囲のエコシステムは、一般に、ハイパースケーラーにとっては大幅に広く、低いです。独立したプラットフォームが依存する可能性のあるオープンソースプロジェクトは、コミュニティの活動にも依存しており、長期的な継続性の保証を提供しません。

ハイパースカラーと比較した関数の幅と深さ

独立したプラットフォームは、大規模なハイパースカラープラットフォームで見つけることができる、すぐに利用可能なプレハブA​​Iサービス、特殊なモデル、または補完的なクラウドツールの膨大な数を提供することはできません。彼らの焦点は、多くの場合、AIの開発とプロモーションまたは特定のニッチのコア機能にあります。

ハイパースケーラーは研究開発に大いに投資し、多くの場合、新しい管理されたAIサービスを市場に持ち込みました。独立したプラットフォームは、絶対に最新の高度に専門化された管理サービスを提供する際に、一定の遅延を持つ可能性があります。ただし、これは、最新のオープンソース開発を統合する際に、しばしばより柔軟であるという事実によって部分的に補償されます。また、特定のニッチ機能または国のカバーが独立したプロバイダーが利用できない可能性もあります。

潜在的な実装と管理の複雑さ

特にオンプレミスやプライベートクラウドの展開に関する独立したプラットフォームの確立と構成は、ハイパースカラーの頻繁に抽象的で事前に構成された管理サービスの使用よりも、技術的に要求が厳しく、より多くの初期努力を必要とする可能性があります。専門知識の欠如または誤った実装は、ここでリスクを隠すことができます。

また、現在の操作には、インフラストラクチャの管理、更新の実施、会社のセキュリティと監視を確保するための内部リソースまたは有能なパートナーが必要です。これは、プロバイダーがこれらのタスクを引き受ける完全に管理されたPaasまたはSaaSオファーに反しています。おそらくAIアーキテクチャに基づいたマイクロサービスでの複雑な管理には、適切なノウハウが必要です。

セクションVIIで説明されているように、強力な統合スキルが可能ですが、不均一なITランドスケープでのスムーズな相互作用が確保されると、常に特定の複雑さと潜在的なエラー源があります。誤った構成または不十分なシステムインフラストラクチャは、信頼性に影響を与える可能性があります。

したがって、独立したプラットフォームを使用すると、HyperScalerの管理されたサービスに依存しているかのように、専門的な内部スキル（AI専門家、インフラストラクチャ管理）の必要性が高まります。

さらなる考慮事項

• プロバイダーViaility：特に、より小規模または新しいプロバイダーを選択する場合、その長期的な経済的安定性、製品のロードマップ、および将来の見通しを慎重に調べることが重要です。
• 倫理的リスクとバイアス：すべてのAIシステムと同様に、独立したプラットフォームは、アルゴリズムバイアス（歪んだデータでモデルが訓練されている場合）、説明可能性の欠如（特に深い学習モデル - 「ブラックボックス」の問題）、または虐待の可能性などのリスクを免れません。より多くの透明性を提供する可能性がある場合でも、これらの一般的なAIリスクをプラットフォームと実装を選択する際に考慮する必要があります。

独立したプラットフォームの「課題」が「利点」の裏側であることが多いことを理解することが重要です。より多くの内部ノウハウ（IX.C）の必要性は、得られた制御と適応性に直接接続されています（IV.C）。潜在的に狭い初期機能セット（IX.B）は、より焦点を絞った、より少ない過負荷のプラットフォーム（IV.A）に対応できます。したがって、これらの課題は、戦略的優先事項、リスクのリスク、および組織の内部能力のコンテキストで常に評価されなければなりません。最大の制御と適応の最優先事項を持っている企業は、おそらく内部専門知識の必要性を必要な投資と見なし、不利なものとしてではないでしょう。したがって、プラットフォームの決定は、不利益のないソリューションの検索ではありませんが、プラットフォームの選択は、あなた自身の目標とリソースを考慮して受け入れられるか管理可能な特定の課題であり、企業戦略と一致するのに最適です。

に適し：

• Microsoft SharePoint Premium-Artificial Intelligenceの代替として、トップ10のAI競合他社とサードパーティのソリューション

戦略的な推奨事項

適切なAIプラットフォームを選択することは戦略的なコースです。さまざまなプラットフォームタイプに依存しないプラットフォームの分析に基づいて、特にヨーロッパのコンテキストの企業では、ハイパースカルのオファーと社内開発の基準と推奨事項を導き出すことができます。

決定フレームワーク：独立したAIプラットフォームをいつ選択するか？

特に次の要因が優先度が高い場合、独立したAIプラットフォームの決定を考慮する必要があります。

• データの主権とコンプライアンス：GDPRへのコンプライアンスの場合、EU AI法または産業固有の規制には、データのローカリゼーション、処理、透明性を最優先事項と最大の制御が必要です（セクションIIIを参照）。
• ベンダーのロックインの回避：偉大なハイパースケーラーからの戦略的独立性が柔軟性を維持し、長期的なコストリスクを最小限に抑えるという中心的な目標である場合（セクションVを参照）。
• 適応の高いニーズ：プラットフォームの高レベルの個別化、モデルまたはインフラストラクチャが特定のアプリケーションケースまたは最適化に必要な場合（セクションIVを参照）。
• オープンソースの選好：特定のオープンソースモデルまたはテクノロジーがコスト、透明性、パフォーマンス、またはライセンスの理由から好まれる場合（セクションIV.Bを参照）。
• 予測可能な負荷に最適化されたTCO：安定した大量のワークロードの長期総営業コストが前景にある場合、分析は、独立したアプローチ（ONPREM/プライベート）が永久延期よりも安価であることを示しています（セクションVIIIを参照）。
• 不均一な景観への柔軟な統合：複雑な複雑な統合のシームレスな統合の場合、さまざまなプロバイダーのシステムを備えた既存のITランドスケープには、特定の柔軟性が必要です（セクションVIIを参照）。
• 中立コンポーネント選択の場合：生態系バイアスのない最高のモデルとインフラストラクチャコンポーネントの客観的な選択がパフォーマンスとコストの最適化に不可欠である場合（セクションVIを参照）。

以下の場合は、独立したプラットフォームの選択が必要です。

• 包括的な管理サービスが必要であり、AIまたはインフラストラクチャ管理の内部ノウハウは限られています。
• 絶対に幅広いプレハブA​​Iサービスの即時の可用性は決定的です。
• 初期コストの最小化と、強力な変動または予測不可能なワークロードの最大弾力性が優先されます。
• 特定の独立したプロバイダーの経済的安定性、サポートの質、またはコミュニティサイズについて大きな懸念があります。

欧州企業の重要な考慮事項

ヨーロッパの企業には具体的な推奨事項があります。

• 規制環境に優先順位を付ける：GDPRの要件、EU AI法、および潜在的な国または部門の規制は、プラットフォーム評価の焦点でなければなりません。データ主権は、主要な決定要因であるべきです。明確で実証可能なコンプライアンスパスを提供するプラットフォームを検索する必要があります。
• ヨーロッパのイニシアチブとプロバイダーを確認する：Gaia-XやOpenGpt-Xなどのイニシアチブと、欧州市場とそのニーズ（たとえば、言及されているものの一部など）を明示的に集中するプロバイダーを評価する必要があります。ローカルの要件と価値観とより良い合意を提供できます。
• 専門家の可用性を評価する：選択したプラットフォームを管理および使用するために必要なスキルを持つ人員の可用性を現実的に評価する必要があります。
• 戦略的パートナーシップが受け取られます。欧州のコンテキストを理解し、関連するテクノロジーと規制の経験を持つ独立したプロバイダー、システムインテグレーター、またはコンサルタントとの協力は、成功に批判的です。

ヨーロッパのAIプラットフォーム：自信のある技術による戦略的自律性

AIプラットフォームの風景は急速に発展しています。次の傾向が出現しています：

• ソブリンおよびハイブリッドソリューションの増加：データの主権を確保し、柔軟なハイブリッドクラウドモデル（オンプレミス/プライベートクラウド制御とパブリッククラウドの柔軟性の組み合わせ）を可能にするプラットフォームの需要は、おそらく上昇し続けるでしょう。
• オープンソースの重要性の高まり：オープンソースモデルとプラットフォームは、ますます重要な役割を果たします。彼らはイノベーションを前進させ、透明性を促進し、ベンダーのロックインを減らすための代替案を提供します。
• 責任あるAIに焦点を当てる：コンプライアンス、倫理、透明性、公平性、バイアスの削減などの側面は、AIプラットフォームとアプリケーションの決定的な区別機能になります。
• 統合は依然として重要です。AIを既存の企業プロセスとシステムにシームレスに統合する能力は、完全なビジネス価値の実装のための基本的な要件であり続けます。

要約すると、独立したAIプラットフォームは、厳格な規制要件に直面し、戦略的自治に努めている欧州企業にとって説得力のある代替手段であると述べることができます。それらの強みは、特に改善されたデータ制御、より大きな柔軟性と適応性、およびベンダーのロックインのリスクの削減にあります。生態系の成熟に関する課題であっても、初期の機能幅と管理の複雑さが存在する可能性があります。特定の企業要件、内部スキル、詳細なTCO分析を慎重に検討することは、戦略的および経済的に最適な選択を行うために不可欠です。

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