エージェントAIは、コンピュートインフラストラクチャーの完全な再考を促しています

リアルタイムで自律的に思考、計画、行動できるエージェントAIの台頭は、コンピューティングの景観を変えました。エージェントAIモデルの協力による問題解決には、超低遅延データ処理、メモリー・アウェア・リーズニング、ダイナミック・オーケストレーションを備えた新しいコンピューティング基盤が必要です。こうした要件に対応するために、業界は、自律的エージェント向けに特別に設計されたカスタム・シリコンに向かっています。Meta、OpenAI、Googleなどのテック・リーダーは、世界初の真正の自律的デジタル・ワークフォースを支えるために、シリコン、インフラストラクチャー、オーケストレーション・レイヤーの共同設計を行っています。彼らは、数千の同時AIエージェントのリソース管理のために、スーパーコンピューティング・システム、クーリング・テクノロジー、AI最適化の高密度サーバー・ラックに投資しています。エージェントAIには、常時推論の要件に対応するために、ハードウェアの特殊化がさらに必要です。テック・カンパニーは、チップ・メーカーと提携して、低遅延推論向けに特別に設計されたシリコンを構築しています。推論のボトルネックを避けるために、カスタム・チップの開発やハードウェア・ソフトウェア・コデザイン・エンジニアの雇用を行っています。ブロード・コンピュートから目的別シリコンへのシフトは、エージェントAIの要件をサポートするために必要です。AMDなどの企業は、エージェントAI、ジェネレーティブAI、高性能コンピューティング向けにワークロードを加速する新しいGPUを発売しています。パワーの効率化が今やトップのデザイン・プライオリティーとなり、インフラストラクチャー・プロバイダーは、分布型認知向けに特別に設計されたAIエッジ・チップやデータ・センター・ラックを提供しています。成長する勢いにもかかわらず、エージェントAIイニシアチブの価値の正当化や、予測不能のAI関連コストの管理という主要な課題が残っています。