これは、インテル コーポレーションのベトナムのビジネス、マーケティング、コミュニケーション部門のカントリーディレクターである Phung Viet Thang 氏が、ベトナムのデジタル経済の発展における AI の役割と、企業による人工知能 (AI) の応用方法について Tuoi Tre 氏に語った際に断言した言葉です。

タン氏は次のように述べた。「近年のAI技術の驚異的な発展速度により、世界は新たな産業革命、つまり病気の検出や芸術の創造ができるインテリジェントマシンがあらゆるところで見られる時代に入りつつあると私たちは考えています。」

* AIはベトナムのデジタル経済の成長にどのように貢献するのでしょうか？

- 蒸気、水、電気などの特定の要素によって推進された過去の産業革命と同様に、AI時代の台頭は、データの保存と処理におけるコンピューティング能力によって主導され、世界の情報システムが麻痺したり、サプライチェーンが混乱したりするのを防ぐ上で重要な役割を果たします...

AI の広範な導入は、コンピューティング能力の可用性と効率に完全に依存します。

したがって、データセンターコンピューティングに限らず、多様なコンピューティングインフラストラクチャが重要な役割を果たします。

国は水の貯蔵と配給をダムに完全に依存することはできません。同様に、AI 時代では、データセンター、PC、エッジ コンピューティング デバイスを含むエコシステムからの多様なコンピューティング能力も必要になります。

* ベトナムにおけるAI推進において、データセンターが最も重要な役割を担うのでしょうか？

- 否定できない事実があります。データセンターは AI 革命の中心です。大規模言語モデル (LLM) 上に構築された Gen AI アプリケーションでは、トレーニングに膨大な量のデータが必要です。

このデータ集約型処理には、数百または数千の中央処理装置 (CPU)、グラフィック処理装置 (GPU)、アクセラレータ、およびネットワーク プロセッサを備えた大規模で高性能なコンピューティング インフラストラクチャが必要です。

サヴィルズの2024年5月の最新情報によると、ベトナムでは、データセンターの市場価値が2022年の5億6,100万米ドルから2028年には10億4,000万米ドルに増加し、年平均成長率（CAGR）10.7％を達成すると予測されています。

しかし、AI革命をさらに推進するには、経済、地理的距離、現在の規制という3つの重要な要素を考慮する必要があります。

* 経済、地理的距離、現在の規制という 3 つの要因の役割について、もう少し詳しく教えていただけますか?

- 経済的に見ると、データセンターやクラウド コンピューティングを通じて AI 関連のアクティビティを実行するコストは非常に高額です。

データセンターを所有またはリースする場合でも、クラウド コンピューティング サービスを使用する場合でも、組織は財務、運用、管理上の課題に直面します。

さらに、データが生成される場所とデータセンター間の地理的な距離によって遅延が発生し、自動運転車などのリアルタイム処理を必要とするアプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

最後に、セキュリティと情報プライバシーの懸念から、オンプレミスのサーバーや国の領土外にデータが保存されることをすべての組織や国が快く受け入れるわけではありません。

ベトナムと同様に、政府の2022年政令第53号により、ベトナム企業およびベトナムに支店や代表事務所を持つ外国企業は、国内のサーバーにデータをローカルに保存することが義務付けられています。

* ベトナムではますます多くの企業や組織が業務に AI を適用しています。適切な AI ソリューションを選択するための基準は何ですか?

- AIは複雑な技術です。ユースケースに応じて、企業にはユーザー エクスペリエンス、運用上の考慮事項、コスト、法的規制など、さまざまなコンピューティング要件が必要になります。

持続可能な AI を開発するには、増大するコンピューティング能力の需要を満たす最適なインフラストラクチャを研究する必要があります。

モデルを研究すると、特に AI 時代のコンピューティング分野においては、すべてのケースに適用できる単一のモデルは存在しないことがわかります。

言い換えれば、万能のソリューションは存在しないため、需要に合ったコンピューティング能力を提供するには多様なインフラストラクチャが必要です。

Vu Thanh Tung氏（VNG、GreenNode、ビジネスおよび製品開発ディレクター）：

企業は AI の使用に関するニーズと目標を決定する必要があります。

まず、企業は達成したい目標と必要なものを明確に定義し、事業運営においてどの問題を優先するかを決定する必要があります。

画期的な成果をもたらす可能性のある難しい問題を選択したい企業もあれば、小さくて安全な問題をまず解決することを優先する企業もあります。

これはビジネスリーダーの「好み」次第です。

市場には多くのオプションと柔軟なソリューションがあり、エントリーレベルはかなり手頃です。

しかし、AI を適用するための非常に重要な条件は、企業のデータベースが要件を満たしているかどうかです。満足できるというのは、データがどこに保存されているか、大量のジャンクデータや価値のないデータが混在していないかを意味します。

データは企業の事業活動のビジネスプロセスを明確に反映していますか?そして、データが分析されたら、企業には市場のフィードバックをデータ管理システムに入力するためのツールがあるでしょうか...

オンライン詐欺防止のためのAI活用拡大

サイバー犯罪に先手を打つには、政府と企業は AI イノベーションに投資し、規制の枠組みを改善し、定期的な予防措置を維持する必要があります。