AI技術は日々進化を遂げていますが、その中で「大規模言語モデル（LLM）」は、膨大な計算資源を必要とするため、主に強力なクラウドサービスを介して開発・運用されてきました。しかし、特定のビジネスケースにおいては、端末側で処理することによって価値を引き出すことも可能です。例えば、医療スキャナーによる画像処理などでは、端末側で即座に対応可能な診断を行い、より複雑な分析は中央サーバーに委ねることで、応答速度の向上と効率性のバランスをとることができます。
エッジコンピューティングと中央集権型のクラウドを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャは、これまで以上に速度、効率性、セキュリティを最適化します。それにもかかわらず、この技術は複雑さと、既存のクラウドプロバイダーから提供される情報に偏りがあるため普及していません。しかし、適切なツールセットやAPI、データ転送プロトコルを使用することで、エッジとクラウドの間の効率的な同期と運用が可能となります。
この新たなアプローチは、AIの次なるフロンティアと言えます。企業や技術提供者はまだ実装をためらっていますが、その複雑さや構築にかかるコストを懸念することなく、ビジネス価値と最適化の機会を見出すことができます。エッジとクラウドのハイブリッドアーキテクチャに注目し、AI技術の未来を見据えましょう。
出典 : https://www.infoworld.com/article/3715488/partitioning-an-llm-between-cloud-and-edge.html