機械のためにインターネットが再構築されている

クラウドインフラは長年、検索やクリック、スクロール、ストリーミングを安定して予測可能な方法で行う人間を中心に設計されてきました。しかし AI エージェントはこれとは異なる振る舞いをします。彼らは一時的に活動の波を起こし、複数のサブエージェントを起動して数秒で数百のデータベースへの照会、文書の検索、API 呼び出しを実行し、到着したかのようにすぐに消えてしまいます。 この前提に基づき、Amazon はクラウドインフラの中核部分を再設計しています。木曜日、AWS は [AI エージェント向けアプリケーション構築のための次世代 OpenSearch Serverless](https://aws.amazon.com/blogs/aws/introducing-the-next-generation-of-amazon-opensearch-serverless-for-building-your-agentic-ai-applications/) を発表しました。これは完全に管理された検索およびベクトルデータベース（本質的には大規模な情報保存・取得システム）であり、エージェントワークロードに特化して設計されています。AWS によると、この新システムはエージェントがタスクをトリガーした際に即座にスケールアップし、アイドル状態になるとゼロまでスケールダウンできるとのことです。 今回の発表は、技術業界全体で広がりつつある認識の表れです。人間中心のインターネット向けに設計されたインフラは、エージェントによって構成される世界では期待通りに機能しないという現実です。 AI エージェントはまだインターネット活動のごく一部を占めるに過ぎませんが、機械生成トラフィックはすでに無視できず、今後さらに拡大する見込みです。Cloudflare によると、過去 6 ヶ月間の全 HTTP トラフィックの 31% がボットによるものでした。この期間中のボットリクエストのうち、AI クロールラー、検索エンジン、アシスタントが約四分の一を占めていました。 「非人間によるトラフィックは、2027 年後半のどこかで人間によるトラフィックを上回るようになるでしょう」と、Cloudflare のシニアプロダクトマネージャーである Lai Yi Ohlsen が TechCrunch に語りました。 先週開催された Google の I/O デベロッパーカンファレンスで同社は、ユーザーが AI システムにタスクの委任を開始できるようになると発表しました。具体的には、購入先の調査、旅行の予約、ウェブブラウジング、アプリとの対話などが該当します。しかし、その影響は消費者向け AI エージェントに留まりません。企業も内部および顧客向けにエージェントを積極的に導入しており、裏側で新たな種類の機械生成トラフィックを生み出しています。 その結果、クラウドプロバイダーやインフラ企業は、人間のために構築されたシステムを、絶えず自律的に情報を取得し、ツールを呼び出し、マシン間トラフィックを生成するエージェントの世界に適応させる方法を模索せざるを得なくなっています。 そこで登場するのが AWS の新サービス「OpenSearch Serverless」です。 「タイミングは明白です。エージェントは実験段階から本番運用へと移行しており、過去のインフラでは設計されていなかったトラフィックパターンを生み出しています」と、Amazon OpenSearch Service のゼネラルマネージャーである Tia White は TechCrunch に語りました。「予期せぬ急増があり、通知なしにアイドル状態になることもあります。企業は、空またはアイドル状態のコンピューティングリソースに対して課金されることなく、追いつく検索を必要としています。」 この新世代における重要な技術的変更は、計算リソースとストレージを分離し、エージェントのトラフィックバーストに対応するために数秒で計算リソースをスケールアップでき、アイドル時にはゼロまでスケールダウンできる点です。これにより、顧客はエージェントがアイドル状態のときに $0 のコストで済みます。 ホワイト氏は「以前、以前の Serverless バージョンでも、ストレージと計算リソースが結合されていたため、少なくとも 1 つのインスタンスを稼働させておく必要がありました」と述べています。「必要な速度で自動的に [計算] リソースを起動することはできず、使用しているかどうかにかかわらず、ワークロードのために常にアイドル状態の計算リソースを予約しておく必要がありました。」 これは、使用していないときでも駐車スペースに対して常に料金を支払うようなものだと考えてください。AWS のアップグレードされた Serverless では、メーター式駐車スポットに対する料金支払いのようなものです。 ローンチ時、OpenSearch Serverless は Vercel や Kiro などの AI 開発プラットフォームとネイティブに統合され、開発者はインフラストラクチャを管理することなく、エージェント用の本番環境対応の検索およびベクトルバックエンドを展開できるようになります。 このシフトはクラウド業界全体に広がりつつあります。Databricks と [Snowflake](https://techcrunch.com/podcast/snowflakes-transition-from-storing-data-to-shipping-with-it/) は、エンタープライズデータのための AI メモリおよび検索システムとして自社の位置づけを再定義しています。Microsoft は、AI エージェントのバースト処理やエージェント間でのメモリ共有に対応するために設計された [Azure へのアップデート](https://devblogs.microsoft.com/cosmosdb/azure-cosmos-db-tv-ep-110-mcp-toolkit-ai-agents/) を展開しました。Cloudflare も Amazon と同様に、先月 [次世代エージェントを駆動するためのインフラストラクチャ](https://www.cloudflare.com/press/press-releases/2026/cloudflare-expands-its-agent-cloud-to-power-the-next-generation-of-agents/) を導入し、エージェントに永続的な環境と即時のスケーラビリティを提供する取り組みを行いました。 企業が AI エージェントをより多く展開すればするほど、機械生成ワークロードを中心にインフラストラクチャを再設計する圧力が高まり、その結果、エージェントのコスト削減や大規模展開の容易化につながると考えられます。 0 秒 / 25 分 35 秒 音量 90% キーボードショートカットの一覧を表示するには Shift キーを押しながら質問マークキーを押してください 00:00 25:35 25:35 *当記事内のリンクを通じて購入された場合、[私たちは少額のコミッションを受け取る可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは当社の編集の独立性には影響しません。* レベッカ・ベランは TechCrunch のシニア記者であり、人工知能を形作るビジネス、政策、そして新興動向について報道しています。彼女の作品はまた、Forbes、Bloomberg、The Atlantic、The Daily Beast、およびその他の出版物にも掲載されています。 レベッカへの連絡や、彼女からのアウトリーチの検証は、rebecca.bellan@techcrunch.com 宛てにメールを送るか、Signal の rebeccabellan.491 で暗号化メッセージを送ることで可能です。 [プロフィールを見る](https://techcrunch.com/author/rebecca-bellan/)

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