Akamai は、AI 時代に向けて構築された堅牢でグローバルに分散されたクラウドを提供しています。GPU を搭載したコンピューティングをユーザーやデータにより近い場所で提供するため、成長を加速し、競争力を強化し、コストを抑えることができます。
推論は AI の未来の姿です
AI はトレーニングを通じて思考を学びますが、それを実際に役立たせるのは推論です。推論はモデルを、判断し、応答し、動作するリアルタイムアプリケーションに変換します。推論の提供する体験によって、AI の価値を実感することができます。
Akamai Inference Cloud の AI アプリはユーザーの近くで稼働し、迅速な応答と制約のないスケーリングを実現します。
推論のない AI は、可能性を持つ存在でしかない
Akamai Inference Cloud を選ぶ理由
仕組み
エッジでのトラフィック管理とエージェントライフサイクルの制御を活用し、基盤、モデル、データ、および実行といった統合された AI クラウドスタックを構築します。特化型 GPU と Akamai のエッジネットワークは、Akamai の適応型セキュリティと可観測性によってサポートされる低レイテンシーの推論を提供し、世界規模でパフォーマンス、保護、効率性を実現します。
特長
- 特化型 GPU
- トラフィック管理
- サーバーレス機能
- 適応型 AI セキュリティ
- エージェントとアプリケーションの構築と管理
- 分散データ
- 統一された可観測性
- データパイプライン
- オブジェクトストレージ
ユースケース
価値を生み出す AI をどんな場所でも実行できます。あらゆるユースケースで、より高速な応答、よりスマートな自動化、より効果的なリアルタイムの体験を実現します。
リソース
よくある質問（FAQ）
Akamai Inference Cloud は、AI に投資している組織が競争力を獲得し、運用変革を推進し、将来に備えられるように構築されています。世界中でリアルタイムのパフォーマンスを支援するためのインフラを必要とする、大規模な AI ベースのアプリケーションを構築および展開するチームのために設計したソリューションです。以下は、当社が支援している方々の一例です。
- MLOps：機械学習のライフサイクル全体を自動化し、モデルの継続的な再トレーニング、展開、および本番環境におけるパフォーマンス監視を担当するエンジニア
- AI エンジニア：エンドツーエンドのエージェンティックアプリケーションを構築し（事前にトレーニングされたモデルを使用することが多い）、データサイエンスの研究と本番環境用ソフトウェアのギャップを埋めるための橋渡しを担うソフトウェアエンジニア
- エージェンティック・システム・アーキテクト：複雑な自律型のエージェンティックシステムを設計、構築、管理する、従来よりも高度な業務まで対応するシステムアーキテクト。独立して推論し、計画し、行動し、適応し、高度なビジネス目標の達成に貢献するシステムを手掛けている
推論は、遠隔地にあるデータセンターではなく、ユーザーの近くで実行されます。Akamai のエッジネットワークはグローバルに分散されているため、トラフィックを最適な GPU リージョンにルーティングし、レイテンシーを低減し、AI 主導の体験に迅速で一貫性のある応答を提供できます。
Akamai Inference Cloud は、Akamai の超分散型のエッジロケーションを使用してデータと処理を分散させながら、リクエストを最適なモデルにルーティングし、AI ファクトリーをエッジに配置します。データと推論をよりユーザーに近い場所に配置することで、顧客のスマートエージェントがユーザーに即座に適応し、トランザクションをリアルタイムで最適化できます。
Akamai は、ネットワークレベルの防御、適応型の脅威防御、API セキュリティをエッジで提供し、データやモデルの周辺では設定可能なセキュリティとアクセス制御も可能にします。
Akamai の事前に構築された Kubernetes 開発者プラットフォームを使用して、エージェンティック AI アプリケーションを展開し、監視することができます。MLOps エンジニアは、vLLM、KServe、NVIDIA Dynamo、NVIDIA NeMo、および NVIDIA NIM など、統合された設定済みの Kubernetes ソフトウェアを活用できます。
このプラットフォームは、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU を搭載した NVIDIA RTX PRO Server と NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアを組み合わせたもので、Akamai の分散型クラウドコンピューティングのインフラと世界中のエッジネットワークを活用し、世界中に 4,400 以上の拠点を有しています。
ユースケースについては、当社のチームにご相談ください。お客様のワークロードに適切な GPU および展開の設定を選ぶお手伝いをいたします。その後、推論の実行をすぐに始められるようにセットアップのガイダンスを提供します。
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AI は研究段階から本番環境に移行しつつあり、より高速かつスマートで安全な体験を提供することが求められています。推論の最適化からモデルのスケーリング、レイテンシーの削減まで、Akamai は、エッジで AI を十分に活用できるようにご支援します。
- AI 推論をユーザーの近くに展開し、スケーリングする方法をご覧ください。
- エッジネイティブのインフラがパフォーマンスを向上させる仕組みについてご説明します。
- エンタープライズグレードのセキュリティを維持しながらコストを削減する方法をご確認ください。
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