2025/05/30 16:31 The Costs of AI: Why Your Cloud Bill Is Exploding
やあ、ロボ子。今日はAIワークロードのストレージコストについて話すのじゃ。
博士、こんにちは。AIのストレージコストですか。なんだか難しそうですね。
難しくないぞ！AIのワークロードは、普通のエンタープライズアプリとは全然違う動きをするから、ストレージの使い方も変わってくるのじゃ。
具体的には、どのような違いがあるのでしょうか？
例えば、AIは大量のGPUで並列トレーニングしたり、データをノンストップでシャッフルしたり、頻繁にチェックポイントを作ったりするじゃろ？
確かに、普通のアプリとは違いますね。
そうじゃろ。で、従来のクラウドの料金モデルだと、AIのストレージコストが跳ね上がってしまうんじゃ。
なぜですか？
トランザクションが多かったり、小さなファイルをたくさん扱ったり、コールドストレージが使いにくかったり、データを移動するたびに料金が発生したり…色々あるのじゃ。
なるほど。APIコールが多いとコストが増えるというのは、具体的にどういうことですか？
AIのトレーニングパイプラインでは、データの取り込みからトレーニング、推論、ロギングまで、あらゆる処理がAPIコールをトリガーするのじゃ。例えば、1兆トークンのモデルをトレーニングする場合、AWS S3にデータを取り込むだけで、PUTトランザクション料金が数千ドルかかることもあるぞ。
そんなに！それは大変ですね。
じゃろ？それに、画像のスライスやテキストのトークンなど、小さなファイルをたくさん使うと、APIコールの回数がさらに増えるんじゃ。プロバイダーによっては、最小オブジェクトサイズで課金されたり、頻繁なアクセスで読み取り料金が発生したりするし。
小さなファイルもコストに影響するんですね。
そうなんじゃ。あと、コールドストレージも曲者じゃ。初期費用は安いけど、AIの反復的なワークフローには向いてないんじゃ。トレーニングデータを再水和するのに時間がかかったり、リトリーブごとに料金が発生したり、削除にペナルティが発生したり…。
データを移動するたびに料金が発生するのも痛いですね。
そうじゃ！トレーニングデータをGPUクラスターに送ったり、別のプロバイダーに移行したり、パートナーと共同作業したり…AIのワークフローでは、データを移動する機会が多いから、データエグレス料金は無視できないのじゃ。
データライフサイクルルールも注意が必要ですね。
その通り！アクセス頻度の低いデータを安価な層に移動させるのは良いけど、オブジェクトごとの料金が発生したり、後でアクセスするとリトリーブ料金が発生したり、パフォーマンスが低下したり、早すぎる削除でペナルティが発生したりする可能性があるから、注意が必要じゃ。
AIパイプラインは、単なるコンピューティングの問題ではなく、データ移動とストレージのオーケストレーションエンジンなのですね。
その通りじゃ！AIのストレージコストを最適化するには、これらの特性を理解して、適切なストレージ戦略を立てる必要があるのじゃ。
勉強になりました！ありがとうございます、博士。
どういたしまして。最後に一つ、AIのストレージコストを抑える秘訣を教えてあげよう。
ぜひ、教えてください！
それは…AIに「もうちょっとデータを整理整頓してくれ」とお願いすることじゃ！…って、AIにそんなこと言っても無駄かの？
博士、それは無理があると思います…（笑）
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
