自社だけで取り組むべきか、もしくは確実なアプローチで進めるべきか? AIプロジェクトを軌道に乗せる方法

自社だけで取り組むべきか、もしくは確実なアプローチで進めるべきか? AIプロジェクトを軌道に乗せる方法

構築および使用者 Hewlett Packard Enterprise

自社だけで取り組むべきか、もしくは確実なアプローチで進めるべきか?

多くの企業が生成AIの導入を急速に進めていますが、ほとんどの場合、初期の概念実証段階からの進展に苦戦しています。高コスト、複雑さ、そして社内の専門知識不足によって生成AIの展開が停滞し、価値創出には至らないという状況になっています。パブリッククラウドの運用開始は迅速でも、規模の拡大に伴ってコストと制約が増大し、特にデータセキュリティ、パフォーマンスの制御が重要となる場合、この課題が顕著になります。

NVIDIA社と共同開発されたHPE Private Cloud AIの導入によって、本番環境レベルのAI展開をより迅速かつ確実に実現できます。このターンキー ソリューションは、検証済みインフラストラクチャ、統合型ソフトウェア、そして展開を簡素化して開発を加速する充実したツール エコシステムを組み合わせた構成となっています。AIワークロードの迅速な立ち上げ、確実な拡張、リスクの低減とともに、プロプライエタリ データの徹底管理の維持が可能になります。TCOの大幅低減を実現し、推論からRAG、さらにファインチューニングまでの幅広いユースケースに対応するHPEとの連携で、DIYアプローチに伴う障壁を取り除き、組織におけるAI活用の野心を測定可能な実際の成果へと変換できます。

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