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The modern application landscape is defined by an ever-increasing hunger for both performance and power. For many businesses, AI initiatives offer the promise of achieving previously untapped levels of competitive success while intensifying the importance of harnessing value from private data on premises. Capturing the value from AI and other data-intensive workloads places increased pressure on traditional server environments. According to research from Informa TechTarget’s Enterprise Strategy Group:1 |
現代のアプリケーション環境は、パフォーマンスとパワーの両方に対する要求がますます高まっていることで定義されています。多くの企業にとって、AI イニシアティブは、オンプレミスのプライベートデータから価値を引き出すことの重要性を増す一方で、これまで未開拓だったレベルの競争上の成功を達成できる可能性を秘めています。AI やその他のデータ集約型ワークロードから価値を引き出すことは、従来のサーバー環境への負担を増大させます。Informa TechTargetのエンタープライズ戦略グループの調査によると、次のようになっています。1 |
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84% agreed: “The growth of AI (including generative AI) has us reevaluating our application deployment strategy.” |
84% が同意しました。「（ジェネレーティブAIを含む）AI（ジェネレーティブAIを含む）の成長により、私たちはアプリケーション展開戦略を再評価することになりました。」 |
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78% agreed: “We prefer to run AI applications on premises.” |
78% が「AI アプリケーションをオンプレミスで実行する方が好ましい」という意見に同意しています。 |
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Even for businesses without an AI initiative in place, the complexities of modern, large-scale IT fuel demand for greater server efficiency and a need to consolidate and simplify where possible. Given the scale of application environments at modern enterprises, simplicity must be provided at a fleet level, i.e., one that spans locations. In addition, server vendors cannot be easily switched from generation to generation. Therefore, improved performance and power efficiency must be considered at the system, portfolio, and roadmap level. |
AI イニシアティブを導入していない企業であっても、現代の大規模な IT の複雑さは、サーバ効率の向上と、可能な場合は統合と簡素化のニーズを高めています。現代の企業におけるアプリケーション環境の規模を考えると、単純化はフリートレベル、つまり複数の場所にまたがるレベルで提供されなければなりません。さらに、サーバーベンダーを世代から世代へと簡単に切り替えることはできません。そのため、システム、ポートフォリオ、ロードマップの各レベルで、パフォーマンスと電力効率の向上を検討する必要があります。 |
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Beyond the need for increased performance and efficiency, the burden of ensuring cyber resilience is poised to increase, as AI has already helped boost the frequency and sophistication of cyberattacks. According to Enterprise Strategy Group research, 62% of IT decision-makers expect advances in AI to provide advantages to cyber adversaries.2 The increased sophistication of cyberattacks is also spurring a rapid evolution in the regulatory landscape. For example, the Digital Operations Resilience Act (DORA), which addresses financial organizations in the European Union, already includes considerations for information and communication technologies suppliers. Regulations such as these serve as precursor of what’s likely to come for the United States and will require businesses to apply more scrutiny to the security safeguards provided by server vendors and their supply chains. |
AIはすでにサイバー攻撃の頻度と巧妙さを増すのに役立っているため、パフォーマンスと効率の向上の必要性だけでなく、サイバーレジリエンスの確保の負担も増大する見込みです。Enterprise Strategy Groupの調査によると、ITの意思決定者の 62% が、AIの進歩がサイバー攻撃者にメリットをもたらすと予想しています。2 サイバー攻撃の巧妙化は、規制環境の急速な進化にも拍車をかけています。たとえば、欧州連合（EU）の金融機関を対象とするデジタル・オペレーションズ・レジリエンス法（DORA）には、すでに情報通信技術サプライヤーに関する考慮事項が盛り込まれています。このような規制は、米国に導入されそうな事態の前兆となるため、企業はサーバーベンダーやそのサプライチェーンが提供するセキュリティ保護措置をさらに精査する必要があります。 |
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The challenges of keeping pace with cyberthreats and incorporating emerging technologies such as artificial intelligence, all while adhering to regulatory requirements, top the list of drivers of increased IT complexity in 2025 (see Figure 1).3 |
規制要件を遵守しながら、サイバー脅威に対応し、人工知能などの新しいテクノロジーを組み込むという課題は、2025年にITの複雑さが増す要因の上位にあります（図1を参照）。3 |
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Ultimately, server infrastructure selection can no longer be a tactical implementation decision. Given the increased importance of security, fleet-level manageability, and a roadmap of performance and power efficiency, organizations should consider server partner selection strategic to business success. |
結局のところ、サーバーインフラストラクチャの選択は、もはや戦術的な実装上の決定ではなくなっています。セキュリティ、車両レベルの管理性、パフォーマンスと電力効率のロードマップの重要性が高まっていることを考えると、組織はビジネスの成功にとって戦略的なサーバーパートナーの選択を検討する必要があります。 |
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1. Source: Enterprise Strategy Group Complete Survey Results, Understanding Workload, App, and Data Deployment and Migration Decision-making, July 2024. |
1。出典：エンタープライズ戦略グループの完全調査結果、「ワークロード、アプリケーション、およびデータの展開と移行の意思決定の理解」、2024年7月。 |
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2. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns, August 2023. |
2。出典：エンタープライズ戦略グループの調査レポート「GenAI の誇大宣伝を超えて：現実世界の投資、ユースケース、懸念」、2023年8月 |
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3. Source: Enterprise Strategy Group Research Report, 2025 Technology Spending Intentions Survey, December 2024. |
3。出典：エンタープライズ戦略グループ調査レポート、2025年テクノロジー支出意向調査、2024年12月。 |