GNE 2025でAI駆動NaaSがイノベーションを牽引

AIモデルのトレーニングと実行はしばしば分散型の取り組みです。さまざまなコンピュートとデータリソースが通常、パフォーマンス最適化とコスト削減のために戦略的に導入されます。このような分散モデルは、異なる要素を接続する基盤となるネットワークインフラストラクチャに新たな重点を置かせました。今週、テキサス州アーリントンで開催されたGNE 2025カンファレンスでは、AIのこのネットワーク側面が焦点となりました。

年次Global NaaS Event（GNE）でのAIの影響は、カンファレンス全体で明らかでした。過去数年間、カンファレンスのメインテーマはNetwork-as-a-Service（NaaS）そのものでした。ここ数年、カンファレンス主催者であるMplify（旧MEF、サービスプロバイダー、テクノロジーソリューションプロバイダー、エンタープライズユーザーで構成される国際組織）は、NaaS提供が必要に応じて確実に注文され、安全に提供されることを可能にするフレームワーク、ライフサイクルサービスオーケストレーション（LSO）API、認証の開発に注力してきました。

関連記事：なぜモダンAIにはNaaSが必要か

AI向けNaaSへの焦点

今年初め、MplifyはAI、分散インテリジェンス、ネオクラウドやGPU-as-a-Serviceのようなモダンな提供をサポートする堅牢なネットワークの必要性に対処するため、その管轄を拡大しました。

Mplify CTOのPascal Menezes氏が開会挨拶でAIのネットワーク側面を展望しました。「ネットワークが極めて重要になります。パフォーマンス保証を備え、品質とセキュリティを提供しなければなりません」とMenezes氏は述べました。「また、ダイナミックで、オンデマンドで流動的、プログラマブル、自動化されている必要があります。」

同氏は、Mplifyと他者がNaaS for AIをサポートするために注力しているいくつかの主要領域を指摘しました。

まず、AI向けのさまざまなトランスポート手法がますます戦略的になっていることを指摘。AIワークロードを支える帯域幅への需要が非常に高まっています。業界は、キャリアイーサネット、IPブロードバンド、低軌道（LEO）衛星などの分野で、新しくより多くの提供で応えています。

このような提供が分散AIワークロードをサポートするには、さまざまなトランスポート技術を単一のエンティティのように注文、使用、管理する方法が必要です。その目的で、Mplifyはカンファレンスで、GSMA Open Gateway Frameworkに参加し、有線と無線の両ドメインで機能する統合ネットワークAPIを開発し、AI接続性をサポートすることを発表しました。

特に、MplifyはそのLSO APIを活用して、GSMA Open Gateway Frameworkのモバイルネットワーク向けCAMARA APIを補完することで、ワイヤレスからワイヤライン環境へのクロスドメイン統合を前進させると述べました。この組み合わせにより、シームレスなエンドツーエンド接続性が可能になります。

関連記事：ネオクラウドとは？ なぜAIに必要なのか？

AIがキャリアイーサネット認証需要を牽引

興味深いことに、Menezes氏は今年、Mplifyがあらゆるタイプのプロバイダーからキャリアイーサネット認証の需要急増を目撃したと指摘しました。企業とサービスプロバイダの顧客が、AIへの取り組みにおけるトランスポートと接続サービスのRFPに認証要件を追加し始めたためです。

この急増はかなり予想外でした。キャリアイーサネットは20年以上使用され、広く導入・活用されてきました。Mplifyは、旧名MEFの下で、そのフレームワーク、LSO API、認証により、キャリアイーサネットの成功に不可欠な役割を果たしてきました。

新たな認証需要を支援するため、MplifyはAI時代向けにキャリアイーサネット認証を再定義しました。具体的には、Mplifyのキャリアイーサネット認証は現在、Carrier Ethernet for BusinessとCarrier Ethernet for AIという2つの補完的なプロファイルを定義し、エンタープライズとAI駆動サービスの両方への対応力を検証します。

なぜ新しい認証が必要なのか？「AIはネットワークが提供すべきものを再定義しています」と、MplifyのChief Product OfficerであるDaniel Bar Lev氏は述べました。「Carrier Ethernet for AI認証により、MplifyはCarrier Ethernet for Businessの実証済み基盤をAI時代へ拡張し、プロバイダーが決定論的パフォーマンス、自動化、インテリジェントなネットワークを提供できるよう装備します。これらは次世代NaaSとエージェンティックAIアプリケーションを駆動します。」

AI集約型リアルタイムワークロード向けに設計されたCarrier Ethernet for AI認証は、Carrier Ethernet for Business認証を基盤とし、分散環境でAIモデルと周辺デバイスを調整するために必要な信頼性、柔軟性、効率性を検証します。Mplifyによると、主要ユースケースには、分散AIトレーニングと推論のためのデータセンター間およびエッジ・トゥ・データセンター接続、AI周辺機器/アプリケーションとエッジGPUクラスタ間の接続が含まれます。

関連記事：NaaSとは？ なぜAIに必要なのか？

NaaS、AI、自動化

AIモデルのトレーニングとAIワークロードの実行には、純粋なトランスポートと接続ケイパビリティ以上のものが必要です。Menezes氏は、現在注目されている、または近い将来により多くの注目が必要となる追加領域があると指摘しました。

Mplifyが取り組んでいる側面の一つは、自動化が企業とパートナー間の東西フローから、AIエージェントとモデル間の相互作用の自動化へと進化していることです。同氏は、これには堅牢なアイデンティティフレームワーク、認証、認可、監査機能が必要だと指摘しました。

カンファレンスでは、Mplify Enterprise Leadership Council（ELC）が、LSO自動化に関するマニフェスト「LSO APIを通じたエンタープライズ接続性と自動化の加速」を発表。このマニフェストは、サービスプロバイダーにMplifyの標準化されたビジネスおよび運用APIの採用を呼びかけています。具体的には、マニフェストはサービスプロバイダーに、手動プロセスを標準化された機械可読APIに置き換え、エンタープライズITシステムとプロバイダーネットワークを橋渡しするよう求めています。このようなAPIは、グローバルネットワーク全体でリアルタイム自動化を可能にします。

マニフェストで、ELCグループは自動化が、エンタープライズエッジからプロバイダーネットワーク、クラウドへとサプライチェーン全体にわたる必要があることを強調しました。今日のデジタルビジネスが要求する俊敏性、拡張性、保証を提供するためです。

将来の課題

AIは将来、ビジネスと政府運営のさまざまな側面で重要な役割を果たすことが期待されています。

したがって、サイバーセキュリティはAIフローの保護、AIアプリケーションの分類、ゼロトラストポリシーの施行、異常なAIエージェントとモデルのスキャンと隔離に不可欠です。これらはすべて、Mplifyが既存の取り組みを支援し拡大する領域です。

また近い将来、世界中の政府がAIを活用してより多くのサービスを提供し、より広範な運営を支援するようになります。このような活動には強化されたセキュリティが必要です。その目的で、Menezes氏は、各国が独自のAIインフラとモデルを構築するソブリンAIが主要トレンドであると指摘しました。今日および近い将来、通信会社とサービスプロバイダーが、これらのソブリンAI導入を支えるために必要なトランスポート、データセンター、GPU-as-a-Serviceケイパビリティを提供する中心的役割を果たすことが期待されます。