インフラサプライヤー各社の最近の決算分析によると、AMDのデータセンター事業の収益は前年同期比で倍増し、Aristaのネットワーキング事業の収益は58.5％増加、Eatonの電気機器の受注残は46％増加した。

　これらの業績はさまざまな市場を対象としており、これらの数字全てがAIに起因するものではない。しかし、プロセッサ、ネットワーク、電力インフラに及ぶ需要の規模とそれに伴う供給能力の制約を示している。

　HyperFrame Researchで半導体およびディープテック部門の責任者であるスティーブン・ソプコ（Stephen Sopko）氏は、取材に対して「半導体の供給におけるボトルネックとなるのは依然としてメモリ、パッケージング、その他全てという順序だ」と語った。

　メモリとストレージの不足は、企業の購買担当者にとってこの状況が何を意味するのかをより直接的に示している。Omdiaのプリンシパルアナリストであるサイモン・ロビンソン（Simon Robinson）氏によると、同社調査に回答した87％が「メモリとストレージの価格上昇がIT予算に中程度または深刻な影響を及ぼしている」と回答した。約4分の3が「機器や部品の供給不足によってオンプレミスでのAIインフラ導入が遅れている」と答え、80％が「インフラのさらなる効率化」を模索していた。

　こうした部材不足は決して目新しい課題ではない。しかし、供給逼迫の規模が大きくなったことで「どの機器が手に入るのか」「いつ届くのか」「いくらかかるのか」といった従来の見通しが覆されつつある。

調達の課題がインフラ戦略の意思決定に直結

　一部のIT部門は緊急性の低い機器の購入を先送りにしたり、既存機器の使用期間を延ばしたり、既存のキャパシティーをより効率的に活用する方法を探ったりしている。ワークロードの実行場所を見直す動きも出ている。

　この圧力は、データセンター機器以外の領域にも及んでいる。

　教育試験機関ETSのCIOであるスティーブ・サンタナ（Steve Santana）氏は、InformationWeekに対してLenovo製ノートPCの価格が約25％上昇したと明かした。リプレースコストの高騰に直面したETSは、ノートPCの更新サイクルを従来の4年から6年に延長した。これによって当面の予算上のプレッシャーは和らぐものの、機器を長く使い続けることでメンテナンスコストや運用リスクが高まる可能性もある。

　パブリッククラウドは、ハードウェアの購入や納期の遅延を回避するもう一つの選択肢となり得る。Omdiaのロビンソン氏は、供給不足に対する一時的な解決策としてクラウドストレージを利用する企業がある一方で、パブリッククラウドのより広範な採用を再検討している企業もあると指摘する。

　もっとも、クラウドを利用すれば自動的にコストが抑えられるというわけではない。

　Acre SecurityでAI担当エンジニアリングディレクターを務めるジェフ・グルーム（Jeff Groom）氏は、TechTargetのエベレット・ビショップ（Everett Bishop）記者に対して「クラウドやSaaSのプロバイダーは供給側のショックをある程度吸収できるが、コストそのものをなくせるわけではない」と語った。

　プライベートAIに関するベス・パリソー（Beth Pariseau）記者のレポートからも、ワークロードの配置が一方通行の意思決定ではないことが分かる。企業には、コスト、管理、セキュリティ、そして独自の条件でモデルを運用できる柔軟性など、特定のシステムを自社内に維持する理由が依然として存在する。供給不足によってコスト計算の前提は変わるかもしれないが、全てのワークロードの配置先がそれだけで決まるわけではない。

　その影響はIT予算にとどまらない。インフラ購入の遅延は、近代化プロジェクトの延期や、従業員が老朽化した機器でより長く作業することを余儀なくさせる可能性がある。顧客向けサービスの改善も後回しにされるかもしれない。

CIOが制御できない状況下での予測と計画

　CIOはこれまでも、AIへの投資、インフレ、セキュリティ、老朽化したシステム、モダナイゼーションのニーズといった課題のバランスを取ることに苦心してきた。Forresterのアナリスト、ブライアン・ホプキンス（Brian Hopkins）氏は、TechTargetのキンザ・ヤサー（Kinza Yasar）記者に対して企業向けソフトウェアへの支出はインフレ率よりも伸びが鈍く、他の需要が増加する一方で購買力が低下していると語った。

　無尽蔵の予算を持つIT部門など存在しない。計画していた投資を予算で賄えなくなったとき、他に最良の選択肢があるとは限らない。せいぜい「マシな選択肢」しか残っていない可能性もある。

　だからこそ、自社が持つデータが全ての出発点となる。CIOは、既存インフラの状態、妥当な耐用年数、維持または交換にかかる費用、そしてどの業務がそのインフラに依存しているかを把握する必要がある。これらの調査結果を、価格や在庫状況、納期スケジュール、その他の市場圧力に関する予測と照らし合わせて検討しなければならない。

　ITリーダーは、通常の更新サイクルを放棄するのではなく、それを基準として「延期できないもの」「調整可能なもの」「それぞれの遅延がどのようなリスクを生むか」を整理して、段階的な選択肢を組み立てられる。事業部門のリーダーも早い段階から議論に巻き込むべきだが、その際には選択肢を正しく理解し、優先順位の決定に協力できるだけの十分な情報を提供する必要がある。

　購入時期を前倒しする企業もあれば、機器のライフサイクルを延長したり、ベンダーを変更したり、特定のワークロードをパブリッククラウドやハイブリッドクラウドに移行したりする企業もあるだろう。

　全ての供給不足がAIによって引き起こされたわけではなく、CIOがグローバルなサプライチェーンを制御できるわけでもない。しかし、企業が必要とするもの、そして企業が許容できる影響について、より良い意思決定を下すことはできる。