AI投資はハードからアプリへ、次なる主役はオンプレミスと特化型AI

GFT Venturesのウム・ジェフン代表は3日、AI投資の主軸がハードウェアからアプリケーションへ移行すると分析した。機密データの流出を防ぐオンプレミスAIや、特定の産業に特化した「バーティカル特化AI」が、セキュリティとコストの両面から新たな機会を生むと見通している。

人工知能（AI）インフラ投資の主軸が、ハードウェアからアプリケーションへ、そして再び企業内部へと移動している。NVIDIAのGPUやサムスン電子・SK hynixのメモリ半導体が主導した第1次AIブームを経て、現在は企業がデータを直接管理することで、セキュリティとコストの問題を同時に解決しようとする動きが本格化している。

ウム・ジェフンGFT Ventures代表は3日（現地時間）、インタビューを通じてシリコンバレーの最新AI投資トレンドを診断した。ウム代表はAIエコシステムの次の段階として、「オンプレミス（On-premise）AI」と「バーティカル（Vertical）特化AI」を挙げた。インフラストラクチャ（基盤施設）段階であるGPUやメモリの次に、実際に収益を創出するアプリケーションレイヤーで新たな機会が開かれているという分析だ。

「セキュリティ・コスト問題により企業は『オンプレミス』へ」

最近のAI産業における最大の転換点の一つは、データセキュリティである。OpenAIやAnthropicといった企業が提供するクラウドベースのAIサービスは便利だが、企業にとっては機密データが外部へ流出する可能性があるという致命的な弱点がある。ウム代表は「金融、ヘルスケア、安保、公共機関のようにコンプライアンス（規制遵守）が重要な産業群では、データがクラウドに上がること自体が不可能だ」と説明した。

実際に多くの企業が、自宅ではChatGPTを活用しながらも、会社に出勤するとセキュリティ問題によりAIを全く使用できない状況に置かれている。これを解決するため、企業はインフラを自社のデータセンターやサーバーに構築する「オンプレミスAI」に注目している。GPUとメモリを含むAIアプライアンス（Appliance）を企業内部ネットワークに接続すれば、セキュリティ問題を解決しつつ、即座にAIを業務に投入できるからだ。

コストの予測可能性も強力な誘因となっている。クラウドAIは使用量に応じて「トークン（Token）」コストが継続的に発生する構造であるため、予算管理が難しい。一方、オンプレミスは初期のハードウェア構築費用（CAPEX）を除けば、運用費（OPEX）を一定に維持できるため、企業の財務担当者（CFO）が好む方式だ。ウム代表は「コンピューターが故障するまでは無制限に使えるため、コスト予測が可能だ」と付け加えた。

「汎用AIよりも正確な『専門医』AIが生き残る」

AIモデルの性能競争の方式も変化している。あらゆる分野を網羅する大規模言語モデル（LLM）が「一般医」であるならば、特定の産業に特化したAIは「専門医」に等しい。ウム代表は、特定の業種のデータで学習された「バーティカル特化AI」が、今後市場で強力な競争力を持つと見通した。

汎用AIは人類の膨大なデータを学習して幅広い知識を備えているが、特定の企業の社内規定や専門的な金融データ、医療データなどに対しては正確性が落ちる可能性がある。一方、特定の産業に特化したトレーニングデータセットを活用すれば、正確度を飛躍的に高めることができる。ウム代表は「速度よりも正確度が重要な顧客には、特化型モデルが不可欠だ」とし、マルチエージェント技術などを導入して正確度を99%以上に引き上げるソリューションが注目されるだろうと展望した。

このような流れは、大企業だけでなく中堅企業でも現れている。大企業はOpenAIなどのビッグテック企業と直接協力できる規模を持つが、中堅企業はセキュリティとコストの問題を同時に解決してくれるカスタマイズされたソリューションを切実に必要としているためだ。ウム代表は「従業員数数千人規模の中堅企業が、イーサネットケーブル一本で接続してすぐに使用できるレベルのAIソリューションが市場を攻略するだろう」と分析した。

データセンターのボトルネック現象と韓国企業の機会

AIインフラ拡充の過程で発生する物理的な限界も、投資の地形を変えている。現在、世界的にデータセンター建設のための電力確保が最大のボトルネック（Bottleneck）として挙げられている。ウム代表は「発表されるデータセンタープロジェクトのうち、半分以上は電力供給や地域社会の反対などにより、現実的に稼働が困難になる可能性がある」と指摘した。

電力不足や送電網構築の遅延などの問題で大規模なデータセンター建設が遅れる中、相対的に規模の小さいオンプレミス構築やハイブリッド（クラウドと自社サーバーの混合）方式が代替案として浮上している。この過程で、製造能力を備えた韓国企業が反動利益を得られるという観測も出ている。米中対立の中で、韓国が製造強国としてAIインフラ関連の製造分野で重要な位置を占めているためだ。

ウム代表は「結局、インフラの上に乗り、大きな価値を創出するアプリケーション企業が最終的な勝者となる」とし、ハードウェア中心の投資からソフトウェアと特化型サービスへと重心が移動していることを強調した。

出典：元の動画（YouTube）