2025 年のレビュー:AI、クラウド、エッジ コンピューティングを形作る RTInsights 記事トップ 5

2025 年のテクノロジー環境全体に、共通点が現れました。それは、AI が事業運営の基盤となるにつれて、企業はデータをどこでどのように処理、管理、適用するかを急速に再考しているということです。

高度な AI ワークロード専用のネオクラウドの台頭、インダストリー 4.0 の進化する約束と落とし穴、AI エージェントの時代における構造化データの新たな重要性、エッジ コンピューティングの戦略的優位性、または AI 駆動型アプリケーションにおける PostgreSQL の魅力の増大など、2025 年の RTInsights の記事トップ 5 は、総じて大きな変化を浮き彫りにしています。組織は、モノリシック アーキテクチャや実験的パイロットから、統合され、スケーラブルで、インテリジェンス対応のエコシステムへと移行しつつあります。

これらの記事を総合すると、デジタル変革の未来は新しいテクノロジーと、分散環境全体で効率的かつ責任を持ってデータを運用できる能力にあることがわかります。

前置きとして、今年の RTInsights 記事のトップ 5 を紹介します。

ネオクラウドとは何ですか? なぜ AI にネオクラウドが必要なのでしょうか?

この記事では、汎用 IT ではなく AI ワークロード専用に構築された新世代のクラウド プロバイダーであるネオクラウドの概念について説明します。 Neoclouds は、機械学習および大規模モデルのトレーニングまたは推論に最適化された高性能 GPU ベースのコンピューティングを提供することに重点を置いています。従来のハイパースケーラー (AWS、Azure、GCP など) とは異なり、ネオクラウド オペレーターは、GPU の迅速な可用性、柔軟な価格設定、ベアメタルまたは専用アクセスを重視しています。これらの目的と目標は、ハイエンド GPU によく伴う供給のボトルネック、高額なコスト、予測不可能なリードタイムを回避するのに役立ちます。

記事では、2025年にAIが業界全体にさらに普及するにつれ、インフラプロバイダーは進化する必要があり、ネオクラウドがそのニーズを満たすと主張している。これにより、新興企業、研究者、企業は、大規模な先行投資や調達の長期遅延を伴うことなく、AI グレードのコンピューティング能力にアクセスできるようになります。 Neoclouds は、AI/ML 開発の参入障壁を下げ、持続的なワークロードのスケーラビリティをサポートすることにも役立ち、高度な AI 機能へのアクセスが民主化される可能性があります。

なぜインダストリー 4.0 は不十分なのでしょうか?産業変革におけるギャップに対処する

この作品は、インダストリー 4.0 (つまり、IoT、AI、クラウド、リアルタイム分析を活用したスマートな相互接続された工場) の野心的なビジョンがどのように期待に応えられないことが多かったのかを反映しています。その約束には予知保全、サプライチェーンの最適化、品質の向上、俊敏性の向上が含まれていましたが、多くの企業は行き詰まりを感じています。彼らのプロジェクトは、業務全体に拡張するのではなく、孤立したパイロットとして留まることがよくあります。一般的な課題には、断片化された実装、実用的な洞察が得られないデータの過負荷、高コスト、レガシー システムの非互換性、ROI を正当化する難しさなどが含まれます。

さらに、記事では組織的および文化的な障壁がさらに深いことにも言及しています。これらには、サイバーセキュリティの懸念、デジタルスキルの欠如した労働力、標準化の欠如、独自のソリューションによるベンダーロックインなどが含まれます。この記事は、インダストリー 4.0 の可能性を実現するには、新しいテクノロジーをポイント ソリューションとして扱うのではなく、統合データ プラットフォーム、最新の分析 (AI を含む)、エッジ コンピューティング、堅牢なセキュリティ、人材とプロセスへの投資を組み合わせた統合戦略が必要であると結論付けています。

PostgreSQL が AI プロジェクトに最適な 7 つの理由

ここで著者は、AI および機械学習プロジェクトのバックボーン データベースとして PostgreSQL (Postgres) を使用することを強く主張します。この記事では、Postgres は柔軟性、拡張性、成熟度を兼ね備えていると主張しています。これにより、狭いデータベースや独自の「AI 専用」データベースの欠点がなくなり、2025 年の AI ワークロードの強固な基盤となります。

主な利点としては、次のものが挙げられます。 ベクトル検索のサポートが組み込まれているか、（pgvector などの拡張機能を介して）簡単に追加できます。これは、類似性ベースの検索または埋め込みベースの AI にとって重要です。効率的なクエリのための豊富なインデックス作成オプション (B ツリー、ハッシュ、GiST など)。 JSON/JSONB および半構造化データ用の NoSQL スタイルのストレージのネイティブ サポート。パフォーマンスのための並列クエリ実行。レプリケーション、シャーディング、分散アーキテクチャによる強力なスケーラビリティ。

Postgres は、データのセキュリティとコンプライアンスを強化するために、堅牢なアクセス制御、暗号化、監査も提供します。最後に、Postgres は、活発なコミュニティと広範なエコシステムを備えた成熟したオープンソース システムとして、柔軟性と長期的な保守性を実現します。

全体として、この記事では、AI タスクに個別の専用データベースを使用することで生じる可能性のある複雑さと断片化を回避しながら、従来の構造化データのニーズと最新の AI ワークフローの両方をサポートできる、実用的でコスト効率が高く多用途の選択肢として Postgres を紹介しています。

エッジ コンピューティングが 2030 年までにデータ処理を支配する

この記事では、2030 年代初頭までにエッジ コンピューティングがデータ処理の主要な拠点として従来の集中型データセンターをどのように追い越す可能性があるかを考察します。引用された予測によると、その頃までに世界のデータの約 74% が従来のデータセンターの外で処理されることになります。これは主に、低レイテンシー、AI 搭載、地理的にローカライズされたアプリケーションに対する需要の高まりによって推進されます。

エッジ コンピューティングの台頭は、AI、特に速度、応答性、帯域幅効率の点でローカライズされた処理を好む生成型 AI の普及と密接に関係しています。この記事では、エッジ コンピューティングへの総支出が急速に増加すると予想されており、通信事業者、ハイパースケーラー、企業にとって同様に新たな機会が生まれると指摘しています。特に通信事業者は、（オープンな無線アクセス ネットワーク アーキテクチャなどを通じて）エッジ ソリューションを自社のネットワークに組み込むことで恩恵を受ける立場にあることが強調されています。

その結果、エッジ コンピューティングは、データの処理方法における戦略的変化として組み立てられています。つまり、コンピューティング能力の分散化、レイテンシの短縮、リアルタイムの意思決定の実現、AI、IoT、リアルタイム分析アプリケーションの新しいビジネス モデルの開拓です。

AI エージェントの活躍により、構造化データが再び流行しています

この記事で著者らは、2025 年に企業内で構造化データが復活するのは、AI エージェントの普及の拡大と、信頼性があり、よく整理された入力に対する AI エージェントのニーズに関係していると主張しています。 AI エージェントがビジネス ワークフローにさらに組み込まれるようになるにつれて、クエリ、分析、統合、検証が容易な構造化データは、より多くの前処理が必要になったり、一貫性が低くなったり、コンプライアンスや信頼性の管理が困難になる可能性がある非構造化形式に比べて利点があります。

この記事では、構造化データによりガバナンス、一貫性、トレーサビリティが向上し、ビジネス システムとの統合が可能になることが示唆されています。これらはすべて、AI エージェントが自律的に行​​動したり意思決定を行ったりする場合に重要です。企業が AI 主導の自動化、分析、意思決定支援にますます傾斜するにつれて、構造化データが基盤となり、モデルの入力、下流の処理、監査、コンプライアンスに明確さと構造を提供します。

実際、構造化データは、大規模な非構造化データ (テキスト、画像など) の台頭によって脇に追いやられるのではなく、重要性を取り戻しつつあります。これは、速度、信頼性、トレーサビリティ、既存のデータ エコシステムとの容易な統合など、非構造化データでは通常不可能な方法で AI エージェントをサポートするためです。

2025 年に関する最後の言葉

各記事は、現代の企業のデジタルへの取り組みのさまざまな側面にアプローチしていますが、AI が業界全体のインフラストラクチャ、プロセス、優先順位を再構築しているという共通の洞察に収束しています。

ネオクラウドとエッジ コンピューティングの台頭は、生成 AI とリアルタイム分析のパフォーマンス要求を満たすためのコンピューティング能力の分散化を反映しています。

インダストリー 4.0 の苦闘は、一貫した戦略、統合されたデータ、組織の連携がなければ、テクノロジーだけでは変革を実現できないことを浮き彫りにしています。

AI プロジェクトに対する PostgreSQL の強みと構造化データの復活は、AI が本番環境に移行し、エージェントが自律的なタスクを引き受ける際に、信頼性が高く、適切に管理されたデータ基盤が不可欠であることを明らかにしています。

最終的に中心となるメッセージは、AI 時代の成功には、適切なインフラストラクチャと適切なデータ アーキテクチャを組み合わせる必要があり、それをスケーラビリティ、俊敏性、信頼性を可能にする方法で行う必要があるということです。