チームは現(xiàn)在、単一のAI駆動(dòng)型ワークフローを?qū)g裝するために、ストレージシステム、ストリーミングパイプライン、推論ランタイム、ベクトルデータベース、オーケストレーションレイヤーの複數(shù)のコンポーネントの同期を擔(dān)當(dāng)しています。この複雑さは、展開とコストのエスカレートを妨げています。

膨大なデータは、その答えがあると主張しています。新しく発表された統(tǒng)一された「AIオペレーティングシステム」は、ストレージ、データ管理、およびエージェントオーケストレーションを1つのプラットフォームに統(tǒng)合します。このアイデアは魅力的ですが、市場(chǎng)では、オープンで構(gòu)成可能なシステムにますます傾向があり、広大な統(tǒng)合されたモデルは重大な懸念を引き起こします。

Vastの統(tǒng)一されたAIアプローチ

主に高性能ストレージソリューションで有名な広大で有名であり、技術(shù)のはしごを大膽に飛び越えています。同社のAIオペレーティングシステムは、ストレージ、リアルタイムデータ処理、ベクトル対応データベース、および単數(shù)形の統(tǒng)合プラットフォーム內(nèi)のネイティブエージェントオーケストレーションエンジンを統(tǒng)合します。

命題は明確なものです。AIインフラストラクチャを統(tǒng)合して、クラウド、エッジ、およびオンプレミスの設(shè)定を介して機(jī)能することができる?yún)g一のコントロールプレーンに統(tǒng)合します。この方法は、展開プロセスを簡(jiǎn)素化し、統(tǒng)合の問題を削除し、AIアクティビティの遅延を削減することを目的としています。

このプラットフォームには、AIエージェントを展開するためのランタイム、エージェントパイプラインを作成するための低コードインターフェイス、およびデータの位置とGPUの可用性に基づいてコンピューティングタスクを管理するフェデレーションデータレイヤーが含まれます。 AIインフラストラクチャの斷片化に取り組んでいる企業(yè)の場(chǎng)合、これにより、展開までの時(shí)間と運(yùn)用費(fèi)用が大幅に削減される可能性があります。

開放性の挑戦

AIインフラストラクチャセクターは、開放性と相互運(yùn)用性によって徐々に形作られています。ほとんどの企業(yè)チームは、適応可能なフレームワークを構(gòu)築しています。モジュラーツールでは、特定のニーズと既存のインフラ投資に応じて、レトリーバー、ベクトルデータベース、埋め込みモデル、エージェントフレームワークなどのコンポーネントの組み合わせが可能になります。この戦略は、迅速に変化するエンタープライズAI設(shè)定で理にかなっています。

広大なアプローチを採(cǎi)用し、企業(yè)が単一のプロバイダーの下でこれらの側(cè)面を集中化すると仮定します。この前提にはリスクがあります。均一ではなく柔軟性が、最近のAIツールシーンをマークしました。 vastはS3、Kafka、SQLなどの標(biāo)準(zhǔn)的なデータ形式をサポートしていますが、特にエージェントのオーケストレーションに関するより深い統(tǒng)合ポイントは獨(dú)自のままです。

NVIDIA依存関係の問題

Vastの戦略は、Nvidiaの生態(tài)系に密接に関連しているようです。その発表で、同社は、CoreWeaveや主要なハイパースケーラーなど、GPUリッチ設(shè)定でのインフラストラクチャの展開を強(qiáng)調(diào)しました。 VLLM（Nvidiaハードウェア向けに最適化された高性能推論エンジン）のバッキングとGPudirectスタイルの最適化に焦點(diǎn)を當(dāng)てていることは、Nvidiaのアーキテクチャにかなりの依存を示唆しています。

これは本質(zhì)的に否定的ではありません。結(jié)局のところ、NVIDIAはエンタープライズAIインフラストラクチャを支配しています。ただし、AMD Instinct、Intel Gaudi、AWS Trainiumなどの代替加速器を探索する企業(yè)に対するVastの魅力を制限する可能性があります。また、Nvidiaの製品との重複の可能性を?qū)毪筏蓼埂?/p>

NvidiaがエンタープライズAI、NIMS、およびDynamoを発売すると、Chipmakerは本質(zhì)的に獨(dú)自のAIオペレーティングシステムを提供しており、幅広いパートナーネットワークが同等の機(jī)能を提供できるようにします。一部のユーザーは、Nvidiaのソフトウェアスイートとトップ層インフラストラクチャツールとペアリングすることを好む場(chǎng)合があります。

現(xiàn)在、vastはNvidiaのAIアプローチと整合しているように見えますが、これは必ずしもそうではないかもしれません。 Nvidiaエコシステムとの関係について質(zhì)問したとき、匿名のスポークスマンを介して広大なスポークスマンを介して次のように答えました。

競(jìng)爭(zhēng)力のある風(fēng)景

広大は、AIインフラストラクチャに包括的に取り組むことにより、従來(lái)のライバルを上回るよう努めています。しかし、これはまた、より強(qiáng)力なアプリケーション層のエコシステムとよりターゲットを絞ったストレージ戦略を持っているベンダーとの直接的な競(jìng)爭(zhēng)にも課されます。広大なモジュール式の方法と競(jìng)合するため、広大な導(dǎo)入されたものに対する直接的なライバルを見つけることは挑戦的です。

エンタープライズAIインフラストラクチャのドライブの多くは、一流の機(jī)能をNVIDIAが「AI工場(chǎng)」と呼ぶものに組み合わせることに起因しています。主要なOEMはNvidiaのリードを追っており、Dell Technologiesは最近AI Factory 2.0を発表しました。これにより、企業(yè)はターゲットワークロードに最適なデータ管理ツールを使用する機(jī)能を保持しながら、検証済みのハードウェアインフラストラクチャを展開できます。

AI工場(chǎng)に建設(shè)されるWekaのような最先端のインフラ企業(yè)には、最近発売された拡張メモリグリッドなど、高度なAIに焦點(diǎn)を當(dāng)てた機(jī)能が組み込まれています。この機(jī)能は、GPUのキー価値キャッシュの拡張としてデータインフラストラクチャを利用することにより、LLMのGPUごとのコンテキストウィンドウのシームレスな拡張機(jī)能を提供します。

もう1つの極端に、IBMのような企業(yè)は、最近のIBM Think Client Conferenceで発表されたWatsonx Orchestrate Toolのようなツールを使用して、エンタープライズセーフエージェントAIの限界を推進(jìn)しています。

IBMのアプローチは、オープンで、バッキングNVIDIAとよりオープンなLlamaStackフレームワークを開いているエージェントフレームワークをサポートし、ほぼすべてのエンタープライズAI環(huán)境にスムーズに統(tǒng)合しています。

この迅速に進(jìn)化する分野には、他にも多くのインスタンスがあります。

アナリストの視點(diǎn)

新しいAI OSを「思考マシンのOS」として広大な配置することは、間違いなく野心的です。このプラットフォームは、本物の市場(chǎng)需要に取り組んでいます。ベンダーの複雑さの低下と、AIインフラストラクチャの統(tǒng)合ハードルの削除です。広大なGPUクラウドプロバイダーが初期の成功を収めたように、厳格な制御需要を備えた広大なGPUスケールで運(yùn)営されているエンティティの場(chǎng)合、このアプローチは有益であることが証明されます。

VastのAIオペレーティングシステムは、AIインフラストラクチャが基本的な建築の変化を必要とするという増加する認(rèn)識(shí)を反映しています。同社は、その基礎(chǔ)をゼロから構(gòu)築しようと信頼できる試みを行っています。エンタープライズスケールでのAIデータパイプラインに対する統(tǒng)一された制御を求めている組織の場(chǎng)合、それは説得力のあるオプションを表している可能性があります。

ただし、より広い市場(chǎng)、特にオープンなフレームワーク、マルチベンダーの適応性、またはモジュラーイノベーションを重視する市場(chǎng)では、広大な戦略は過(guò)度に制限されるように思えるかもしれません。このプラットフォームでは、外部エージェントフレームワーク、MCPなどの新たな標(biāo)準(zhǔn)、および企業(yè)が現(xiàn)在のオーケストレーション投資を維持できる統(tǒng)合経路を組み込むために、Swift開発が必要になります。広大な主張は、それが市場(chǎng)に続くと主張しています。

Architecturalの一貫性を維持しながら広大なエコシステムを開くことができれば、エンタープライズAIインフラストラクチャの新しいカテゴリを開拓する可能性があります。しかし、成功は確実ではありません?，F(xiàn)在の市場(chǎng)動(dòng)向は、統(tǒng)合よりも柔軟性を支持していますが、この傾向は時(shí)間とともに変化する可能性があります。

企業(yè)はVastの新しいソリューションを採(cǎi)用することに慎重かもしれませんが、同社は堅(jiān)牢な長(zhǎng)期的な賭けをしています。今日の多くの顧客は、AI OSで提供されている広大なもので価値を発見します。これは、時(shí)間の経過(guò)とともに拡大するリストです。

ほとんどすべての技術(shù)的変化は統(tǒng)合につながり、AIは同じルートに従うと予想されます。 Vastは早めに入り、ファーストモーバーの優(yōu)位性を主張しました。それは野心的な會(huì)社にとっては強(qiáng)い動(dòng)きであり、観察する価値のある展開する価値があります。

開示：Steve McDowellは業(yè)界アナリストであり、NAND Researchは業(yè)界アナリスト企業(yè)であり、膨大なデータ、Dell Technologies、IBM、Wekaなど、多くのテクノロジー企業(yè)と研究、分析、アドバイザリーサービスに従事する、または関與しています。 McDowell氏は、言及された會(huì)社と株式の職位を保持していません。

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