これらの技術が普及するにつれて、AI関連のAPIトラフィックが急増し、「スマートな交通ハブ」としての「大規模モデルゲートウェイ」が登場しました。この新興の技術的解決策は、AIトラフィックを効率的に管理し、企業がさまざまなAIモデルをスムーズに利用できるようにすることを目的としています。

実際のビジネスでは、企業はさまざまなAIモデルを効果的に接続および管理する課題に直面しています。これらのモデルは異なる提供元から来ており、APIインターフェースやデータ形式も異なります。各部門が個別に接続能力を構築すると、必然的にリソースの浪費や技術的な断片化が生じます。したがって、企業はこれらAIモデルを統合して管理するための統一された解決策が必要です。

大規模モデルゲートウェイはまさにそのために生まれました。これは、業務とAIインフラストラクチャを結びつけ、AI要求に対する最適な管理機能を提供します。従来のAPIゲートウェイとは異なり、大規模モデルゲートウェイは長時間のレスポンスやストリーミングレスポンス、複雑な入出力、そして高コストなAIワークロードを処理することに特化しています。これにより、モデルの使用コストを効果的に管理し、データセキュリティを確保し、サービスの安定性を向上させることができます。

得物（Deeptech）の例を挙げると、同プラットフォームはさまざまなAIモデルを導入する過程で、モデル呼び出しコストの急騰、データセキュリティのリスク、サービスの安定性などの問題に直面しました。これらの問題を解決するために、得物は自社で大規模モデルゲートウェイを構築し、リソースの効率的な活用とコストの厳格な管理を目指しました。

実施において、得物は6つの戦略を取り入れました。まず、情報豊富な「モデルマーケット」を構築し、業務チームが適切なAIモデルを選択できるようにしました。次に、統一されたアクセスAPIを構築し、さまざまな業務ラインがAIサービスに簡単に接続できるようにしました。さらに、全体を通じたコスト管理システムを導入し、モデルの使用を最適化することで、運営コストを大幅に削減しました。

大規模モデルゲートウェイの登場は、企業がAIアプリケーションを管理する上で新たな飛躍を示しています。アクセシビリティの向上、データセキュリティの確保、コストの最適化を通じて、企業は市場のニーズに柔軟に対応し、事業の持続可能な発展を実現できます。