OracleがOCIのAIを拡張 モデル選択と権限管理を強化
この記事の要点
OracleはOCI Enterprise AIを拡張し、専用基盤なしで使えるモデルの種類を増やした。既存のID・権限の枠組みでAIへのアクセスを管理でき、大型モデルを複数のH100で分散配信できる。専用インフラを抱えずにモデルを試し、費用と性能を業務ごとに調整しやすくなる。
結論
Oracleは、企業向けのAI基盤であるOCI Enterprise AIを拡張した。専用のサーバーを常に確保せず使ったぶんだけ呼び出す「オンデマンド推論」で使えるモデルの種類を増やし、OCIのID・アクセス管理の枠組みでAIへのアクセスを管理できるようにした。さらに、取り込んだ大型モデルを複数のH100で分散配信できる。専用インフラを抱え込まずにモデルを試せるため、業務ごとに費用と性能を調整しやすくなる。どのモデルにいくら払うかを見直したい企業にとって、選択肢と管理のしやすさが両方広がる。
何が拡張されたのか
Oracleは、OCI Enterprise AIの新機能を公開した。まず、オンデマンド推論で使えるモデルの品ぞろえを増やした。専用基盤を用意しなくても複数のモデルを呼び出せるため、新しいモデルを評価し、費用と性能を最適化し、業務の変化に合わせて処理量を増減できる。次に、OCIで動くアプリの接続先がOCIのID・アクセス管理の認証に対応した。すでにOCI全体で使っている同じID・ポリシーの枠組みで、AIへのアクセスを管理できる。認証を一本化することで、統制が効きやすくなる。
三つ目に、取り込んだモデルを複数のH100で分散して配信できるようになった。1枚のGPUに収まらない大型モデルを、複数のGPUノードにまたがって動かせる。モデルを一つに固定せず、用途で使い分ける発想はコスト管理と相性がよい。用途ごとにモデルを振り分ける動きはNVIDIAがモデル振り分け「NeMo Switchyard」公開 費用最大74%減でも取り上げた。モデルの選び方の基準は生成AIモデルの選び方 ビジネス用途別の基準にまとめている。対応モデルや仕様は変わりうるため、最新は公式で確認してほしい。
オンデマンド推論とアクセス管理のしくみ
オンデマンド推論は、電気の従量課金に近い。使った量だけ課金され、使わないときは費用がかからない。専用サーバーを常時確保する方式は、安定する代わりに待機コストが発生する。試作や比較の段階では、オンデマンドのほうが身軽だ。アクセス管理をIDの枠組みに寄せると、誰がどのAIをどこまで使えるかを、既存の権限設計の延長で決められる。個別に例外を積み上げるより、統制が破綻しにくい。法人向けのAI基盤の選び方は法人向け生成AIプラン比較 選び方と注意点、ツールの安全評価は生成AIツールのセキュリティ評価の見方と比較基準が参考になる。
現場の実務にどう効くか
情シスやAI推進の担当者は、まず「専用基盤に固定している処理」と「試作・比較の段階の処理」を分ける。後者はオンデマンドに寄せると、待機コストを削れる。次に、AIへのアクセス権限を既存のIDの枠組みに統合できないかを検討する。部署ごとにばらばらの設定を積み上げると、退職者の権限が残るなどの穴ができやすい。認証を一本化すれば、棚卸しの手間も減る。大型モデルを自前で動かす計画があるなら、複数GPUでの分散配信が要件に合うかを確かめておきたい。
まとめ
Oracleは、OCI Enterprise AIでモデルの選択肢と権限管理、大型モデルの分散配信を強化した。専用基盤を抱えずにモデルを試せ、既存のIDの枠組みでアクセスを管理できる。現場は、試作段階の処理をオンデマンドに寄せ、AIの権限を既存の統制に統合する余地を探りたい。
出典
よくある質問
オンデマンド推論とは何ですか。
専用のサーバーを常に確保せず、使ったぶんだけAIモデルを呼び出せる方式です。OracleはOCI Enterprise AIで、この方式で使えるモデルの種類を増やしました。専用基盤を抱えずに複数のモデルを比べられるため、業務に合うモデルを試し、費用と性能のバランスを調整しやすくなります。最新の対応モデルは公式で確認してください。
権限管理は何が変わりましたか。
OCIで動くアプリの接続先が、OCIのID・アクセス管理の認証に対応しました。すでにOCI全体で使っている同じ枠組みで、誰がどのAIを使えるかを管理できます。加えて、取り込んだ大型モデルを複数のH100で分散して配信できるようになり、大きなモデルの運用がしやすくなりました。
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