インターネットは「マシンファースト」の利用に向けて自らを刷新している

クラウドインフラは従来、人間の行動――検索、クリック、スクロール、ストリーミングといった安定的で予測可能なパターン――に合わせて構築されてきました。一方、AIエージェントの動作はこれとは大きく異なります。AIエージェントは突発的なアクティビティの急増を引き起こし、数秒のうちに複数のサブエージェントを生成して、数百ものデータベースへのクエリ実行、ドキュメントの検索、APIの呼び出しを行い、その後、同じくらい素早く姿を消すことがあります。

この前提に基づき、Amazonは自社のクラウドインフラストラクチャの重要な部分を再構築しています。 木曜日、AWSは次世代の「OpenSearch Serverless」を発表しました。これは、大規模な情報の保存と検索を目的として設計され、エージェント型ワークロードに特化して構築された、フルマネージド型の検索およびベクトルデータベースです。AWSによると、この新しいシステムは、エージェントがタスクをトリガーした際に即座にスケールアップし、アイドル期間中はゼロまでスケールダウンできるとのことです。

今回のリリースは、テクノロジー業界全体で高まりつつある認識を反映している。すなわち、人間主導のインターネット向けに構築されたインフラは、エージェントがますます増加する世界では、その有効性が低下しているということだ。

AIエージェントがインターネット上の活動に占める割合は依然として比較的小さいものの、機械によって生成されるトラフィックはすでに相当な規模に達しており、今後も増加する見込みだ。Cloudflareの報告によると、過去6か月間のHTTPトラフィック総量の31％をボットが占めていた。その期間における全ボットリクエストの約4分の1は、AIクローラー、検索エンジン、アシスタントによるものだった。

「非人間によるトラフィックは、2027年前半のどこかで人間によるトラフィックを上回るだろう」と、CloudflareのシニアプロダクトマネージャーであるLai Yi Ohlsen氏はTechCrunchに語った。

先週開催されたGoogleのI/O開発者会議で、同社は、ユーザーが購入に関する調査、旅行の予約、ウェブの閲覧、アプリとのやり取りといったタスクを、まもなくAIシステムに委任できるようになると発表した。しかし、この傾向は消費者向けのAIエージェントだけに留まらない。 企業は社内で、また顧客向けにエージェントを導入するケースが増えており、その裏側で機械駆動型の新たなトラフィックが生まれている。

その結果、クラウドプロバイダーやインフラ企業は、エージェントが絶えず自律的に情報を取得し、ツールを起動し、マシン間トラフィックを生成する世界において、人間中心のシステムをどのように適応させるかという課題に直面している。

そこで登場するのが、AWSの新しい「OpenSearch Serverless」だ。

「タイミングは明らかです。エージェントは実験段階から本番環境へと移行しつつあり、従来のインフラでは対応できないようなトラフィックパターンを生み出しています」と、Amazon OpenSearch Serviceのゼネラルマネージャーであるティア・ホワイト氏はTechCrunchに語りました。 「エージェントのトラフィックは予告なく急増し、また何の通知もなくアイドル状態になります。企業には、未使用やアイドル状態のコンピューティングリソースに対して料金を支払うことなく、こうした変化に追従できる検索システムが必要です」

この新世代における重要な技術的変更点は、コンピューティングとストレージの分離です。これにより、エージェントのトラフィック急増に対応するためにコンピューティングを数秒でスケールアップし、ゼロまでスケールダウンすることが可能になります。つまり、エージェントがアイドル状態のときは、顧客は一切費用を支払う必要がありません。

「以前は、当社の初期のサーバーレス版であっても、ストレージとコンピューティングが結合されていたため、少なくとも1つのインスタンスを稼働させておく必要がありました」とホワイト氏は述べた。「必要なレートでコンピューティングリソースを自動的に起動することはできなかったため、使用しているかどうかに関わらず、ワークロード用に常にアイドル状態のコンピューティングリソースが確保されていたのです」

これは、たとえ空いていても常に駐車場の料金を支払っているようなものです。AWSのアップグレードされたServerlessでは、むしろ時間制の駐車スペースに料金を支払うようなものと言えます。

リリース当初、OpenSearch ServerlessはVercelやKiroなどのAI開発プラットフォームとネイティブに統合され、開発者はインフラを管理することなく、エージェント向けの本番環境対応の検索およびベクトルバックエンドをデプロイできるようになります。

この変化はクラウド業界全体で見られます。DatabricksやSnowflakeは、エンタープライズデータ向けのAIメモリおよび検索システムとして、自社の位置づけを見直しています。 マイクロソフトは、AIエージェントのトラフィック急増に対応し、エージェント間でメモリを共有できるように設計されたAzureのアップデートを公開しました。Cloudflareは、Amazonと同様に、先月、エージェントに永続的な環境と即時のスケーラビリティを提供するように設計されたインフラストラクチャを導入しました。

AIエージェントを導入する企業が増えるほど、機械が生成するワークロードに合わせてインフラを再設計すべきという圧力は高まります。その結果、エージェントのコストが削減され、大規模な展開が容易になる可能性があります。

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