「Red Hat はオープンソースの精神を支持しており、100% オープンソースです。」

最近、Red Hat の「オープンソース アプローチによる企業への AI の導入」に関するメディア ブリーフィングで、「将来、AI はオープンソースになるのか、それともクローズド ソースになるのか」という質問に対し、Red Hat のグローバル副社長兼中華圏社長である Cao Hengkang 氏は、Red Hat の選択はオープンソースであると明言しました。

オープンソース技術の強力な支持者として、Red Hatはオープンソースモデルが技術革新と普及を促進する効果的な手段であると確信しています。人工知能（AI）分野においても、Red Hatはこの理念を堅持し、企業がオープンソースとの連携を通じてAI技術をより効率的かつ革新的に活用し、ビジネスの潜在能力を最大限に引き出し、価値を最大化できるよう支援しています。

AI はオープンソースであり、ハイブリッドでもあります。

メディアブリーフィングに先立ち、レッドハットは参加メディアを対象に小規模なアンケート調査を実施しました。「現在のAI分野には『オープンソース』派と『クローズドソース』派があります。どちらを支持しますか？」という質問に対し、メディア関係者の50%が「オープンソース」を選択しました。これは、当日のメディアブリーフィングのテーマと一致する結果となりました。

オープンソース開発者とクローズドソース開発者の間の議論は長い歴史があり、異なる開発哲学を反映しています。どちらにも長所と短所があり、実際にはバランスを取ることがしばしば必要となります。

Red Hatは、オープンソースAIの核となる優位性は、技術革新とコミュニティの連携を促進する役割にあると考えています。オープンソースモデルは、従来のクローズドソースソフトウェアの限界を打ち破り、世界中の開発者、研究者、企業がAI技術の開発と改良に参加できるようにします。このオープンな環境は、AI技術の開発を加速させるだけでなく、新しいアイデアやソリューションの迅速な反復を促進します。Cao Hengkang氏が指摘したように、オープンソースAIはコミュニティ全体が問題の発見と解決に参加することで、セキュリティ問題に迅速に対応できます。この集合知は、クローズドソースモデルとは比べものにならないものです。

さらに、Red Hatは「マルチクラウド」環境におけるAIの導入成功を確信しています。曹衡康氏は、AIの導入は単一のクラウドプラットフォームに限定されるべきではなく、パブリッククラウド、プライベートクラウド、エッジコンピューティングデバイスを網羅し、多次元コンピューティングネットワークを形成する必要があると強調しました。このハイブリッドクラウド戦略により、企業はより大きな自律性と選択肢を獲得し、ビジネスニーズ、費用対効果、セキュリティ基準に基づいてAIソリューションをカスタマイズできるようになります。

ハイブリッドクラウドアーキテクチャでは、AIアプリケーションをデータソースの近くに展開できるため、データ転送のレイテンシとコストを削減しながら、処理速度と効率を向上させることができます。同時に、企業はデータのストレージとアクセスをより適切に制御できるようになり、データのプライバシーとセキュリティ要件を満たすことができます。ハイブリッドクラウドはAIアプリケーションのスケーラビリティもサポートします。ビジネスニーズの拡大に合わせて、企業はインフラストラクチャのボトルネックを心配することなく、クラウド内のAIアプリケーションのコンピューティングリソースを容易に拡張できます。この柔軟なスケーリング機能により、AIアプリケーションはさまざまなワークロードに柔軟に対応し、高いパフォーマンスと安定性を維持できます。

曹恒康氏は、AIは単なるモデルではなく、インフラストラクチャ、アプリケーション層、そしてモデルを含む包括的なシステムであると強調しました。そのため、Red HatのAIソリューションは、企業のあらゆるレベルのAIニーズをサポートする、包括的でオープンソースのハイブリッド環境を提供することを目指しています。

AIアプリケーションが根本的な問題を明らかにする

「AIの実装について話し合う際、多くの企業からまず聞かれるのは、『Red HatはGPUカードの購入を支援してくれますか？』ということです」と、Red Hat Greater Chinaのソリューションアーキテクチャ担当シニアディレクター、王慧慧氏は、AIインフラを構築する際、多くの企業がGPUカードの入手に困難に直面していると笑顔で語った。

企業はモデルのトレーニングにGPUカードを必要としており、このハードウェアの不足はAIプロジェクトの開発に深刻な支障をきたす可能性があります。王慧慧氏は、Red Hatは企業のGPUカード購入を支援することはできないものの、クラウドサービスを通じて自社のインテリジェントコンピューティングセンターのコンピューティングパワーを「プール」することで、共有コンピューティングリソースを提供していると説明しました。パブリッククラウドまたはハイブリッドクラウドの形で、企業はこれらのリソースをオンデマンドで利用できるため、AIインフラ構築の障壁を克服し、企業が自社でコストのかかる小規模コンピューティングセンターを構築する必要性を回避できます。

もちろん、AIの実装はGPUを購入したりモデルを選択したりするだけの単純な作業よりもはるかに複雑で、多くの課題が潜んでいます。企業はAIの適用シナリオを評価し、AIの専門知識を活用して特定のシナリオに適したモデルを選択し、実装中の重要な課題に対処する必要があります。AI分野への参入障壁の高さと人材不足は、事態をさらに複雑にしています。Red Hatは、企業がAIイノベーションを導入する際に直面する6つの主要な課題をまとめています。

1. セキュリティとコンプライアンス: 企業は、AI アプリケーションを使用する際にデータ漏洩やデータ プライバシー侵害のリスクに対処するとともに、データ主権の侵害を回避するために業界や政府の高い規制要件を満たす必要があります。
2. コスト: AI 実装のコスト、特に GPU ハードウェアの購入コストの高さと難しさにより、AI を実装する企業の経済的負担が増加します。
3. 複雑さ：AIモデルのトレーニングとチューニングのプロセスは複雑で、結果として収益性が低く、サイクルが長く、時間コストが高くなります。さらに、利用可能なツールやフレームワークの多様性により、アーキテクチャが複雑になり、ビジネス目標の達成が困難になっています。
4. 投資収益率 (ROI): AI プロジェクトからの収益は期待どおりにならない可能性があり、回収期間が長い、時間コストが高いなどの問題があります。
5. コラボレーション: 企業が AI モデルを使用してアプリケーションを強化する場合、データ サイエンスと AI の人材の不足、知識とスキルの不足による学習曲線の急峻さなど、コラボレーション効率の低さという問題に直面する可能性があります。
6. 人材: データ サイエンティストの採用は難しく、企業内でのデータ トレーニングやモデル チューニングの連携は非効率的であり、組織は AI テクノロジーの更新における技術トレンドに遅れをとる可能性があります。

エンタープライズAIアプリケーションを構築するための3つのステップ

企業が AI アプリケーションをより適切に構築および導入できるようにするために、Red Hat は 3 段階の戦略を提案し、企業に明確で効率的なソリューションを提供しています。

まず、プロジェクトの初期段階では、Red HatのInstructLabツールを使用して、デスクトップ環境の小規模なデータセットで予備モデルを学習しました。このステップは、リソース消費を抑えながら、AIモデルのコンセプトと機能を迅速に検証することを目的としていました。InstructLabの使いやすさと柔軟性により、AIモデルの初期開発はより便利で効率的になりました。

モデルが初期テストに合格すると、企業は第2段階である本番環境レベルのモデルトレーニングへと進みます。Wang Huihui氏は、Red HatのRHEL AIプラットフォームは、安定した安全な環境を提供し、合成データ生成技術を用いたデータセットの拡張をサポートし、「教師と生徒」によるモデルトレーニング手法を用いてモデルのパフォーマンスを向上させると説明しました。この手法では、ベースモデル（教師）が新しいモデル（生徒）を指導することで、モデルの迅速な反復と最適化が可能になります。RHEL AIは、モデルチューニングに必要なツールとプラットフォームも提供し、企業がデータ、ツール、モデルの不足に対処するのに役立ちます。

最後に、モデルが本番環境でトレーニングされ、その有効性が検証された後、企業はより広範なアプリケーションとより高いパフォーマンスを実現するために、大規模な分散クラスターにモデルをデプロイする必要があります。この段階では、Red HatのOpenShift AIプラットフォームが重要な役割を果たします。強力なAIプラットフォームレベルの製品であるOpenShift AIは、モデルの作成、チューニング、アライメント、サービス監視などのMLOpsプラクティスをサポートするだけでなく、ハイブリッドクラウド環境におけるAIアプリケーションの効率的なデプロイも可能にします。このプラットフォームは、NVIDIA、AMD、Intelなど、さまざまな異機種GPUリソ​​ースを管理およびスケジュールすることで、効率的なモデル運用を実現します。さらに、OpenShift AIは完全なDevOpsプラットフォーム機能を提供し、AIアプリケーションの開発、テスト、デプロイ、運用をサポートします。

Red Hatの3段階戦略は、企業にAIアプリケーションの構築と導入のための包括的なプロセスを提供し、InstructLab、RHEL AI、OpenShift AIといった製品を通じて、堅牢な技術サポートとプラットフォームサービスを提供します。この戦略は、AIアプリケーションの開発と導入を簡素化するだけでなく、企業がAI導入における技術的およびリソース上の課題を克服し、デジタルトランスフォーメーションを加速するのに役立ちます。

オープンソースを活用してオープンソースに還元するエコシステムの共同構築

オープンソースコミュニティは、AI技術革新の重要な原動力として長年認識されてきました。Red Hatはこれを深く理解しており、OpenShift AIやInstructLabといった最先端のオープンソースツールを次々とリリースしています。企業がこのエコシステムに参加し、貢献することを選択することは、オープンソースコミュニティに貴重なリソースと活力を注入するだけでなく、AI分野への理解を深め、自社の競争力を高めることにもつながります。オープンソースへの貢献を通じて、企業は地理的な境界を越え、世界中の開発者と協力して課題を解決し、AI技術の限界を継続的に拡大することができます。

継続的なイノベーションと最適化は、オープンソース・エコシステムの中核的な原動力であり続けています。ますます多くの企業と開発者がこのエコシステムに加わるにつれて、AIテクノロジーは進化と向上を続けています。Red Hatのオープンソース・ツールとプラットフォームは、この継続的なイノベーションの強固な基盤となり、企業が技術トレンドに対応し、業界のリーダーシップを維持し、ビジネス目標と技術革新の調和のとれた発展を実現できるよう支援します。Red Hatは、オープンソース・エコシステムを共同で構築することで、世界中の開発者や企業と協力し、AIテクノロジーの未来を形作っています。