30秒要約
CoreWeave の Corey Sanders は、AI インフラが単なる GPU 提供から、トレーニングと推論の両方を最適化する「AI セントリック」なプラットフォームへと進化し、5〜7 年後には現在の Web ベースのインターフェースが AI エージェントに置き換わる未来を予測する。
この回の3つの核心
- 1
AI セントリックなインフラの必要性
従来のクラウドに GPU を追加するだけでは不十分で、トレーニングと推論の両方を最適化する専用設計が必要である。
- 2
トレーニングと推論の二つの側面
モデル作成（トレーニング）には高価な GPU の接続性と可用性が重要であり、アプリケーション利用（推論）にはコスト効率と適切なモデル選択が鍵となる。
- 3
AI ループによる継続的改善
一度きりのプロンプトではなく、モデルの微調整やプロンプトの最適化を繰り返す「AI ループ」が複雑なアプリケーション開発の標準となる。
なぜ重要か
企業は AI アプリケーション開発において、単なるハードウェアの調達ではなく、トレーニングと推論を統合的に最適化するインフラ戦略への転換を迫られる。また、開発プロセスも静的なプロンプト設計から、モデルとプロンプトを継続的に改善する「AI ループ」へと進化し、組織内に AI エンジニアリングチームが不可欠となる。