CoreWeave のプロダクト担当シニアバイスプレジデントである Corey Sanders は、クラウドコンピューティングの歴史と同様に、AI アプリケーションも「AI セントリック」なアプローチへと急速に移行すると語りました。従来のクラウドでは GPU を追加するだけで対応していましたが、現在はトレーニング時のハードウェア接続やストレージ最適化、推論時のコストと速度のバランスを考慮したインフラ設計が不可欠です。特に、複雑なタスクには複数のエージェントやモデルを組み合わせた「AI ループ」による継続的な改善が必要であり、これが次世代のビジネスアプリケーションの基盤となります。Sanders は、今後 5〜7 年以内に現在の Web サイトやボタン操作が古くなり、視覚的・対話的な AI エージェントが標準になる未来を予測しています。
CoreWeave の Corey Sanders は、AI アプリケーションが過渡期にあり、従来のクラウドアプローチでは対応しきれない新たな段階へ急速に移行していると指摘します。単なるハードウェアの追加ではなく、トレーニングと推論を統合的に最適化する「AI セントリック」な設計思想への転換が、次世代ビジネスアプリケーションの基盤となります。
従来のクラウド戦略では限界が見えてきた
Sanders は Microsoft で Azure の黎明期から 20 年近くを過ごした経験を持ちます。当時のクラウド戦略は、スペースや電力さえあれば必要に応じて計算リソースを追加し、ストレージを増設するという「コモディティ化」されたアプローチが主流でした。
しかし、AI ワークロードにおいてはこの考え方は通用しません。Sanders は以下のように説明します。
「AI のトレーニングには、GPU が深く相互接続され、大規模なトランシェ（断片）として配置される必要があります。単に GPU を追加するだけでは不十分です。」
従来のクラウドでは数日で大量の計算リソースを拡張可能でしたが、AI 環境では InfiniBand や RoCE といった特殊なネットワークや、GPU に直接接続される専用ストレージが不可欠です。これらは事前計画なくして構築・拡張することが困難であり、ハードウェアの接続性や可用性、そしてジョブのオーケストレーションにおける最適化が、パフォーマンスに直結します。
トレーニングと推論：異なるインフラ要件の統合
AI の利用には大きく分けて「トレーニング（モデル作成）」と「推論（アプリケーションでの利用）」という 2 つの側面があります。Sanders は、この両方を最適化するための専用設計が必要だと強調します。
トレーニングにおける課題
モデルの重みを作成するトレーニングプロセスは極めて高価です。GPU の故障やストレージの読み込み遅延など、インフラレベルでのわずかなボトルネックが、膨大なコストと時間を浪費させます。そのため、コアレベルでのプラットフォーム知識に基づいたジョブのオーケストレーションや、独自の観測・ストレージプラットフォームによる最適化が求められます。
推論における課題
一方、アプリケーションとしての利用（推論）では、コスト効率と適切なモデル選択が鍵となります。単に高速なだけでなく、ビジネス要件に応じたバランスの取れたインフラ設計が必要です。
「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。」
静的なプロンプトから「AI ループ」へ
複雑なタスクを処理する次世代アプリケーションでは、一度きりのプロンプト設計や静的なモデル利用は限界を迎えています。Sanders が提唱するのは、「AI ループ」と呼ばれる継続的な改善プロセスです。
これは、モデルの微調整（ファインチューニング）やプロンプトの最適化を繰り返しながら、システム自体が学習し続けるアプローチです。一度きりの設定ではなく、フィードバックループを通じて性能を向上させる仕組みこそが、複雑なアプリケーション開発の標準となります。
「複雑なタスクには複数のエージェントやモデルを組み合わせた『AI ループ』による継続的な改善が必要であり、これが次世代のビジネスアプリケーションの基盤となります。」
この変化は、組織内における役割にも影響を及ぼします。単なるハードウェアの調達担当ではなく、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を策定し、AI エンジニアリングチームが不可欠となる時代です。
5〜7 年後：Web サイトから対話型 AI エージェントへ
Sanders は、ユーザー体験の変容についても予測を示しています。現在私たちが日常的に利用している Web サイトやボタン操作は、今後 5〜7 年以内に「レガシー（旧式）」と見なされるようになるでしょう。
「今後 5〜7 年以内に現在の Web サイトやボタン操作が古くなり、視覚的・対話的な AI エージェントが標準になる未来を予測しています。」
これからのインターフェースは、ユーザーの意図を理解し、視覚的かつ対話的に応答する AI エージェントが主流となります。これは、アプリケーションやサービスの構築方法そのものが「AI セントリック」な視点へと転換することを意味します。
まとめ：AI 時代におけるインフラ戦略の再定義
CoreWeave の Corey Sanders が語る未来像は、明確です。AI アプリケーションの開発において、単なるハードウェアの調達や追加ではもはや対応できません。トレーニング時のハードウェア接続性から推論時のコスト効率までを考慮した、統合的なインフラ設計が不可欠です。
また、開発プロセスも静的なプロンプト設計から、継続的に改善を行う「AI ループ」へと進化します。企業はこれらの変化に対応し、組織内に AI エンジニアリングチームを整備することで、次世代の対話型 AI エージェントを標準とする未来へ移行する必要があります。
注目した発言
「すべてのアプリケーションやサービスに AI が重要なコンポーネントとして組み込まれるようになるという転換点が重要だ。」
「トレーニングには GPU の接続性やストレージの最適化など、インフラレベルでの深い知識と設計が求められる。」
「推論においては、複雑な問題には大規模モデルを使い、単純な翻訳には軽量モデルを使うなど、適切なモデルを選ぶことが重要だ。」
「5〜7 年後には、ボタンをクリックする現在の Web サイトがレガシーとなり、AI エージェントによる対話型インターフェースが主流になるだろう。」