- クラウドファースト戦略は10年以上にわたり支配的でしたが、AIの爆発的普及により、企業はクラウドとオンプレミスの役割を再評価せざるを得なくなっています。
- デロイトの分析によると、クラウドファースト向けに構築されたインフラは、モデル、エージェント、推論量が急増している「AI経済」にはもはや適合しません。
- クラウドコストの高騰が最大の問題です。AIトークンのコストは2年間で280分の1に低下しましたが、多くの企業は依然として月額数千万ドルに達するクラウド請求書を支払っています。
- デロイトは、クラウドコストが同等のオンプレミスシステムの総コストの60〜70％を超えると、設備投資（CAPEX）が運用コスト（OPEX）よりも魅力的になる「転換点」を指摘しています。
- レイテンシ（遅延）は深刻な障壁です。10ミリ秒未満の応答を必要とするAIアプリケーションは、すべてをクラウドで処理することを許容できません。
- 耐久性と中断に対する耐性により、クラウド接続が失われたときに停止できない重要なAIタスクでは、オンプレミスが高く評価されています。
- データ主権の問題により、多くの企業がインフラを「本国回帰（レパトリエーション）」させ、法的な管轄区域外のプロバイダーへの完全な依存を避けるようになっています。
- デロイトは3層モデルを提案しています。柔軟性のためのクラウド、コストと安定したパフォーマンスのためのオンプレミス、リアルタイムの意思決定のためのエッジです。
- システムアーキテクトは、ハイブリッドにすることで、テストにクラウドを活用しつつ、機密データや低レイテンシのワークロードを現場に保持できると考えています。
📌 AIは、かつてデフォルトと見なされていたクラウドファーストの考え方を逆転させています。コストの高騰、低レイテンシの要件、データ主権、システムの耐久性により、ハイブリッドモデルがバランスの取れたソリューションとして浮上しています。クラウドは依然としてテストや拡張に重要ですが、大規模な本番AIにはオンプレミスとエッジが再び中心になりつつあります。企業が投資収益率を最適化したいのであれば、AIは単一の選択肢に依存するのではなく、柔軟なインフラ設計を強いています。
