ChatGPTをはじめ、多くの生成AIはクラウドサービスとして利用できます。一方、最近では自社や自分のPC上でAIを動かす「ローカルLLM」も注目されています。では、結局どちらを選べばいいのでしょうか？
答えは、用途によって使い分けるです。今回は、それぞれの特徴を整理してみます。
社内生成AIを検討する企業にとって、生成AI社内導入の方式をクラウドだけに限定する必要はありません。セキュリティ、費用、運用負荷を踏まえて、クラウドとオンプレミスを比較することが重要です。
クラウドLLMのメリット
クラウドAIの最大のメリットは、始めやすさです。高価なGPUを購入する必要はありません。サービスへアクセスすれば、すぐ高性能なモデルを利用できます。また、サービス提供側が新モデルやインフラを管理してくれるため、自分でGPUドライバーや推論サーバーを管理する必要もありません。そのため、
- 個人利用
- 一般的な文章作成
- アイデア出し
- 短期間のPoC
などでは非常に便利です。
ローカルLLMのメリット
一方ローカルLLMでは、AIモデルを自社環境で動かします。大きなメリットの一つが、データを自社環境内で処理できることです。
研究データ、設計資料、契約書、未公開製品情報など、「外部サービスへ送ることに慎重になりたいデータ」は多くあります。こうした用途では、オンプレミスAIという選択肢が有力です。
オンプレ生成AI導入では、機密データを自社環境内で扱いやすくなるため、セキュア生成AIを求める組織の有力な選択肢になります。生成AI情報漏洩対策を重視する場合も、「データをどこへ送るか」「ログをどこへ残すか」を設計段階で確認する必要があります。
社内資料でも、未公開研究・共同研究データ・機密資料を外部クラウドへ置きにくいケースや、研究室内で閉じたAI検証への需要がオンプレAIのユースケースとして整理されています。
ローカルLLMには初期投資が必要
オンプレ生成AI比較では、初期費用だけでなく、利用期間、同時利用者数、保守運用まで含めて判断することが重要です。生成AIオンプレ費用は、採用するGPUやモデル規模、冗長化の有無などで大きく変わります。
もちろん良いことばかりではありません。ローカルLLMでは、
- GPU
- CPU
- DRAM
- SSD
- OS
- 推論ソフトウェア
などを自分たちで用意します。モデルが大きくなるほどGPUコストも上がります。
このため、クラウドの利用料とオンプレの設備投資を単純比較するだけではなく、どれくらい長く、どれくらい頻繁に利用するのかを見る必要があります。
「全部クラウド」「全部ローカル」でなくてもよい
実際の業務では、ハイブリッド構成も考えられます。たとえば、
- 機密データを使う社内RAG → ローカルLLM
- 一般的な文章生成 → クラウドLLM
- 非常に難しい質問 → 高性能クラウドモデル
- 定型処理 → 軽量ローカルモデル
といった使い分けです。質問の種類によってLLMを振り分けるLLM Routingという考え方もあります。
内部資料でも、Dify WorkflowやLLM Router / Dynamic MoEと組み合わせた展開が検討されています。
ローカルLLM最大の壁はハードウェア？
オンプレミス生成AI構築やオンプレLLM構築を初めて行う場合、必要構成を小さく始められるオンプレLLMスターターキットのような導入形態や、設計・検証を伴うローカルLLM導入支援を利用する考え方もあります。
ローカルLLMを導入するとき、大きな壁になるのがGPUです。モデルを大きくすると、必要なVRAMも増えます。
そこでaiDAPTIV+では、専用SSDをAI用メモリ領域として利用し、VRAMの制約を補完することを狙っています。aiDAPTIV+は、こうしたローカルAI環境でVRAMの制約を補完するための選択肢の一つです。
そのため、「ローカルAIをやりたいけれど、大規模GPUサーバーまでは用意できない」というケースで、既存ワークステーションやAI PCの活用範囲を広げる選択肢になります。
クラウドかローカルか。どちらが優れているかではなく、どのデータを、どのAIで、どこで処理するのが適切かを考えることが重要です。
クラウドに出せないデータで、自社専用AIをつくる。
Nextorageでは、機密情報や社内ナレッジなど、クラウドサービスに出せないデータを活用して、自社専用AIを構築するためのオンプレミスAIソリューション 「aiDAPTIV+（アイダプティブ・プラス）」 を展開しています。
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