ハードウェア プロバイダーは需要に対応することができていますが、限界を押し広げていると Forrester は指摘しました。 AI に最適化されたハードウェアの購入を検討している企業の IT リーダーに対して、アナリストは「需要がもう少し増えると、限界を超えてしまうだろう」と警告しています。
IT リーダーが AI の計画を立てる際に、チップ危機をどのように回避できるかについて、Forrester 氏は、技術計画を小規模から始めることを推奨しました。 「現在のシリコン環境は、その戦略をさらに正当化します。 新しい旅に乗り出すとき、間違いを犯すこともあります。 小さなステップ、つまり小さな間違いに焦点を当てれば、後で供給が戻ったときに規模を拡大するときに大きな教訓が得られるでしょう」とアナリストはアドバイスしました。
「現在の AI だらけのテクノロジー環境では、節度は異端のように思えますが、選択の余地はないかもしれません。」
フォレスターのアナリスト
Forrester は、2024 年にデータセンターからエッジ コンピューティングへの移行が起こり、より多くの AI 処理がエッジ コンピューティング デバイスや PC に分散されると予測しています。 例えば報告書では、AIエッジコンピューティングの一例として、AI処理を目的とした回路を組み込んだインテルのPC用プロセッサ「Meteor Lake」を挙げている。 同アナリストによると、AMD、Nvidia、およびさまざまなARMベースのプラットフォームも、この市場機会を狙う計画を立てているという。 Forrester では、これらのエッジ プラットフォームはクラウドベースのサービスよりもさらに変革力があると予想していますが、この 2 つは共存することになります。
AI を超えて、Forrester は IT リーダーに対し、「ジャストインタイム」の補充を使用して更新が必要なときに必要に応じて購入するのではなく、「念のため」の在庫計画を使用して十分な PC とサーバーを確保することを推奨しました。 アナリスト会社は、IT リーダーにもサーバーを長期間稼働させることを検討するよう推奨しました。 「通常、5 年前のテクノロジーは時代遅れとみなされます。そのため、償却計画ではコストがその期間にわたって分散され、そのインフラストラクチャは廃止されることが多いのです」と報告書は述べています。
アナリスト会社は、多くのITリーダーはおそらくこのような古いシステムをもう少し長く稼働し続ける必要があると考えている。 既存のシステムを増強するために中古ハードウェアを選択する人もいるかもしれません。 このようなハードウェアは新品のサーバーほど効率的ではありませんが、ハードウェアは組織の IT 在庫にすでに存在する一方で、新しいハードウェアを購入する必要がある可能性があると Forrester は指摘しました。 ただし、アナリストは、IT リーダーがこのアップグレード戦略を選択する場合、古いテクノロジーの信頼性リスクを考慮するよう推奨しました。